L'objet de cette thèse est la réalisation d'algorithmes et d'outils d'aide à l'étude des propriétés de structures combinatoires particulières, les structures décomposables. Nous nous intéressons pour cela à la génération aléatoire et systématique de structures décomposables, puis à leur représentation graphique automatique. Ce travail se situe à la frontière entre calcul mathématique et visualisation. Les structures décomposables sont les structures combinatoires qu'il est possible de former récursivement en utilisant des constructeurs aux propriétés particulières. Le point de vue est similaire à celui adopté dans la théorie des espèces de structures, où l'on privilégie la description d'ensembles de structures à partir de transformations d'ensembles existants. Il est alors possible, grâce à des spécifications, de décrire une infinité d'ensembles de structures combinatoires parmi lesquels les permutations, les graphes fonctionnels, les arbres enracinés ou encore les hiérarchies. L'intérêt de cette démarche tient au fait que l'on sait résoudre des problèmes de dénombrement et de comportement asymptotique sur ces ensembles et générer aléatoirement de façon uniforme des structures de ces ensembles. Les applications concernent le calcul de complexité en moyenne d'algorithmes, et la génération de jeux de tests pour la validation expérimentale ou l'étalonnage d'algorithmes. Nous présentons dans cette thèse deux types de résultats. Les premiers concernent la génération de structures décomposables, les seconds leur représentation graphique. Nous présentons une implantation d'un algorithme classique de génération aléatoire de structures décomposables, et nous proposons des techniques permettant de générer tous les éléments d'un ensemble à partir de sa spécification. Nous proposons également un algorithme de tracé de graphes particuliers, pour lesquels il existe à la fois des relations d'adjacence et d'inclusion entre les nœœœœœoeuds. Ces graphes, que nous appelons les graphes composés, sont en effet bien adaptés à la représentation de la nature générique des structures décomposables. Ce travail est concrétisé par la réalisation de deux logiciels de tracé de structures combinatoires. Leur utilisation n'est cependant pas limitée à ce seule domaine et les apsects liés à leur application à la visualisation de graphes en général sont abordés.

Un graphe est un objet mathématique modélisant des relations sur un ensemble d'éléments. Il est utilisé dans de nombreux domaines à des fins de modélisation. La taille et la complexité des graphes manipulés de nos jours entraînentdes besoins de visualisation afin de mieux les analyser. Dans cette thèse, nous présentons différents travaux en visualisation interactive de graphes qui s'attachent à exploiter les architectures de calcul parallèle (CPU et GPU) disponibles sur les stations de travail contemporaines. Un premier ensemble de travaux s'intéresse à des problématiques de dessin de graphes. Dessiner un graphe consiste à le plonger visuellement dans un plan ou un espace. La première contribution dans cette thématique est un algorithmede regroupement d'arêtes en faisceaux appelé Winding Roads.Cet algorithme intuitif, facilement implémentable et parallélisable permet de réduireconsidérablement les problèmes d'occlusion dans un dessin de graphedus aux nombreux croisements d'arêtes.La seconde contribution est une méthode permettant dedessiner un réseau métabolique complet. Ce type deréseau modélise l'ensemble des réactions biochimiquesse produisant dans les cellules d'un organise vivant.L'avantage de la méthode est de prendre en compte la décompositiondu réseau en sous-ensembles fonctionnels ainsi que de respecterles conventions de dessin biologique.Un second ensemble de travaux porte sur des techniques d'infographiepour la visualisation interactive de graphes. La première contribution dans cette thématique est une technique de rendude courbes paramétriques exploitant pleinement le processeur graphique. La seconde contribution est une méthodede rendu nommée Edge splatting permettant de visualiserla densité des faisceaux d'arêtes dans un dessin de grapheavec regroupement d'arêtes. La dernière contribution portesur des techniques permettant de mettre en évidence des sous-graphesd'intérêt dans le contexte global d'une visualisation de graphes. / A graph is a mathematical object used to model relations over a set of elements.It is used in numerous fields for modeling purposes. The size and complexityof graphs manipulated today call a need for visualization to better analyze them.In that thesis, we introducedifferent works in interactive graph visualisation which aim at exploiting parallel computing architectures (CPU and GPU) available on contemporary workstations.A first set of works focuses on graph drawing problems.Drawing a graph consists of embedding him in a plane or a space.The first contribution in that theme is an edge bundling algorithmnamed Winding Roads. That intuitive, easyly implementable and parallelizable algorithmallows to considerably reduce clutter due to numerous edge crossings in a graph drawing.The second contribution is a method to draw a complete metabolicnetwork. That kind of network models the whole set of biochemical reactionsoccurring within cells of a living organism. The advantage of the methodis to take into account the decomposition of the network into functionnal subsetsbut also to respect biological drawing conventions.A second set of works focuses on computer graphics techniquesfor interactive graph visualisation. The first contributionin that theme is a technique for rendering parametric curvesthat fully exploits the graphical processor unit. The second contributionis a rendering technique named Edge splatting that allowsto visualize the bundles densities in an edge bundled layout. Thelast contribution introduces some techniques for emphasizingsub-graphs of interest in the global context of a graph visualization.

