Dans cette thèse, nous présentons des approches d'adaptation d'un processus d'alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu'il s'agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits. Concernant les caractéristiques quantitatives, nous proposons deux méthodes de partitionnement d'ontologies qui permettent l'alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d'alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l'objectif d'alignement dans le processus de partitionnement.Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, nous présentons l'environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Nous proposons un langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que nous utilisons pour spécifier les traitements de raffinement.En plus des approches d'adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, nous présentons des approches de réutilisation des résultats d'alignement pour l'ingénierie ontologique. Nous nous focalisons plus particulièrement sur l'utilisation de l'alignement pour l'enrichissement d'ontologies. Nous étudions l'apport des techniques d'alignement pour l'enrichissement et l'impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d'enrichissement. Enfin, nous présentons la façon dont l'environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d'alignement TaxoMap, sur l'approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d'ontologies de très grande taille et sur l'approche d'enrichissement d'ontologies.

Dans cette thèse, nous présentons des approches d’adaptation d’un processus d’alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu'il s'agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits. Concernant les caractéristiques quantitatives, nous proposons deux méthodes de partitionnement d'ontologies qui permettent l’alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d'alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l'objectif d'alignement dans le processus de partitionnement.Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, nous présentons l’environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Nous proposons un langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que nous utilisons pour spécifier les traitements de raffinement.En plus des approches d’adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, nous présentons des approches de réutilisation des résultats d'alignement pour l'ingénierie ontologique. Nous nous focalisons plus particulièrement sur l'utilisation de l'alignement pour l'enrichissement d'ontologies. Nous étudions l'apport des techniques d'alignement pour l'enrichissement et l'impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d'enrichissement. Enfin, nous présentons la façon dont l'environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d'alignement TaxoMap, sur l'approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d'ontologies de très grande taille et sur l'approche d'enrichissement d'ontologies. / In this thesis, we present approaches for adapting an alignment process to the characteristics of the aligned ontologies, whether in respect of the quantitative characteristics such as their volume or the particular characteristics related for example to the way in which the labels of the concepts are built.Concerning the quantitative characteristics, we propose two ontology partitioning methods that make the alignment of very large ontologies possible. Both methods generate in the input of the alignment process, subsets of reasonable size of the two ontologies to be aligned by taking into account, as soon as possible, the alignment objective in the partitioning process.Concerning the particular characteristics of the aligned ontologies, we present the TaxoMap Framework environment that allows the specification of refinement treatments from predefined primitives. We propose a pattern language MPL (the Mapping Pattern Language) that we use to specify the refinement treatments.In addition to the adaptation approaches to the characteristics of the aligned ontologies, we present approaches for re-using the alignment results for the ontological engineering. We focus specifically on the use of the alignment for the ontology enrichment. We study the contribution of the alignment techniques for the enrichment and the impact of the characteristics of the external resource used as a source of enrichment.Finally, we present how the TaxoMap Framework environment was implemented and the performed experiments: tests on the TaxoMap alignment module, on the mappings refinement approach, on the partitioning methods of very large ontologies and on the ontology enrichment approach.

