L'Intelligence Artificielle est présente dans tous les aspects de notre vie à l'ère du Big Data. Elle a entraîné des changements révolutionnaires dans divers secteurs, dont le commerce électronique et la finance. Dans cette thèse, nous présentons quatre applications de l'IA qui améliorent les biens et services existants, permettent l'automatisation et augmentent considérablement l'efficacité de nombreuses tâches dans les deux domaines. Tout d'abord, nous améliorons le service de recherche de produits offert par la plupart des sites de commerce électronique en utilisant un nouveau système de pondération des termes pour mieux évaluer l'importance des termes dans une requête de recherche. Ensuite, nous construisons un modèle prédictif sur les ventes quotidiennes en utilisant une approche de prévision des séries temporelles et tirons parti des résultats prévus pour classer les résultats de recherche de produits afin de maximiser les revenus d'une entreprise. Ensuite, nous proposons la difficulté de la classification des produits en ligne et analysons les solutions gagnantes, consistant en des algorithmes de classification à la pointe de la technologie, sur notre ensemble de données réelles. Enfin, nous combinons les compétences acquises précédemment à partir de la prédiction et de la classification des ventes basées sur les séries temporelles pour prédire l'une des séries temporelles les plus difficiles mais aussi les plus attrayantes : le stock. Nous effectuons une étude approfondie sur chaque titre de l'indice S&P 500 en utilisant quatre algorithmes de classification à la pointe de la technologie et nous publions des résultats très prometteurs / Artificial Intelligence has penetrated into every aspect of our lives in this era of Big Data. It has brought revolutionary changes upon various sectors including e-commerce and finance. In this thesis, we present four applications of AI which improve existing goods and services, enables automation and greatly increase the efficiency of many tasks in both domains. Firstly, we improve the product search service offered by most e-commerce sites by using a novel term weighting scheme to better assess term importance within a search query. Then we build a predictive model on daily sales using a time series forecasting approach and leverage the predicted results to rank product search results in order to maximize the revenue of a company. Next, we present the product categorization challenge we hold online and analyze the winning solutions, consisting of the state-of-the-art classification algorithms, on our real dataset. Finally, we combine skills acquired previously from time series based sales prediction and classification to predict one of the most difficult but also the most attractive time series: stock. We perform an extensive study on every single stocks of S&P 500 index using four state-of-the-art classification algorithms and report very promising results

Cette thèse, dans le cadre des Sciences de l'Information et de la Communication, aborde la question de la protection des données personnelles sur l’internet à travers l’étude des discours de quatre acteurs concernés par ce sujet : les entreprises de l’internet, les instances régulatrices, la population française et la presse nationale. L’objectif est de comprendre comment, à travers les discours de chacun de ces acteurs, se dessinent la question du brouillage des sphères privée et publique sur l’internet. C’est une question qui prend de l’ampleur avec le développement de l’internet, notamment avec la multiplication des réseaux socionumériques, qui offrent aux internautes différentes possibilités pour afficher leur extimité. La multiplication des dispositifs de mise en relation interpersonnelle s'accompagne alors d'une nouvelle dialectique contemporaine entre le privé et le public, pas toujours maîtrisée par les personnes concernées.Cette interaction entre le public et le privé induit un déplacement de la frontière qui sépare les deux sphères et peut entraîner certaines dérives de la part des entreprises spécialisées, telles Google ou Facebook, par rapport à l'agrégation des données personnelles des internautes. En effet, les bases de données sont au cœur du système économique de ces entreprises et ont acquis une valeur marchande liée à des enjeux essentiels par rapport à leur fonctionnement. Or, l’utilisation commerciale des ces données n’est pas nécessairement connue par l’utilisateur et peut être réalisée sans son accord, du moins de manière explicite. Ce double questionnement lié au brouillage des sphères privée et publique, c'est-à-dire, premièrement, l’aspect individuel où l’internaute est incité à dévoiler de plus en plus d’éléments personnels, et, deuxièmement, l’aspect lié à la marchandisation des données par les entreprises de l’internet, engendre alors la question de la confidentialité des données et des libertés individuelles. Les instances régulatrices, que ce soit à l’échelle de la France ou de l’Union Européenne, tentent d’apporter des réponses afin de protéger l’internaute en mettant en place des actions concernant le droit à l’oubli ou en poursuivant juridiquement Google, par exemple, lorsque l’entreprise ne se conforme pas aux lois en vigueur sur le territoire concerné.Les différents angles d’approche ainsi que la diversité des acteurs étudiés ont nécessité la constitution d’un corpus multidimentionnel afin d’avoir une approche comparative des différents représentations. Ce corpus comprend à la fois des textes inscrits comme les discours politiques, les discours des instances régulatrices, les discours des entreprises de l’internet, plus spécifiquement Google et Facebook ou les discours de presse qui occupent une position méta-discursive puisqu’ils se font l’écho des discours