La planification stratégique en tant que processus rationnel a été très critiquée par beaucoup de chercheurs notamment en raison de ses effets incertains et contradictoires sur la performance des entreprises. Certains chercheurs proposent que le processus rationnel soit combiné avec un processus adaptatif afin de construire un processus intégré de planification stratégique qui serait mieux adapté à un environnement de plus en plus dynamique, complexe et incertain.L’objet de cette thèse est, d’une part, d’examiner si la combinaison des deux processus de planification stratégique est plus bénéfique aux entreprises que l’utilisation exclusive de l’un ou l’autre des deux processus et, d’autre part, d’étudier le rôle de cette combinaison dans le développement des capacités organisationnelles et l’amélioration de la performance des entreprises. Pour ce faire, nous avons construit un modèle conceptuel que nous avons testé empiriquement à l’aide d’une étude quantitative à laquelle 335 entreprises européennes ont participé.Les résultats de cette étude montrent que la planification stratégique combinant des caractéristiques de l’approche rationnelle avec des caractéristiques de l’approche adaptative est plus bénéfique aux entreprises. Nous trouvons également que la relation entre la planification stratégique combinée et la performance des entreprises est indirecte. / Strategic planning as a rational process has been strongly criticized by many researchers because of its uncertain and contradictory effects on company performance. As a result, some researchers suggest that the rational process should be combined with an adaptive process in order to build a global process of strategic planning which is better suited to the current dynamic, complex and uncertain environment.The purpose of this research is twofold: to examine whether the combination of the two processes of strategic planning is more beneficial to companies than the exclusive use of one or the other of the two and, to identify the role of this combination in the development of organizational capabilities and in improving company performance. To this end, we have built and tested empirically a conceptual model using a quantitative study in which 335 European companies have participated.The results of this study show that, in one hand, a strategic planning process combining rational with adaptive characteristics is more beneficial to companies and, on the other hand, the relationship between strategic planning and company performance is indirect.

L'essor des systèmes mobiles pose de nouvelles problématiques dans le domaine de vision par ordinateur. Les techniques de ré-identification s'appuyant sur un réseau de caméras fixes doivent être repensées afin de s'adapter à un décor changeant. Pour répondre à ces besoins, cette thèse explore, dans le cadre du corps humain, l'utilisation d'un modèle structurel habituellement employé pour de la reconnaissance faciale. Il s'agit de l'alignement d'un modèle à distribution de points (Point Distribution Model ou PDM). L'objectif de ce pré-traitement avant la ré-identification est triple, segmenter la personne du décor, améliorer la robustesse vis-à-vis de sa pose et extraire des points clés spatiaux pour construire une signature basée sur son comportement.Nous concevons et évaluons un système complet de ré-identification, découpé en trois modules mis en séquence. Le premier de ces modules correspond à la détection de personnes. Nous proposons de nous baser sur une méthode de l'état de l'art utilisant les Channel Features avec l'algorithme AdaBoost.Le second module est l'alignement du PDM au sein de la boîte englobante fournie par la détection. Deux approches sont présentées dans cette thèse. La première s'appuie sur une formulation paramétrique du modèle de forme. L'alignement de ce modèle est guidé par la maximisation d'un score d'un modèle d'apparence GentleBoost utilisant des caractéristiques locales de type histogrammes de gradients orientés. La seconde approche exploite une technique de cascade de régressions de forme. L'idée principale est le regroupement de déformations homogènes en clusters et la classification de ces derniers dans le but d'aligner le PDM itérativement.Enfin, le troisième module est celui de la ré-identification. Nous montrons que l'utilisation d'un PDM en support permet d'améliorer les résultats de ré-identification. Nos expérimentations portent sur des signatures d'apparence classique, les histogrammes de couleurs, et sur un descripteur de forme, le Shape Context. L'évaluation de ce dernier fournit des résultats encourageants pour une perspective d'utilisation des PDM au sein d'une reconnaissance de démarches. / The emergence of mobile systems brings new problematics in computer vision. Static camera-based methods for re-identification need to be adapted in this new context. To deal with dynamical background, this thesis proposes to employ the well known Point Distribution Model (PDM), usually applied for face alignment, on the human body. Three advantages come from this pre-processing before re-identification, segment the person from background, enhance robustness to the person pose and extract spatial key points to build a behavioural-based signature.We implement and evaluate a complete framework for re-identification, divided in three sequential modules. The first one corresponds to the pedestrian detection. We use an efficient method of the state of the art employing the Channel Features with the algorithm AdaBoost.The second one is the PDM alignment within the bounding box provided by the detection step. Two distinct approaches are presented in this thesis. The first method relies on a parametric formulation to describe the shape, similar to the ASM or AAM. To fit this shape model, we maximize the score of an appearance model defined by GentleBoost, which employs local histograms of oriented gradients. The second approach is based on the cascade regression shape scheme. The main idea is the approximation for each step into a classification of homogeneous deformations, grouped by unsupervised clustering.The third module is the re-identfication one. We show that employing a PDM as a structural support improves re-identification results. We experiment classic appearance-based signatures, color histograms and the shape descriptor Shape Context. The results are encouraging for application perspective of PDM for the gait recognition.

