La modélisation des événements et de leurs propriétés temporelles concerne des types variés d’utilisateurs et de communautés scientifiques. Nous nous plaçons dans le cadre du paradigme Objet et construisons un méta modèle opérationnel servant de représentation pivot, indépendante du métier pour représenter des événements composites avec leurs propriétés structurelles et temporelles. Le méta modèle PTOM (Periodic Temporal Occurrence Metamodel) prend en compte l’expression de contraintes structurelles sur les événements, ou géométriques, topologiques et relationnelles sur la temporalité de leurs occurrences. Il privilégie la représentation en intension (vs extension) des occurrences d’événements périodiques. PTOM étend la norme ISO 19108 et s’adapte aux standards EventsML G2 et iCalendar. Sur un plan théorique, nous étendons les algèbres d’intervalles d’ALLEN et de LIGOZAT, et proposons un système de relations topologiques entre intervalles non convexes (ALLEN*) dont nous étudions les propriétés. Ces résultats sont intégrés dans PTOM. La première application de PTOM est la spécification de la sémantique du calendrier grégorien. Les éléments calendaires sont réintroduits en tant qu’événements périodiques dans PTOM, ce qui renforce son pouvoir expressif. PTOM a été mis en œuvre lors d’un projet ANR sur des corpus d’événements journalistiques (agences de presse) concernant les loisirs et la culture. L’Ingénierie Dirigée par les Modèles a été utilisée pour la conception et l’exploitation de PTOM. Cela permet de gérer la complexité, d’assurer la maintenabilité et la cohérence de l’ensemble et enfin, de générer automatiquement des interfaces pour les pourvoyeurs ou utilisateurs de données. / Modelling events with their temporal properties concerns many users and scientific communities. We adopted the Object paradigm and designed an operational metamodel which stands as a pivot business independent representation for composite events accompanied with their structural and temporal properties. PTOM metamodel (Periodic Temporal Occurrence Metamodel) accounts for structural constraints upon events and geometric, topologic or relational constraints upon their temporal occurrences. It gives prominence to intensional representations of periodic events occurrences vs extensional ones. PTOM extends ISO 19108 standard and fits EventsML G2 and iCalendar. From a theoretical viewpoint, we extend ALLEN’s and LIGOZAT’s interval algebras and propose a special set of topological relations between non convexintervals (ALLEN*), and study its properties. These results are part of PTOM. The first application of PTOM results in a specification of the Gregorian calendar semantics. Calendar elements are reinserted as periodic events in PTOM thus enhancing its expressiveness. PTOM was also experimented upon a corpus of journalistic (press agencies) events dedicated to leisure and culture at the occasion of an ANR project. Model Driven Engineering was extensively used for PTOM design and use.It allows to manage complexity and to ensure maintainability, consistency and eventually can automatically generate data provider or end user interfaces as well.

La modélisation des événements et de leurs propriétés temporelles concerne des types variés d'utilisateurs et de communautés scientifiques. Nous nous plaçons dans le cadre du paradigme Objet et construisons un méta modèle opérationnel servant de représentation pivot, indépendante du métier pour représenter des événements composites avec leurs propriétés structurelles et temporelles. Le méta modèle PTOM (Periodic Temporal Occurrence Metamodel) prend en compte l'expression de contraintes structurelles sur les événements, ou géométriques, topologiques et relationnelles sur la temporalité de leurs occurrences. Il privilégie la représentation en intension (vs extension) des occurrences d'événements périodiques. PTOM étend la norme ISO 19108 et s'adapte aux standards EventsML G2 et iCalendar. Sur un plan théorique, nous étendons les algèbres d'intervalles d'ALLEN et de LIGOZAT, et proposons un système de relations topologiques entre intervalles non convexes (ALLEN*) dont nous étudions les propriétés. Ces résultats sont intégrés dans PTOM. La première application de PTOM est la spécification de la sémantique du calendrier grégorien. Les éléments calendaires sont réintroduits en tant qu'événements périodiques dans PTOM, ce qui renforce son pouvoir expressif. PTOM a été mis en œuvre lors d'un projet ANR sur des corpus d'événements journalistiques (agences de presse) concernant les loisirs et la culture. L'Ingénierie Dirigée par les Modèles a été utilisée pour la conception et l'exploitation de PTOM. Cela permet de gérer la complexité, d'assurer la maintenabilité et la cohérence de l'ensemble et enfin, de générer automatiquement des interfaces pour les pourvoyeurs ou utilisateurs de données.

