Le questionnement au centre de cette recherche aborde l'évaluation des retombées des tactiques de communication employées par les groupes d'intérêt public afin d'attirer l'attention des médias et de participer aux discussions en cours dans l'espace public. Une méthodologie novatrice fondée sur le concept d'écosystème d'information est proposée afin d'aborder la circulation de l'information dans toute sa complexité. Elle propose également un survol de l'évolution du monde des médias ainsi qu'une perspective historique de l'utilisation des médias et des technologies de l'information et de la communication (TIC) par les groupes d'intérêt. Enfin, nous présentons des études de cas s'intéressant aux tactiques de communications de deux activités militantes organisées par des groupes d'intérêt public. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : écosystème d'information, militantisme, forage de données, circulation de l'information, groupes d'intérêt public

L'extraction de connaissances dans les bases de données est une discipline récente visant à la découverte de nouvelles connaissances. L'extraction de motifs y est une tâche centrale et cette thèse traite de deux cas présentant un caractère générique et particulièrement utile dans de nombreuses applications : celui des bases de données entachées de valeurs manquantes ou comportant un grand nombre d'attributs. Le premier cas est un problème ancien concernant les données issues du monde réel. Sans traitement particulier, les valeurs manquantes sont sources de graves dommages dans les connaissances extraites. Pour faire face à ce problème, nous proposons un mécanisme de désactivation temporaire des objets incomplets. Il permet d'effectuer des calculs dans une base incomplète, qui mettent en évidence des propriétés des données qui sont compatibles avec les propriétés de la base complète. Nous montrons un résultat de consistance des motifs k-libres extraits dans la base avec des valeurs manquantes. Ces propriétés sont exploitées avec celles issues de la base opposée pour proposer une méthode originale de construction de règles d'association informatives généralisées. Un outil logiciel a été développé pour l'extraction des motifs k-libres en présence de données incomplètes. Le deuxième cas concerne les bases de données aux dimensions inhabituelles, comportant nettement plus d'attributs que d'objets, configuration rendant difficile voire impossible l'application des algorithmes classiques. De nombreuses applications sont caractérisées par des données de ce type. Par exemple le domaine scientifique émergent de l'analyse du génome produit des données sur des dizaines de milliers de gènes, mais les expériences biologiques qui déterminent la séquence de gènes sont coûteuses et donc peu nombreuses. Nous avons développé un cadre formel pour l'extraction de motifs contraints dans ces données, en utilisant un principe de transposition et les propriétés de la connexion de Galois. Ce cadre permet de choisir l'orientation de la base de données qui est la plus favorable pour les algorithmes d'extraction. Les contraintes de recherche sont également transposables, et permettent d'obtenir les motifs contraints en menant les extractions dans le contexte transposée. Enfin, à partir des contributions précédentes, l'utilisation de règles d'association généralisées à des fins d'apprentissage supervisé et de motifs émergents forts complète ces travaux dans le cadre d'applications concernant des données médicales et génomiques.

Avant l’arrivée du Big Data, la quantité de données contenues dans les bases de données était relativement faible et donc plutôt simple à analyser. Dans ce contexte, le principal défi dans ce domaine était d’optimiser le stockage des données, mais aussi et surtout le temps de réponse des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD). De nombreux benchmarks, notamment ceux du consortium TPC, ont été mis en place pour permettre l’évaluation des différents systèmes existants dans des conditions similaires. Cependant, l’arrivée de Big Data a complètement changé la situation, avec de plus en plus de données générées de jour en jour. Parallèlement à l’augmentation de la mémoire disponible, nous avons assisté à l’émergence de nouvelles méthodes de stockage basées sur des systèmes distribués tels que le système de fichiers HDFS utilisé notamment dans Hadoop pour couvrir les besoins de stockage technique et le traitement Big Data. L’augmentation du volume de données rend donc leur analyse beaucoup plus difficile. Dans ce contexte, il ne s’agit pas tant de mesurer la vitesse de récupération des données, mais plutôt de produire des séquences de requêtes cohérentes pour identifier rapidement les zones d’intérêt dans les données, ce qui permet d’analyser ces zones plus en profondeur, et d’extraire des informations permettant une prise de décision éclairée. / In a Big Data context, traditional data analysis is becoming more and more tedious. Many approaches have been designed and developed to support analysts in their exploration tasks. However, there is no automatic, unified method for evaluating the quality of support for these different approaches. Current benchmarks focus mainly on the evaluation of systems in terms of temporal, energy or financial performance. In this thesis, we propose a model, based on supervised automatic leaming methods, to evaluate the quality of an OLAP exploration. We use this model to build an evaluation benchmark of exploration support sys.terns, the general principle of which is to allow these systems to generate explorations and then to evaluate them through the explorations they produce.

