Ces travaux de recherche portent sur l'aide à l'exploration de bases de données.La particularité de l'approche proposée repose sur un principe de co-évolution de l'utilisateur et d'une interface intelligente. Cette dernière devant permettre d'apporter une aide à la compréhension du domaine représenté par les données. Pour cela, une métaphore de musée virtuel vivant a été adoptée. Ce musée évolue de façon incrémentale au fil des interactions de l'utilisateur. Il incarne non seulement les données mais également des informations sémantiques explicitées par un modèle de connaissances spécifique au domaine exploré.A travers l'organisation topologique et l'évolution incrémentale, le musée personnalise en ligne le parcours de l'utilisateur. L'approche est assurée par trois mécanismes principaux : l'évaluation du profil de l'utilisateur modélisé par une pondération dynamique d'informations sémantiques, l'utilisation de ce profil dynamique pour établir une recommandation ainsi que l'incarnation des données dans le musée.L'approche est appliquée au domaine du patrimoine dans le cadre du projet ANTIMOINE, financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). La généricité de cette dernière a été démontrée à travers son application à une base de données de publications mais également à travers l'utilisation de types d'interfaces variés (site web, réalité virtuelle).Des expérimentations ont permis de valider l'hypothèse que notre système s'adapte aux évolutions des comportements de l'utilisateur et qu'il est capable, en retour, d'influencer ce dernier. Elles ont également permis de comparer une interface 2D avec une interface 3D en termes de qualité de perception, de guidage, de préférence et d'efficacité. / This thesis focus on a proposition that helps humans during the exploration of database. The particularity of this proposition relies on a co-evolution principle between the user and an intelligent interface. It provides a support to the understanding of the domain represented by the data. A metaphor of living virtual museum is adopted. This museum evolves incrementally according to the user's interactions. It incarnates both the data and the semantic information which are expressed by a knowledge model specific to the domain of the data. Through the topological organization and the incremental evolution, the museum personalizes online the user's exploration. The approach is insured by three main mechanisms: the evaluation of the user profile modelled by a dynamical weighting of the semantic information, the use of this dynamic profile to establish a recommendation as well as the incarnation of the data in the living museum. The approach has been applied to the heritage domain as part of the ANTIMOINE project, funded by the National Research Agency (ANR). The genericity of the latter has been demonstrated through its application to a database of publications but also using various types of interfaces (website, virtual reality).Experiments have validated the hypothesis that our system adapts itself to the user behavior and that it is able, in turn, to influence him.They also showed the comparison between a 2D interface and a 3D interface in terms of quality of perception, guidance, preference and efficiency.

La motivation principale de cette thèse est de proposer un système de recommandation personnalisé pour les plateformes d’informations. Pour cela, nous avons démontré que les opinions peuvent constituer un descripteur efficace pour améliorer la qualité de la recommandation. Au cours de cette thèse, nous avons abordé ce problème en proposant trois contributions principales. Tout d’abord, nous avons proposé un modèle de profil qui décrit avec précision les intérêts des utilisateurs ainsi que le contenu des articles de presse. Le modèle de profil proposé repose sur trois éléments : les entités nommées, les aspects et les sentiments. Nous avons testé notre modèle de profil sur les trois applications différentes que sont l’identification des orientations politiques des utilisateurs, la recommandation personnalisée des articles de presse et enfin la diversification de la liste des articles recommandés. Deuxièmement, nous avons proposé une approche de classement des opinions permettant de filtrer et sélectionner seulement les opinions pertinentes. Pour cela, nous avons utilisé une variation de la technique de PageRank pour définir le score de chaque opinion. Les résultats montrent que notre approche surpasse deux approches récemment proposées pour le classement des opinions. Troisièmement, nous avons étudié différentes façons d’enrichir le contenu des articles de presse par les opinions : par toutes les opinions, par seulement le topk des opinions, et enfin par un ensemble d’opinions diversifiées. Les résultats montrent que l’enrichissement des contenus des articles de presse / In this thesis, we have investigated how to exploit user-generated-content for personalized news recommendation purpose. The intuition behind this line of research is that the opinions provided by users, on news websites, represent a strong indicator about their profiles. We have addressed this problem by proposing three main contributions. Firstly, we have proposed a profile model that accurately describes both users’ interests and news article contents. The profile model was tested on three different applications ranging from identifying the political orientation of users to the context of news recommendation and the diversification of the list of recommended news articles. Results show that our profile model give much better results compared to state-of-the-art models. Secondly, we have investigated the problem of noise on opinions and how we can retrieve only relevant opinions in response to a given query.The proposed opinion ranking strategy is based on users’ debates features. We have used a variation of PageRank technique to define the score of each opinion. Results show that our approach outperforms two recent proposed opinions ranking strategies, particularly for controversial topics. Thirdly, we have investigated different ways of leveraging opinions on news article contents including all opinions, topk opinions based on opinion ranking strategy, and a set of diverse opinion. To extract a list of diverse opinions, we have employed a variation of an existing opinion diversification model. Results show that diverse opinions give the best performance over other leveraging strategies.