Les lexiques bilingues sont des ressources particulièrement utiles pour la Traduction Automatique et la Recherche d’Information Translingue. Leur construction manuelle nécessite une expertise forte dans les deux langues concernées et est un processus coûteux. Plusieurs méthodes automatiques ont été proposées comme une alternative, mais elles qui ne sont disponibles que dans un nombre limité de langues et leurs performances sont encore loin derrière la qualité des traductions manuelles.Notre travail porte sur l'extraction de ces lexiques bilingues à partir de corpus de textes parallèles et comparables, c'est à dire la reconnaissance et l'alignement d'un vocabulaire commun multilingue présent dans ces corpus. / Bilingual lexicons are central components of machine translation and cross-lingual information retrieval systems. Their manual construction requires extensive expertise in both languages involved and it is a costly process. Several automatic methods were proposed as an alternative but they often rely of resources available in a limited number of languages and their performances are still far behind the quality of manual translations.Our work concerns bilingual lexicon extraction from multilingual parallel and comparable corpora, in other words, the process of finding translation pairs among the common multilingual vocabulary available in such corpora.

La tâche d'alignement d'un texte dans une langue source avec sa traduction en langue cible est souvent nommée alignement de bi-textes. Elle a pour but de faire émerger les relations de traduction qui peuvent s'exprimer à différents niveaux de granularité entre les deux faces du bi-texte. De nombreuses applications de traitement automatique des langues naturelles s'appuient sur cette étape afin d'accéder à des connaissances linguistiques de plus haut niveau.Parmi ces applications, nous pouvons citer bien sûr la traduction automatique, mais également l'extraction de lexiques et de terminologies bilingues, la désambigüisation sémantique ou l'apprentissage des langues assisté par ordinateur.La complexité de la tâche d'alignement de bi-textes s'explique par les différences linguistiques entre les langues. Ces différences peuvent être d'ordre sémantique, syntaxique, ou morphologique.Dans le cadre des approches probabilistes, l'alignement de bi-textes est modélisé par un ensemble de variables aléatoires cachés. Afin de réduire la complexité du problème, le processus aléatoire sous-jacent fait l'hypothèse simplificatrice qu'un mot en langue source est lié à au plus un mot en langue cible, ce qui induit une relation de traduction asymétrique. Néanmoins, cette hypothèse est simpliste, puisque les alignements peuvent de manière générale impliquer des groupes de mots dans chacune des langues. Afin de rétablir cette symétrie, chaque langue est considérée tour à tour comme la langue source et les deux alignements asymétriques résultants sont combinés à l'aide d'une heuristique. Cette étape de symétrisation revêt une importance particulière dans l’approche standard en traduction automatique, puisqu'elle précède l'extraction des unités de traduction, à savoir les paires de segments.L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches pour d'une part l'alignement debi-texte, et d'autre part l'extraction des unités de traduction. La spécificité de notre approche consiste à remplacer les heuristiques utilisées par des modèles d'apprentissage discriminant.Nous présentons un modèle "Maximum d'entropie'' (ou MaxEnt) pour l'alignement de mot, pour lequel chaque lien d'alignement est prédit de manière indépendante. L'interaction entre les liens d'alignement est alors prise en compte par l'empilement ("stacking'') d'un second modèle prenant en compte la structure à prédire sans pour autant augmenter la complexité globale. Cette formulation peut être vue comme une manière d'apprendre la combinaison de différentes méthodes d'alignement: le modèle considère ainsi l'union des alignements d'entrées pour en sélectionner les liens jugés fiables. Le modèle MaxEnt proposé permet d'améliorer les performances d'un système état de l'art de traduction automatique en considérant le jeu de données de la tâche NIST'09, Arabe vers Anglais. Ces améliorations sont mesurées en terme de taux d'erreur sur les alignements et aussi en terme de qualité de traduction via la métrique