Au cours de ces dernières années, un nouvel environnement s'est développé dans lequel les données doivent être collectées et traitées instantanément dès leur arrivée. La gestion de cette volumétrie nécessite la mise en place d'un nouveau modèle et de nouvelles techniques de traitements de l'information. Il s'agit du traitement des flux de données. Ces derniers ont la particularité d'être continus, évolutifs, volumineux et ne peuvent être stockés, dans leur intégralité, en tant que données persistantes. Plusieurs travaux de recherche se sont intéressés à cette problématique ce qui a engendré l'apparition des systèmes de gestion de flux de données (SGFD). Ces systèmes permettent d'exprimer des requêtes continues qui s'évaluent au fur et à mesure sur un flux ou sur des fenêtres (sous ensembles finis du flux). Toutefois, dans certaines applications, de nouveaux besoins peuvent apparaître après le passage des données. Dans ce cas, le système ne peut répondre aux requêtes posées car toutes les données n'appelant aucun traitement sont définitivement perdues. Il est ainsi nécessaire de conserver un résumé du flux de données. De nombreux algorithmes de résumé ont été développés. Le choix d'une méthode de résumé particulière dépend de la nature des données à traiter et de la problématique à résoudre. Dans ce manuscrit, nous nous intéressons en premier lieu à l'élaboration d'un résumé généraliste permettant de créer un compromis entre la vitesse de construction du résumé et la qualité du résumé conservé. Nous présentons une nouvelle approche de résumé qui se veut performance face à des requêtes portant sur des données du passé lointain. Nous nous focalisons par la suite sur l'exploitation et l'accès aux évènements du flux conservés dans ces résumés. Notre objectif consiste à intégrer les structures de résumés généralistes dans l'architecture des SGFD existantes de façon à étendre le champ de requêtes possibles. A cet effet, l'évaluation des requêtes qui font appel aux données du passé lointain d'un flux (i.e. données expirées de la mémoire du SGFD) serait possible au même titre que les requêtes posées sur le passé proche d'un flux de données. Nous présentons deux approches permettant d'atteindre cet objectif. Ces approches se différencient par le rôle que détient le module de résumé lors de l'évaluation d'une requêtes.

Les données extraites du Web sont chargées d'incertitude: elles peuvent contenir des contradictions ou résulter de processus par nature incertains comme l'intégration de données ou l'extraction automatique d'informations. Dans cette thèse d'habilitation, je présente les modèles de données XML probabilistes, la manière dont ils peuvent être utilisés pour représenter les données du Web, et la complexité de différentes opérations de gestion de données sur ces modèles. Je donne un état de l'art exhaustif du domaine, en insistant sur mes propres contributions. Je termine par un résumé de mes futurs projets de recherche.

Nous présentons dans la première partie de ce document les principaux modèles de gestion de base de données, les objectifs des langages de manipulation de données, puis les précautions que doit prendre le concepteur d'un tel système dans un contexte d'accès concurrentiel, en vue de maintenir la qualité des informations. Après une brève description du langage APL orienté vers l'interrogation d'une base de données, nous présentons dans la deuxième partie du document différentes extensions à APL proposées ou réalisées pour une meilleure adaptation à un système de gestion de bases de données.La troisième partie décrit notre réalisation d'un point de vue externe puis interne. Cette réalisation a consisté à adjoindre au système APL un noyau de système indispensable à l'utilisation d'APL comme langage hôte d'un système de gestion de base de données. Nous présentons enfin un langage d'interrogation de base de données défini suivant les concepts du modèle relationnel.

Ma thèse porte sur la réalisation de l'interopérabilité des métadonnées au niveau des schémas et de langages de description. Cela est fait d'une manière automatique via le développement d'un outil de matching des schémas. Pour cela, j'ai proposé dans ma thèse une nouvelle approche de matching, baptisée MuMIe (Multilevel Metadata Integration). Elle a pour but de réaliser l'interopérabilité sur les deux niveaux (schémas et langages de description). La technique proposée transforme les schémas provenant de différents langages en graphes, en capturant uniquement quelques concepts basiques. Une méthodologie de matching est ensuite effectuée sur ces graphes permettant de trouver les correspondances entre leurs noeuds. Cela est fait via l'utilisation de plusieurs informations sémantiques et structurelles. La deuxième partie de ma thèse était consacrée à la modélisation sémantique des informations dédiées au multimédia (profiles des utilisateurs, caractéristiques des réseaux de transmission, terminaux, etc).J'ai développé un métamodèle nommé CAM4Home (Collaborative Aggregated Multimedia for Digital Home) pour la fusion des métadonnées. La spécification de ce métamodèle a été faite avec le langage RDFS.

