Cette thèse présente des approches et des outils d'aide à la recherche d'information. Notre travail s'inscrit dans le cadre d'un système de coopération basé sur des ontologies appelé OWSCIS (Ontology and Web Service based Cooperation of Information Sources). Nous traitons le problème de la recherche d'information en proposant une méthode d'enrichissement appelée QUEXME (QUery EXpansion MEthod)de requêtes basée sur l'analyse du comportement des utilisateurs et utilisant la notion d'importance d'un concept par rapport à une requête. Nous avons également abordé le problème de la visualisation dans le système OWSCIS en proposant une architecture du service de visualisation, composée de trois modules : requête, enrichissement et résultats. Les approches proposées dans cette thèse ont été prototypées et l'expérimentation de la méthode QUEXME a été réalisée en utilisant la base d'information (ontologie) développée dans le Système Euro-Méditerranéen d'Information sur les savoir-faire dans le Domaine de l'Eau (SEMIDE).

Dans cette thèse, nous présentons des approches d'adaptation d'un processus d'alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu'il s'agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits. Concernant les caractéristiques quantitatives, nous proposons deux méthodes de partitionnement d'ontologies qui permettent l'alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d'alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l'objectif d'alignement dans le processus de partitionnement.Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, nous présentons l'environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Nous proposons un langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que nous utilisons pour spécifier les traitements de raffinement.En plus des approches d'adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, nous présentons des approches de réutilisation des résultats d'alignement pour l'ingénierie ontologique. Nous nous focalisons plus particulièrement sur l'utilisation de l'alignement pour l'enrichissement d'ontologies. Nous étudions l'apport des techniques d'alignement pour l'enrichissement et l'impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d'enrichissement. Enfin, nous présentons la façon dont l'environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d'alignement TaxoMap, sur l'approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d'ontologies de très grande taille et sur l'approche d'enrichissement d'ontologies.

Depuis les années 2000, les technologies du Web permettent aux utilisateurs de prendre part à la production de données : les internautes du Web 2.0 sont les nouveaux capteurs de l’information. Du côté de l’Information Géographique affluent de nombreux jeux de données en provenance de plates-formes de cartographie participative telles qu’OpenStreetMap (OSM) qui a largement impulsé le phénomène de la Géographique Participative (VGI). La communauté OSM représente aujourd’hui plus de deux millions de contributeurs qui alimentent une base de données géospatiales ouverte dont l’objet est de capturer une représentation du territoire mondial. Les éléments cartographiques qui découlent de ce déluge de VGI sont caractérisés par des tags. Les tags permettent une catégorisation simple et rapide du contenu des plates-formes de crowdsourcing qui inondent la toile. Cette approche est cependant un obstacle majeur pour le partage et la réutilisation de ces grands volumes d’information. En effet, ces ensembles de tags, ou folksonomies, sont des modèles de données beaucoup moins expressifs que les ontologies. Nous proposons un méta-modèle pour rapprocher la folksonomie et l’ontologie OSM afin de mieux exploiter la sémantique des données qui en sont issues, tout en préservant la flexibilité intrinsèque à l’utilisation de tags. / Post-2000s web technologies have enabled users to engage in the information production process: Web 2.0 surfers are the new data sensors. Regarding Geographic Information (GI), large crowdsourced datasets emerge from the Volunteered Geographic Information (VGI) phenomenon through platforms such as OpenStreetMap (OSM). The latter involves more than two millions contributors who aim at mapping the world into an open geospatial database. This deluge of VGI consists of spatial features associated with tags describing their attributes which is typical of crowdsourced content categorization. However, this approach is also a major impediment to interoperability with other systems that could benefit from this huge amount of bottom-up data. Indeed, folksonomies are much less expressive data models than ontologies. We address the issue of loose OSM metadata by proposing a model for collaborative ontology engineering in order to semantically lift the data while preserving the flexible nature of the activity of tagging.