automatique BLEU.Nous proposons également un modèle permettant à la fois de sélectionner et d'évaluer les unités de traduction extraites d'un bi texte aligné. Ces deux étapes sont reformulées dans le cadre de l'apprentissage supervisé, afin de modéliser la décision de garder ou pas une paire de segments comme une unité fiable de traduction. Ce cadre permet l'utilisation de caractéristiques riches et nombreuses favorisant ainsi une décision robuste. Nous proposons une méthode simple et efficace pour annoter les paires de segments utiles pour la traduction. Le problème d'apprentissage automatique qui se pose alors est particulier, puisque nous disposons que d'exemples positifs. Nous proposons donc d'utiliser l'approche SVM à une classe afin de modéliser la sélection des unités de traduction.Grâce à cette approche, nous obtenons des améliorations significatives en terme de score BLEU pour un système entrainé avec un petit ensemble de données. / Bitext alignment is the task of aligning a text in a source language and its translation in the target language. Aligning amounts to finding the translational correspondences between textual units at different levels of granularity. Many practical natural language processing applications rely on bitext alignments to access the rich linguistic knowledge present in a bitext. While the most predominant application for bitexts is statistical machine translation, they are also used in multilingual (and monolingual) lexicography, word sense disambiguation, terminology extraction, computer-aided language learning andtranslation studies, to name a few.Bitext alignment is an arduous task because meaning is not expressed seemingly across languages. It varies along linguistic properties and cultural backgrounds of different languages, and also depends on the translation strategy that have been used to produce the bitext.Current practices in bitext alignment model the alignment as a hidden variable in the translation process. In order to reduce the complexity of the task, such approaches suppose that a word in the source sentence is aligned to one word at most in the target sentence.However, this over-simplistic assumption results in asymmetric, one-to-many alignments, whereas alignments are typically symmetric and many-to-many.To achieve symmetry, two one-to-many alignments in opposite translation directions are built and combined using a heuristic.In order to use these word alignments in phrase-based translation systems which use phrases instead of words, a heuristic is used to extract phrase pairs that are consistent with the word alignment.In this dissertation we address both the problems of word alignment and phrase pairs extraction.We improve the state of the art in several ways using discriminative learning techniques.We present a maximum entropy (MaxEnt) framework for word alignment.In this framework, links are predicted independently from one another using a MaxEnt classifier.The interaction between alignment decisions is approximated using stackingtechniques, which allows us to account for a part of the structural dependencies without increasing the complexity. This formulation can be seen as an alignment combination method,in which the union of several input alignments is used to guide the output alignment. Additionally, input alignments are used to compute a rich set of feature functions.Our MaxEnt aligner obtains state of the art results in terms of alignment quality as measured by thealignment error rate, and translation quality as measured by BLEU on large-scale Arabic-English NIST'09 systems.We also present a translation quality informed procedure for both extraction and evaluation of phrase pairs. We reformulate the problem in the supervised framework in which we decide for each phrase pair whether we keep it or not in the translation model. This offers a principled way to combine several features to make the procedure more robust to alignment difficulties. We use a simple and effective method, based on oracle decoding,to annotate phrase pairs that are useful for translation. Using machine learning techniques based on positive examples only,these annotations can be used to learn phrase alignment decisions. Using this approach we obtain improvements in BLEU scores for recall-oriented translation models, which are suitable for small training corpora.