Ce travail de thèse porte sur l’exploitation des données temporelles en présence d’imperfections. Il s’agit de définir, concevoir et développer un système intelligent pour l’interrogation des bases de données temporelles où la dimension temps (des relations ou des entités) est définie d’une manière imprécise et floue. Ce type de base de données se manifeste fréquemment dans les applications issues du domaine médical, de l’historique et de l’archive, de la planification, etc.Nous rappelons tout d’abord les différents formalismes utilisés dans le traitement des informations temporelles, puis, nous présentons les travaux antérieurs qui ont abordé la problématique de la gestion et de traitement de l’information temporelle imparfaite dans le domaine des bases de données. Nous décrivons ensuite une première contribution apportée sur la définition d’un nouveau modèle de représentation de données temporelles entachées d’imprécision. Des relations d’Allen étendues ont été introduites ainsi qu’un ensemble de règles de composition permettant de raisonner. Cette contribution a permis de développer un premier prototype nommé Fuzz-TIME pour le traitement des requêtes contenant des critères temporels flous/imprécis. Un des points forts de ce système est qu’il possède un module de raisonnement lui permettant de traiter, d’une manière intelligente, une famille de requêtes temporelles de nature complexe.La plupart des travaux menés sur l’exploitation et la manipulation des informations temporelles considèrent que les entités temporelles (i.e., intervalles) sont définies d’une manière précise (non floue). Or dans le monde des applications réelles, les bornes des intervalles de temps manipulés sont souvent entachées d’imprécision. Nous avons ainsi proposé une nouvelle sémantique des relations temporelles d’Allen (i.e., relations d’Allen tolérantes) dans ce contexte. L’élément clé de cette sémantique est une relation de tolérance convenablement choisie. Une troisième partie de notre travail est consacrée à la modélisation d’une nouvelle extension des relations temporelles d’Allen où les intervalles de temps sont interprétés d’une manière conjonctive. Enfin, nous décrivons l’architecture du système Fuzz-TIME et discutons l’étude expérimentale menée pour valider les contributions proposées. / This work focuses on the exploitation of temporal data in presence of imperfections. The aim is to define, design and develop an intelligent system for the interrogation of temporal databases where the time dimension (of relationships or entities) is defined in an imprecise and fuzzy way. This type of databases is frequently found in applications from the medical field, history and archive, planning, etc.We first recall the different formalisms used in the processing of temporal in formation, and then we present the previous work which has addressed the problem of managing and processing of imperfect temporal information in the field of databases.We describe then a first contribution related to the definition of a new model for the representation of imprecise temporal data. Extended Allen relations have been introduced as well as a set of composition rules for reasoning. This contribution has allowed developing a first prototype called Fuzz-TIME for processing queries containing fuzzy /imprecise time criteria. One of the major interests of this system is that it exhibits a reasoning module to intelligently process a family of temporal queries of a complex nature.Most work on the exploitation and manipulation of temporal in formation considers that the temporal entities (i.e.,intervals) are defined in a precise (non-fuzzy) manner. ln the world of real applications, the bounds of the manipulated time intervals are often pervaded by imprecision. We have proposed a new semantics of Allen's temporal relations (i .e., Allen Tolerant Relations) in this context. The key element of this semantics is a suitably chosen relationship of tolerance. A third part of our work is devoted to the modeling of a new extension of Allen's temporal relations where the time intervals are interpreted in a conjunctive way. Finally, we describe the architecture of the Fuzz-TIME system and discuss the experimental study carried out to validate the proposed contributions.

