Dans le contexte du Web sémantique, les ontologies OWL représentent des connaissances explicites sur un domaine sur la base d'une conceptualisation des domaines d'intérêt, tandis que la connaissance correspondante sur les individus est donnée par les données RDF qui s'y réfèrent. Dans cette thèse, sur la base d'idées dérivées de l'ILP, nous visons à découvrir des motifs de connaissance cachés sous la forme de règles d'association multi-relationnelles en exploitant l'évidence provenant des assertions contenues dans les bases de connaissances ontologiques. Plus précisément, les règles découvertes sont codées en SWRL pour être facilement intégrées dans l'ontologie, enrichissant ainsi son pouvoir expressif et augmentant les connaissances sur les individus (assertions) qui en peuvent être dérivées. Deux algorithmes appliqués aux bases de connaissances ontologiques peuplées sont proposés pour trouver des règles à forte puissance inductive : (i) un algorithme de génération et test par niveaux et (ii) un algorithme évolutif. Nous avons effectué des expériences sur des ontologies accessibles au public, validant les performances de notre approche et les comparant avec les principaux systèmes de l'état de l'art. En outre, nous effectuons une comparaison des métriques asymétriques les plus répandues, proposées à l'origine pour la notation de règles d'association, comme éléments constitutifs d'une fonction de fitness pour l'algorithme évolutif afin de sélectionner les métriques qui conviennent à la sémantique des données. Afin d'améliorer les performances du système, nous avons proposé de construire un algorithme pour calculer les métriques au lieu d'interroger viaSPARQL-DL. / In the Semantic Web context, OWL ontologies represent explicit domain knowledge based on the conceptualization of domains of interest while the corresponding assertional knowledge is given by RDF data referring to them. In this thesis, based on ideas derived from ILP, we aim at discovering hidden knowledge patterns in the form of multi-relational association rules by exploiting the evidence coming from the assertional data of ontological knowledge bases. Specifically, discovered rules are coded in SWRL to be easily integrated within the ontology, thus enriching its expressive power and augmenting the assertional knowledge that can be derived. Two algorithms applied to populated ontological knowledge bases are proposed for finding rules with a high inductive power: (i) level-wise generated-and-test algorithm and (ii) evolutionary algorithm. We performed experiments on publicly available ontologies, validating the performances of our approach and comparing them with the main state-of-the-art systems. In addition, we carry out a comparison of popular asymmetric metrics, originally proposed for scoring association rules, as building blocks for a fitness function for evolutionary algorithm to select metrics that are suitable with data semantics. In order to improve the system performance, we proposed to build an algorithm to compute metrics instead of querying via SPARQL-DL.

Dans ce travail de thèse, nous proposons une base de connaissances, destinée à une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CaptainMemo, qui a pour but d’aider les malades d’Alzheimer, à pallier leurs problèmes de dégénérescence mnésique. Cette base de connaissances est basée sur l’ontologie temporelle, multiculturelle et multilingue PersonLink, permettant à la prothèse de mémoire une représentation sémantique rigoureuse, multilingue et temporelle des liens interpersonnels. L’ontologie PersonLink est déréférençable et présente dans le Web de données.Le multilinguisme et la représentation temporelle sont deux grands sujets de recherche en informatique et en Web sémantique en particulier. Le multilinguisme appliqué à la représentation des relations interpersonnelles requiert un traitement spécifique, car il est lié au multiculturalisme. Par ailleurs, le passage d’une culture/langue à une autre s’avère une grande problématique de recherche. En effet, la traduction littérale n’est pas toujours permise, surtout quand il s’agit des relations interpersonnelles, car elles sont culturellement dépendantes. Dans ce contexte, nous proposons une approche permettant la représentation des ontologies dans plusieurs cultures/langues. Cette approche, en se basant sur un algorithme de traduction, permet le passage d’une culture/langue à une autre sans faire de la traduction littérale mais plutôt une traduction culturelle. Ainsi, en adoptant cette approche, notre ontologie PersonLink permet une représentation exacte des relations interpersonnelles, qui prend en considération l’aspect culturel pour la définition de chaque relation, et lui attribue le terme adéquat selon la langue liée à la culture dans laquelle elle est représentée. Les