Proteochemometrics (PCM) est une bioactivité prophétique la méthode posante de simultanément modeler la bioactivité de ligands multiple contre des objectifs multiples... / Proteochemometrics (PCM) is a predictive bioactivity modelling method to simultaneously model the bioactivity of multiple ligands against multiple targets. Therefore, PCM permits to explore the selectivity and promiscuity of ligands on biomolecular systems of different complexity, such proteins or even cell-line models. In practice, each ligand-target interaction is encoded by the concatenation of ligand and target descriptors. These descriptors are then used to train a single machine learning model. This simultaneous inclusion of both chemical and target information enables the extra- and interpolation to predict the bioactivity of compounds on targets, which can be not present in the training set. In this thesis, a methodological advance in the field is firstly introduced, namely how Bayesian inference (Gaussian Processes) can be successfully applied in the context of PCM for (i) the prediction of compounds bioactivity along with the error estimation of the prediction; (ii) the determination of the applicability domain of a PCM model; and (iii) the inclusion of experimental uncertainty of the bioactivity measurements. Additionally, the influence of noise in bioactivity models is benchmarked across a panel of 12 machine learning algorithms, showing that the noise in the input data has a marked and different influence on the predictive power of the considered algorithms. Subsequently, two R packages are presented. The first one, Chemically Aware Model Builder (camb), constitues an open source platform for the generation of predictive bioactivity models. The functionalities of camb include : (i) normalized chemical structure representation, (ii) calculation of 905 one- and two-dimensional physicochemical descriptors, and of 14 fingerprints for small molecules, (iii) 8 types of amino acid descriptors, (iv) 13 whole protein sequence descriptors, and (iv) training, validation and visualization of predictive models. The second package, conformal, permits the calculation of confidence intervals for individual predictions in the case of regression, and P values for classification settings. The usefulness of PCM to concomitantly optimize compounds selectivity and potency is subsequently illustrated in the context of two application scenarios, which are: (a) modelling isoform-selective cyclooxygenase inhibition; and (b) large-scale cancer cell-line drug sensitivity prediction, where the predictive signal of several cell-line profiling data is benchmarked (among others): basal gene expression, gene copy-number variation, exome sequencing, and protein abundance data. Overall, the application of PCM in these two case scenarios let us conclude that PCM is a suitable technique to model the activity of ligands exhibiting uncorrelated bioactivity profiles across a panel of targets, which can range from protein binding sites (a), to cancer cell-lines (b).