Le Web d’aujourd’hui est formé, entre autres, de deux types de contenus que sont les données structurées et liées du Web sémantique et les contributions subjectives des utilisateurs du Web social. L’approche ViewpointS a été conçue comme un formalisme creuset apte à intégrer ces deux types de contenus, en préservant la subjectivité des interactions du Web Social. ViewpointS est une approche de représentation subjective des connaissances. Les connaissances sont représentées sous forme de points de vue – des viewpoints – qui sont des éléments de base d’une sémantique individuelle déclarant la proximité de deux ressources. L’approche propose aussi un second degré de subjectivité. En effet, viewpoints peuvent être interprétés différemment selon l’utilisateur grâce au mécanisme de perspective. Il y a une subjectivité dans la connaissance capturée ainsi que dans la manière de l’exploiter. En complément aux approches top-down où la sémantique collective d’un groupe est établie par consensus, la sémantique collective d’une communauté ViewpointS émerge de façon « bottom-up » de l’échange et la confrontation des viewpoints et évolue de manière fluide au fur et à mesure de leur émission. Les ressources du Web sont représentées et liées par les viewpoints dans le Graphe de Connaissances. A l’utilisation, les viewpoints entre deux ressources sont agrégés pour créer une « synapse ». A partir du Graphe de Connaissances contenant les viewpoints et les ressources du Web une Carte de Connaissances composée de synapses et de ressources est créée qui est le fruit de l’interprétation et de l’agrégation des viewpoints. Chaque viewpoint contribue à la création, au renforcement ou à l’affaiblissement d’une synapse qui relie deux ressources. L’échange de viewpoints est le processus de sélection qui permet l’évolution des synapses d’une manière analogue à celles qui évoluent dans le cerveau au fil d’un sélectionnisme neuronal. Nous investiguons dans cette étude l’impact que peut avoir la représentation subjective des connaissances dans divers scénarii de construction collective des connaissances. Les domaines traités sur les bénéfices de la subjectivité des connaissances représentées sont la recherche d’information, la recommandation, l’alignement multilingue d’ontologies et les méthodes de calcul de distance sémantique. / Nowadays, the Web is formed by two types of content which are linked: structured data of the so-called Semantic Web and users’ contributions of the Social Web. The ViewpointS approach was de-signed as an integrative formalism capable of mixing these two types of content while preserving the subjectivity of the interactions of the Social Web. ViewpointS is a subjective knowledge repre-sention approach. Knowledge is represented by means of viewpoints which are micro-expressions of individual semantics tying the relation between two Web resources. The approach also provides a second level of subjectivity. Indeed, the viewpoints can be interpreted differently according to the user through the perspective mechanism. In addition to a top-down approach where collective semantics of a group is established by consensus, collective semantics of a ViewpointS community is emerging from the exchange and confrontation of viewpoints and evolve fluidly. In our frame-work, resources from the Web are tied by viewpoints in a Knowledge Graph. From the Knowledge Graph containing viewpoints and Web resources a Knowledge Map consisting of “synapses” and re-sources is created as a result of the interpretation and aggregation of viewpoints. The evolution of the ViewpointS synapses may be considered analog to the ones in the brain in the very simple sense that each viewpoint contributes to the establishment, strengthening or weakening of a syn-apse that connects two resources. The exchange of viewpoints is the selection process ruling the synapses evolution like the selectionist process within the brain.We investigate in this study the potential impact of our subjective representation of knowledge in various fields: information search, recommendation, multilingual ontology alignment and methods for calculating semantic distances.

