L'archéologie est une discipline des sciences humaines dont l'objet d'étude est l'ensemble des vestiges matériels laissés par l'Homme (objets, bâtiments, infrastructures, paysages...). Une technique précise, la fouille, est employée afin de tirer toutes les informations possibles des sols et structures fouillés en tenant compte de la localisation exacte des objets découverts, de l'étude de la succession des différentes couches de terrain déblayé afin de pouvoir procéder à une datation stratigraphique. L'analyse d'une fouille archéologique demande souvent beaucoup d'efforts pour l'archéologue car, à ce jour, aucun système informatique n'a permis de clairement les aider dans l'analyse de leurs données. Ainsi, pour exploiter des données issues d'une fouille archéologique, nous avons identifié trois critères : la rapidité et la facilité d'utilisation, la possibilité de faire évoluer les données dans le système (les interprétations de l'archéologue suivant des heuristiques qui ne peuvent pas toujours être formalisées de façon absolue) et la visualisation tridimensionnelle. L'outil d'analyse en ligne de type SOLAP est optimisé pour une analyse interactive dite multidimensionnelle où les requêtes, même celles de types agrégatives sont simples et leurs réponses sont rapides. Reste donc à l'optimiser sur les deux autres critères retenus pour exploiter les données issues d'une fouille archéologique et qui marquent les principales faiblesses de l'outil : l'évolution des données pendant la phase d'analyse et l'intégration de la 3e dimension. Ce projet de maîtrise vise à apporter des nouveaux concepts permettant à un utilisateur de réviser ces données pendant sa phase d'analyse. Par la suite, un prototype appliqué à l'archéologie a été élaboré afin de vérifier simplement si les efforts pour réviser des données pouvaient être compatibles avec les efforts d'un outil d'analyse en ligne en conservant la fluidité d'exploration interactive. D'autre part, ce projet de maîtrise a permis d'étudier la faisabilité d'un SOLAP 3D et de soulever une interrogation sur la nécessité d'introduire la 3e dimension à un outil d'analyse en ligne.

Un problème dans la réalisation de projets SOLAP est la difficulté des utilisateurs à exprimer leurs besoins et leurs attentes en début d'analyse de système. Cette technologie étant totalement nouvelle, les utilisateurs ne découvrent tout son potentiel qu'après une certaine période d'utilisation et c'est à ce moment que de nouveaux besoins surgissent. Nos travaux ont donc pour objectif principal de faciliter l'analyse en proposant un environnement de découverte des besoins des utilisateurs. Pour cela, nous proposons le concept de maquettage d'apprentissage pour accélérer l'apprentissage de la solution par les utilisateurs et pour leur suggérer de nouvelles possibilités. Cela leur permet de rapidement définir leurs besoins généraux et de mieux concevoir et exprimer de nouveaux besoins plus détaillés. Nous élaborons aussi des scénarios pour intégrer le maquettage dans un processus de développement. Puis, nous concevons un outil de maquettage basé sur des caractéristiques du maquettage d'application SOLAP identifiées dans notre recherche.

Afin de palier au manque d'efficacité des SIG en tant qu'outil d'aide à la décision (granularités multiples, rapidité, convivialité, temporalité), différentes saveurs d'outils SOLAP (Spatial OLAP) ont vu le jour dans les centres de recherche et fournisseurs de logiciels (CRG/Kheops/Syntell, SFU/DBMiner, Proclarity, Cognos, Microsoft, Beyond 20/20, ESRI, MapInfo, etc.). Combinant des fonctions SIG avec l'informatique décisionnelle (entrepôts de données, OLAP, data mining), le SOLAP est décrit comme un "logiciel de navigation rapide et facile dans les bases de données spatiales qui offre plusieurs niveaux de granularité d'information, plusieurs époques, plusieurs thèmes et plusieurs modes de visualisation synchronisés ou non: cartes, tableaux et graphiques statistiques (Bédard 2004). Le SOLAP facilite l'exploration volontaire des données spatiales pour aider l'utilisateur à détecter les corrélations d'informations, les regroupements potentiels, les tendances dissimulées dans un amas de données à référence spatiale, etc. Le tout se fait par simple sélection/click de souris (pas de langage SQL) et des opérations simples comme : le forage, le remontage ou le forage latéral. Il permet à l'utilisateur de se focaliser sur les résultats des opérations au lieu de l'analyse du processus de navigation. Le SOLAP étant amené à prendre de l'essor au niveau des fonctions qu'il propose, il devient important de proposer des améliorations à son interface à l'usager de manière à conserver sa facilité d'utilisation. Le développement d'une légende interactive et forable fut la première solution en ce genre proposée par Bédard (Bédard 1997). Nous avons donc retenu cette piste pour la présente recherche, étudié la sémiologie graphique et son applicabilité à l'analyse multidimensionnelle, analysé ce qui existait dans des domaines connexes, exploré différentes alternatives permettant de résoudre le problème causé par l'enrichissement des fonctions de navigation, construit un prototype, recueilli des commentaires d'utilisateurs SOLAP et proposé une solution. Tout au long de cette recherche, nous avons été confrontés à une absence de littérature portant explicitement sur le sujet (les SOLAP étant trop nouveaux), à des corpus théoriques qu'il fallait adapter (sémiologie, interface homme-machine, visualisation scientifique, cartographie dynamique) et à des besoins en maquettes et prototypes pour illustrer les solutions envisagées. Finalement, cette recherche propose une solution parmi plusieurs; cependant, son principal intérêt est davantage l'ensemble des réflexions et considérations mises de l'avant tout au long du mémoire pour arriver au résultat proposé que la solution proposée en elle-même. Ce sont ces réflexions théoriques et pratiques qui permettront d'améliorer l'interface à l'usager de tout outil SOLAP grâce au nouveau concept de légende interactive et forable.

