L’évolution des référentiels spatio-temporels et les dernières avancées des systèmes d’information géographique ont favorisé l’apparition de nouveaux types de services et d’applications liés à la localisation et à la mobilité d’entités d’intérêt dont la supervision et le contrôle d’objets mobiles en temps réel.Ces constats nous ont conduit à nous intéresser en tout premier lieu aux évolutions des objets qui peuvent être envisagées sous forme de trajectoires et offrent de nouvelles perspectives quant à l’analyse en temps réel de leurs comportements particuliers individuels et/ou collectifs.Dans le contexte industriel de l’entreprise Intactile Design, un enjeu majeur émerge : il s’agit de mettre à la disposition de tout expert, amené à prendre une décision au cours d’opérations de surveillance, le plus d'informations possibles relatives au contexte environnant les objets mobiles afin d’en extraire celles permettant la détection de comportements remarquables.L’objectif est donc d'analyser et d'exploiter la masse de données acquises à partir du suivi d'objets mobiles de divers types, et plongés dans des contextes différents de supervision. Pour ce faire, nous proposons une approche générique déclinable sur divers cas de supervision partant de l'hypothèse qui consiste à envisager, pour tout objet mobile, une seule et même trajectoire tout au long de sa vie.L'une des problématiques principales de cette recherche relève des difficultés d'interprétation des données recueillies en temps réel issues de l'observation des objets. En effet celles-ci sont massives, de compositions variables et parfois incomplètes, possiblement redondantes, voire sémantiquement hétérogènes. L'idée est de s’affranchir du manque de sémantique contextuelle et de l’absence de maîtrise des informations liées à l’analyse et à l’exploitation de ces données.L’approche consiste à proposer le recours à une ontologie cadre à des fins d’enrichissements des observations et analyses, et ce pour aider à la détection de comportements d'objets mobiles. L’ontologie cadre représente l'objet mobile et sa trajectoire au sein de tout contexte de supervision et ce de manière générique. Ce modèle s'inspire de travaux existants autour de la modélisation de données spatiales comme temporelles et les étend pour répondre à la spécificité de l’analyse sémantique en temps réel de la mobilité des objets. Pour rendre compte de la spécificité des différents contextes de supervision, l'ontologie est complétée par des règles métiers construites avec l'aide des experts du domaine. L'idée est tout à la fois de disposer d'une représentation de connaissances la plus expressive possible sans augmenter pour autant le coût du raisonnement ; et de rendre l'approche adaptable à toute thématique liée à la supervision.L'approche modulaire spécifiée a ensuite été mise en application au sein d'un prototype logiciel général qui fonctionne comme un système à base de connaissances. Il assure la structuration, enrichissement, extraction et analyse spatio-temporelle des connaissances conformes à notre modèle ontologique et donc offre les éléments nécessaires à la compréhension de comportements remarquables définis par les experts des domaines ciblés.Nous illustrons notre approche au travers d’un cas d’étude concret relatif au domaine des systèmes de supervision des opérations de défense terrestre. / The recent evolution of gazetteers and the latest advances in geographic information systems have promoted new types of services related to the location and mobility of entities of interest, including the real-time supervision and control of moving objects.On the strength of these facts, we are considering the motion of an object based on its trajectory (i.e., the path followed by this object in motion). At our sense, the modeling of trajectories of a number of moving objects offers new insights into real-time analysis of their individual and/or group specific behaviors.Within the industrial context of the company Intactile Design, enhancing decision making in real time for supervision purposes, turns out to be a major challenge. At the same time, much emphasis is being placed on making sure any accessible data, related to the context of the moving objects, are available to experts in order to fully support decision making processes. More importantly, the key idea is to find a strategy that enhances capabilities of detecting unusual behaviors whilst integrating some kind of valuable information related to the context.Consequently, the main objective is to collect and analyze all of the data acquired from the tracking of many different types of moving objects in a variety of supervision contexts.At this effect, we propose a generic and innovative approach that can be applied to any case of supervision based on the assumption that considers for every mobile object, a single and unique trajectory constantly changing over time.One of the main obstacles of this research is the difficulty of real-time interpreting of all of the collected data as these data are mostly complex, voluminous, semantically heterogeneous and incomplete.In this way, the idea is to overcome the lack of contextual semantics (i.e., semantics captured from the observations of the objects evolving within their contexts).To address these challenges, we propose a top domain ontology for moving objects and their trajectories, which is expressed in OWL 2 DL. The ontology attempts to describe the starting categories for the field of mobility and therefore is applicable to all supervision and control contexts.Additionally, this ontology is building upon a few number of existing ontologies that all refer to spatio-temporal knowledge, including GeoSPARQL and OWL Time.Moreover, the ontology and a set of business rules, provided by the experts on a domain of interest, are combined to fully capture the contextual semantics of the domain under consideration.The aim is double: on one side, to benefit from a knowledge representation as expressive as possible that offers a cost-effective reasoning, and on the other side to efficiently adapt the approach to any context related to supervision.Our modular approach is implemented through a general software prototype that runs as a knowledge-based system.The prototype ensures the sustainability, extraction and spatio-temporal reasoning of information that complies with our ontology, and therefore it offers the necessary elements to understand behaviors defined by the experts of the targeted areas.We illustrate our approach through a concrete case study of monitoring systems dedicated to land defense.