Cette thèse s’inscrit dans la problématique de l’extraction de sens à partir de textes et flux textuels, produits dans notre cas lors de processus collaboratifs. Plus précisément, nous nous intéressons aux courriels de travail et aux documents textuels objets de collaboration, avec une première application aux documents éducatifs. La motivation de cet intérêt est d’aider les utilisateurs à accéder plus rapidement aux informations utiles ; nous cherchons donc à les repérer dans les textes. Ainsi, nous nous intéressons aux tâches dans les courriels, et aux fragments de documents éducatifs qui concernent les thèmes de leurs intérêts. Deux corpus, un de courriels et un de documents éducatifs, principalement en français, ont été constitués. Cela était indispensable, car il n’y a pratiquement pas de travaux antérieurs sur ce type de données en français.Notre première contribution théorique est une modélisation générique de la structure de ces données. Nous l’utilisons pour spécifier le traitement formel des documents, prérequis au traitement sémantique. Nous démontrons la difficulté du problème de segmentation, normalisation et structuration de documents en différents formats source, et présentons l’outil SEGNORM, première contribution logicielle de cette thèse. SEGNORM segmente et normalise les documents (en texte brut ou balisé), récursivement et en unités de taille paramétrable. Dans le cas des courriels, il segmente les messages contenant des messages cités en messages individuels, en conservant l’information du chaînage entre les fragments entremêlés. Il analyse également les métadonnées des messages pour reconstruire les fils de discussions, et retrouve dans les citations les messages dont on ne possède pas le fichier source.Nous abordons ensuite le traitement sémantique de ces documents. Nous proposons une modélisation (ontologique) de la notion de tâche, puis décrivons l’annotation d’un corpus de plusieurs centaines de messages issus du contexte professionnel de VISEO et du GETALP. Nous présentons alors la deuxième contribution logicielle de cette thèse, un outil de repérage de tâches et d’extraction de leurs attributs (contraintes temporelles, assignataires, etc.). Cet outil, basé sur une combinaison d’une approche experte et d’apprentissage automatique, est évalué selon des critères classiques de précision, rappel et F-mesure, ainsi que selon la qualité d’usage.Enfin, nous présentons nos travaux sur la plate-forme MACAU-CHAMILO, troisième contribution logicielle, qui aide à l’apprentissage par (1) structuration de documents pédagogiques selon deux ontologies (forme et contenu), (2) accès multilingue à du contenu initialement monolingue. Il s’agit donc de nouveau de structuration selon les deux axes, forme et sens.(1) L’ontologie des formes permet d’annoter les fragments des documents par des concepts comme théorème, preuve, exemple, par des niveaux de difficulté et d’abstraction, et par des relations comme élaboration_de, illustration_de. L’ontologie de domaine modélise les objets formels de l’informatique, et plus précisément les notions de complexité calculatoire. Cela permet de suggérer aux utilisateurs des fragments utiles pour la compréhension de notions d’informatique perçues comme abstraites ou difficiles.(2) L’aspect relatif à l’accès multilingue a été motivé par le constat que nos universités accueillent un grand nombre d’étudiants étrangers, qui ont souvent du mal à comprendre nos cours à cause de la barrière linguistique. Nous avons proposé une approche pour multilingualiser du contenu pédagogique avec l’aide d’étudiants étrangers, par post-édition en ligne de pré-traductions automatiques, puis, si besoin, amélioration incrémentale de ces post-éditions. (Nos expériences ont montré que des versions multilingues de documents peuvent être produites rapidement et sans coût.) Ce travail a abouti à un corpus de plus de 500 pages standard (250 mots/page) de contenu pédagogique post-édité vers le chinois. / This thesis is part of the problematics of the extraction of meaning from texts and textual flows, produced in our case during collaborative processes. More specifically, we are interested in work-related emails and collaborative textual documents, with a first application to educational documents. The motivation for this interest is to help users gain access to useful information more quickly; we hence seek to locate them in the texts. Thus, we are interested in the tasks referred to in the emails, and to the fragments of educational documents which concern the themes of their interests. Two corpora, one of e-mails and one of educational documents, mainly in French, have been created. This was essential because there is virtually no previous work on this type of data in French.Our first theoretical contribution is a generic modeling of the structure of these data. We use it to specify the formal processing of documents, a prerequisite for semantic processing. We demonstrate the difficulty of the problem of segmentation, standardization and structuring of documents in different source formats, and present the SEGNORM tool, the first software contribution of this thesis. SEGNORM segments and normalizes documents (in plain or tagged text), recursively and in units of configurable size. In the case of emails, it segments the messages containing quotations of messages into individual messages, thereby keeping the information about the chaining between the intertwined fragments. It also analyzes the metadata of the messages to reconstruct the threads of discussions, and retrieves in the quotations the messages of which one does not have the source file.We then discuss the semantic processing of these documents. We propose an (ontological) modeling of the notion of task, then describe the annotation of a corpus of several hundred messages originating from the professional context of VISEO and GETALP. We then present the second software contribution of this thesis: the tool for locating tasks and extracting their attributes (temporal constraints, assignees, etc.). This tool, based on a combination of an expert approach and machine learning, is evaluated according to classic criteria of accuracy, recall and F-measure, as well as according to the quality of use.Finally, we present our work on the MACAU-CHAMILO platform, third software contribution, which helps learning by (1) structuring of educational documents according to two ontologies (form and content), (2) multilingual access to content initially monolingual. This is therefore again about structuring along the two axes, form and meaning.(1) The ontology of forms makes it possible to annotate the fragments of documents by concepts such as theorem, proof, example, by levels of difficulty and abstraction, and by relations such as elaboration_of, illustration_of… The domain ontology models the formal objects of informatics, and more precisely the notions of computational complexity. This makes it possible to suggest to the users fragments useful for understanding notions of informatics perceived as abstract or difficult.(2) The aspect related to multilingual access has been motivated by the observation that our universities welcome a large number of foreign students, who often have difficulty understanding our courses because of the language barrier. We proposed an approach to multilingualize educational content with the help of foreign students, by online post-editing of automatic pre-translations, and, if necessary, incremental improvement of these post-editions. (Our experiments have shown that multilingual versions of documents can be produced quickly and without cost.) This work resulted in a corpus of more than 500 standard pages (250 words/page) of post-edited educational content into Chinese.