Cette thèse se situe dans le champ de la gestion des connaissances à l’aide de modèles ontologiques. Pour représenter les connaissances de domaine, nous avons conçu une ontologie hybride à deux niveaux : au niveau local, chaque groupe d’experts (du même métier) a construit sa propre ontologie, au niveau global une ontologie consensuelle regroupant les connaissances partagées est créée de façon automatique. De plus, des liens sémantiques entre les éléments de différentes ontologies locales peuvent être ajoutés.Nous avons construit un système d’aide pour guider les experts dans le processus de création de liens sémantiques ou mises en correspondance. Ses particularités sont de proposer des mesures de similarité en fonction des caractéristiques des ontologies à aligner, de réutiliser des résultats déjà calculés et de vérifier la cohérence des mises en correspondances créées.Par ailleurs, les ontologies locales peuvent être mises à jour. Cela implique des changements au niveau de l’ontologie globale ainsi que des mises en correspondances créées. De ce fait, nous avons développé une approche, adaptée à notre domaine pour gérer l’évolution de l’ontologie hybride. En particulier, nous avons utilisé la notion de versions d’ontologies afin de garder trace de toutes les modifications apportées au niveau des ontologies et de pouvoir revenir à tout moment à une version précédente.Nous avons appliqué notre travail de recherche à la géotechnique qui est un domaine complexe impliquant des experts de différents métiers. Une plateforme logicielle est en cours de réalisation et permettra de tester la faisabilité de nos travaux. / This thesis concerns the scope of knowledge management using ontological models.To represent domain knowledge, we design a hybrid ontology on two levels: In a local level, each experts’ group has designed its own ontology. In a global level, a consensual ontology containing all the shared knowledge is automatically created.We design a computer-aided system to help experts in the process of mapping creation. It allows experts to choice similarity measures relatively to the ontology characteristics, to reuse the calculated similarities and to verify the consistency of the created mappings.In addition, local ontologies can be updated. This involves modifications in the global ontology and on the created mappings. A relevant approach of our domain was developed.In particular, ontology versioning is used in order to keep a record of all the occurred modifications in the ontologies; it allows to return at any time a previous version of the hybrid ontology.The exploited domain is geotechnics which gathers various business experts. A prototype is in progress and currently does not still captures ontology evolution.

Le craquage photo(électro)chimique (PEC) de l’eau par l’énergie solaire est considéré comme une méthode prometteuse de production renouvelable d’hydrogène. Dans ce travail, des hétérostructures à base de BiVO4 et CuFeO2 ont été choisis pour effectuer la réaction d’oxydation et de réduction de l’eau, respectivement. Cependant, les avantages exacts des hétérostructures n’ayant pas encore été complètement élucidés. Ce travail a eu pour objectif d’examiner les propriétés de certaines hétérojonctions à base de BiVO4 et de CuFeO2 par des expériences d’interface. Dans ce but, un certain matériau a été pulvérisé sur un substrat de BiVO4ou de CuFeO2 et des mesures de spectroscopie de photoélectrons ont été effectuées à chaque étape du dépôt. Nous avons ainsi pu interpréter l’alignement des bandes entre le substrat et le matériau pulvérisé, et déterminer l’accordabilité du niveau de Fermi pour les absorbeurs étudiés.Par ailleurs, des hétérostructures à base de particules de CuFeO2 et de BiVO4 anisotropes ont été élaborées par photodéposition. Les performances de ces poudres dans des expériences de craquage photochimique de l’eau ont ensuite été déterminées. / Solar photo(electro)chemical (PEC) water splitting is regarded as a promising ways of renewable hydrogen production. In this work, heterostructures based on BiVO4 and CuFeO2were chosen to perform the water oxidation and water reduction reaction, respectively. However, the exact benefits of the contact materials in these heterostructures have not yet been completelyelucidated. Hence, we opted in this work to investigate the junction properties of certainBiVO4 and CuFeO2 based heterostructures through so called interface experiments, where by a certain contact material was step wise sputtered on to a BiVO4 or CuFeO2 substrate, performing photoelectron spectroscopy measurements in between each deposition step. In this way we could interpret the band alignment between the substrate and the contact material, as well as determine the Fermi level tunability for the studied photoabsorbers. In parallel, new anisotropic CuFeO2and BiVO4 based heterostructured powders were created through photodeposition. These powders were tested as well for their performance in photochemical water splitting.