relations interpersonnels régissent à des règles et contraintes qui les définissent selon chaque culture, ces contraintes sont représentées sémantiquement dans l’ontologie PersonLink via OWL2. Cependant, il est difficile de prendre en considération ces contraintes lors de l’introduction de la dimension temporelle pour représenter les intervalles de temps de ces relations interpersonnelles, surtout quand ces dernières sont diachroniques et leurs intervalles de temps sont qualitatifs. En effet, les modèles et solutions déjà existantes permettent de faire une représentation temporelle des intervalles de temps (ex 4D-Fluents), et de lier entre ces intervalles de temps (ex Relations d’Allen), mais ne prennent pas en considération les contraintes sémantiques des relations interpersonnelles. Dans ce sens, nous proposons une approche qui permet une représentation sémantique, basée sur les contraintes OWL2, pour la représentation des intervalles de temps qualitatifs. Enfin, pour traiter l’intelligence de la prothèse de mémoire CaptainMemo, nous proposons une approche pour le raisonnement sur les intervalles dans le temps. Dans cette approche nous introduisons un ensemble de règles SWRL pour affirmer des relations d’Allen temporelles inférées, permettant aux raisonneurs, tel que Pellet qui prend en charge les règles DL-Safe, d’être employés pour l'inférence et la vérification de la cohérence sur les relations temporelles entre différents intervalles de temps. La table des compositions des relations entre intervalles de temps a ainsi été considérablement réduite, car elle se base sur un ensemble tractable de ces relations, ce qui en résulte un temps de traitement de raisonnement plus réduit. / In this thesis, we propose a knowledge base for a "smart" memory prosthesis, called CaptainMemo, which aims to help Alzheimer's patients to overcome their memory impairments. This knowledge base is built over the temporal, multicultural and multilingual PersonLink ontology. This ontology gives the memory prosthesis a rigorous, multilingual and temporal semantic representation of interpersonal relationships. The PersonLink ontology is dereferenceable and available in the Linked Data. Multilingualism and temporal representation are two major research topics in computer science and in the Semantic Web in particular.Multilingualism applied to the representation of interpersonal relationships requires specific treatment because it is linked to multiculturalism. In addition, the transition from one culture / language to another is a major research problem. Indeed, literal translation is not always allowed, especially when it comes to interpersonal relationships, because they are culturally dependent. In this context, we propose an approach allowing the representation of ontologies in several cultures / languages. This approach, based on a translation algorithm, allows the transition from one culture / language to another by making a cultural translation rather than a literal one. Thus, by adopting this approach, our PersonLink ontology allows an exact representation of interpersonal relationships, because it takes into consideration the cultural aspect for the definition of each relationship, and assigns the appropriate term according to the language related to this culture. Interpersonal relationships are governed by rules and constraints that define them according to each culture, these constraints are represented semantically in the PersonLink ontology using OWL2. However, it is difficult to consider these constraints when introducing the temporal dimension to represent the time intervals of these interpersonal relationships, especially when these are diachronic and their time intervals are qualitative. Indeed, the legacy models and solutions make it possible to make a temporal representation of the time intervals (e.g. 4D-Fluents), and to link between these time intervals (e.g. Allen Relations), but do not take into account the semantics constraints of interpersonal relationships. In this context, we propose an approach that allows a semantic representation, based on OWL2 constraints, for the representation of qualitative time intervals. Finally, to deal with the intelligence of the CaptainMemo memory prosthesis, we propose an approach for reasoning over time intervals. In this approach we introduce a set of SWRL rules to assert inferred temporal Allen relationships, allowing reasoners, such as Pellet that supports DL-Safe rules, to be used for the inference and the verification of consistency over the temporal relationships between different time intervals. Thus, the table of compositions of the relations between time intervals has been considerably reduced, since it is based on a tractable set of these relations, and, consequently, the processing time of the reasoning becomes shorter.

