La théorie des jeux a développé, à ses débuts, une vocation pour les sciences sociales et économiques, avec des applications disparates, comme par exemple le traitement de données médicales. Elle apparaît aujourd'hui comme un paradigme de concepts et de techniques très général, dont le potentiel reste encore à exploiter en informatique. Dans cette thèse nous étudions une branche particulière, la théorie des jeux combinatoires (à deux joueurs), pour en tirer bénéfice dans le domaine, très actif, des sémantiques formelles des langages de programmation. D'un jeu, nous pouvons séparer l'aspect syntaxique, inhérent aux dénouements possibles des matchs, de l'aspect sémantique, inhérent aux prévisions sur le gagnant et la quantification de son gain (en termes d'un enjeu quelconque, tel que l'argent ou le préstige). Pour modeliser la notion de gain, la structure d'évaluation choisie ne doit pas forcément être celle des booléens (gagné ou perdu), ou celle des entiers naturels ou relatifs. Il suffit qu'elle vérifie des propriétés, assez faibles, garantissant l'existence d'une sémantique même lorsque le jeu donne lieu à des matchs infinis, comme dans le cas du jeu de la bisimulation entre processus concurrents, et du jeu de la programmation logique. Dans ce travail, nous étudions la caractérisation sémantique d'un langage logique (avec ou sans contrainte) en termes de jeu à deux joueurs. Au-delà du modèle intuitif des jeux, dont la valeur pédagogique mériterait d'être approfondie, une telle interprétation permet de réutiliser un des algorithmes les plus utilisés dans la théorie des jeux combinatoire, Alpha-Bêta, comme moteur de résolution pour les langages logiques. Les résultats récents et spectaculaires obtenus par les programmes d'échecs (souvenons-nous de la défaite du champion du monde Kasparov contre le programme Deep Blue d'IBM) témoignent d'une forme d'intelligence artificielle développée dans ces programmes qui peut être transposée et exploitée dans la résolution des langages logiques. La résolution d'interrogations existentielles conjonctives dans une théorie de clauses de Horn du premier ordre est en particulier concernée. En effet, la capacité d'Alpha-Bêta à simplifier le calcul ou, en d'autres termes, sa capacité à éliminer les coups inintéressants, n'est pas intimement liée à un type de jeu ou à un type de gain particuliers, mais demande juste des propriétés algébriques qui sont satisfaites dans le jeu de la programmation logique. La correction d'Alpha-Bêta est prouvée de façon formelle pour un éventail de structures très large. Les valeurs calculées pourront être aussi bien des entiers naturels, comme dans le cas du jeu d'échecs, que des substitutions ou des contraintes, comme dans le cas des langages logiques.

La détection d'homologues lointains est essentielle pour le classement fonctionnel et structural des séquences protéiques et pour l'amélioration de l'annotation des génomes très divergents. Pour le classement des séquences, nous présentons la méthode "ILP-SVM homology", combinant la programmation logique inductive (PLI) et les modèles propositionnels. Elle propose une nouvelle représentation logique des propriétés physico-chimiques des résidus et des positions conservées au sein de l'alignement de séquences. Ainsi, PLI trouve les règles les plus fréquentes et les utilise pour la phase d'apprentissage utilisant des modèles d'arbre de décision ou de machine à vecteurs de support. La méthode présente au moins les mêmes performances que les autres méthodes trouvées dans la littérature. Puis, nous proposons la méthode CASH pour annoter les génomes très divergents. CASH a été appliqué à Plasmodium falciparum, mais reste applicable à toutes les espèces. CASH utilise aussi bien l'information issue de génomes proches ou éloignés de P. falciparum. Chaque domaine connu est ainsi représenté par un ensemble de modèles évolutifs, et les sorties sont combinées par un méta-classificateur qui assigne un score de confiance à chaque prédiction. Basé sur ce score et sur des propriétés de co-ocurrences de domaines, CASH trouve l'architecture la plus probable de chaque séquence en appliquant une approche d'optimisation multi-objectif. CASH est capable d'annoter 70% des domaines protéiques de P. falciparum, contre une moyenne de 58% pour ses concurrents. De nouveaux domaines protéiques ont pu être caractérisés au sein de protéines de fonction inconnue ou déjà annotées.