Cette thèse cherche à discriminer au niveau génomique entre le développement d'embryons vers un mode de reproduction sexué et le développement vers un mode asexué chez le puceron du pois, Acyrthosiphon pisum. Cette discrimination passe par la création du réseau de régulation post-transcriptionnelle des microARN et des ARNm qui possèdent des cinétiques d'expression différentes entre ces deux embryogenèses ainsi que par l'analyse des modules d'interactions de ce réseau par l'utilisation de l'analyse de concepts formels. Pour ce faire, une stratégie en plusieurs étapes a été mise en place : la création d'un réseau d'interactions entre les microARN et les ARNm du puceron du pois ; l'extraction et la réduction du réseau aux microARN et ARNm qui possèdent des cinétiques différentes entre les deux embryogenèses à partir des données d'expression tirées du séquençage haut-débit ; l'analyse du réseau d'interactions réduit aux éléments d’intérêt par l'analyse de concepts formels. L'analyse du réseau a permis l'identification de différentes fonctions potentiellement importantes comme l'ovogenèse, la régulation transcriptionnelle ou encore le système neuroendocrinien. En plus de l'analyse du réseau, l'analyse de concepts formels a été utilisée pour définir une méthode de réparation de graphe biparti basée sur une topologie en "concepts" ainsi qu'une méthode de visualisation de graphes bipartis par ses concepts. / This thesis aims to discriminate between embryos development towards either sexual or asexual reproduction types in pea aphids, Acyrthosiphon pisum, at the genomic level. This discrimination involves the creation of a post-transcriptional regulation network between microRNAs and mRNAs whose kinetic expressions change depending on the embryogenesis. It also involves a study of this network's interaction modules using formal concept analysis. To do so, a three-step strategy was set up. First the creation of an interaction network between the pea aphid's microRNAs and mRNAs. The network is then reduced by keeping only microRNAs and mRNAs which possess differential kinetics between the two embryogeneses, these are obtained using high-throughput sequencing data. Finally the remaining network is analysed using formal concept analysis. Analysing the network allowed for the identification of several functions of potential interest such as oogenesis, transcriptional regulation or even neuroendocrine system. In addition to network analysis, formal concept analysis was used to create a new method to repair a bipartite graph based on its topology and a method to visualise a bipartite graph using its formal concepts.

Nous vivons dans un monde où une grande quantité de données est généré en continu. Par exemple, quand on fait une recherche sur Google, quand on achète quelque chose sur Amazon, quand on clique en ‘Aimer’ sur Facebook, quand on upload une image sur Instagram, et quand un capteur est activé, etc., de nouvelles données vont être généré. Les données sont différentes d’une simple information numérique, mais viennent dans de nombreux format. Cependant, les données prisent isolément n’ont aucun sens. Mais quand ces données sont reliées ensemble on peut en extraire de nouvelles informations. De plus, les données sont sensibles au temps. La façon la plus précise et efficace de représenter les données est de les exprimer en tant que flux de données. Si les données les plus récentes ne sont pas traitées rapidement, les résultats obtenus ne sont pas aussi utiles. Ainsi, un système parallèle et distribué pour traiter de grandes quantités de flux de données en temps réel est un problème de recherche important. Il offre aussi de bonne perspective d’application. Dans cette thèse nous étudions l’opération de jointure sur des flux de données, de manière parallèle et continue. Nous séparons ce problème en deux catégories. La première est la jointure en parallèle et continue guidée par les données. La second est la jointure en parallèle et continue guidée par les requêtes. / We live in a world where a vast amount of data is being continuously generated. Data is coming in a variety of ways. For example, every time we do a search on Google, every time we purchase something on Amazon, every time we click a ‘like’ on Facebook, every time we upload an image on Instagram, every time a sensor is activated, etc., it will generate new data. Data is different than simple numerical information, it now comes in a variety of forms. However, isolated data is valueless. But when this huge amount of data is connected, it is very valuable to look for new insights. At the same time, data is time sensitive. The most accurate and effective way of describing data is to express it as a data stream. If the latest data is not promptly processed, the opportunity of having the most useful results will be missed.So a parallel and distributed system for processing large amount of data streams in real time has an important research value and a good application prospect. This thesis focuses on the study of parallel and continuous data stream Joins. We divide this problem into two categories. The first one is Data Driven Parallel and Continuous Join, and the second one is Query Driven Parallel and Continuous Join.