Assurer l'appropriation des données personnelles et l'interopérabilité des applications Web sociaux décentralisées est actuellement un sujet controversé, surtout en prenant compte des aspects de la vie privée et du contrôle d'accès. Il est important d'améliorer le Web social de telle manière à permettre des modèles d'affaires viables tout en étant capable de fournir une plus grande appropriation des données et l'interopérabilité des données par rappport à la situation actuelle. A cet égard, nous avons concentré notre recherche sur trois thèmes différents: le contrôle d'identité, l'authentifiaction et le contrôle d'accès. Tout d'abord, nous abordons le sujet de l'identité décentralisée en proposant un nouveau standard Web appelé "Web Identity and Discovery" (WebID), qui offre un mécanisme d'identification simple et universel qui est distribué et ouvertement extensible. Ensuite, nous passons à la question de l'authentification où nous proposons WebID-TLS, un protocole d'authentification décentralisé qui permet l'authentification sécurisée, simple et efficace sur le Web en permettant aux personnes de se connecter à l'aide de certificats clients. Nous étendons également WebID-TLS, en offrant des moyens d'effectuer de l'authentification déléguée et de la délégation d'accès. Enfin, nous présentons notre dernière contribution, un service de contrôle d'accès social, qui sert à protéger l'accès aux ressources Linked Data générés par les utilisateurs (par exemple, les données de profil, messages du mur, conversations, etc) par l'application de deux mesures: la "distance de proximité sociale" et "contexte social" / Ensuring personal data ownership and interoperability for decentralized social Web applications is currently a debated topic, especially when taking into consideration the aspects of privacy and access control. Since the user's data are such an important asset of the current business models for most social Websites, companies have no incentive to share data among each other or to offer users real ownership of their own data in terms of control and transparency of data usage. We have concluded therefore that it is important to improve the social Web in such a way that it allows for viable business models while still being able to provide increased data ownership and data interoperability compared to the current situation. To this regard, we have focused our research on three different topics: identity, authentication and access control. First, we tackle the subject of decentralized identity by proposing a new Web standard called "Web Identity and Discovery" (WebID), which offers a simple and universal identification mechanism that is distributed and openly extensible. Next, we move to the topic of authentication where we propose WebID-TLS, a decentralized authentication protocol that enables secure, efficient and user friendly authentication on the Web by allowing people to login using client certificates and without relying on Certification Authorities. We also extend the WebID-TLS protocol, offering delegated authentication and access delegation. Finally we present our last contribution, the Social Access Control Service, which serves to protect the privacy of Linked Data resources generated by users (e.g. pro le data, wall posts, conversations, etc.) by applying two social metrics: the "social proximity distance" and "social contexts"

Avec l’avènement de l’Internet des Objets, nous sommes confrontés à une prolifération des appareils connectés répartis sur des emplacements physiques, appelés des espaces intelligents et qui offrent des services de l’Internet des Objets. La découverte simple et transparente de ces services est cruciale pour le succès de l’Internet des Objets. Les caractéristiques des services de l’Internet des objets, tels que leur nombre, leur hétérogénéité et leur dynamicité induite par la mobilité des appareils connectés, rendent leur découverte difficile. Dans cette thèse, nous proposons une architecture de système et ses mécanismes associés pour permettre une découverte efficace et scalable des services de l’Internet des Objets, en se basant sur le Web Sémantique et en supportant des contextes dynamiques. Notre approche repose sur les passerelles distribuées qui intègrent des mécanismes de regroupement, d’agrégation de l’information et de routage sémantique. / With the advent of the Internet of Things (IoT), we are facing a proliferation of connected devices distributed over physical locations, so called smart spaces and offering IoT services. Enabling an easy and seamless discovery of these IoT services is crucial for the success of the Internet of Things. The characteristics of IoT services, such as their sheer number, their heterogeneity and their dynamicity induced by the mobility of the related devices, make discovering them a challenge. In this thesis, we propose a system architecture and the associated mechanisms to enable efficient and scalable semantic-based IoT service discovery supporting dynamic contexts. Our approach relies on distributed semantic gateways that embed clustering, information aggregation and semantic routing mechanisms.