L'étude structurale de l'interactome cellulaire peut conduire à des découvertes intéressantes sur les bases moléculaires de certaines pathologies. La modélisation par homologie et l'amarrage de protéines ("protein docking") sont deux approches informatiques pour modéliser la structure tri-dimensionnelle (3D) d'une interaction protéine-protéine (PPI). Des études précédentes ont montré que ces deux approches donnent de meilleurs résultats quand des données expérimentales sur les PPIs sont prises en compte. Cependant, les données PPI ne sont souvent pas disponibles sous une forme facilement accessible, et donc ne peuvent pas être re-utilisées par les algorithmes de prédiction. Cette thèse présente une approche systématique fondée sur l'extraction de connaissances pour représenter et manipuler les données PPI disponibles afin de faciliter l'analyse structurale de l'interactome et d'améliorer les algorithmes de prédiction par la prise en compte des données PPI. Les contributions majeures de cette thèse sont de : (1) décrire la conception et la mise en oeuvre d'une base de données intégrée KBDOCK qui regroupe toutes les interactions structurales domaine-domaine (DDI); (2) présenter une nouvelle méthode de classification des DDIs par rapport à leur site de liaison dans l'espace 3D et introduit la notion de site de liaison de famille de domaines protéiques ("domain family binding sites" ou DFBS); (3) proposer une classification structurale (inspirée du système CATH) des DFBSs et présenter une étude étendue sur les régularités d'appariement entre DFBSs en terme de structure secondaire; (4) introduire une approche systématique basée sur le raisonnement à partir de cas pour modéliser les structures 3D des complexes protéiques à partir des DDIs connus. Une interface web (http://kbdock.loria.fr) a été développée pour rendre accessible le système KBDOCK. Le système KBDOCK couvre plus de 2,700 hetero DDIs non-redondantes correspondant à 1,439 DFBSs localisés sur 947 domaines Pfam distincts. KBDOCK a permis de réaliser plusieurs études étendues. Par exemple, KBDOCK a été utilisé pour montrer que: (1) après de 70% de familles de domaines protéiques n'ont qu'un seul DFBS et les autres familles en ont un petit nombre seulement, ce qui suggère que les DDIs re-utilisent souvent les mêmes sites de liaison; (2) plus de 80% de DFBSs interagissent avec une seule famille de domaines protéiques et les autres DFBSs interagissent avec un petit nombre de familles, ce qui indique que la plupart des DFBSs sont principalement monogames dans leur interactions avec les autres domaines protéiques; (3) les DFBSs impliqués dans des interactions présentent des régularités en terme de structure secondaire, ce qui pourrait servir comme un descripteur complémentaire dans la prédiction d'interaction; (4) lorsque les domaines re-utilisent leur DFBS, le docking orienté vient améliorer les prédictions. Ainsi, KBDOCK constitue une ressource unifiée qui permet d'enrichir les connaissances sur l'interactome structural.

La réponse cellulaire aux dommages de l'ADN provoqués par l'irradiation (IR) est relativement bien étudiée mais de nombreuses observations montrent l'implication de l'expression de nombreux gènes. Nous souhaitons identifier les différentes formes de la réponse transcriptionnelle à l'IR et reconstruire un réseau de régulation génique impliqué dans son contrôle. La problématique réside dans l'exploitation de dynamiques d'expression de gènes dans des conditions de perturbations génétiques et dans l'intégration d'informations biologiques systémiques. Nous définissons une approche constituée d'une étape automatisée de déduction de régulations à partir de perturbations et de deux étapes d'induction qui permettent d'analyser la dynamique d'expression des gènes et d'extraire des régulations des données additionnelles. Cela nous a permis d'identifier, chez la levure, une réponse complexe à l'IR et de proposer un modèle de régulation dont certaines relations ont été validées expérimentalement.