Ces dernières années, les ontologies ont suscité de nombreux travaux dans le domaine du web sémantique. Elles sont utilisées pour fournir le vocabulaire sémantique permettant de rendre la connaissance du domaine disponible pour l'échange et l'interprétation au travers des systèmes d'information. Toutefois, en raison de la nature décentralisée du web sémantique, les ontologies sont très hétérogènes. Cette hétérogénéité provoque le problème de la variation de sens ou ambiguïté dans l'interprétation des entités et, par conséquent, elle empêche le partage des connaissances du domaine. L'alignement d'ontologies, qui a pour but la découverte des correspondances sémantiques entre des ontologies, devient une tâche cruciale pour résoudre ce problème d'hétérogénéité dans les applications du web sémantique. Les principaux défis dans le domaine de l'alignement d'ontologies ont été décrits dans des études récentes. Parmi eux, la sélection de mesures de similarité appropriées ainsi que le réglage de la configuration de leur combinaison sont connus pour être des problèmes fondamentaux que la communauté doit traiter. En outre, la vérification de la cohérence sémantique des correspondances est connue pour être une tâche importante. Par ailleurs, la difficulté du problème augmente avec la taille des ontologies. Pour faire face à ces défis, nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche, qui combine différentes techniques issues des domaines de l'apprentissage automatique, d'appariement de graphes et de recherche d'information en vue d'améliorer la qualité de l'alignement d'ontologies. En effet, nous utilisons des techniques de recherche d'information pour concevoir de nouvelles mesures de similarité efficaces afin de comparer les étiquettes et les profils d'entités de contexte au niveau des entités. Nous appliquons également une méthode d'appariement de graphes appelée propagation de similarité au niveau de la structure qui découvre effectivement des correspondances en exploitant des informations structurelles des entités. Pour combiner les mesures de similarité au niveau des entités, nous transformons la tâche de l'alignement d'ontologie en une tâche de classification de l'apprentissage automatique. Par ailleurs, nous proposons une méthode dynamique de la somme pondérée pour combiner automatiquement les correspondances obtenues au niveau des entités et celles obtenues au niveau de la structure. Afin d'écarter les correspondances incohérentes, nous avons conçu une nouvelle méthode de filtrage sémantique. Enfin, pour traiter le problème de l'alignement d'ontologies à large échelle, nous proposons deux méthodes de sélection des candidats pour réduire l'espace de calcul.Toutes ces contributions ont été mises en œuvre dans un prototype nommé YAM++. Pour évaluer notre approche, nous avons utilisé des données du banc d'essai de la compétition OAEI : Benchmark, Conference, Multifarm, Anatomy, Library and Large Biomedical Ontologies. Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées sont très efficaces. De plus, en comparaison avec les autres participants à la compétition OAEI, YAM++ a montré sa compétitivité et a acquis une position de haut rang. / In recent years, ontologies have attracted a lot of attention in the Computer Science community, especially in the Semantic Web field. They serve as explicit conceptual knowledge models and provide the semantic vocabularies that make domain knowledge available for exchange and interpretation among information systems. However, due to the decentralized nature of the semantic web, ontologies are highlyheterogeneous. This heterogeneity mainly causes the problem of variation in meaning or ambiguity in entity interpretation and, consequently, it prevents domain knowledge sharing. Therefore, ontology matching, which discovers correspondences between semantically related entities of ontologies, becomes a crucial task in semantic web applications.Several challenges to the field of ontology matching have been outlined in recent research. Among them, selection of the appropriate similarity measures as well as configuration tuning of their combination are known as fundamental issues that the community should deal with. In addition, verifying the semantic coherent of the discovered alignment is also known as a crucial task. Furthermore, the difficulty of the problem grows with the size of the ontologies. To deal with these challenges, in this thesis, we propose a novel matching approach, which combines different techniques coming from the fields of machine learning, graph matching and information retrieval in order to enhance the ontology matching quality. Indeed, we make use of information retrieval techniques to design new effective similarity measures for comparing labels and context profiles of entities at element level. We also apply a graph matching method named similarity propagation at structure level that effectively discovers mappings by exploring structural information of entities in the input ontologies. In terms of combination similarity measures at element level, we transform the ontology matching task into a classification task in machine learning. Besides, we propose a dynamic weighted sum method to automatically combine the matching results obtained from the element and structure level matchers. In order to remove inconsistent mappings, we design a new fast semantic filtering method. Finally, to deal with large scale ontology matching task, we propose two candidate selection methods to reduce computational space.All these contributions have been implemented in a prototype named YAM++. To evaluate our approach, we adopt various tracks namely Benchmark, Conference, Multifarm, Anatomy, Library and Large BiomedicalOntologies from the OAEI campaign. The experimental results show that the proposed matching methods work effectively. Moreover, in comparison to other participants in OAEI campaigns, YAM++ showed to be highly competitive and gained a high ranking position.