La science moderne des graphes est apparue ces dernières années comme un domaine d'intérêt et a apporté des progrès significatifs à notre connaissance des réseaux. Jusqu'à récemment, les algorithmes d'exploration de données existants étaient destinés à des données structurées / relationnelles, alors que de nombreux ensembles de données nécessitent une représentation graphique, comme les réseaux sociaux, les réseaux générés par des données textuelles, les structures protéiques 3D ou encore les composés chimiques. Il est donc crucial de pouvoir extraire des informations pertinantes à partir de ce type de données et, pour ce faire, les méthodes d'extraction et d'analyse des graphiques ont été prouvées essentielles.L'objectif de cette thèse est d'étudier les problèmes dans le domaine de la fouille de graphes axés en particulier sur la conception de nouveaux algorithmes et d'outils liés à la diffusion d'informations et plus spécifiquement sur la façon de localiser des entités influentes dans des réseaux réels. Cette tâche est cruciale dans de nombreuses applications telles que la diffusion de l'information, les contrôles épidémiologiques et le marketing viral.Dans la première partie de la thèse, nous avons étudié les processus de diffusion dans les réseaux sociaux ciblant la recherche de caractéristiques topologiques classant les entités du réseau en fonction de leurs capacités influentes. Nous nous sommes spécifiquement concentrés sur la décomposition K-truss qui est une extension de la décomposition k-core. On a montré que les noeuds qui appartiennent au sous-graphe induit par le maximal K-truss présenteront de meilleurs proprietés de propagation par rapport aux critères de référence. De tels épandeurs ont la capacité non seulement d'influencer une plus grande partie du réseau au cours des premières étapes d'un processus d'étalement, mais aussi de contaminer une plus grande partie des noeuds.Dans la deuxième partie de la thèse, nous nous sommes concentrés sur l'identification d'un groupe de noeuds qui, en agissant ensemble, maximisent le nombre attendu de nœuds influencés à la fin du processus de propagation, formellement appelé Influence Maximization (IM). Le problème IM étant NP-hard, il existe des algorithmes efficaces garantissant l’approximation de ses solutions. Comme ces garanties proposent une approximation gloutonne qui est coûteuse en termes de temps de calcul, nous avons proposé l'algorithme MATI qui réussit à localiser le groupe d'utilisateurs qui maximise l'influence, tout en étant évolutif. L'algorithme profite des chemins possibles créés dans le voisinage de chaque nœud et précalcule l'influence potentielle de chaque nœud permettant ainsi de produire des résultats concurrentiels, comparés à ceux des algorithmes classiques.Finallement, nous étudions le point de vue de la confidentialité quant au partage de ces bons indicateurs d’influence dans un réseau social. Nous nous sommes concentrés sur la conception d'un algorithme efficace, correct, sécurisé et de protection de la vie privée, qui résout le problème du calcul de la métrique k-core qui mesure l'influence de chaque noeud du réseau. Nous avons spécifiquement adopté une approche de décentralisation dans laquelle le réseau social est considéré comme un système Peer-to-peer (P2P). L'algorithme est construit de telle sorte qu'il ne devrait pas être possible pour un nœud de reconstituer partiellement ou entièrement le graphe en utilisant les informations obtiennues lors de son exécution. Notre contribution est un algorithme incrémental qui résout efficacement le problème de maintenance de core en P2P tout en limitant le nombre de messages échangés et les calculs. Nous fournissons également une étude de sécurité et de confidentialité de la solution concernant la désanonymisation des réseaux, nous montrons ainsi la rélation avec les strategies d’attaque précédemment definies tout en discutant les contres-mesures adaptés. / Modern science of graphs has emerged the last few years as a field of interest and has been bringing significant advances to our knowledge about networks. Until recently the existing data mining algorithms were destined for structured/relational data while many datasets exist that require graph representation such as social networks, networks generated by textual data, 3D protein structures and chemical compounds. It has become therefore of crucial importance to be able to extract meaningful information from that kind of data and towards this end graph mining and analysis methods have been proven essential. The goal of this thesis is to study problems in the area of graph mining focusing especially on designing new algorithms and tools related to information spreading and specifically on how to locate influential entities in real-world networks. This task is crucial in many applications such as information diffusion, epidemic control and viral marketing. In the first part of the thesis, we have studied spreading processes in social networks focusing on finding topological characteristics that rank entities in the network based on their influential capabilities. We have specifically focused on the K-truss decomposition which is an extension of the core decomposition of the graph. Extensive experimental analysis showed that the nodes that belong to the maximal K-truss subgraph show a better spreading behavior