Les méthodes classiques d'analyse d'images satellites sont inadaptées au volume actuel du flux de données. L'automatisation de l'interprétation de ces images devient donc cruciale pour l'analyse et la gestion des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Ce travail vise à automatiser la cartographie dynamique de l'occupation du sol à partir d'images satellites, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables en prenant en compte les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet. Ainsi, un paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images est proposé. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée combinant apprentissage automatique par programmation logique inductive et classement par l'approche multi-class rule set intersection. Ces approches sont appliquées à la cartographie de la bande côtière Guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également sa variabilité en fonction des classes de la carte de référence et des données d'entrée. Les résultats de la classification supervisée montrent qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donnée et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision et de KAPPA (respectivement 84,6% et 0,7). Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'images de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses. / Classical methods for satellite image analysis are inadequate for the current bulky data flow. Thus, automate the interpretation of such images becomes crucial for the analysis and management of phenomena changing in time and space, observable by satellite. Thus, this work aims at automating land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanism, and by explicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based image analysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from maps. Thus, a supervised parameterization methods of a segmentation algorithm is proposed. Secondly, a supervised classification of geographical objects is presented. It combines machine learning by inductive logic programming and the multi-class rule set intersection approach. These approaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility of the segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and of the input data. Yet, methodological developments allow to consider an operational implementation of such an approach. The results of the object supervised classification show that it is possible to induce expressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application context and lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84,6% and 0,7. In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed images and proposes original and promising perpectives

Dans ce travail, une étude est réalisée sur le développement d'une méthodologie permettant la génération et l'évaluation de nouvelles trajectoires de valorisation pour des déchets. Ainsi, pour répondre à cette problématique, trois sous problèmes ont été identifiés. Le premier concerne un cadre de modélisation permettant la représentation structurée et homogène de chaque trajectoire, ainsi que les indicateurs choisis pour l'évaluation de ces dernières, permettant une sélection ultérieure. Le deuxième se concentre sur le développement d'une méthodologie puis la réalisation d'un outil permettant la génération de nouvelles trajectoires en s'appuyant sur d'autres connues. Enfin, le dernier sous problème concerne le développement d'un second outil développé pour modéliser et estimer les trajectoires générées. La partie de création d'un cadre de modélisation cherche à concevoir des structures globales qui permettent la catégorisation des opérations unitaires sous plusieurs niveaux. Trois niveaux de décomposition ont été identifiés. La Configuration générique de plus haut niveau, qui décrit la trajectoire sous de grandes étapes de modélisation. Le second niveau, Traitement générique propose des ensembles de structures génériques de traitement qui apparaissent régulièrement dans les trajectoires de valorisation. Enfin, le plus bas niveau se focalise sur la modélisation des opérations unitaires. Un second cadre a été créé, plus conceptuel et comportant deux éléments : les blocs et les systèmes. Ces cadres sont ensuite accompagnés par un ensemble d'indicateurs choisis à cet effet. Dans une volonté d'approche de développement durable, un indicateur est sélectionné pour chacune de des composantes : économique, environnemental et social. Dans notre étude, l'impact social se limite à l'estimation du nombre d'emplois créés. Afin de calculer cet indicateur, une nouvelle approche se basant sur les résultats économiques d'une entreprise a été proposée et validée.L'outil de génération de nouvelles trajectoires s'appuie sur l'utilisation de la connaissance en utilisant un système de raisonnement à partir de cas (RàPC). Pour être adapté à notre problématique, la mise en œuvre de ce dernier a impliqué la levée de plusieurs points délicats. Tout d'abord, la structuration des données et plus largement la génération de cas sources sont réalisées par un système basé sur des réseaux sémantiques et l'utilisation de mécanismes d'inférences. Le développement d'une