Avec la croissance importante du besoin d'analyser une grande masse de données structurées tels que les composés chimiques, les structures de protéines ou même les réseaux sociaux, la fouille de sous-graphes fréquents est devenue un défi réel en matière de fouille de données. Ceci est étroitement lié à leur nombre exponentiel ainsi qu'à la NP-complétude du problème d'isomorphisme d'un sous-graphe général. Face à cette complexité, et pour gérer cette taille importante de l'espace de recherche, les méthodes classiques de fouille de graphes ont exploré des heuristiques de recherche basées sur le support, le langage de description des exemples (limitation aux chemins, aux arbres, etc.) ou des hypothèses (recherche de sous-arborescence communes, de chemins communs, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous basons sur une méthode d'appariement de graphes issue du domaine de la programmation par contraintes, nommée AC-projection, qui a le mérite d'avoir une complexité polynomiale. Nous introduisons des approches de fouille de graphes permettant d'améliorer les approches existantes pour ce problème. En particulier, nous proposons deux algorithmes, FGMAC et AC-miner, permettant de rechercher les sous-graphes fréquents à partir d'une base de graphes. Ces deux algorithmes profitent, différemment, des propriétés fortes intéressantes de l'AC-projection. En effet, l'algorithme FGMAC adopte un parcours en largeur de l'espace de recherche et exploite l'approche par niveau introduite dans Apriori, tandis que l'algorithme AC-miner parcourt l'espace en profondeur par augmentation de motifs, assurant ainsi une meilleure mise à l'échelle pour les grands graphes. Ces deux approches permettent l'extraction d'un type particulier de graphes, il s'agit de celui des sous-graphes AC-réduits fréquents. Dans un premier temps, nous prouvons, théoriquement, que l'espace de recherche de ces sous-graphes est moins important que celui des sous-graphes fréquents à un isomorphisme près. Ensuite, nous menons une série d'expérimentations permettant de prouver que les algorithmes FGMAC et AC-miner sont plus efficients que ceux de l'état de l'art. Au même temps, nous prouvons que les sous-graphes AC-réduits fréquents, en dépit de leur nombre sensiblement réduit, ont le même pouvoir discriminant que les sous-graphes fréquents à un isomorphisme près. Cette étude est menée en se basant sur une évaluation expérimentale de la qualité des sous-graphes AC-réduits fréquents dans un processus de classification supervisée de graphes. / With the important growth of requirements to analyze large amount of structured data such as chemical compounds, proteins structures, social networks, to cite but a few, graph mining has become an attractive track and a real challenge in the data mining field. Because of the NP-Completeness of subgraph isomorphism test as well as the huge search space, frequent subgraph miners are exponential in runtime and/or memory use. In order to alleviate the complexity issue, existing subgraph miners have explored techniques based on the minimal support threshold, the description language of the examples (only supporting paths, trees, etc.) or hypothesis (search for shared trees or common paths, etc.). In this thesis, we are using a new projection operator, named AC-projection, which exhibits nice complexity properties as opposed to the graph isomorphism operator. This operator comes from the constraints programming field and has the advantage of a polynomial complexity. We propose two frequent subgraph mining algorithms based on the latter operator. The first one, named FGMAC, follows a breadth-first order to find frequent subgraphs and takes advantage of the well-known Apriori levelwise strategy. The second is a pattern-growth approach that follows a depth-first search space exploration strategy and uses powerful pruning techniques in order to considerably reduce this search space. These two approaches extract a set of particular subgraphs named AC-reduced frequent subgraphs. As a first step, we have studied the search space for discovering such frequent subgraphs and proved that this one is smaller than the search space of frequent isomorphic subgraphs. Then, we carried out experiments in order to prove that FGMAC and AC-miner are more efficient than the state-of-the-art algorithms. In the same time, we have studied the relevance of frequent AC-reduced subgraphs, which are much fewer than isomorphic ones, on classification and we conclude that we can achieve an important performance gain without or with non-significant loss of discovered pattern's quality.