Cette recherche a pour objectif clé de créer un modèle conceptuel et numérique, basé sur le machine learning, permettant aux académiques et praticiens de repenser le management stratégique mais aussi de prédire l’évolution de la performance organisationnelle (e.g., la profitabilité) en fonction de la variation des facteurs organisationnels étudiés (alignement stratégique, capacités stratégiques).Cette thèse compare et intègre deux approches conceptuelles (approche par les ressources et la théorie de la contingence) et deux approches analytiques (linéaire et non linéaire).Le modèle développé appelé MSM (Modèle de Management Stratégique) est basé sur les données recueillies auprès de 239 hauts dirigeants, les résultats montrent que le MSM capture la non-linéarité (complexité) de l’organisation et offre une bonne capacité de prédiction des performances de l’entreprise basée sur les variables du MSM. De plus, les résultats suggèrent que les approches basées sur les ressources et la contingence devraient être considérées comme complémentaires plutôt que comme des approches concurrentes. / A key goal for this dissertation has been to create a conceptual and numerical model based on machine learning that allows leaders and scholars to reimagine strategic management, and predict the evolution of organizational performance (e.g., profitability) based on the variation of the considered organizational factors (strategic alignment, strategic capabilities).This dissertation compares and integrates two conceptual (resource-based and contingency-based), and two analytical (linear and nonlinear) approaches.The model developed called MSM (Model of Strategic Management) was validated using the data gathered from 239 senior executives, the results showed that MSM captures the organization nonlinearity (complexity) and offers a good prediction capability of firm performance based on the MSM variables. Also, the results suggest that resource-based and contingency-based should be viewed as complementary instead of competing approaches.

Un consensus général existe dans la recherche en Systèmes d’Information (SI) autour du concept et du modèle d’alignement stratégique (SAM) développé par Henderson et Venkatraman (1993). Celui-ci offre une norme technique et managériale pour un choix et une gestion optimale, puisque rationnelle, des SI. Paradoxalement, de nombreux projets de reconfigurations SI sont des échecs et entrainent les entreprises dans des trajectoires d’escalade d’engagement. A partir d’une lecture critique de la littérature construite sur les principes de la stratégie par les pratiques (SasP), nous cherchons à décrire les dynamiques organisationnelles à l’origine de la réussite ou de l’échec de ce type de projets. Une étude qualitative a été menée à travers quatre cas et une étude Delphi dans une approche de théorie enracinée. Ce corpus de données a fait l’objet d’un codage assisté par le logiciel NVivo. A travers la mobilisation de la théorie de la traduction, l’analyse des données a fait émerger une perspective alternative de celle défendue par la littérature traditionnelle. Une situation d’alignement est le résultat de la constitution d’un réseau de trois pôles parties prenantes aux projets, à savoir le pôle utilisateurs, le pôle managérial et le pôle technique. Ce réseau n’existe pas en soi, il est une construction collective liée à l’adhésion de ses membres sur la base de la satisfaction de leurs besoins respectifs à travers un processus de traduction. Nous ne parlons plus d’alignement stratégique, ni d’alignement des SI, mais d’alignement d’intérêts des parties prenantes autour d’un projet SI. / In information systems (IS) research, there is a solid consensus in acknowledging Henderson’s & Vankatraman’s (1993) concept and model of strategy alignment. It provides a rational technical and managerial standard for optimal choice and management of SI. Paradoxically, many IS reconfigurations are failures and entail firms to go into an escalation of commitment. Based on a critical reading of the literature built on the principles of strategy as practice, (SasP), we seek to describe the organizational dynamics behind the success or failure of such projects. Through four cases and a Delphi study, a qualitative analysis was conducted using a Grounded Theory approach. This body of data underwent coding with the assistance of the software NVivo. Through the use of translation theory, data analysis has given rise to an alternative perspective to that advocated by the traditional literature. A state of alignment is the result of the establishment of a 3-pole project stakeholder network, i.e. the managerial pole, the users’ pole and the technical pole. This network does not exist in itself; it is linked to a collective adherence of its members on the basis of the satisfaction of their individual needs through a translation process. We no longer speak of strategic alignment or IS alignment, but of the stakeholders’ alignment of interests around an IS project.