Les progrès de la technologie des capteurs, des communications sans fil et de l'Internet des Objets ont favorisé le développement des réseaux de capteurs multimédias. Ces derniers sont composés de capteurs interconnectés capables de fournir de façon omniprésente un suivi fin d’un espace connecté. Grâce à leurs propriétés, les réseaux de capteurs multimédias ont suscité un intérêt croissant ces dernières années des secteurs académiques et industriels et ont été adoptés dans de nombreux domaines d'application (tels que la maison intelligente, le bureau intelligent, ou la ville intelligente). L'un des avantages de l'adoption des réseaux de capteurs multimédias est le fait que les données collectées (vidéos, audios, images, etc.) à partir de capteurs connexes contiennent des informations sémantiques riches (en comparaison avec des capteurs uniquement scalaires) qui permettent de détecter des événements complexes et de mieux gérer les exigences du domaine d'application. Toutefois, la modélisation et la détection des événements dans les reséaux de capteurs multimédias restent une tâche difficile à réaliser, car la traduction de toutes les données multimédias collectées en événements n'est pas simple.Dans cette thèse, un framework complet pour le traitement des événements complexes dans les réseaux de capteurs multimédias est proposé pour éviter les algorithmes codés en dur et pour permettre une meilleure adaptation aux évolution des besoins d’un domaine d'application. Le Framework est appelé CEMiD et composé de :• MSSN-Onto: une ontologie nouvellement proposée pour la modélisation des réseaux de capteurs,• CEMiD-Language: un langage original pour la modélisation des réseaux de capteurs multimédias et des événements à détecter, et• GST-CEMiD: un moteur de traitement d'événement complexe basé sur un pipeline sémantique.Le framework CEMiD aide les utilisateurs à modéliser leur propre infrastructure de réseau de capteurs et les événements à détecter via le langage CEMiD. Le moteur de détection du framework prend en entrée le modèle fourni par les utilisateurs pour initier un pipeline de détection d'événements afin d'extraire des données multimédias correspondantes, de traduire des informations sémantiques et de les traduire automatiquement en événements. Notre framework est validé par des prototypes et des simulations. Les résultats montrent que notre framework peut détecter correctement les événements multimédias complexes dans un scénario de charge de travail élevée (avec une latence de détection moyenne inférieure à une seconde). / The dramatic advancement of low-cost hardware technology, wireless communications, and digital electronics have fostered the development of multifunctional (wireless) Multimedia Sensor Networks (MSNs). Those latter are composed of interconnected devices able to ubiquitously sense multimedia content (video, image, audio, etc.) from the environment. Thanks to their interesting features, MSNs have gained increasing attention in recent years from both academic and industrial sectors and have been adopted in wide range of application domains (such as smart home, smart office, smart city, to mention a few). One of the advantages of adopting MSNs is the fact that data gathered from related sensors contains rich semantic information (in comparison with using solely scalar sensors) which allows to detect complex events and copes better with application domain requirements. However, modeling and detecting events in MSNs remain a difficult task to carry out because translating all gathered multimedia data into events is not straightforward and challenging.In this thesis, a full-fledged framework for processing complex events in MSNs is proposed to avoid hard-coded algorithms. The framework is called Complex Event Modeling and Detection (CEMiD) framework. Core components of the framework are:• MSSN-Onto: a newly proposed ontology for modeling MSNs,• CEMiD-Language: an original language for modeling multimedia sensor networks and events to be detected, and• GST-CEMiD: a semantic pipelining-based complex event processing engine.CEMiD framework helps users model their own sensor network infrastructure and events to be detected through CEMiD language. The detection engine of the framework takes all the model provided by users to initiate an event detection pipeline for extracting multimedia data feature, translating semantic information, and interpret into events automatically. Our framework is validated by means of prototyping and simulations. The results show that our framework can properly detect complex multimedia events in a high work-load scenario (with average detection latency for less than one second).

