Dans les environnements collaboratifs répartis temps réel, les objets répliqués, partagés par les utilisateurs sont soumis à des contraintes de concurrence. Pour les satisfaire, différents algorithmes de contrôle, exploitant les propriétés sémantiques des opérations et utilisant les Transformées opérationnelles, ont été proposés de façon à ordonner les opérations concurrentes et par-là garantir la convergence des copies d'un objet tout en respectant l'intention des usagers. Leur inconvénient est d'imposer ou bien que les opérations utilisées par les utilisateurs satisfassent une condition, difficile à vérifier et qu'il n'est pas toujours possible d'assurer, ou bien de défaire puis de refaire des opérations dans certaines situations. Le premier objectif de la thèse est de présenter deux nouveaux algorithmes n'ayant pas ces défauts. Ils reposent sur la mise en œuvre d'un ordre global continu qui permet non seulement de s'affranchir de cette condition mais aussi de simplifier le processus d'intégration d'une opération. Dans l'un des algorithmes, SOCT4 dont nous donnons la preuve formelle, l'intégration est encore simplifiée en différant la diffusion des opérations alors que dans l'autre, SOCT5, le parallélisme dans la diffusion est privilégié. L'extension de ces algorithmes pour tenir compte de la présence de postes mobiles est abordée. Le deuxième objectif est d'adapter les algorithmes de type SOCT2 pour permettre à un utilisateur d'annuler une opération dans la mesure où les rares propositions non restrictives faites pour résoudre ce problème compromettent dans certains cas la convergence des copies. Pour cela, plutôt que de manipuler directement l'opération inverse, on considère l'annulation comme une opération spécifique dont la transposition en avant doit satisfaire deux conditions générales que l'étude met en évidence. Le bien fondé de cette démarche est validée par l'étude de cas critiques.

Les médias sociaux occupent un rôle grandissant dans de nombreux domaines de notre vie quotidienne. Parmi d'autres, les réseaux sociaux tels que Facebook, Twitter, LinkedIn et Google+ dont la popularité a explosé ces dernières années, attirent des millions d'utilisateurs qui se communiquent, publient et partagent des informations et contenus à un rythme sans précédent. Outre les avantages reconnus, les réseaux sociaux ont également soulevé des problèmes divers. Nous sommes particulièrement intéressés par deux problèmes spécifiques : surcharge d'information et cloisonnement de données. Ces deux problèmes empêchent les utilisateurs d'exploiter pleinement et efficacement la richesse des informations poussées sur les réseaux sociaux. Les utilisateurs ont des difficultés pour filtrer tous les contenus reus, pour découvrir de nouveaux contenus au-delà de leurs réseaux personnels, et surtout pour partager les contenus intéressants avec leurs différents groupes d'intérêt. Pour aider les utilisateurs à surmonter ces difficultés, nous proposons une Approche centrée sur utilisateur et basée groupe pour filtrer et partager des données sociales. Cette nouvelle approche a un double objectif : (1) permettre aux utilisateurs d'agréger leurs données sociales en provenance de différents réseaux sociaux, d'en extraire des contenus de leur intérêt et (2) organiser et partager les contenus au sein de différents groupes. Les membres d'un groupe sont en outre en mesure de choisir quelle partie de leurs données à partager avec le groupe et définir collectivement les sujets d’intérêt de ce dernier. Pour implémenter l'approche proposée, nous spécifions une architecture de système comprenant plusieurs modules extensibles, et nous développons un prototype fonctionnel basé Web, appelé SoCoSys. Les résultats expérimentaux, obtenus des deux tests différents, valident les valeurs ajoutées de notre approche. / The social media have played an increasingly important role in many areas of our every day life. Among others, social network sites such as Facebook, LinkedIn, Twitter and Google+ have recently exploded in popularity by attracting millions of users, who communicate with each other, share and publish information and contents at an unprecedented rate. Besides the recognized advantages, social network sites have also raised various issues and challenges. We are particularly interested in two of them, information overload and "walled gardens". These two problems prevent the users from fully and efficiently exploiting thewealth of information available on social network sites. The users have difficulties to filter all incoming contents, to discover additional contents from outside of their friend circles, and importantly to share interesting contents with their different groups of interest. For helping the users to overcome such difficulties, we propose a User-centered and group- based approach for social data filtering and sharing. This novel approach has a twofold purpose : (1) allow the users to aggregate their social data from different social network sites, and to extract from those data the contents of their interest, and (2) organize and share the contents within different groups. The members of a group are moreover able to choose which part of their social data to share with the group, and collectively define its topics of interest. To achieve the proposed approach, we define a modular system architecture including a number of extensible modules, and accordingly build a working Web-based prototype, called SoCoSys. The experimental results, obtained from the two different tests, confirm the added values of our approach.