Les utilisateurs des bases de données doivent faire face au problème de surcharge d'information lors de l'interrogation de leurs données, qui se traduit par un nombre de réponses trop élevé à des requêtes exploratoires. Pour remédier à ce problème, nous proposons un algorithme efficace et rapide, ap- pelé ESRA (Explore-Select-Rearrange Algorithm), qui utilise les résumés SAINTETIQ pré-calculés sur l'ensemble des données pour regrouper les réponses à une requête utilisateur en un ensemble de classes (ou résumés) organisées hiérarchiquement. Chaque classe décrit un sous-ensemble de résul- tats dont les propriétés sont voisines. L'utilisateur pourra ainsi explorer la hiérarchie pour localiser les données qui l'intéressent et en écarter les autres. Les résultats expérimentaux montrent que l'al- gorithme ESRA est efficace et fournit des classes bien formées (i.e., leur nombre reste faible et elles sont bien séparées). Cependant, le modèle SAINTETIQ, utilisé par l'algorithme ESRA, exige que les données soient disponibles sur le serveur des résumés. Cette hypothèse rend inapplicable l'algo- rithme ESRA dans des environnements distribués où il est souvent impossible ou peu souhaitable de rassembler toutes les données sur un même site. Pour remédier à ce problème, nous proposons une collection d'algorithmes qui combinent deux résumés générés localement et de manière autonome sur deux sites distincts pour en produire un seul résumant l'ensemble des données distribuées, sans accéder aux données d'origine. Les résultats expérimentaux montrent que ces algorithmes sont aussi performants que l'approche centralisée (i.e., SAINTETIQ appliqué aux données après regroupement sur un même site) et produisent des hiérarchies très semblables en structure et en qualité à celles produites par l'approche centralisée.

Le travail présenté dans cette thèse traite de l'utilisation des résumés de données dans l'in- terrogation. Dans le contexte des résumés linguistiques du modèle SaintEtiQ sur lequel se focalise cette thèse, un résumé est une description du contenu d'une table relationnelle. Grâce à la définition de variables linguistiques, il est possible d'utiliser des termes du langage pour caractériser les données structurées de la table. En outre, l'organisation des résumés en hié- rarchie offre divers niveaux de granularité. Nous nous intéressons à fournir une application concrète aux résumés déjà construits. D'une part, nous étudions les possibilités d'utilisation des résumés dans une interrogation à but descriptif. L'objectif est de décrire entièrement des données dont certaines caractéristiques sont connues. Nous proposons une démarche de re- cherche de concepts et une instanciation de cette démarche. Ensuite, une étude des systèmes d'interrogation flexible, dont certains ont, ainsi que SaintEtiQ, la théorie des sous-ensembles flous comme base, nous permet d'enrichir la démarche proposée par des fonctionnalités plus avancées. D'autre part, nous avons intégré les résumés linguistiques de SaintEtiQ au SGBD PostgreSQL. L'objectif est d'aider le SGBD à identifier des enregistrements. Nous présen- tons un état de l'art des techniques d'indexation, ainsi que le détail de l'implémentation des résumés en tant que méthode d'accès dans PostgreSQL.