Les connaissances décisionnelles sont un type particulier de connaissances dont le but est de décrire des processus de prise de décision. En cancérologie, ces connaissances sont généralement regroupées dans des guides de bonnes pratiques cliniques. Leur publication est assurée par des organismes médicaux suite à un processus d'édition collaboratif complexe. L'informatisation des guides a conduit à la volonté de formaliser l'ensemble des connaissances contenues de manière à pouvoir alimenter des systèmes d'aide à la décision. Ainsi, leur édition peut être vue comme une problématique d'acquisition des connaissances. Dans ce contexte, le but de cette thèse est de proposer des méthodes et des outils permettant de factoriser l'édition des guides et leur formalisation. Le premier apport de cette thèse est l'intégration des technologies du Web social et sémantique dans le processus d'édition. La création du wiki sémantique OncoLogiK a permis de mettre en oeuvre cette proposition. Ainsi, un retour d'expérience et des méthodes sont présentés pour la migration depuis une solution Web statique. Le deuxième apport consiste à proposer une solution pour exploiter les connaissances décisionnelles présentes dans les guides. Ainsi, le framework KCATOS définit un langage d'arbres de décision simple pour lequel une traduction reposant sur les technologies du Web sémantique est développée. KCATOS propose en outre un éditeur d'arbres, permettant l'édition collaborative en ligne. Le troisième apport consiste à concilier dans un même système les approches pour la création des guides de bonnes pratiques informatisés : l'approche s'appuyant sur les connaissances symbolisée par KCATOS et l'approche documentaire d'OncoLogiK. Leur fonctionnement conjoint permet de proposer une solution bénéficiant des avantages des deux approches. De nombreuses perspectives sont exposées. La plupart d'entre elles visent à améliorer les services aux utilisateurs et l'expressivité de la base de connaissances. En prenant en compte le travail effectué et les perspectives, un modèle réaliste visant à faire du projet Kasimir un système d'aide à la décision complet est proposé / Decision knowledge is a particular type of knowledge that aims at describing the processes of decision making. In oncology, this knowledge is generally grouped into clinical practice guidelines. The publication of the guidelines is provided by medical organizations as a result of complex collaborative editing processes. The computerization of guides has led to the desire of formalizing the knowledge so as to supply decision-support systems. Thus, editing can be seen as a knowledge acquisition issue. In this context, this thesis aims at proposing methods and tools for factorizing editing guides and their formalization. The first contribute on of this thesis is the integration of social semantic web technologies in the editing process. The creation of the semantic wiki OncoLogiK allows to implement this proposal. Thus, a feedback and methods are presented for the migration from a static web solution. The second contribution consists in a solution to exploit the knowledge present in the decision-making guides. Thus, KcatoS framework defines a simple decision tree language for which a translation based on semantic web technologies is developed. KcatoS also proposes an editor of trees, allowing collaborative editing online. The third contribution is to combine in a single system approaches for the creation of clinical guidelines: the approach based on the knowledge symbolized by KcatoS and the documentary approach symbolized by OncoLogiK. Their joint operation can propose a solution benefiting from the advantages of both approaches. Many future works are proposed. Most of them aim at improving services to users and the expressiveness of the knowledge base. Taking into account the work and prospects, a realistic model to create a decision-support system based on clinical guidelines is proposed

En France, 73.3% des décès maternels liés à une hémorragie du post partum (HPP) ont été jugés comme « évitables » par le comité national d’experts en 2006. Le premier objectif de cette recherche a été l’observation des événements indésirables graves (EIG) en obstétrique et l’analyse des facteurs contributifs. Trois études ont été réalisées et ont montré une proportion de cas potentiellement évitables de 22% pour les embarrures, 72% pour les asphyxies néonatales et 73% pour les transferts maternels en service de réanimation. Le second objectif a été l’amélioration de la qualité de la prise en charge de l’HPP, première cause de mortalité maternelle. Deux études ont été réalisées. La première étude a montré que le protocole de prise en charge de l’HPP était appliqué partiellement après sa diffusion passive dans un réseau périnatal en Rhône Alpes. La seconde étude, PITHAGORE 6, un essai randomisé initié dans six réseaux de périnatalité en France pour mesurer l’impact d’un programme d’intervention multifacettes, a permis de réduire le taux d’HPP graves. De nouvelles méthodes doivent être développées en intégrant l’apport des sciences humaines pour optimiser la sécurité des soins en périnatalité. / In France, 73,3% of maternal deaths from post partum haemorrhage (PPH) were considered as «avoidable» by national experts committee in 2006. The first goal of this research was to observe adverse events (AEs) in obstetrics and to analyse latent and active conditions. The three observational studies highlighted that 22% of depressed skull fractures, 72% of birth asphyxia and 73% of maternal transfers to intensive care unit care might have been avoidedThe second aim was to improve PPH management, which is a leading cause of maternal mortality. Two studies were realized. The first has shown that regional guideline of PPH management was partly applied after passive dissemination in a regional perinatal network. The second study, PITHAGORE 6, a randomised trial conducted in six perinatal networks to assess impact of multi-faceted intervention program, reduced the rate of severe PPH. New methods have to be developed and might take into account human sciences to improve safety in perinatal care.

Les connaissances décisionnelles sont un type particulier de connaissances dont le but est de décrire des processus de prise de décision. En cancérologie, ces connaissances sont généralement regroupées dans des guides de bonnes pratiques cliniques. Leur publication est assurée par des organismes médicaux suite à un processus d'édition collaboratif complexe. L'informatisation des guides a conduit à la volonté de formaliser l'ensemble des connaissances contenues de manière à pouvoir alimenter des systèmes d'aide à la décision. Ainsi, leur édition peut être vue comme une problématique d'acquisition des connaissances. Dans ce contexte, le but de cette thèse est de proposer des méthodes et des outils permettant de factoriser l'édition des guides et leur formalisation. Le premier apport de cette thèse est l'intégration des technologies du Web social et sémantique dans le processus d'édition. La création du wiki sémantique OncoLogiK a permis de mettre en œuvre cette proposition. Ainsi, un retour d'expérience et des méthodes sont présentés pour la migration depuis une solution Web statique. Le deuxième apport consiste à proposer une solution pour exploiter les connaissances décisionnelles présentes dans les guides. Ainsi, le framework KCATOS définit un langage d'arbres de décision simple pour lequel une traduction reposant sur les technologies du Web sémantique est développée. KCATOS propose en outre un éditeur d'arbres, permettant l'édition collaborative en ligne. Le troisième apport consiste à concilier dans un même système les approches pour la création des guides de bonnes pratiques informatisés : l'approche s'appuyant sur les connaissances symbolisée par KCATOS et l'approche documentaire d'OncoLogiK. Leur fonctionnement conjoint permet de proposer une solution bénéficiant des avantages des deux approches. De nombreuses perspectives sont exposées. La plupart d'entre elles visent à améliorer les services aux utilisateurs et l'expressivité de la base de connaissances. En prenant en compte le travail effectué et les perspectives, un modèle réaliste visant à faire du projet Kasimir un système d'aide à la décision complet est proposé.