Une collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d’interprétation d’un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d’accès à l’information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Ce travail de thèse propose deux modèles permettant de prendre en compte cette complexité des collections documentaire dans les outils d’accès à l’information. Le premier modèle est basée sur l’analyse formelle et relationnelle de concepts, le deuxième est basée sur les technologies du web sémantique. Appliquées sur des objets documentaires ces modèles permettent de représenter et d’interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu’ils entretiennent. / A collection of documents is generally represented as a set of documents but this simple representation does not take into account cross references between documents, which often defines their context of interpretation. This standard document model is less adapted for specific professional uses in specialized domains in which documents are related by many various references and the access tools need to consider this complexity. We propose two models based onformal and relational concept analysis and on semantic web techniques. Applied on documentary objects, these two models represent and query in a unified way documents content descriptors and documents relations.

De nombreuses méthodes d’extraction de motifs séquentiels ont été proposées pour découvrir des motifs utiles qui décrivent les données analysées. Certaines de ces travaux se sont concentrés sur l’énumération efficace de motifs partiellement ordonnés fermés (cpo-motifs), ce qui rend leur évaluation difficile pour les experts, car leur nombre peut être important. Par suite, nous proposons une approche nouvelle, qui consiste à extraire directement des cpo-motifs multi-niveaux qui sont organisés dans une hiérarchie. Nous proposons une méthode originale dans la cadre de l’Analyse Relationnelle de Concepts (ARC), appelée RCA-SEQ, qui exploite la structure et les propriétés des treillis issus de l’ARC. RCA-SEQ comporte cinq étapes : le prétraitement des données ; l'exploration par l’ARC des données ; l'extraction automatisée d'une hiérarchie de cpo-motifs multi-niveaux par navigation des treillis issus de l’ARC ; la sélection de cpo-motifs pertinents ; l'évaluation des motifs par les experts. / Many sequential pattern mining methods have been proposed to discover useful patterns that describe the analysed sequential data. Several of these works have focused on efficiently enumerating all closed partially-ordered patterns (cpo-patterns), that makes their evaluation a laboured task for experts since their number can be large. To address this issue, we propose a new approach, that is to directly extract multilevel cpo-patterns implicitly organised into a hierarchy. To this end, we devise an original method within the Relational Concept Analysis (RCA) framework, referred to as RCA-SEQ, that exploits the structure and properties of the lattices from the RCA output. RCA-SEQ spans five steps: the preprocessing of the raw data; the RCA-based exploration of the preprocessed data; the automatic extraction of a hierarchy of multilevel cpo-patterns by navigating the lattices from the RCA output; the selection of relevant multilevel cpo-patterns; the pattern evaluation done by experts.