Les données semi-structurées occupent une place croissante dans l'évolution du Web par le biais du langage XML. La gestion de telles données ne s'appuie pas sur un schéma pré-dé fini, comme dans le cas de données structurées, gérées par exemple par le modèle relationnel. Le schéma de chaque document est auto-contenu dans le document même, et des documents similaires peuvent être représentés par des schémas différents. C'est pourquoi les algorithmes et les techniques d'intégration et d'interrogation de telles sources de données sont souvent plus complexes que ceux défi nis pour l'intégration et l'interrogation de sources de données structurées. L'objectif de notre travail est l'intégration de données XML en utilisant les principes d'Osiris, un prototype de SGBD-BC, dont le concept central est celui de vue. Dans ce système, une famille d'objets est défi nie par une hiérarchie de vues, où chaque vue est défi nie par ses vues mères, ses attributs et contraintes propres. Osiris appartient à la famille des logiques de description, la vue minimale d'une famille d'objets étant assimilée à un concept primitif et ses autres vues à des concepts définis. Un objet d'une famille satisfait certaines de ses vues. Pour chaque famille d'objets, Osiris construit, par analyse des contraintes dé finies dans toutes ses vues, un espace de classement n-dimensionnel. Cet espace sert de support au classement d'objets et aussi à leur indexation. Dans cette thèse nous avons étudié l'apport des principales fonctionnalités d'Osiris - classement, indexation et optimisation sémantique des requêtes à l'intégration de documents XML. Pour cela nous produisons un schéma cible (XML schema abstrait), qui représente un schéma Osiris ; chaque document satisfaisant un schéma source (XML schema concret) est réécrit en termes du schéma cible avant de subir l'extraction des valeurs de ses entités. Les objets correspondant à ces entités sont alors classés et indexés. Le mécanisme d'optimisation sémantique des requêtes d'Osiris peut dès lors être utilisé pour extraire les objets d'intérêt pour une requête. Nous avons réalisé un prototype, nommé OSIX (Osiris-based System for the Integration of XML sources) et nous l'avons appliqué à l'intégration et l'interrogation de documents XML simulant les données d'un hôpital.

L'indexation et la recherche efficiente de données complexes constitue un besoin croissant face à la taille et à la variété des bases de données actuelles. Nous proposons une structure d'index arborescent basée sur un partitionnement d'un espace métrique à base de boules et d'hyper-plans. Les performances de cet index sont évaluées expérimentalement sur des collections de complexités intrinsèques différentes. La parallélisation de l'algorithme de recherche des k plus proches voisins est également effectuée afin d'encore améliorer les performances.

Ces dernières années ont été marquées par l'adoption en masse de XML comme format d'échange et de représentation des données stockées sur le web. Cette évolution s'est accompagnée du développement de langages pour l'interrogation et la manipulation des données XML et de la mise en œuvre de plusieurs systèmes pour le stockage et le traitement des ces dernières. Parmi ces systèmes, les moteurs mémoire centrale ont été développés pour faire face à des besoins spécifiques d'applications qui ne nécessitant pas les fonctionnalités avancées des SGBD traditionnels. Ces moteurs offrent les mêmes fonctionnalités que les systèmes traditionnels sauf que contrairement à ces derniers, ils nécessitent de charger entièrement les documents en mémoire centrale pour pouvoir les traiter. Par conséquent, ces systèmes sont limités quant à la taille des documents pouvant être traités. Dans cette thèse nous nous intéressons aux aspects liés à l'évolution des données XML et à la gestion de la dimension temporelle de celles-ci. Cette thèse comprend deux parties ayant comme objectif commun le développement de méthodes efficaces pour le traitement des documents XML volumineux en utilisant les moteurs mémoire centrale.Dans la première partie nous nous focalisons sur la mise à jour des documents XML statiques. Nous proposons une technique d'optimisation basée sur la projection XML et sur l'utilisation des schémas. La projection est une méthode qui a été proposée dans le cadre des requêtes afin de résoudre les limitations des moteurs mémoire centrale. Son utilisation pour le cas des mises à jour soulève de nouveaux problèmes liés notamment à la propagation des effets des mises à jours. La deuxième partie est consacrée à la construction et à la maintenance des documents temporels, toujours sous la contrainte d'espace. A cette contrainte s'ajoute la nécessité de générer des documents efficaces du point de vue du stockage. Notre contribution consiste en deux méthodes. La première méthode s'applique dans le cas général pour lequel aucune information n'est utilisée pour la construction des documents temporels. Cette méthode est conçue pour être réalisée en streaming et permet ainsi le traitement de document quasiment sans limite de taille. La deuxième méthode s'applique dans le cas où les changements sont spécifiés par des mises à jour. Elle utilise le paradigme de projection ce qui lui permet en outre de manipuler des documents volumineux de générer des documents temporels satisfaisant du point de vue du stockage.

