Texte remanié de: Th. doct.--Droit civil--Paris 1, 1997. / Bibliogr. p. 403-416. Glossaire. Index.

Th. doct.--Informatique et réseaux--Paris--ENST, 1994. / Bibliogr. p. 158-165.

Texte remanié de: Thèse de doctorat--Histoire--Paris 4, 2002. Titre de soutenance : La compagnie de navigation française des messageries maritimes de 1851 à 1914 : entreprise de transport de service public. / En appendice, choix de documents. Bibliogr. p. 689-778. Index. PUPS = Presses de l'Université Paris-Sorbonne.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Grenoble, INPG : 1993. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 133-140.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Changement social : Lille 1 : 2005. / N° d'ordre (Lille 1) : 3700 SO. Texte en français, quelques parties en roumain (entretiens). Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 229-234.

Même si le capital immatériel représente une part de plus en plus importante de la valeur de nos organisations, il n’est pas toujours possible de stocker, tracer ou capturer les connaissances et les expertises, par exemple dans des projets de taille moyenne. Le courrier électronique est encore largement utilisé dans les projets d’entreprise en particulier entre les équipes géographiquement dispersées. Dans cette étude, nous présentons une nouvelle approche pour détecter les zones à l'intérieur de courriels professionnels où des éléments de connaissances sont susceptibles de se trouver. Nous définissons un contexte étendu en tenant compte non seulement du contenu du courrier électronique et de ses métadonnées, mais également des compétences et des rôles des utilisateurs. Également l’analyse pragmatique linguistique est mêlée aux techniques usuelles du traitement de langage naturel. Après avoir décrit notre méthode KTR et notre modèle, nous l'appliquons à un corpus réel d’entreprise et évaluons les résultats en fonction des algorithmes d’apprentissage, de filtrage et de recherche / Even if intangible capital represents an increasingly important part of the value of our enterprises, it’s not always possible to store, trace or capture knowledge and expertise, for instance in middle sized projects. Email it still widely used in professional projects especially among geographically distributed teams. In this study we present a novel approach to detect zones inside business emails where elements of knowledge are likely to be found. We define an enhanced context taking into account not only the email content and metadata but also the competencies of the users and their roles. Also linguistic pragmatic analysis is added to usual natural language processing techniques. After describing our model and method KTR, we apply it to a real life corpus and evaluate the results based on machine learning, filtering and information retrieval algorithms