Un nombre croissant de sources de données est publié sur le Web, décrites dans les langages proposés par le W3C tels que RDF, RDF(S) et OWL. Une quantité de données sans précédent est ainsi disponible pour les utilisateurs et les applications, mais l'exploitation pertinente de ces sources constitue encore un défi : l'interrogation des sources est en effet limitée d'abord car elle suppose la maîtrise d'un langage de requêtes tel que SPARQL, mais surtout car elle suppose une certaine connaissance de la source de données qui permet de cibler les ressources et les propriétés pertinentes pour les besoins spécifiques des applications. Le travail présenté ici s'intéresse à l'exploration de sources de données RDF, et ce selon deux axes complémentaires : découvrir d'une part les thèmes sur lesquels porte la source de données, fournir d'autre part un support pour l'interrogation d'une source sans l'utilisation de langage de requêtes, mais au moyen de mots clés. L'approche d'exploration proposée se compose ainsi de deux stratégies complémentaires : l'exploration thématique et la recherche par mots clés. La découverte de thèmes dans une source de données RDF consiste à identifier un ensemble de sous-graphes, non nécessairement disjoints, chacun représentant un ensemble cohérent de ressources sémantiquement liées et définissant un thème selon le point de vue de l'utilisateur. Ces thèmes peuvent être utilisés pour permettre une exploration thématique de la source, où les utilisateurs pourront cibler les thèmes pertinents pour leurs besoins et limiter l'exploration aux seules ressources composant les thèmes sélectionnés. La recherche par mots clés est une façon simple et intuitive d'interroger les sources de données. Dans le cas des sources de données RDF, cette recherche pose un certain nombre de problèmes, comme l'indexation des éléments du graphe, l'identification des fragments du graphe pertinents pour une requête spécifique, l'agrégation de ces fragments pour former un résultat, et le classement des résultats obtenus. Nous abordons dans cette thèse ces différents problèmes, et nous proposons une approche qui permet, en réponse à une requête mots clés, de construire une liste de sous-graphes et de les classer, chaque sous-graphe correspondant à un résultat pertinent pour la requête. Pour chacune des deux stratégies d'exploration d'une source RDF, nous nous sommes intéressés à prendre en compte de la connaissance externe, permettant de mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Cette connaissance externe peut représenter des connaissances du domaine, qui permettent de préciser le besoin exprimé dans le cas d'une requête, ou de prendre en compte des connaissances permettant d'affiner la définition des thèmes. Dans notre travail, nous nous sommes intéressés à formaliser cette connaissance externe et nous avons pour cela introduit la notion de pattern. Ces patterns représentent des équivalences de propriétés et de chemins dans le graphe représentant la source. Ils sont évalués et intégrés dans le processus d'exploration pour améliorer la qualité des résultats. / An increasing number of datasets is published on the Web, expressed in languages proposed by the W3C to describe Web data such as RDF, RDF(S) and OWL. The Web has become a unprecedented source of information available for users and applications, but the meaningful usage of this information source is still a challenge. Querying these data sources requires the knowledge of a formal query language such as SPARQL, but it mainly suffers from the lack of knowledge about the source itself, which is required in order to target the resources and properties relevant for the specific needs of the application. The work described in this thesis addresses the exploration of RDF data sources. This exploration is done according to two complementary ways: discovering the themes or topics representing the content of the data source, and providing a support for an alternative way of querying the data sources by using keywords instead of a query formulated in SPARQL. The proposed exploration approach combines two complementary strategies: thematic-based exploration and keyword search. Theme discovery from an RDF dataset consists in identifying a set of sub-graphs which are not necessarily disjoints, and such that each one represents a set of semantically related resources representing a theme according to the point of view of the user. These themes can be used to enable a thematic exploration of the data source where users can target the relevant theme and limit their exploration to the resources composing this theme. Keyword search is a simple and intuitive way of querying data sources. In the case of RDF datasets, this search raises several problems, such as indexing graph elements, identifying the relevant graph fragments for a specific query, aggregating these relevant fragments to build the query results, and the ranking of these results. In our work, we address these different problems and we propose an approach which takes as input a keyword query and provides a list of sub-graphs, each one representing a candidate result for the query. These sub-graphs are ordered according to their relevance to the query. For both keyword search and theme identification in RDF data sources, we have taken into account some external knowledge in order to capture the users needs, or to bridge the gap between the concepts invoked in a query and the ones of the data source. This external knowledge could be domain knowledge allowing to refine the user's need expressed by a query, or to refine the definition of themes. In our work, we have proposed a formalization to this external knowledge and we have introduced the notion of pattern to this end. These patterns represent equivalences between properties and paths in the dataset. They are evaluated and integrated in the exploration process to improve the quality of the result.