when compared to baseline criteria. Such spreaders can influence a greater part of the network during the first steps of a spreading process but also the total fraction of the influenced nodes at the end of the epidemic is greater. We have also observed that node members of such dense subgraphs are those achieving the optimal spreading in the network.In the second part of the thesis, we focused on identifying a group of nodes that by acting all together maximize the expected number of influenced nodes at the end of the spreading process, formally called Influence Maximization (IM). The IM problem is actually NP-hard though there exist approximation guarantees for efficient algorithms that can solve the problem while obtaining a solution within the 63% of optimal classes of models. As those guarantees propose a greedy approximation which is computationally expensive especially for large graphs, we proposed the MATI algorithm which succeeds in locating the group of users that maximize the influence while also being scalable. The algorithm takes advantage the possible paths created in each node’s neighborhood to precalculate each node’s potential influence and produces competitive results in quality compared to those of baseline algorithms such as the Greedy, LDAG and SimPath. In the last part of the thesis, we study the privacy point of view of sharing such metrics that are good influential indicators in a social network. We have focused on designing an algorithm that addresses the problem of computing through an efficient, correct, secure, and privacy-preserving algorithm the k-core metric which measures the influence of each node of the network. We have specifically adopted a decentralization approach where the social network is considered as a Peer-to-peer (P2P) system. The algorithm is built based on the constraint that it should not be possible for a node to reconstruct partially or entirely the graph using the information they obtain during its execution. While a distributed algorithm that computes the nodes’ coreness is already proposed, dynamic networks are not taken into account. Our main contribution is an incremental algorithm that efficiently solves the core maintenance problem in P2P while limiting the number of messages exchanged and computations. We provide a security and privacy analysis of the solution regarding network de-anonimization and show how it relates to previously defined attacks models and discuss countermeasures.

Afin de palier au manque d'efficacité des SIG en tant qu'outil d'aide à la décision (granularités multiples, rapidité, convivialité, temporalité), différentes saveurs d'outils SOLAP (Spatial OLAP) ont vu le jour dans les centres de recherche et fournisseurs de logiciels (CRG/Kheops/Syntell, SFU/DBMiner, Proclarity, Cognos, Microsoft, Beyond 20/20, ESRI, MapInfo, etc.). Combinant des fonctions SIG avec l'informatique décisionnelle (entrepôts de données, OLAP, data mining), le SOLAP est décrit comme un "logiciel de navigation rapide et facile dans les bases de données spatiales qui offre plusieurs niveaux de granularité d'information, plusieurs époques, plusieurs thèmes et plusieurs modes de visualisation synchronisés ou non: cartes, tableaux et graphiques statistiques (Bédard 2004). Le SOLAP facilite l'exploration volontaire des données spatiales pour aider l'utilisateur à détecter les corrélations d'informations, les regroupements potentiels, les tendances dissimulées dans un amas de données à référence spatiale, etc. Le tout se fait par simple sélection/click de souris (pas de langage SQL) et des opérations simples comme : le forage, le remontage ou le forage latéral. Il permet à l'utilisateur de se focaliser sur les résultats des opérations au lieu de l'analyse du processus de navigation. Le SOLAP étant amené à prendre de l'essor au niveau des fonctions qu'il propose, il devient important de proposer des améliorations à son interface à l'usager de manière à conserver sa facilité d'utilisation. Le développement d'une légende interactive et forable fut la première solution en ce genre proposée par Bédard (Bédard 1997). Nous avons donc retenu cette piste pour la présente recherche, étudié la sémiologie graphique et son applicabilité à l'analyse multidimensionnelle, analysé ce qui existait dans des domaines connexes, exploré différentes alternatives permettant de résoudre le problème causé par l'enrichissement des fonctions de navigation, construit un prototype, recueilli des commentaires d'utilisateurs SOLAP et proposé une solution. Tout au long de cette recherche, nous avons été confrontés à une absence de littérature portant explicitement sur le sujet (les SOLAP étant trop nouveaux), à des corpus théoriques qu'il fallait adapter (sémiologie, interface homme-machine, visualisation scientifique, cartographie dynamique) et à des besoins en maquettes et prototypes pour illustrer les solutions envisagées. Finalement, cette recherche propose une solution parmi plusieurs; cependant, son principal intérêt est davantage l'ensemble des réflexions et considérations mises de l'avant tout au long du mémoire pour arriver au résultat proposé que la solution proposée en elle-même. Ce sont ces réflexions théoriques et pratiques qui permettront d'améliorer l'interface à l'usager de tout outil SOLAP grâce au nouveau concept de légende interactive et forable.