Au vu de l'émergence rapide des nouvelles technologies mobiles et la croissance des offres et besoins d'une société en mouvement en formation, les travaux se multiplient pour identifier de nouvelles plateformes d'apprentissage pertinentes afin d'améliorer et faciliter le processus d'apprentissage à distance. La prochaine étape de l'apprentissage à distance est naturellement le port de l'apprentissage électronique vers les nouveaux systèmes mobiles. On parle alors de m-learning (apprentissage mobile). Jusqu'à présent l'environnement d'apprentissage était soit défini par un cadre pédagogique soit imposé par le contenu d'apprentissage. Maintenant, nous cherchons, à l'inverse, à adapter le cadre pédagogique et le contenu d'apprentissage au contexte de l'apprenant.Nos travaux de recherche portent sur le développement d'une nouvelle architecture pour le m-learning. Nous proposons une approche pour un système m-learning contextuel et adaptatif intégrant des stratégies de recommandation de scénarios de formations sans risque de rupture. / Given the rapid emergence of new mobile technologies and the growth of needs of a moving society in training, works are increasing to identify new relevant educational platforms to improve distant learning. The next step in distance learning is porting e-learning to mobile systems. This is called m-learning. So far, learning environment was either defined by an educational setting, or imposed by the educational content. In our approach, in m-learning, we change the paradigm where the system recommends content and adapts learning follow to learner's context.

L’Internet des Objets (IoT) vise à créer un eco-système global et ubiquitaire composé d’un grand nombre d’objets hétérogènes. Afin d’atteindre cette vision, le World Wide Web apparaît comme un candidat adapté pour interconnecter objets et services à la couche applicative en un Web des Objets (WoT).Cependant l’évolution actuelle du WoT produit des silos d’objets et empêche ainsi la mise en place de cette vision. De plus, même si le Web facilite la composition d’objets et services hétérogènes, les approches existantes produisent des compositions statiques incapables de s’adapter à des environnements dynamiques et des exigences évolutives. Un autre défi est à relever: permettre aux personnes d’interagir avec le vaste, évolutif et hétérogène IoT.Afin de répondre à ces limitations, nous proposons une architecture pour IoT ouvert et autogouverné, constitué de personnes et d’objets situés, en interaction avec un environnement global via des plateformes hétérogènes. Notre approche consiste de rendre les objets autonomes et d’appliquer la métaphore des réseaux sociaux afin de créer des réseaux flexibles de personnes et d’objets. Nous fondons notre approche sur les résultats issus des domaines des multi-agents et du WoT afin de produit un WoT Social.Notre proposition prend en compte les besoins d’hétérogénéité, de découverte et d’interaction flexible dans l’IoT. Elle offre également un coût minimal pour les développeurs et les utilisateurs via différentes couches d’abstraction permettant de limité la complexité de cet éco-système. Nous démontrons ces caractéristiques par la mise en oeuvre de plus scénarios applicatifs. / The Internet of Things (IoT) aims to create a global ubiquitous ecosystem composed of large numbers of heterogeneous devices. To achieve this vision, the World Wide Web is emerging as a suitable candidate to interconnect IoT devices and services at the application layer into a Web of Things (WoT).However, the WoT is evolving towards large silos of things, and thus the vision of a global ubiquitous ecosystem is not fully achieved. Furthermore, even if the WoT facilitates mashing up heterogeneous IoT devices and services, existing approaches result in static IoT mashups that cannot adapt to dynamic environments and evolving user requirements. The latter emphasizes another well-recognized challenge in the IoT, that is enabling people to interact with a vast, evolving, and heterogeneous IoT.To address the above limitations, we propose an architecture for an open and self-governed IoT ecosystem composed of people and things situated and interacting in a global environment sustained by heterogeneous platforms. Our approach is to endow things with autonomy and apply the social network metaphor to createflexible networks of people and autonomous things. We base our approach on results from multi-agent and WoT research, and we call the envisioned IoT ecosystem the Social Web of Things.Our proposal emphasizes heterogeneity, discoverability and flexible interaction in the IoT. In the same time, it provides a low entry-barrier for developers and users via multiple layers of abstraction that enable them to effectively cope with the complexity of the overall ecosystem. We implement several application scenarios to demonstrate these features.