Ma thèse a comme but l’intégration automatique de nouveaux services Web dans une base de connaissances. Pour chaque méthode d’un service Web, une vue est calculée de manière automatique. La vue est représentée comme une requête sur la base de connaissances. L’algorithme que nous avons proposé calcule également une fonction de transformation XSLT associée à la méthode qui est capable de transformer les résultats d’appel dans un fragment conforme au schéma de la base de connaissances. La nouveauté de notre approche c’est que l’alignement repose seulement sur l’alignement des instances. Il ne dépend pas des noms des concepts ni des contraintes qui sont définis par le schéma. Ceci le fait particulièrement pertinent pour les services Web qui sont publiés actuellement sur le Web, parce que ces services utilisent le protocole REST. Ce protocole ne permet pas la publication de schémas. En plus, JSON semble s’imposer comme le standard pour la représentation des résultats d’appels de services. À différence du langage XML, JSON n’utilise pas de noeuds nommés. Donc les algorithmes d’alignement traditionnels sont privés de noms de concepts sur lesquels ils se basent. / My thesis aim the automatic integration of new Web services in a knowledge base. For each method of a Web service, a view is automatically calculated. The view is represented as a query on the knowledge base. Our algorithm also calculates an XSLT transformation function associated to the method that is able to transform the call results in a fragment according to the schema of the knowledge base. The novelty of our approach is that the alignment is based only on the instances. It does not depend on the names of the concepts or constraints that are defined by the schema. This makes it particularly relevant for Web services that are currently available on the Web, because these services use the REST protocol. This protocol does not allow the publication schemes. In addition, JSON seems to establish itself as the standard for the representation of technology call results.

L’analyse spatiale de données géographies connaît un regain d’intérêt dans la communauté des bases de données relationnelles. Plus spécifiquement, les opérations et les fonctions spatiales utilisées comme base de l’analyse spatiale sont implémentées par les grands noms des systèmes de gestion de bases de données relationnelles limitant ainsi l’hétérogénéité structurelle des systèmes. En outre, la littérature est abondante en publications dans le domaine des ontologies spatiales afin de limiter l’hétérogénéité sémantique des sources de données tout en améliorant l’interopérabilité de ces données. Bien que l’interopérabilité des données soit l’un des objectifs du Web Sémantique, tout le potentiel de ces outils et de ces techniques basés sur la connaissance n’a pas été révélé. Avec l’influence sans cesse croissante du Web Sémantique à travers ces outils et applications en gestion de la connaissance et système intelligent, les applications utilisant des données géospatiales suivent ce phénomène en bénéficiant de son influence. Cette thèse se focalise sur l’utilisation de la connaissance métier afin de gérer des données spatiales à l’aide des technologies du Web sémantique. L’activité de recherche menée dans le cadre de cette thèse est réalisée sur des données provenant du domaine de l’archéologie industrielle. Cet environnement se caractérise par son hétérogénéité et sa grande quantité de données offrant ainsi un cadre idéal pour la réalisation d’un outil de gestion de connaissance. Cet outil basé sur les technologies du Web Sémantique a été prototypé sous le nom d’ArchaeoKM suivant le principe des 4 K, Knowledge Acquisition, Knowledge Management, Knowledge Visualization and Knowledge Analysis. Ce même principe est mis en œuvre pour les données spatiales. Une ontologie de haut niveau a été développée pour servir de cadre applicatif à la gestion des données spatiales permettant d’ajuster une ontologie de domaines sans composante spatiale. Le processus de gestion de la connaissance commence avec l’acquisition de la signature spatiale des objets identifiés. Cette signature est stockée dans un système de gestion de bases de données spatiales et est référencée par l’objet correspondant dans la base de connaissance. La connaissance spatiale de