Cette thèse s'articule autour de la notion de plongement de graphe. Un plongement de graphe consiste à envoyer les sommets d'un graphe dans une autre structure par une application qui conserve certaines propriétés à déterminer. Nous pouvons distinguer deux grandes familles de plongements. D'une part les plongements purement combinatoires qui envoient les éléments d'un graphe G dans un autre graphe H. La propriété la plus naturelle à conserver est la notion d'adjacence entre les sommets. Nous nous intéressons à la conservation d'une propriété supplémentaire : la distance entre les sommets. Nous caractérisons plusieurs familles de graphes se plongeant de cette façon dans les hypercubes ou les graphes de Hamming. Les plongements topologiques visent à représenter un graphe G sur une surface quelconque. Les sommets sont envoyés vers des points d'une surface et les arêtes vers des courbes continues entre ces points. Comment représenter un graphe afin de minimiser le nombre de croisements d'arêtes ? Nous nous posons ces questions à travers l'étude de la planarité et des nombres de croisements de certains graphes.

La première partie de la thèse porte sur les graphes de Steinhaus réguliers. On commence par obtenir une nouvelle preuve du théorème de Dymacek, selon lequel toute matrice de Steinhaus associée à un graphe pair est bisymétrique, en exhibant une relation entre les éléments de l'antidiagonale d'une matrice de Steinhaus et les degrés des sommets du graphe associé. Ce théorème est ensuite utilisé pour montrer que toute matrice de Steinhaus associée à un graphe régulier de degré impair admet une grande sous-matrice multisymétrique. On étudie alors les matrices de Steinhaus multisymétriques, en particulier celles dont le graphe associé admet une certaine régularité. Cette étude permet enfin de vérifier jusqu'à 1500 sommets une conjecture de Dymacek, qui annonce que le graphe complet à deux sommets K2 est le seul graphe de Steinhaus régulier de degré impair, améliorant ainsi d'un facteur 12 la borne précédemment connue (117 sommets).<br />La seconde partie porte sur les triangles de Steinhaus dans Z/nZ. En 1978 Molluzzo pose le problème de savoir si, pour tout n≥1 et pour toute longueur admissible m, il existe une suite balancée de longueur m dans Z/nZ, c'est-à-dire une suite dont le triangle de Steinhaus associé contienne chaque élément de Z/nZ avec la même multiplicité. On donne ici une réponse complète et positive au Problème de Molluzzo dans tout groupe cyclique d'ordre une puissance de 3. Plus généralement, on construit une infinité de suites balancées dans tout groupe cyclique d'ordre impair. Ces résultats, qui sont les premiers obtenus sur ce problème dans Z/nZ avec n>3, proviennent de l'étude des triangles de Steinhaus des suites arithmétiques dans les groupes cycliques.