des acteurs précédemment énoncés. Il comprend aussi des discours oraux constitués d’entretiens spécialement réalisés dans le cadre de cette recherche auprès d’individus pris au hasard de la population française. Une analyse quantitative des discours entre 2010 et 2013, période contemporaine à la thèse, a permis d’effectuer un premier tri et de ne sélectionner que les discours les plus pertinents par rapport à nos hypothèses. L’analyse qualitative qui a suivi a été basée sur le cadre théorique précédemment élaboré afin de croiser les représentations des acteurs à propos des données personnelles et mettre en évidence les différentes visions inhérentes à cette question. / This thesis, in Communication and Information Sciences, raises the question of the internet personal data protection through the discourses analysis of four actors concerned with this subject: internet companies, authorities regulating, French population and national press. The objective is to understand how, through the discourses of each one of these actors, the question of the jamming of the spheres private and public about the Internet takes shape. It is a question which increases with the development of the Internet, in particular with the multiplication of the social digital network, which gives to the Internet users various opportunities to display their privacy. The multiplication of the interpersonal relationship devices connection is then accompanied by a contemporary dialectical between private and public spheres, not always controlled by concerned people.This interaction between private and public leads to a transfert of the border wich separates the two spheres and can involves some drifts on behalf of specialized companies, such Google and Facebook, toward the aggregation of personal data contents. Indeed, databases are central in the economic system of these companies and gained a commercial value. However, the commercial use as of these data is not necessarily known by the user and can be realized without its agreement, at least in an explicit way. This double questioning related to the jamming of the private and public spheres, i.e., firstly, the individual aspect where the Internet user is incited to reveal personal elements more and more, and, secondly, the related aspect with the selling of the data by the Internet companies, then generates the question of the individual freedom and data confidentiality. The regulating authorities, in France or in European Union, try to provide answers in order to protect the Internet users by setting up actions relating to the right to be forgotten or by prosecuting Google, for example, when the company does not conform to the laws in force on the territory concerned. The various angles of incidence as well as the diversity of the studied actors required the constitution of a multidimentional corpus in order to have a comparative approach of the different representations. This corpus includes texts registered like political discourses, regulating authorities speeches, companies of the Internet speeches, specifically Google and Facebook, or press speeches which occupy a meta-discursive position since they repeat speeches of the actors previously stated. It includes also oral speeches made up of talks especially recorded for this research with some persons taken randomly in the French population. A quantitative analysis of the discourses between 2010 and 2013, contemporary period with the thesis, permit to carry out a first sorting and to select only the most relevant speeches compared to our hypothesis. The qualitative analysis which followed was based on the theoretical framework previously elaborate in order to cross the representations of the actors in connection with the personal data and to highlight the various visions about this question.

Avec l'explosion des données numériques disponibles (notamment via Internet), la question de l'accès aux documents reçoit depuis quelques années une attention accrue. En effet, l'indexation des documents, traditionnellement fondée sur la description textuelle, atteint rapidement ses limites en particulier lorsque le contenu concerné est musical. <br /><br />Cette thèse focalise sur la recherche de documents musicaux par chantonnement. Nous présentons un système qui permet de retrouver une musique à partir d'un extrait chanté par l'utilisateur. Sa réalisation a nécessité deux études préalables qui ont comblé quelques lacunes d'un domaine de recherche encore jeune. Nous nous sommes intéressés, d'une part, à la "justesse" des mélodies chantonnées (par l'étude de 500 requêtes), et d'autre part, à certains aspects de la similarité mélodique (par la réalisation de tests subjectifs).<br /><br />Grâce à ces études, nous proposons un système de recherche original et performant. Refusant une description tempérée de la requête (i.e. comportant une quantification des notes au demi-ton), le système proposé retrouve plus de 90% des documents musicaux attendus, pour une taille de requête moyenne (13 notes). La base de données consultée est constituée de 20.000 fichiers MIDI (40 millions de notes indexées). Le temps d'attente est acceptable puisqu'il ne faut que quelques secondes au système pour fournir sa réponse (i.e. la liste des documents les plus similaires à la requête, ceux-ci étant classés par ordre de similarité).<br /><br />Cette thèse apporte également une aide dans le processus d'évaluation de la qualité de tels systèmes. En effet, nous proposons une modélisation de l'imprécision des mélodies chantonnées. Celle-ci permet la génération de requêtes artificielles qui peuvent être substituées aux requêtes réelles lors du test de systèmes. Cette alternative permet d'alléger le processus de test tout en conservant une stimulation réaliste.