nouvelle méthode de mesure de similarité est réalisé en introduisant la notion de définition commune qui permet de lier les états, qui sont des descriptions de situations, à des états représentant des définitions générales d'un ensemble d'états. Ces définitions communes permettent la création d'ensembles d'états sous différents niveaux d'abstraction et de conceptualisation. Enfin, un processus de décompositions des trajectoires est réalisé afin de résoudre un problème grâce à la résolution de ses sous-problèmes associés. Cette décomposition facilite l'adaptation des trajectoires et l'estimation des résultats des transformations. Basé sur cette méthode, un outil a été développé en programmation logique, sous Prolog. La modélisation et l'évaluation des voies de valorisation se fait grâce à la création d'outil spécifique. Cet outil utilise la méta-programmation permettant la réalisation dynamique de modèle de structure. Le comportement de ces structures est régi par la définition de contraintes sur les différents flux circulants dans l'ensemble de la trajectoire. Lors de la modélisation de la trajectoire, ces contraintes sont converties par un parser permettant la réalisation d'un modèle de programmation par contraintes cohérent. Ce dernier peut ensuite être résolu grâce à des solveurs via une interface développée et intégrée au système. De même, plusieurs greffons ont été réalisés pour analyser et évaluer les trajectoires à l'aide des critères retenus. / In this work, a study is realised about the creation of a new methodology allowing the generation and the assessment of new waste recovery processes. Three elements are proposed for that. The first one is the creation of a modelling framework permitting a structured and homogeneous representation of each recovery process and the criteria used to asses them. The second one is a system and a tool generating new recovery processes from others known. Finally, the last element is another tool to model, to estimate and to asses the generated processes. The creation of a modelling framework tries to create some categories of elements allowing the structuring of unit operations under different levels of description. Three levels have been identified. In the higher level, the Generic operation which describes global structure of operations. The second one is Generic treatment which is an intermediate level between the two others. It proposes here too categories of operations but more detailed than the higher level. The last one is the Unit operation. A second framework has been created. It is more conceptual and it has two components : blocs and systems. These frameworks are used with a set of selected indicators. In a desire of integrating our work in a sustainable development approach, an indicator has been chosen for each of its components: economical, environmental and social. In our study, the social impact is limited to the number of created jobs. To estimate this indicator, we proposed a new method based on economical values of a company. The tool for the generation of new waste recovery processes used the methodology of case-based reasoning CBR which is based on the knowledge management. Some difficult points are treated here to adapt the CBR to our problem. The structuring of knowledge and generally the source case generation is realised by a system based on connections between data and the use of inference mechanisms. The development of a new method for the similarity measure is designed with the introduction of common definition concept which allows linking states, simply put description of objects, to other states under different levels of conceptualizations and abstractions. This point permits creating many levels of description. Finally, recovery process is decomposed from a main problem to some sub-problems. This decomposition is a part of the adaptation mechanism of the selected source case. The realisation of this system is under logic programming with Prolog. This last one permits the use of rules allowing inferences and the backtracking system allowing the exploration to the different possible solution. The modelling and assessment of recovery processes are done by a tool programmed in Python. It uses the meta-programming to dynamically create model of operations or systems. Constraint rules define the behaviour of these models allowing controlling the flux circulating in each one. In the evaluation step, a parser is used to convert theses rules into a homogeneous system of constraint programming. This system can be solved by the use of solvers with an interface developed for that and added to the tool. Therefore, it is possible for the user to add solvers but also to add plug-ins. This plug-ins can make the assessment of the activity allowing to have different kinds of evaluation for the same criteria. Three plug-ins are developed, one for each selected criterion. These two methods are tested to permit the evaluation of the proposed model and to check the behaviour of them and their limits . For these tests, a case-base on waste has been created Finally, for the modelling and assessment tool, a study case about the recovery process of used tyres in new raw material is done.