Depuis quelques décennies, on assiste à une présence de plus en plus accrue de l’information géo-spatiale au sein des organisations. Cela a eu pour conséquence un stockage massif d’informations de ce type. Ce phénomène, combiné au potentiel d’informations que renferment ces données, on fait naître le besoin d’en apprendre davantage sur elles, de les utiliser à des fins d’extraction de connaissances qui puissent servir de support au processus de décision de l’entreprise. Pour cela, plusieurs approches ont été envisagées dont premièrement la mise à contribution des outils de fouille de données « traditionnelle ». Mais face à la particularité de l’information géo-spatiale, cette approche s’est soldée par un échec. De cela, est apparue la nécessité d’ériger le processus d’extraction de connaissances à partir de données géographiques en un domaine à part entière : le Geographic Knowlegde Discovery (GKD). La réponse à cette problématique, par le GKD, s’est traduite par la mise en œuvre d’approches qu’on peut catégoriser en deux grandes catégories: les approches dites de prétraitement et celles de traitement dynamique de l’information spatiale. Pour faire face aux limites de ces méthodes et outils nous proposons une nouvelle approche intégrée qui exploite l’existant en matière de fouille de données « traditionnelle ». Cette approche, à cheval entre les deux précédentes vise comme objectif principal, le support du type géo-spatial à toutes les étapes du processus de fouille de données. Pour cela, cette approche s’attachera à exploiter les relations usuelles que les entités géo-spatiales entretiennent entre elles. Un cadre viendra par la suite décrire comment cette approche supporte la composante spatiale en mettant à contribution des bibliothèques de traitement de la donnée géo-spatiale et les outils de fouille « traditionnelle » / In recent decades, geospatial data has been more and more present within our organization. This has resulted in massive storage of such information and this, combined with the learning potential of such information, gives birth to the need to learn from these data, to extract knowledge that can be useful in supporting decision-making process. For this purpose, several approaches have been proposed. Among this, the first has been to deal with existing data mining tools in order to extract any knowledge of such data. But due to a specificity of geospatial information, this approach failed. From this arose the need to erect the process of extracting knowledge from geospatial data in its own right; this lead to Geographic Knowledge Discovery. The answer to this problem, by GKD, is reflected in the implementation of approaches that can be categorized into two: the so-called pre-processing approaches and the dynamic treatment of spatial relationships. Given the limitations of these approaches we propose a new approach that exploits the existing data mining tools. This approach can be seen as a compromise of the two previous. It main objective is to support geospatial data type during all steps of data mining process. To do this, the proposed approach will exploit the usual relationships that geo-spatial entities share each other. A framework will then describe how this approach supports the spatial component involving geo-spatial libraries and "traditional" data mining tools

Les systèmes de santé actuels sont de plus en plus informatisés et dotés de systèmes de collecte et de stockage des données. Une énorme quantité des données est ainsi stockée dans les bases de données médicales. Les bases de données, conçues à des fins administratives ou de facturation, sont alimentées de nouvelles données à chaque fois que le patient fait appel au système de soins de santé. Cette spécificité rend ces bases de données une source riche en information et extrêmement intéressante et utile. Elles rassemblent ainsi toutes les données de prestation de soins et pourraient permettre de construire et de dévoiler les processus de soins des patients. Toutefois, malgré cet intérêt évident que représente ces banques de données administratives, elles sont jusqu’à date sous-exploitées par les chercheurs. Nous proposons donc dans cette thèse une approche de découverte de connaissances qui à partir des données administratives brutes permet de détecter des patrons des trajectoires de soins des patients. Nous avons tout d’abord proposé un algorithme capable de regrouper des objets complexes qui représentent les services médicaux. Ces objets sont caractérisés par un mélange de variables numériques, catégorielles et catégorielles multivaluées. Nous proposons pour cela d’extraire des espaces de projection pour les variables multivaluées et de modifier le calcul de la distance entre les objets afin de prendre ces projections en compte. La deuxième nouveauté