Cette thèse se situe dans le domaine de la modélisation spatio-temporelle, et nos travaux portent plus particulièrement sur la gestion de l'information statistique territoriale. Aujourd'hui, la mise à disposition d'un grand volume d'informations statistiques territoriales par différents producteurs (Eurostat, l'INSEE, l'Agence Européenne de l'Environnement, l'ONU, etc.) offre une perspective d'analyses riches, permettant de combiner des données portant sur des thématiques diverses (économiques, sociales, environnementales), à des niveaux d'étude du territoire multiples : du local (les communes) au global (les états). Cependant, il apparaît que les supports, les définitions, les modalités de classification, et le niveau de fiabilité de ces données ne sont pas homogènes, ni dans l'espace, ni dans le temps. De ce fait, les données sont difficilement comparables. Cette hétérogénéité est au cœur de notre problématique, et pour lui faire face, c'est-à-dire l'appréhender, la mesurer et la contrôler, nous faisons dans cette thèse trois propositions pour permettre in fine une exploitation avisée de ce type de données. La première proposition a pour cible le support de l'information statistique territoriale, et cherche à rendre compte à la fois de son caractère évolutif et de son caractère hiérarchique. La deuxième proposition traite du problème de variabilité sémantique des valeurs statistiques associées au support, au moyen de métadonnées. Nous proposons un profil adapté du standard ISO 19115, facilitant l'acquisition de ces métadonnées pour des producteurs de données. La troisième proposition explore la mise à disposition d'outils pour analyser et explorer ces informations dans un mode interactif. Nous proposons une plate-forme dédiée aux analyses statistiques et visant à repérer des valeurs exceptionnelles (outliers en anglais), et à les mettre en relation avec leur origine, et les modalités de leur production.

Cette thèse se situe dans le domaine de la modélisation spatio-temporelle, et nos travaux portent plus particulièrement sur la gestion de l'information statistique territoriale. Aujourd'hui, la mise à disposition d'un grand volume d'informations statistiques territoriales par différents producteurs (Eurostat, l'INSEE, l'Agence Européenne de l'Environnement, l'ONU, etc.) offre une perspective d'analyses riches, permettant de combiner des données portant sur des thématiques diverses (économiques, sociales, environnementales), à des niveaux d'étude du territoire multiples : du local (les communes) au global (les états). Cependant, il apparaît que les supports, les définitions, les modalités de classification, et le niveau de fiabilité de ces données ne sont pas homogènes, ni dans l'espace, ni dans le temps. De ce fait, les données sont difficilement comparables. Cette hétérogénéité est au cœur de notre problématique, et pour lui faire face, c'est-à-dire l'appréhender, la mesurer et la contrôler, nous faisons dans cette thèse trois propositions pour permettre in fine une exploitation avisée de ce type de données. La première proposition a pour cible le support de l'information statistique territoriale, et cherche à rendre compte à la fois de son caractère évolutif et de son caractère hiérarchique. La deuxième proposition traite du problème de variabilité sémantique des valeurs statistiques associées au support, au moyen de métadonnées. Nous proposons un profil adapté du standard ISO 19115, facilitant l'acquisition de ces métadonnées pour des producteurs de données. La troisième proposition explore la mise à disposition d'outils pour analyser et explorer ces informations dans un mode interactif. Nous proposons une plate-forme dédiée aux analyses statistiques et visant à repérer des valeurs exceptionnelles (outliers en anglais), et à les mettre en relation avec leur origine, et les modalités de leur production. / This thesis is in the field of spatiotemporal modelling, and our work focuses specifically on the management of territorial statistical information. Today, the availability of large amounts of statistical information by different regional producers (Eurostat, INSEE, the European Environment Agency, the UN, etc..) offers a rich analytical perspective, by the combination of data on various topics (economic, social, environmental), at various levels of study: from the local (municipalities) to global (states). However, it appears that the spatial supports, the definitions, the various classifications and the reliability level of those data are very heterogeneous. This heterogeneity is at the core of our problem. In order to cope with that, that is to say to measure, control and analyse this heterogeneity, we are drawing three proposals allowing for a wiser exploitation of this kind of data. The first proposal aims at taking into account the change of the support through the time, modelling both the evolutive aspect of the territories and their hierarchical organisation. The second proposal deals with the semantic variability of the data values associated to this support, through the use of metadata. A profile of the ISO 19115 standard is defined, in order to ease the edition of those metadata for data producers. The last proposal defines a platform dedicated to spatiotemporal data exploration and comparison. In particular, outliers can be discovered though the use of statistical methods, and their values can be discussed and documented further through the use of metadata showing their origin and how they have been produced.