L'un des défis majeurs pour les décennies à venir, dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, est la réalisation du concept des réseaux autonomes. Ce paradigme a pour objectif de rendre les équipements réseaux capables de s'autogérer, c'est-à-dire qu'ils pourront s'auto-configurer, s'auto-optimiser, s'auto-protéger et s'auto-restaurer en respectant les objectifs de haut niveau de leurs concepteurs. Les architectures majeures de réseaux autonomes se basent principalement sur la notion de boucle de contrôle fermée permettant l'auto-adaptation (auto-configuration et auto-optimisation) de l'équipement réseau en fonction des événements qui surviennent sur leur environnement. Le plan de connaissance est une des approches, très mise en avant ces dernières années par le monde de la recherche, qui suggère l'utilisation des systèmes cognitifs (l'apprentissage et le raisonnement) pour fermer la boucle de contrôle. Cependant, bien que les architectures majeures de gestion autonomes intègrent des modules d'apprentissage sous forme de boite noire, peu de recherches s'intéressent véritablement au contenu de ces boites. C'est dans ce cadre que nous avons fait une étude sur l'apport potentiel de l'apprentissage et proposé une méthode d'apprentissage distribué et collaboratif. Nous proposons une formalisation du problème d'auto-adaptation sous forme d'un problème d'apprentissage d'état-actions. Cette formalisation nous permet de définir un apprentissage de stratégies d'auto-adaptation qui se base sur l'utilisation de l'historique des transitions et utilise la programmation logique inductive pour découvrir de nouvelles stratégies à partir de celles déjà découvertes. Nous définissons, aussi un algorithme de partage de la connaissance qui permet d'accélérer le processus d'apprentissage. Enfin, nous avons testé l'approche proposé dans le cadre d'un réseau DiffServ et montré sa transposition sur le contexte du transport de flux multimédia dans les réseaux sans-fil 802.11. / One of the major challenges for decades to come, in the field of information technologies and the communication, is realization of autonomic paradigm. It aims to enable network equipments to self-manage, enable them to self-configure, self-optimize, self-protect and self-heal according to high-level objectives of their designers. Major architectures of autonomic networking are based on closed control loop allowing self-adapting (self-configuring and self-optimizing) of the network equipment according to the events which arise on their environment. Knowledge plane is one approach, very emphasis these last years by researchers, which suggests the use of the cognitive systems (machine learning and the reasoning) to realize closed control loop. However, although the major autonomic architectures integrate machine learning modules as functional block, few researches are really interested in the contents of these blocks. It is in this context that we made a study on the potential contribution machine learning and proposed a method of distributed and collaborative machine learning. We propose a formalization self-adapting problem in term of learning configuration strategies (state-actions) problem. This formalization allows us to define a strategies machine learning method for self-adapting which is based on the history observed transitions and uses inductive logic programming to discover new strategies from those already discovered. We defined, also a knowledge sharing algorithm which makes network components collaborate to improve learning process. Finally, we tested our approach in DiffServ context and showed its transposition on multimedia streaming in 802.11 wireless networks.

Durant cette thèse nous nous sommes attachés au développement d'une méthode globale de création de réseaux métaboliques chez des espèces biologiques non classiques pour lesquelles nous possédons peu d'informations. Classiquement cette reconstruction s'articule en trois points : la création d'une ébauche métabolique à partir d'un génome, la complétion du réseau et la vérification du résultat obtenu. Nous nous sommes particulièrement intéressés au problème d'optimisation combinatoire difficile que représente l'étape de complétion du réseau, en utilisant un paradigme de programmation par contraintes pour le résoudre : la programmation par ensemble réponse (ou ASP). Les modifications apportées à une méthode préexistante nous ont permis d'améliorer à la fois le temps de calcul pour résoudre ce problème combinatoire et la qualité de la modélisation. L'ensemble de ce processus de reconstruction de réseau métabolique a été appliqué au modèle des algues brunes, Ectocarpus siliculosus, nous permettant ainsi de reconstruire le premier réseau métabolique chez une macro-algue brune. La reconstruction de ce réseau nous a permis d'améliorer notre compréhension du métabolisme de cette espèce et d'améliorer l'annotation de son génome. / In this thesis we focused on the development of a comprehensive approach to reconstruct metabolic networks applied to unconventional biological species for which we have little information. Traditionally, this reconstruction is based on three points : the creation of a metabolic draft from a genome, the completion of this draft and the verification of the results. We have been particularly interested in the hard combinatorial optimization problem represented by the gap-filling step. We used Answer Set Programming (or ASP) to solve this combinatorial problem. Changes to an existing method allowed us to improve both the computational time and the quality of modeling. This entire process of metabolic network reconstruction was applied to the model of brown algae, Ectocarpus siliculosus, allowing us to reconstruct the first metabolic network of a brown macro-algae. The reconstruction of this network allowed us to improve our understanding of the metabolism of this species and to improve annotation of its genome.