Nous proposons une approche pour ajouter des propriétés non-fonctionnelles (traitement d'exceptions, atomicité, sécurité, persistance) à des coordinations de services. L'approche est basée sur un Modèle de Politiques Actives (AP Model) pour représenter les coordinations de services avec des propriétés non-fonctionnelles comme une collection de types. Dans notre modèle, une coordination de services est représentée comme un workflow compose d'un ensemble ordonné d'activité. Chaque activité est en charge d'implante un appel à l'opération d'un service. Nous utilisons le type Activité pour représenter le workflow et ses composants (c-à-d, les activités du workflow et l'ordre entre eux). Une propriété non-fonctionnelle est représentée comme un ou plusieurs types de politiques actives, chaque politique est compose d'un ensemble de règles événement-condition-action qui implantent un aspect d'un propriété. Les instances des entités du modèle, politique active et activité peuvent être exécutées. Nous utilisons le type unité d'exécution pour les représenter comme des entités dont l'exécution passe par des différents états d'exécution en exécution. Lorsqu'une politique active est associée à une ou plusieurs unités d'exécution, les règles vérifient si l'unité d'exécution respecte la propriété non-fonctionnelle implantée en évaluant leurs conditions sur leurs états d'exécution. Lorsqu'une propriété n'est pas vérifiée, les règles exécutant leurs actions pour renforcer les propriétés en cours d'exécution. Nous avons aussi proposé un Moteur d'exécution de politiques actives pour exécuter un workflow orientés politiques actives modélisé en utilisant notre AP Model. Le moteur implante un modèle d'exécution qui détermine comment les instances d'une AP, une règle et une activité interagissent entre elles pour ajouter des propriétés non-fonctionnelles (NFP) à un workflow en cours d'exécution. Nous avons validé le modèle AP et le moteur d'exécution de politiques actives en définissant des types de politiques actives pour adresser le traitement d'exceptions, l'atomicité, le traitement d'état, la persistance et l'authentification. Ces types de politiques actives ont été utilisés pour implanter des applications à base de services fiables, et pour intégrer les données fournies par des services à travers des mashups.

De nombreuses applications distribuées partagent la même nécessité de traiter des flux de données de façon continue, par ex. la surveillance de réseau ou la gestion de réseaux de capteurs. Dans ce contexte, un problème important et difficile concerne le traitement de requêtes continues de jointure qui nécessite de maintenir une fenêtre glissante sur les données la plus grande possible, afin de produire le plus possible de résultats probants. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode pair-à-pair, DHTJoin, qui tire parti d'une Table de Hachage Distribuée (DHT) pour augmenter la taille de la fenêtre glissante en partitionnant les flux sur un grand nombre de nœuds. Contrairement aux solutions concurrentes qui indexent tout les tuples des flux, DHTJoin n'indexe que les tuples requis pour les requêtes et exploite, de façon complémentaire, la dissémination de requêtes. DHTJoin traite aussi le problème de la dynamicité des nœuds, qui peuvent quitter le système ou tomber en panne pendant l'exécution. Notre évaluation de performances montre que DHTJoin apporte une réduction importante du trafic réseau, par rapport aux méthodes concurrentes.

Au cours des dernières années, le volume des données qui sont capturées et générées a explosé. Les progrès des technologies informatiques, qui fournissent du stockage à bas prix et une très forte puissance de calcul, ont permis aux organisations d'exécuter des analyses complexes de leurs données et d'en extraire des connaissances précieuses. Cette tendance a été très importante non seulement pour l'industrie, mais a également pour la science, où les meilleures instruments et les simulations les plus complexes ont besoin d'une gestion efficace des quantités énormes de données.Le parallélisme est une technique fondamentale dans la gestion de données extrêmement volumineuses car il tire parti de l'utilisation simultanée de plusieurs ressources informatiques. Pour profiter du calcul parallèle, nous avons besoin de techniques de partitionnement de données efficaces, qui sont en charge de la division de l'ensemble des données en plusieurs partitions et leur attribution aux nœuds de calculs. Le partitionnement de données est un problème complexe, car il doit prendre en compte des questions différentes et souvent contradictoires telles que la localité des données, la répartition de charge et la maximisation du parallélisme.Dans cette thèse, nous étudions le problème de partitionnement de données, en particulier dans les bases de données parallèles scientifiques qui sont continuellement en croissance. Nous étudions également ces partitionnements dans le cadre MapReduce.Dans le premier cas, nous considérons le partitionnement de très grandes bases de données dans lesquelles des nouveaux éléments sont ajoutés en permanence, avec pour exemple une application aux données astronomiques. Les approches existantes sont limitées à cause de la complexité de la charge de travail et l'ajout en continu de nouvelles données limitent l'utilisation d'approches traditionnelles. Nous proposons deux algorithmes de partitionnement dynamique qui attribuent les nouvelles données aux partitions en utilisant une technique basée sur l'affinité. Nos algorithmes permettent d'obtenir de très bons partitionnements des données en un temps d'exécution réduit comparé aux approches traditionnelles.Nous étudions également comment améliorer la performance du framework MapReduce en utilisant des techniques de partitionnement de données. En particulier, nous sommes intéressés par le partitionnement efficient de données d'entrée