Dans ces travaux de thèse nous proposons de tirer parti de la théorie des ensembles flous afin d'améliorer les interactions entre les systèmes de bases de données et les utilisateurs. Les mécanismes coopératifs visent à aider les utilisateurs à mieux interagir avec les SGBD. Ces mécanismes doivent faire preuve de robustesse : ils doivent toujours pouvoir proposer des réponses à l'utilisateur. Empty set (0,00 sec) est un exemple typique de réponse qu'il serait désirable d'éradiquer. Le caractère informatif des explications de réponses est parfois plus important que les réponses elles-mêmes : ce peut être le cas avec les réponses vides et pléthoriques par exemple, d'où l'intérêt de mécanismes coopératifs robustes, capables à la fois de contribuer à l'explication ainsi qu'à l'amélioration des résultats. Par ailleurs, l'utilisation de termes de la langue naturelle pour décrire les données permet de garantir l'interprétabilité des explications fournies. Permettre à l'utilisateur d'utiliser des mots de son propre vocabulaire contribue à la personnalisation des explications et améliore l'interprétabilité. Nous proposons de nous intéresser aux explications dans le contexte des réponses coopératives sous trois angles : 1) dans le cas d'un ensemble pléthorique de résultats ; 2) dans le contexte des systèmes de recommandation ; 3) dans le cas d'une recherche à partir d'exemples. Ces axes définissent des approches coopératives où l'intérêt des explications est de permettre à l'utilisateur de comprendre comment sont calculés les résultats proposés dans un effort de transparence. Le caractère informatif des explications apporte une valeur ajoutée aux résultats bruts, et forme une réponse coopérative. / In this thesis, we are interested in how we can leverage fuzzy logic to improve the interactions between relational database systems and humans. Cooperative answering techniques aim to help users harness the potential of DBMSs. These techniques are expected to be robust and always provide answer to users. Empty set (0,00 sec) is a typical example of answer that one may wish to never obtain. The informative nature of explanations is higher than that of actual answers in several cases, e.g. empty answer sets and plethoric answer sets, hence the interest of robust cooperative answering techniques capable of both explaining and improving an answer set. Using terms from natural language to describe data --- with labels from fuzzy vocabularies --- contributes to the interpretability of explanations. Offering to define and refine vocabulary terms increases the personalization experience and improves the interpretability by using the user's own words. We propose to investigate the use of explanations in a cooperative answering setting using three research axes: 1) in the presence of a plethoric set of answers; 2) in the context of recommendations; 3) in the context of a query/answering problem. These axes define cooperative techniques where the interest of explanations is to enable users to understand how results are computed in an effort of transparency. The informativeness of the explanations brings an added value to the direct results, and that in itself represents a cooperative answer.

Nous explorons la réutilisation et le partage automatique des expériences passées des utilisateurs dans des tâches de RI. Le but est de proposer des recommandations pertinentes à l'utilisateur selon ses intérêts. Nous utilisons le raisonnement à partir de cas (RàPC) comme une méthodologie d'apprentissage et de modélisation de l'expérience des utilisateurs et, l'architecture P2P afin de préserver l'autonomie des utilisateurs. Pour illustrer notre approche, nous avons développé une application pilote COBRAS pour la gestion et la recommandation de références bibliographiques. <br />Deux problématiques se présentent : comment obtenir les références pertinentes et comment choisir des agents avec qui collaborer ? Pour résoudre ces problèmes, nous nous sommes basés sur l'exploitation des historiques des interactions entre les agents.<br />Le RàPC est utilisée pour deux finalités : <br />a)déterminer pour une requête, des agents intéressants à interroger ;<br />b)chercher pour une requête, des références pertinentes.