ces objets est générée à l’aide des fonctions et des opérations spatiales au niveau de la base de données spatiale et l’enrichissement de la base de connaissance est réalisé avec le résultat de ces opérations et fonctions. L’inférence de nouvelle connaissance sur la base des données existante est réalisée à l’aide de SWRL (Semantic Web Rule Language). De plus, ce langage a été étendu à l’aide de nouveaux built-ins spatiaux afin de prendre en sidération la dimension spatiale des données. De même, cette dimension spatiale a été apportée au langage SPARQL afin de réaliser des requêtes spatiales sur la base de connaissances.En effet, l’objectif principal de cette thèse est d’initier le premier pas vers l’intégration des composantes spatiales avec les technologies du Web Sémantique. Le processus d’intégration est premier plan pour les deux technologies. D’un point de vue Web Sémantique, l’intégration de données non communes dans ce cadre applicatif ouvre la porte à l’intégration de données beaucoup plus large. D’un point de vue des systèmes d’information géographique, l’inclusion de la connaissance permet une gestion métier des données rendant l’analyse plus proche de l’interprétation humaine. / Spatial technology has gained momentum under database systems. More specifically, the spatial operations and spatial functions are used to carry out spatial analysis which can be executed through these database systems. In addition, there has been significant amount of research in the field of the geospatial ontology domain in order to achieve the semantic interoperability between different data sources. Although, data interoperability is one of the main objectives of the Semantic Web technologies, the potentiality of the underlying knowledge tools and techniques have not been completely identified. With the growing influence of the Semantic Web technologies towards the application based on knowledge management and intelligent systems, the geospatial application benefits from this influence. This thesis emphasizes on the use of knowledge to manage spatial data within spatial information systems through the Semantic Web framework. This research activity is carried out with the backdrop of the case study of the industrial archaeology. It sets up an ideal environment for the application of knowledge to manage the huge and heterogeneous dataset. The use of knowledge to manage the diversity of information was well executed through the application prototype named ArchaeoKM which is based on the Semantic Web. The ArchaeoKM framework follows the 4Ks processing steps: Knowledge Acquisition, Knowledge Management, Knowledge Visualization and Knowledge Analysis. The same processing principle of 4Ks was implemented during the spatial knowledge processing. A top level ontology was developed in order to serve as the background representation of the case study in order to adjust the spatial components. Keeping the custom, the spatial knowledge processing begins with acquiring spatial signatures of the identified objects. The spatial signatures are stored within the spatial database system with proper mapping to the objects in the knowledge base. The spatial knowledge of these objects is managed through executing the spatial functions at the database level and enriching the knowledge base with the results. This spatially enriched knowledge base is used again to analyze the spatial knowledge. This research thesis benefits from Semantic Web Rule Language in order to infer knowledge. In addition, the spatial built-ins proposed during the course add up spatial dimension to the SWRL for spatial inferences. Similarly, a spatial extension of the query language SPARQL is proposed in order to query spatial knowledge from the knowledge base. Actually, this research thesis provides the initial steps in integrating spatial components within the Semantic Web framework. This integration process is important for both technologies. Regarding the Semantic Web, the integration of non-typical semantic information within this framework opens up doors to other data pattern making the transformation of technologies easier. Likewise, geospatial technologies and GIS systems benefits through the inclusion of knowledge in the analysis process making the analysis much closer and efficient to human interpretation.