L'étude structurale de l'interactome cellulaire peut conduire à des découvertes intéressantes sur les bases moléculaires de certaines pathologies. La modélisation par homologie et l'amarrage de protéines ("protein docking") sont deux approches informatiques pour modéliser la structure tri-dimensionnelle (3D) d'une interaction protéine-protéine (PPI). Des études précédentes ont montré que ces deux approches donnent de meilleurs résultats quand des données expérimentales sur les PPIs sont prises en compte. Cependant, les données PPI ne sont souvent pas disponibles sous une forme facilement accessible, et donc ne peuvent pas être re-utilisées par les algorithmes de prédiction. Cette thèse présente une approche systématique fondée sur l'extraction de connaissances pour représenter et manipuler les données PPI disponibles afin de faciliter l'analyse structurale de l'interactome et d'améliorer les algorithmes de prédiction par la prise en compte des données PPI. Les contributions majeures de cette thèse sont de : (1) décrire la conception et la mise en oeuvre d'une base de données intégrée KBDOCK qui regroupe toutes les interactions structurales domaine-domaine (DDI); (2) présenter une nouvelle méthode de classification des DDIs par rapport à leur site de liaison dans l'espace 3D et introduit la notion de site de liaison de famille de domaines protéiques ("domain family binding sites" ou DFBS); (3) proposer une classification structurale (inspirée du système CATH) des DFBSs et présenter une étude étendue sur les régularités d'appariement entre DFBSs en terme de structure secondaire; (4) introduire une approche systématique basée sur le raisonnement à partir de cas pour modéliser les structures 3D des complexes protéiques à partir des DDIs connus. Une interface web (http://kbdock.loria.fr) a été développée pour rendre accessible le système KBDOCK / Understanding how the protein interactome works at a structural level could provide useful insights into the mechanisms of diseases. Comparative homology modelling and ab initio protein docking are two computational methods for modelling the three-dimensional (3D) structures of protein-protein interactions (PPIs). Previous studies have shown that both methods give significantly better predictions when they incorporate experimental PPI information. However, in general, PPI information is often not available in an easily accessible way, and cannot be re-used by 3D PPI modelling algorithms. Hence, there is currently a need to develop a reliable framework to facilitate the reuse of PPI data. This thesis presents a systematic knowledge-based approach for representing, describing and manipulating 3D interactions to study PPIs on a large scale and to facilitate knowledge-based modelling of protein-protein complexes. The main contributions of this thesis are: (1) it describes an integrated database of non-redundant 3D hetero domain interactions; (2) it presents a novel method of describing and clustering DDIs according to the spatial orientations of the binding partners, thus introducing the notion of "domain family-level binding sites" (DFBS); (3) it proposes a structural classification of DFBSs similar to the CATH classification of protein folds, and it presents a study of secondary structure propensities of DFBSs and interaction preferences; (4) it introduces a systematic case-base reasoning approach to model on a large scale the 3D structures of protein complexes from existing structural DDIs. All these contributions have been made publicly available through a web server (http://kbdock.loria.fr)

Cette thèse concerne l'apprentissage de règles relationnelles à partir d'exemples et de contre-exemples, à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. Nous étudions tout d'abord un biais de langage offrant une expressivité suffisamment riche pour permettre de couvrir à la fois le cadre de l'apprentissage relationnel par interprétations et les formalismes propositionnels classiques. Bien que le coût de l'induction soit caractérisé par la complexité NP-difficile du test de subsomption pour cette classe de langages, une solution capable de traiter en pratique les problèmes réels complexes est proposée. Le système SIAO1, qui utilise ce biais de langage pour l'apprentissage de règles relationnelles est ensuite présenté. Il est fondé sur une stratégie de recherche évolutionnaire qui se distingue principalement des approches classiques par: - des opérateurs de mutation et de croisement dirigés par la théorie du domaine et par les exemples d'apprentissage; - le respect de la relation d'ordre définie sur le langage. L'évaluation du système sur plusieurs bases faisant référence en apprentissage automatique montre que SIAO1 est polyvalent, se compare favorablement aux autres approches et sollicite peu l'utilisateur en ce qui concerne la spécification de biais de recherche ou d'évaluation. La troisième partie de ce travail propose deux architectures parallèles génériques derivées des modèles maître-esclave asynchrone et du pipeline. Elles sont étudiées dans le cadre de l'extraction de connaissances à partir de données à l'aide de SIAO1 du point de vue de l'accélération qu'elles procurent d'une part et de leur capacité à changer d'échelle d'autre part. Un modèle de prédiction simple mais précis des performances de chacune des architectures parallèles est également proposé.