La migration de données entre des sources aux schémas hétérogènes est un domaine en pleine croissance avec l'augmentation de la quantité de données en accès libre, et le regroupement des données à des fins d'apprentissage automatisé et de fouilles. Cependant, la description du processus de transformation des données d'une instance source vers une instance définie sur un schéma différent est un processus complexe même pour un utilisateur expert dans ce domaine. Cette thèse aborde le problème de la définition de mapping par un utilisateur non expert dans le domaine de la migration de données, ainsi que la vérification du respect par ce mapping des contraintes d'accès ayant été définies sur les données sources. Pour cela, dans un premier temps nous proposons un système dans lequel l'utilisateur fournit un ensemble de petits exemples de ses données, et est amené à répondre à des questions booléennes simples afin de générer un mapping correspondant à ses besoins. Dans un second temps, nous proposons un système permettant de réécrire le mapping produit de manière à assurer qu'il respecte un ensemble de vues de contrôle d'accès définis sur le schéma source du mapping. Plus précisément, le premier grand axe de cette thèse est la formalisation du problème de la définition interactive de mappings, ainsi que la description d'un cadre formel pour la résolution de celui-ci. Cette approche formelle pour la résolution du problème de définition interactive de mappings est accompagnée de preuves de bonnes propriétés. A la suite de cela, basés sur le cadre formel défini précédemment, nous proposons des algorithmes permettant de résoudre efficacement ce problème en pratique. Ces algorithmes visent à réduire le nombre de questions auxquelles l'utilisateur doit répondre afin d'obtenir un mapping correspondant à ces besoins. Pour cela, les mappings possibles sont ordonnés dans des structures de treillis imbriqués, afin de permettre un élagage efficace de l'espace des mappings à explorer. Nous proposons également une extension de cette approche à l'utilisation de contraintes d'intégrité afin d'améliorer l’efficacité de l'élagage. Le second axe majeur vise à proposer un processus de réécriture de mapping qui, étant donné un ensemble de vues de contrôle d'accès de référence, permet d'assurer que le mapping réécrit ne laisse l'accès à aucune information n'étant pas accessible via les vues de contrôle d'accès. Pour cela, nous définissons un protocole de contrôle d'accès permettant de visualiser les informations accessibles ou non à travers un ensemble de vues de contrôle d'accès. Ensuite, nous décrivons un ensemble d'algorithmes permettant la réécriture d'un mapping en un mapping sûr vis-à-vis d'un ensemble de vues de contrôle d'accès. Comme précédemment, cette approche est complétée de preuves de bonnes propriétés. Afin de réduire le nombre d'interactions nécessaires avec l'utilisateur lors de la réécriture d'un mapping, une approche permettant l'apprentissage des préférences de l'utilisateur est proposée, cela afin de permettre le choix entre un processus interactif ou automatique. L'ensemble des algorithmes décrit dans cette thèse ont fait l'objet d'un prototypage et les expériences réalisées sur ceux-ci sont présentées dans cette thèse / Data exchange between sources over heterogeneous schemas is an ever-growing field of study with the increased availability of data, oftentimes available in open access, and the pooling of such data for data mining or learning purposes. However, the description of the data exchange process from a source to a target instance defined over a different schema is a cumbersome task, even for users acquainted with data exchange. In this thesis, we address the problem of allowing a non-expert user to spec- ify a source-to-target mapping, and the problem of ensuring that the specified mapping does not leak information forbidden by the security policies defined over the source. To do so, we first provide an interactive process in which users provide small examples of their data, and answer simple boolean questions in order to specify their intended mapping. Then, we provide another process to rewrite this mapping in order to ensure its safety with respect to the source policy views. As such, the first main contribution of this thesis is to provide a formal definition of the problem of interactive mapping specification, as well as a formal resolution process for which desirable properties are proved. Then, based on this formal resolution process, practical algorithms are provided. The approach behind these algorithms aims at reducing the number of boolean questions users have to answers by making use of quasi-lattice structures to order the set of possible mappings to explore, allowing an efficient pruning of the space of explored mappings. In order to improve this pruning, an extension of this approach to the use of integrity constraints is also provided. The second main contribution is a repairing process allowing to ensure that a mapping is “safe” with respect to a set of policy views defined on its source schema, i.e., that it does not leak sensitive information. A privacy-preservation protocol is provided to visualize the information leaks of a mapping, as well as a process to rewrite an input mapping into a safe one with respect to a set of policy views. As in the first contribution, this process comes with proofs of desirable properties. In order to reduce the number of interactions needed with the user, the interactive part of the repairing process is also enriched with the possibility of learning which rewriting is preferred by users, in order to obtain a completely automatic process. Last but not least, we present extensive experiments over the open source prototypes built from two contributions of this thesis