La RI personnalisée est une direction de recherche qui permet la mise en oeuvre de systèmes d'accès à l'information centrés utilisateurs, non dans le sens d'un utilisateur générique mais d'un utilisateur spécifique et ce, en vue d'adapter son fonctionnement à son contexte précis. L'objet de cette thèse est de proposer un modèle formel capable d'intégrer l'utilisateur dans le processus d'accès à l'information. Nous avons orienté nos travaux vers l'utilisation des diagrammes d'influence comme support théorique nous permettant de formaliser l'utilité des décisions associées à la pertinence des documents compte tenu de la requête et du pro- fil de l'utilisateur. L'idée de base est de substituer à la fonction de pertinence classique qui mesure le degré d'appariement requête-document une fonction intégrant l'utilisateur. Dans notre approche, le profil utilisateur comprend ses centres d'intérêt à court terme et long terme. Le profil repose sur une représentation à deux dimensions corrélées : historique des interactions et centres d'intérêts. Le processus de définition du profil est fondé sur l'interaction des phases de construction et d'évolution. Plus précisément, le profil est construit et évolue à partir des informations collectées sur les documents jugés implicitement ou explicitement pertinents lors des interactions de l'utilisateur avec un SRI. Nous utilisons pour cela un opérateur d'agrégation d'informations ainsi qu'une méthode statistique qui permet de scruter le changement dans les centres d'intérêt de l'utilisateur, au cours du temps. N'ayant pas de cadre standard d'évaluation, nous proposons un cadre d'évaluation adapté à l'accès personnalisé à l'information en augmentant les collections de la campagne TREC par des profils utilisateurs simulés. Nous validons notre contribution par comparaison au modèle de recherche Bayésien classique.

Aujourd'hui, les bibliothèques numériques deviennent de plus en plus populaires. Ces bibliothèques fournissent plusieurs services pour leurs utilisateurs. Le service de recherche d'information est un service indispensable pour ces bibliothèques. La personnalisation de ce service pour mieux répondre aux exigences des utilisateurs est une approche qui attire beaucoup d'attention de la communauté scientifique. Plusieurs systèmes de recherche d'information personnalisée actuels ont choisi de re-trier les résultats d'un moteur de recherche en prenant en compte les similarités entre ces résultats et le profil utilisateur afin de rendre des résultats plus pertinents pour les utilisateurs. Cependant, la plupart de ces systèmes n'utilise que les approches basées sur le contenu textuel pour ce but. Dans nos travaux, nous proposons d'utiliser également des méthodes basées sur les citations telles que la méthode des co-citations et la méthode du couplage bibliographique pour calculer les similarités document-profil. Nous étudions la performance de la méthode des co-citations avec différentes bases de données bibliographiques. Nous utilisons également différentes fonctions de combinaison pour combiner les scores individuels. Les approches proposées ont été validées par des expérimentations sur une collection de test utilisée dans INEX 2005.