Cette thèse présente un système permettant d'extraire les interactions partagées dans les réseaux sociaux et de construire un profil dynamique d'expertise pour chaque membre dudit réseau social. La difficulté principale dans cette partie est l'analyse de ces interactions, souvent très courtes et avec peu de structure grammaticale et linguistique. L'approche que nous avons mis en place propose de relier les termes importants de ces messages à des concepts dans une base de connaissance sémantique, type Linked Data. Cette connexion permet en effet d'enrichir le champ sémantique des messages en exploitant le voisinage sémantique du concept dans la base de connaissances. Notre première contribution dans ce contexte est un algorithme qui permet d'effectuer cette liaison avec une précision plus augmentée par rapport à l'état de l'art, en considérant le profil de l'utilisateur ainsi que les messages partagés dans la communauté dont il est membre comme source supplémentaire de contexte. La deuxième étape de l'analyse consiste à effectuer l'expansion sémantique du concept en exploitant les liens dans la base de connaissance. Notre algorithme utilise une heuristique basant sur le calcul de similarité entre les descriptions des concepts pour ne garder que ceux les plus pertinents par rapport au profil de l'utilisateur. Les deux algorithmes mentionnés précédemment permettent d'avoir un ensemble de concepts qui illustrent les centres d'expertise de l'utilisateur. Afin de mesurer le degré d'expertise de l'utilisateur qui s'applique sur chaque concept dans son profil, nous appliquons la méthode-standard vectoriel et associons à chaque concept une mesure composée de trois éléments : (i) le tf-idf, (ii) le sentiment moyen que l'utilisateur exprime par rapport au dit concept et (iii) l'entropie moyen des messages partagés contenant ledit concept. L'ensemble des trois mesures combinées permet d'avoir un poids unique associé à chaque concept du profil. Ce modèle de profil vectoriel permet de trouver les " top-k " profils les plus pertinents par rapport à une requête. Afin de propager ces poids sur les concepts dans l'expansion sémantique, nous avons appliqué un algorithme de type propagation sous contrainte (Constrained Spreading Activation), spécialement adapté à la structure d'un graphe sémantique. L'application réalisée pour prouver l'efficacité de notre approche, ainsi que d'illustrer la stratégie de recommandation est un système disponible en ligne, nommé " The Tagging Beak " (http://www.tbeak.com). Nous avons en effet développé une stratégie de recommandation type Q&A (question - réponse), où les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et le système recommande des personnes à contacter ou à qui se connecter pour être notifié de nouveaux messages pertinents par rapport au sujet de la question.

Cette thèse porte sur la modélisation et l'apprentissage automatique des préférences, dans le contexte industriel de l'impression en grand format. En particulier, nous nous intéressons à l'automatisation de la configuration d'impression. De par la palette des comportements possibles, cette fonctionnalité n'est triviale, ni à concevoir, ni à utiliser. Nous proposons une nouvelle approche pour en améliorer les deux aspect complémentaires : évolutivité et utilisabilité. Notre réalisation principale est un système de recommandation adaptatif, basé sur trois contributions originales : une modélisation de la configuration d'impression grand format à partir d'un modèle de préférence, sous la forme de problèmes d'optimisation sous contraintes, un modèle des préférences de l'imprimeur, sous la forme de fonctions d'utilité additive linéaires par morceaux, basée sur une famille d'attributs adaptée, un algorithme d'apprentissage automatique d'ordonnancements à partir de données comparatives. Basé sur l'algorithme rankSVM (noyau linéaire), notre méthode d'apprentissage permet d'adapter la complexité de l'espace de description des données, tout en conservant la linéarité

Les technologies de l'information et le succès des services associés (forums, sites spécialisés, etc) ont ouvert la voie à un mode d'expression massive d'opinions sur les sujets les plus variés (e-commerce, critiques artistiques, etc). Cette profusion d'opinions constitue un véritable eldorado pour l'internaute, mais peut rapidement le conduire à une situation d'indécision car,les avis déposés peuvent être fortement disparates voire contradictoires. Pour une gestion fiable et pertinente de l'information contenue dans ces avis, il est nécessaire de mettre en place des systèmes capables de traiter directement les opinions exprimées en langage naturel afin d'en contrôler la subjectivité et de gommer les effets de lissage des traitements statistiques. La plupart des systèmes dits de recommandation ne prennent pas en compte toute la richesse sémantique des critiques et leur associent souvent des systèmes d'évaluation qui nécessitent une implication conséquente et des compétences particulières chez l'internaute. Notre objectif est de minimiser l'intervention humaine dans le fonctionnement collaboratif des systèmes de recommandation en automatisant l'exploitation des données brutes que constituent les avis en langage naturel. Notre approche non supervisée de segmentation thématique extrait les sujets d'intérêt des critiques, puis notre technique d'analyse de sentiments calcule l'opinion exprimée sur ces critères. Ces méthodes d'extraction de connaissances combinées à des outils d'analyse multicritère adaptés à la fusion d'avis d'experts ouvrent la voie à des systèmes de recommandation pertinents, fiables et personnalisés.