L'appariement des ontologies est une tâche primordiale pour palier au problème d'hétérogénéité sémantique et ainsi assurer une interopérabilité entre les applications utilisant différentes ontologies. Il consiste en la mise en correspondance de chaque entité d'une ontologie source à une entité d'une ontologie cible et ceci par application des techniques d'alignement fondées sur des mesures de similarité. Individuellement, aucune mesure de similarité ne permet d'obtenir un alignement parfait. C'est pour cette raison qu'il est intéressant de tenir compte de la complémentarité des mesures afin d'obtenir un meilleur alignement. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à proposer un processus de décision crédibiliste pour l'appariement des ontologies. Étant données deux ontologies, on procède à leur appariement et ceci par application de trois techniques. Les alignements obtenus seront modélisés dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Des règles de combinaison seront utilisées pour combiner les résultats d'alignement. Une étape de prise de décision s'avère utile, pour cette raison nous proposons une règle de décision fondée sur une distance et capable de décider sur une union d'hypothèses. Cette règle sera utilisée dans notre processus afin d'identifier pour chaque entité source le ou les entités cibles. / Ontology matching is a solution to mitigate the effect of semantic heterogeneity. Matching techniques, based on similarity measures, are used to find correspondences between ontologies. Using a unique similarity measure does not guarantee a perfect alignment. For that reason, it is necessary to use more than a similarity measure to take advantage of features of each one and then to combine the different outcomes. In this thesis, we propose a credibilistic decision process by using the theory of belief functions. First, we model the alignments, obtained after a matching process, under the theory of belief functions. Then, we combine the different outcomes through using adequate combination rules. Due to our awareness that making decision is a crucial step in any process and that most of the decision rules of the belief function theory are able to give results on a unique element, we propose a decision rule based on a distance measure able to make decision on union of elements (i.e. to identify for each source entity its corresponding target entities).

Dans cette thèse, nous présentons des approches d’adaptation d’un processus d’alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu'il s'agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits. Concernant les caractéristiques quantitatives, nous proposons deux méthodes de partitionnement d'ontologies qui permettent l’alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d'alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l'objectif d'alignement dans le processus de partitionnement.Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, nous présentons l’environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Nous proposons un langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que nous utilisons pour spécifier les traitements de raffinement.En plus des approches d’adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, nous présentons des approches de réutilisation des résultats d'alignement pour l'ingénierie ontologique. Nous nous focalisons plus particulièrement sur l'utilisation de l'alignement pour l'enrichissement d'ontologies. Nous étudions l'apport des techniques d'alignement pour l'enrichissement et l'impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d'enrichissement. Enfin, nous présentons la façon dont l'environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d'alignement TaxoMap, sur l'approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d'ontologies de très grande taille et sur l'approche d'enrichissement d'ontologies. / In this thesis, we present approaches for adapting an alignment process to the characteristics of the aligned ontologies, whether in respect of the quantitative characteristics such as their volume or the particular characteristics related for example to the way in which the labels of the concepts are built.Concerning the quantitative characteristics, we propose two ontology partitioning methods that make the alignment of very large ontologies possible. Both methods generate in the input of the alignment process, subsets of reasonable size of the two ontologies to be aligned by taking into account, as soon as possible, the alignment objective in the partitioning process.Concerning the particular characteristics of the aligned ontologies, we present the TaxoMap Framework environment that allows the specification of refinement treatments from predefined primitives. We propose a pattern language MPL (the Mapping Pattern Language) that we use to specify the refinement treatments.In addition to the adaptation approaches to the characteristics of the aligned ontologies, we present approaches for re-using the alignment results for the ontological engineering. We focus specifically on the use of the alignment for the ontology enrichment. We study the contribution of the alignment techniques for the enrichment and the impact of the characteristics of the external resource used as a source of enrichment.Finally, we present how the TaxoMap Framework environment was implemented and the performed experiments: tests on the TaxoMap alignment module, on the mappings refinement approach, on the partitioning methods of very large ontologies and on the ontology enrichment approach.