L'interoperabilite semantique est une question importante, largement identifiee dans les technologies d’organisation et de l'information et dans la communaute de recherche en systemes d'information. L’adoption large du Web afin d’acceder a des informations distribuees necessite l'interoperabilite des systemes qui gerent ces informations. Des solutions et reflexions comme le Web Semantique facilitent la localisation et l’integration des donnees d'une maniere plus intelligente par l'intermediaire des ontologies. Il offre une vision plus semantique et comprehensible du web. Pourtant, il souleve un certain nombre de defis de recherche. Un des principaux defis est de comparer et aligner les differentes ontologies qui apparaissent dans des taches d'integration. Le principal objectif de cette these est de proposer une approche d’alignement pour identifier les liens de correspondance entre des ontologies. Notre approche combine les techniques et les methodes d’appariement linguistiques, syntaxiques, structurelles ou encore semantiques (basees sur les instances). Elle se compose de deux phases principales : la phase d'enrichissement semantique des ontologies a comparer et la phase d’alignement ou de mapping. La phase d'enrichissement est basee sur l'analyse des informations que les ontologies developpent (des ressources web, des donnees, des documents, etc.) et qui sont associes aux concepts de l’ontologie. Notre intuition est que ces informations ainsi que les relations qui peuvent exister entre elles participent a l’enrichissement semantique entre les concepts. A l’issue de la phase d'enrichissement, une ontologie contient plus de relations semantiques entre les concepts qui seront exploitees dans la deuxieme phase. La phase de mapping prend deux ontologies enrichies et calcule la similarite entre les couples de concepts. Un processus de filtrage nous permet de reduire automatiquement le nombre de fausses relations. La validation des correspondances est un processus interactif direct (avec un expert) ou indirect (en mesurant le degre de satisfaction de l’utilisateur). Notre approche a donne lieu a un systeme de mapping appele ROMIE (Resource based Ontology Mapping within an Interactive and Extensible environment). Il a ete experimente et evalue dans deux differentes applications : une application biomedicale et une application dans le domaine de l’apprentissage enrichi par les technologies (ou e-learning). / System interoperability is an important issue, widely recognized in information technology intensive organizations and in the research community of information systems. The wide adoption of the World Wide Web to access and distribute information further stresses the need for system interoperability. Initiative solutions like the Semantic Web facilitate the localization and the integration of the data in a more intelligent way via the use of ontologies. The Semantic Web offers a compelling vision, yet it raises a number of research challenges. One of the key challenges is to compare and map different ontologies, which evidently appears in integration tasks. The main goal of the work is to introduce a method for finding semantic correspondences among ontologies with the intention to support interoperability of Information Systems. The approach brings together syntactic, linguistic, structural and semantic (based on instance information) matching methods in order to provide a semi-automatic mapping. The approach consists of two phases: semantic enrichment phase and mapping phase. The enrichment phase is based on the analysis of the information developed by the ontologies (like web resources, data, documents, etc.) and that are associated to the concepts in the ontologies. Our intuition is that this information as well as the relations that can exist between them is used in semantic enrichment between the concepts. At the end of enrichment phase, the ontology contains more semantic relations between its concepts that will be exploited in the second phase. The phase of mapping takes two enriched ontologies and calculates the similarity between the couples of concepts. A process of filtering enables us to automatically reduce the number of false relations. The validation of the correspondences is a direct interactive process (with an expert) or indirect (by measuring the satisfaction level of the user). The approach has been implemented in a prototype system called ROMIE (Resource based Ontology Mapping within and Interactive and Extensible environment). It was tested and evaluated in two applications: a biomedical application and technology enhanced learning (or e-learning) domain application.