La planification temporelle constitue conceptuellement une partie du raisonnement temporelle et il appartient au domaine de recherche de l'intelligence artificielle. La planification temporelle peut être considérée comme une extension de la planification classique par les aspects temporels de l'action. La planification temporelle est généralement complété par des préférences ou des types différents decontraintes imposées à l'exécution des actiones. Il existe de nombreuses approches à ce problème. D'une part, il existe différents paradigmes pour la planification temporelle, par example: la planification par un recherche d'une solution optimale dans des graphes de planification (STRIPS), la planification via la satisfiabilité ou la planification pardes processus de Markov. Ces approches sont mutuellement incompatibles. D'autre part, la planification temporelle exige une sujet-spécification – comme il est défini d'une manière méthodologique. Selon cette situation, cette thèse vise à proposer une analyse approfondi de la planification avec des contraintes floues qui contient quelques remèdes à ces difficultés. À savoir, deux approches à la représentation et la modélisation de ces questions sont mises.Dans la première (chapitre 2, chapitre 3) - les relations floues d'Allen en tant que contraintes temporelles floues sont représentés par des normes de convolutions dans un espace de Banach des fonctions intégrables de Lebesgue. Cela nous permet de nous immergerles relations d'Allen dans les contextes computationnels de la planification temporelle (basée sur STRIPS et sur la procedure de Davis-Putnam) et d'élucider leur nature quantitative. Cette approche est développée dans un contexte des problèmes par systèmes multi-agents comme un sujet de cette approche. Dans les chapitres 4 et 5 les contraintes temporelles floues avec flou – introduit par préférences - sont représentées en termes logiques de la logique préférentielle de Halpern-Shoham. Cela nous permet d'adopter ces resultats dans une construction du contrôleur du plan. Cette approche est développée dans un contexte du problème du voyageur de commerce. Enfin, une tentative de réconcilier ces deux lignes de représentation des contraintes temporelles floues a été proposée dans le dernier chapitre. / Temporal planning forms conceptually a part of temporal reasoning and it belongs to research area of Artificial Intelligence and it may be seen as an extension of classical planning by temporal aspects of acting. Temporal planing is usually complemented by considering preferences or different types of temporal constraints imposed on execution of actions. There exist many approaches to this issue. One one hand, there are different paradigms to temporal planning, such as: planning via search in graphs (STRIPS), planning via satisfiability or planning in terms of Markov processes. These approaches are mutually incompatible. In addition, temporal planning requires a subject-specification as it is rather defined in a methodological way. On the other hand, temporal constraints are represented and modeled in different ways dependently on their quantitative or qualitative nature. In particular, Allen’s relations between temporal intervals – an important class of temporal constraints – do not have any quantitative aspects and cannot be considered in computational contexts. According to this situation, this PhD-thesis is aimed at the proposing a depth-analysis of temporal planning with fuzzy constraints which contains some remedies on these difficulties. Namely, two approaches to the representation and modeling of these issues are put forward. In the first one (chapter 2, chapter 3) – fuzzy Allen’s relations as fuzzy temporal constraints are represented by norms of convolutions in a Banach space of Lebesgue integrable functions. It allows us immerse Allen’s relations in the computational contexts of temporal planning (based on STRIPS and on DavisPutnam procedure) and to elucidate their quantitative nature. This approach is developed in a context of Multi-Agent Problem as a subject basis of this approach. In the second one (chapter 4, chapter 5) – fuzzy temporal constrains with fuzziness introduced by preferences are represented in a logical terms of Preferential Halpern-Shoham Logic. It allows us to adopt these result in a construction of the plan controller. This approach is developed in a context of Temporal Traveling Salesman Problem as a subject basis of this approach. Finally, an attempt to reconcile these two lines of representation of fuzzy temporal constraints was also proposed.