Cabri-graphes est un environnement logiciel, destine aux chercheurs, étudiants et enseignants en théorie des graphes. La pratique de cette discipline amené a recourir a des représentations graphiques, afin de visualiser les structures mathématiques mises en œuvre; ceci dans le but de les manipuler, de leur appliquer concrètement certaines transformations, afin de vérifier une propriété, conforter ou infirmer une idée, une conjecture. Cette pratique, menée sur un cahier de brouillon traditionnel, souffre de limitations et les résultats ne sont que faiblement garantis. C'est pourquoi nous avons étudié et réalisé un logiciel, alliant la simplicité d'usage d'un environnement interactif à la puissance de l'ordinateur. Cette thèse présente l'ensemble des concepts mathématiques et de génie logiciel ayant servi a la réalisation de ce projet. Nous donnons en particulier l'implémentation d'un générateur de graphes aléatoires, ainsi que quelques applications motivées et réalisées grâce à cet environnement logiciel

Nous considérons le problème de concevoir des représentations compactes ou succinctes de structures de données géométriques. Dans ce cadre, en plus des questions de simple compression, l'attention est portée sur l'étude de structures de données nécessitant une petite quantité de ressources mémoire et permettant de répondre à des requêtes locales en temps O(1). L'une des contributions de cette thèse consiste à proposer un cadre algorithmique général pour la conception de représentations compactes de structures telles que les graphes planaires et les maillages surfaciques. Comme application nous présentons différentes structures spécialement conçues pour représenter de manière compacte la connectivité (ou information combinatoire) de certaines classes de graphes localement planaires. Pour le cas des triangulations planaires à m faces, nous proposons une représentation compacte de l'information combinatoire nécessitant asymptotiquement 2:175 bits par triangle pour le coût en espace et qui permet la navigation entre triangles adjacents, ainsi que d'autres requêtes locales d'incidence entre sommets, en temps constant : cette structure est ainsi optimale pour la classe des triangulations ayant un bord de taille arbitraire. Une telle représentation reste valide et optimale dans le cas de triangulations d'une surface de genre g borné : O(g lgm) bits supplémentaires sont alors nécessaires. Cette représentation est bien adaptée pour faire une mise à jour locale efficace de la triangulation. Plus précisément, il est possible d'effectuer des mises à jour en temps O(1) amorti après insertion de sommets, et en temps O(log2m) amorti après suppression de sommets et flip d'arêtes. Et en ce qui concerne les triangulations et les graphes planaires 3-connexes, correspondant aux maillages triangulaires et polygonaux homéomorphes à une sphère, nous proposons les premières représentations succinctes optimales : elles atteignent l'entropie respective des deux classes, 2 bits par arête pour les graphes 3-connexes, et 1:62 bits par triangle (ou 3:24 bits par sommet) pour les triangulations. Ces structures permettent aussi l'accès en temps O(1) aux informations associées aux sommets, notamment leurs coordonnées. Cependant nous ne traitons pas ici la compression de cette information géométrique.

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Le problème de placement sur deux dimensions consiste à décider s'il existe un rangement d'objets rectangulaires dans une boîte donnée. C'est un problème combinatoire difficile (à la complexité du respect des capacités s'ajoute celle du positionnement des objets). Nous considérons les variantes sans rotation des objets et avec ou sans optimisation de la valeur des objets placés. Nous menons une étude exploratoire des méthodologies qui peuvent être développées à l'interface de la programmation mathématique, de l'optimisation combinatoire et de la théorie des graphes. Nous comparons les formulations de la littérature et en proposons de nouvelles. Nous développons et testons deux approches de résolution innovantes. L'une est basée sur la décomposition de Dantzig-Wolfe (avec un branchement sur les contraintes disjonctives de non recouvrement des objets). L'autre constitue en une approche combinatoire basée sur diverses caractérisations des graphes d'intervalles (modélisant le chevauchement des objets selon chaque axe).