consiste à la proposition d’un modèle de mélange en deux étapes, capable de regrouper ces objets. Ce modèle fait appel à la distribution gaussienne pour les variables numériques, multinomiales pour les variables catégorielles et aux modèles cachés de Markov (HMM) pour les variables multivaluées. Nous obtenons ainsi deux algorithmes capables de regrouper des objets complexes caractérisés par un mélange de variables. Par la suite, une approche de découverte de patrons des trajectoires de soins a été mise en place. Cette approche comporte plusieurs étapes. La première est l’étape de prétraitement qui permet de construire et de générer les ensembles des services médicaux. Ainsi, on obtient trois ensembles des services médicaux : un pour les séjours hospitaliers, un pour les consultations et un pour les visites. La deuxième étape est l’étape de modélisation et regroupement des processus de soins comme une succession des étiquettes des services médicaux. Ces processus sont complexes et ils nécessitent une méthode sophistiquée de regroupement. Nous proposons ainsi un algorithme de regroupement basé sur les HMM. Finalement, une approche de visualisation et d’analyse des patrons des trajectoires est proposée pour exploiter les modèles découverts. L’ensemble de ces étapes forment le processus de découvertes des patrons des trajectoires à partir des bases de données administratives en santé. Nous avons appliqué cette approche aux bases de données sur la prestation des soins pour les personnes âgées de 65 ans et plus souffrant d’insuffisance cardiaque et habitant à la province de Québec. Ces données sont extraites de trois bases de données : la banque de données MED-ÉCHO du MSSS, la banque de la RAMQ et la base contenant les données concernant les certificats de décès. Les résultats issus de ce projet ont montré l’efficacité de notre approche et de nos algorithmes en détectant des patrons spéciaux qui peuvent aider les administrateurs de soins de santé à mieux gérer les soins de santé. / Current health systems are increasingly equipped with data collection and storage systems. Therefore, a huge amount of data is stored in medical databases. Databases, designed for administrative or billing purposes, are fed with new data whenever the patient uses the healthcare system. This specificity makes these databases a rich source of information and extremely interesting. These databases can unveil the constraints of reality, capturing elements from a great variety of real medical care situations. So, they could allow the conception and modeling the medical treatment process. However, despite the obvious interest of these administrative databases, they are still underexploited by researchers. In this thesis, we propose a new approach of the mining for administrative data to detect patterns from patient care trajectories. Firstly, we have proposed an algorithm able to cluster complex objects that represent medical services. These objects are characterized by a mixture of numerical, categorical and multivalued categorical variables. We thus propose to extract one projection space for each multivalued variable and to modify the computation of the distance between the objects to consider these projections. Secondly, a two-step mixture model is proposed to cluster these objects. This model uses the Gaussian distribution for the numerical variables, multinomial for the categorical variables and the hidden Markov models (HMM) for the multivalued variables. Finally, we obtain two algorithms able to cluster complex objects characterized by a mixture of variables. Once this stage is reached, an approach for the discovery of patterns of care trajectories is set up. This approach involves the followed steps: 1. preprocessing that allows the building and generation of medical services sets. Thus, three sets of medical services are obtained: one for hospital stays, one for consultations and one for visits. 2. modeling of treatment processes as a succession of labels of medical services. These complex processes require a sophisticated method of clustering. Thus, we propose a clustering algorithm based on the HMM. 3. creating an approach of visualization and analysis of the trajectory patterns to mine the discovered models. All these steps produce the knowledge discovery process from medical administrative databases. We apply this approach to databases for elderly patients over 65 years old who live in the province of Quebec and are suffering from heart failure. The data are extracted from the three databases: the MSSS MED-ÉCHO database, the RAMQ bank and the database containing death certificate data. The obtained results clearly demonstrated the effectiveness of our approach by detecting special patterns that can help healthcare administrators to better manage health treatments.