L'évolution rapide du web a changé la façon dont l'information est créée, distribuée, évaluée et consommée. L'utilisateur est dorénavant mis au centre du web en devenant le générateur de contenu le plus prolifique. Pour évoluer dans le flot d'informations, les utilisateurs ont besoin de filtrer le contenu en fonction de leurs centres d'intérêts. Pour bénéficier de contenus personnalisés, les utilisateurs font appel aux réseaux sociaux ou aux systèmes de recommandations exploitant leurs informations privées. Cependant, ces systèmes posent des problèmes de passage à l'échelle, ne prennent pas en compte la nature dynamique de l'information et soulèvent de multiples questions d'un point de vue de la vie privée. Dans cette thèse, nous exploitons les architectures pair-à-pair pour implémenter des systèmes de recommandations pour la dissémination personnalisée des news. Une approche pair-à-pair permet un passage à l'échelle naturel et évite qu'une entité centrale contrôle tous les profils des utilisateurs. Cependant, l'absence de connaissance globale fait appel à des schémas de filtrage collaboratif qui doivent palier les informations partielles et dynamiques des utilisateurs. De plus, ce schéma de filtrage doit pouvoir respecter la vie privée des utilisateurs. La première contribution de cette thèse démontre la faisabilité d'un système de recommandation de news totalement distribué. Le système proposé maintient dynamiquement un réseau social implicit pour chaque utilisateur basé sur les opinions qu'il exprime à propos des news reçues. Les news sont disséminées au travers d'un protocole épidémique hétérogène qui (1) biaise l'orientation des cibles et (2) amplifie la dissémination de chaque news en fonction du niveau d'intérêt qu'elle suscite. Ensuite, pour améliorer la vie privée des utilisateurs, nous proposons des mécanismes d'offuscation permettant de cacher le profil exact des utilisateurs sans trop dégrader la qualité de la recommandation fournie. Enfin, nous explorons un nouveau modèle tirant parti des avantages des systèmes distribués tout en conservant une architecture centralisée. Cette solution hybride et générique permet de démocratiser les systèmes de recommandations en offrant aux fournisseurs de contenu un système de personnalisation à faible coût.

Bien que les recommandations d'un site web soit fréquentes et importantes, le marketing ne précise pas les raisons pour lesquelles une personne recommande un site web plus que d'un autre, ni les déterminants de ce comportement. En se basant sur une littérature interdisciplinaire comprenant le Marketing, les Systèmes d'Information et la Gestion des Connaissances, cette thèse présente un modèle du comportement de recommandation d'un site web. Le modèle proposé a été validé auprès de 776 internautes vietnamiens. Les résultats obtenus mettent en évidence l'importance de l'influence des bénéfices utilitaires et hédonistes procurés par le site web pour les deux interlocuteurs sur le comportement de recommandation par l'émetteur.

Le travail présenté dans cette thèse aborde la problématique de la personnalisation des analyses OLAP au sein des bases de données multidimensionnelles. Une analyse OLAP est modélisée par un graphe dont les noeuds représentent les contextes d'analyse et les arcs traduisent les opérations de l'utilisateur. Le contexte d'analyse regroupe la requête et le résultat. Il est décrit par un arbre spécifique qui est indépendant des structures de visualisation des données et des langages de requête. Par ailleurs, nous proposons un modèle de préférences utilisateur exprimées sur le schéma multidimensionnel et sur les valeurs. Chaque préférence est associée à un contexte d'analyse particulier. En nous basant sur ces modèles, nous proposons un cadre générique comportant deux mécanismes de personnalisation. Le premier mécanisme est la personnalisation de requête. Il permet d'enrichir la requête utilisateur à l'aide des préférences correspondantes afin de générer un résultat qui satisfait au mieux aux besoins de l'usager. Le deuxième mécanisme de personnalisation est la recommandation de requêtes qui permet d'assister l'utilisateur tout au long de son exploration des données OLAP. Trois scénarios de recommandation sont définis : l'assistance à la formulation de requête, la proposition de la prochaine requête et la suggestion de requêtes alternatives. Ces recommandations sont construites progressivement à l'aide des préférences de l'utilisateur. Afin valider nos différentes contributions, nous avons développé un prototype qui intègre les mécanismes de personnalisation et de recommandation de requête proposés. Nous présentons les résultats d'expérimentations montrant la performance et l'efficacité de nos approches. Mots-clés: OLAP, analyse décisionnelle, personnalisation de requête, système de recommandation, préférence utilisateur, contexte d'analyse, appariement d'arbres de contexte.