Le travail de thèse présenté dans ce document porte sur la conception d'un service de validation et d'enrichissement d'annotations pour un outil industriel de gestion des connaissances basé sur le langage des Topic Maps (TM). Un tel service nécessitant la mise en oeuvre de raisonnements sur les connaissances, il a été nécessaire de doter le langage des TM d'une sémantique formelle. Ceci a été réalisé par l'intermédiaire d'une transformation réversible des TM vers le formalisme logique des graphes conceptuels qui dispose d'une représentation graphique des connaissances (les TM pouvant facilement en être munie d'une). La solution a été mise en oeuvre dans deux applications, l'une conçue pour la veille médiatique et l'autre pour la promotion de ressources touristiques. Schématiquement, des annotations sont extraites automatiquement des documents selon le domaine concerné (actualité/économie ou tourisme) puis ajoutées à la base de connaissances. Elles sont ensuite fournies au service d'enrichissement et de validation qui les complète de nouvelles connaissances et décide de leur validité, puis retourne à la base de connaissance le résultat de l'enrichissement et de la validation.

Le domaine de la recherche en neuroimagerie nécessite de pouvoir partager, réutiliser et comparer les outils de traitement d'images des différents laboratoires. Cependant la tâche de partage de traitement sous forme de services et leur composition sous forme de workflow reste une tâche difficile et trop souvent complexe. Ceci est dû dans la plupart des cas à l'hétérogénéité des services et des plateformes qui diffèrent au niveau de leurs conceptions et de leurs implémentations. Nous travaillons dans le cadre du projet NeuroLOG, une initiative cherchant à construire un système fédéré pour le partage de données et d'outils de traitement dans le domaine de la neuroimagerie. Il adopte une approche ontologique pour assurer la médiation et le partage de ressources entre les différents collaborateurs. Notre travail de thèse vise à compléter la médiation pour assurer le partage et la composition des outils de traitement d'images et à fournir aux utilisateurs spécialistes et non-spécialistes du domaine de la neuroimagerie une plateforme de composition de service ergonomique et facile à utiliser. Nous utilisons pour cela les techniques du web sémantique afin de remédier aux différents problèmes d'interopérabilité et de cohérence de ressources utilisées et produites. La première solution proposée se fonde sur une extension de la plateforme OWL-S. Elle a été adaptée aux différents services web de la plateforme de neuroimagerie. On a déduit que finalement les outils qui ne possèdent pas le format de services web et une description conforme au standard WSDL ne peuvent pas être enchaînés sous forme de workflow. A partir de là, nous avons proposé une autre approche pour effectuer la composition de services de traitement d'images. Elle se se fonde sur un nouveau modèle ontologique de composition de services qui répond aux exigences de la neuroimagerie, qui s'articule bien avec l'ontologie de domaine OntoNeuroLOG et qui pourra remédier aux différents problèmes rencontrés lors de l'élaboration de la première approche. Ce travail a permit de remédier à la fois aux problèmes d'hétérogénéité des descripteurs des services et à l'interopérabilité des services selon les contraintes de la neuroimagerie au sein de la plateforme NeuroLOG.

Dans cette thèse, nous présentons les problèmes d’échange de documents d'affaires et proposons une méthode pour y remédier. Nous proposons une méthodologie pour adapter les standards d’affaires basés sur XML aux technologies du Web sémantique en utilisant la transformation des documents définis en DTD ou XML Schema vers une représentation ontologique en OWL 2. Ensuite, nous proposons une approche basée sur l'analyse formelle de concept pour regrouper les classes de l'ontologie partageant une certaine sémantique dans le but d'améliorer la qualité, la lisibilité et la représentation de l'ontologie. Enfin, nous proposons l’alignement d'ontologies pour déterminer les liens sémantiques entre les ontologies d'affaires hétérogènes générés par le processus de transformation pour aider les entreprises à communiquer fructueusement. / In this thesis, we present the problems of business document exchanges. We propose a methodology to adapt the XML-based business standards for the Semantic Web technologies by mapping documents defined on DTD or XML Schema to an ontological representation in OWL 2. Next, we propose an approach based on formal concept analysis techniques to regroup the ontology classes sharing some semantics to improve the quality, readability and the representation of the ontology. Finally, we propose ontology alignment to determine the semantic links between heterogeneous business ontologies generated by the transformation process to help entreprises to communicate fruitfully.