La visualisation géographique de l'information est un aspect important du SOLAP. Elle est le troisième élément clé pour supporter une analyse facile, rapide et intuitive des données prônée par l'approche SOLAP. Cependant, à ce jour, aucune étude ne s'est intéressée spécifiquement à cet aspect du SOLAP et les stratégies de visualisation utilisées traditionnellement dans les SIG ne conviennent pas à l'approche interactive et multidimensionnelle. Ce mémoire présente une recherche exploratoire proposant premièrement de placer la visualisation géographique au coeur de la relation entre l'utilisateur et la base de données. Cette stratégie fait ressurgir plusieurs besoins et possibilités explorées au cours de ce mémoire. Le respect de la flexibilité d'analyse SOLAP, les divers types de visualisation nécessaires pour rendre les différents types de requêtes, puis les manipulations graphiques qui peuvent s'opérer dans un environnement SOLAP font l'objet de propositions. Deuxièmement, ce mémoire propose une méthode permettant une relation directe entre les données et leur visualisation, sans l'intermédiaire de l'utilisateur. La solution théorique résultante respecte la philosophie d'exploration interactive prônée par l'approche SOLAP. Elle suggère l'intégration de l'expertise en visualisation géographique à l'intérieur même de la technologie SOLAP par l'ajout de métadonnées et d'une base de connaissances sémiologiques. Ce premier pas vers une amélioration du processus de visualisation avec SOLAP ouvre la porte à plusieurs recherches ultérieures.

Au cours des dernières années, différents types de travaux ont été réalisés indépendamment au sein du même centre de recherche (Centre de Recherche en Géomatique de l'Université Laval). Parmi ceux-ci, on retrouve des travaux axés sur l'acquisition et le traitement des données spatiales en sport de plein air d'une part, et des travaux axés sur l'exploration et l'analyse des données spatiales avec une solution SOLAP d'autre part. L'exploitation conjointe de ces travaux permettait de répondre à de nouvelles attentes et plus particulièrement à une nouvelle application : l'évaluation et l'analyse de la performance d'athlètes pratiquant un sport extérieur grâce à des données calculées à partir d'observations GPS. En effet, suite à des observations GPS, la position, la vitesse et l'accélération de l'athlète peuvent être calculées précisément. Cependant, aucun logiciel ne permettait d'analyser rapidement et facilement les nouvelles données recueillies. / Pourtant, les entraîneurs d'athlètes de haut niveau désirent obtenir des données sur les performances actuelles, de façon rapide et exacte, pour ainsi adapter immédiatement leur entraînement et favoriser le succès de l'athlète. Or, la technologie SOLAP offre aux utilisateurs une interface cliente très intuitive pour l'analyse spatio-temporelle. Cependant, son fonctionnement ne permettait pas d'ajouter rapidement de nouvelles données obtenues à partir d'observations GPS. Cette recherche visait alors à développer une approche répondant à des besoins d'analyse SOLAP en temps réel retrouvés dans certaines applications et plus particulièrement dans le sport de haut niveau. Nous avons aussi vérifié qu'une solution SOLAP utilisée dans le domaine de la gestion des entreprises pour faciliter les prises de décision peut être transposée dans celui de l'analyse de la performance des athlètes. Pour ce faire, un SOLAP juste-à-temps, baptisé SOLAP-SPORT, a été développé dans le cadre de ce projet de recherche.

Les applications d’aide à la décision spatiale telles que SOLAP (Spatial OLAP) sont traditionnellement conçues pour les environnements informatiques de bureau. L’adaptation des applications SOLAP aux contextes d’utilisation mobile (e.g. PDA et téléphones mobiles) pose certains problèmes dus à la nature et aux contraintes de ces environnements. Ce projet de recherche vise à apporter une solution, basée sur une architecture orientée services (SOA), pour l’adaptation des cubes de données SOLAP aux environnements mobiles. Il s’agit d’un service Web capable de transformer les cubes SOLAP des entrepôts de données géo-décisionnelles en mini-cubes de taille réduite, adaptés aux clients mobiles. Le service permet de sélectionner un sous-ensemble des cubes existants par l’intermédiaire d’opérateurs paramétrables, d’appliquer des traitements de simplification aux membres spatiaux, et finalement de transmettre ces données en format XML. Ce travail de recherche ouvre donc la voie à la conception et au développement de nouvelles applications géospatiales décisionnelles mobiles. / Decision support systems such as SOLAP (Spatial OLAP) have been originally designed as desktop applications. Adapting SOLAP applications to mobility contexts (e.g. using PDAs and mobile phones) pose some challenges due to the constraints of these environments. This research projects aims to provide a solution, based on a Service Oriented Architecture (SOA), for adapting SOLAP data cubes to mobile environments. It consists of a Web service which is capable of transforming SOLAP cubes from spatial data warehouses, in order to create mini-cubes of reduced size, suitable for mobile clients. This service allows selecting a subset of existing cubes (using parameterizable operators), applying simplification algorithms to spatial members, and finally transfering the data in an XML format. This research opens the way to the design and development of new geospatial decisional mobile applications.