De nos jours, l'économie d'énergie est devenue un enjeu crucial. Les bâtiments des différents pays ont été identifiés comme étant une source importante de perte énergétique. De ce constat a émergé le projet RIDER (Reasearch for IT Driven EneRgy efficiency). Ce projet a pour objectif de développer un système d'information innovant permettant d'optimiser la consommation énergétique d'un bâtiment ou d'un groupe de bâtiments. Ce système est basé sur des composants logiciels, notamment une solution générale de modélisation du bâtiment, une solution de fouille de données, une solution de visualisation. Chacun de ces composants est destiné à améliorer le modèle de données de RIDER. Dans ce manuscrit, nous nous intéressons à la partie visualisation et nous proposons donc une solution d'amélioration du modèle par cette méthode. Dans ces travaux, nous allons présenter les solutions que nous avons mises en place pour modéliser le bâtiment ; pour ce faire nous avons utilisé une solution à base de particules dont la valeur est interpolée par rapport aux différents capteurs du bâtiment. Nous présentons également les différentes solutions mises en place pour visualiser les données et les méthodes d'interactions pour améliorer le modèle du bâtiment. Enfin, notre dernière partie présente les résultats de notre solution au travers de deux jeux de données. / Energy efficiencies are became a major issue. Building from any country have been identified as gap of energy, building are not enough insulated and energy loss by this struc- ture represent a major part of energy expenditure. RIDER has emerged from this viewpoint, RIDER for Research for IT Driven EneRgy efficiency. This project has goal to develop a new kind of IT system to optimize energy consumption of buildings. This system is based on a component paradigm, which is composed by a pivot model, a data warehouse with a data mining approach and a visualization tool. These two last components are developed to improve content of pivot model.In this manuscript, our focus was on the visualization part of the project. This manuscript is composed in two parts: state of the arts and contributions. Basic notions, a visualization chapter and a visual analytics chapter compose the state of the art. In the contribution part, we present data model used in this project, visualization proposed and we conclude with two experimentations on real data.

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux problématiques liées à l'indexation et à la recherche d'objets 3D par le contenu. Dans un cadre plus particulier, nous nous sommes penchés sur des méthodes d'indexation multi-vues, caractérisant la forme à l'aide de projections 2D de l'objet en trois-dimensions. Dans un premier temps, nous introduisons une nouvelle approche de normalisation et d'alignement des objets 3D nécessaire à notre processus d'indexation. La définition de la position et de l'échelle s'appuie sur la sphère minimale englobante qui offre des propriétés intéressantes pour notre caractérisation multi-vues de la forme. En ce qui concerne la recherche de l'alignement optimal, nous proposons un estimateur permettant de comparer deux poses différentes en s'appuyant sur des résultats obtenus en psychologie cognitive. Dans une seconde partie, nous définissons trois nouveaux descripteurs de forme basés sur des projections 2D. Le premier décrit la forme d'une silhouette à l'aide d'un ensemble de pixels. Le second, utilise des informations de convexités et de concavités pour décrire le contour des projections de nos objets 3D. Enfin, le dernier utilise des informations d'orientation de la surface 3D. Finalement, le processus de recherche que nous introduisons permet d'interroger la base de données à l'aide d'objets 3D, de photos ou de dessins au trait. Afin de garantir une recherche efficace en temps et en pertinence des résultats, nous proposons deux optimisations. La première s'appuie sur la fusion de résultats tandis que la seconde élimine rapidement les objets éloignés de la requête au moyen d'un élagage précoce.

Aujourd'hui, grâce aux technologies récentes de numérisation et de modélisation 3D, des bases d'objets 3D de taille de plus en plus grande deviennent disponibles. La recherche par le contenu apparaît être une solution nécessaire pour structurer, gérer ces données multimédia, et pour naviguer dans ces grandes bases. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux trois phases qui constituent le processus de la recherche par le contenu : la normalisation, l'extraction de la signature, et la mesure de similarité entre objets 3D. La première partie de la thèse porte sur la normalisation d'objets 3D, en particulier sur la recherche de la pose optimale. Nous proposons une nouvelle méthode d'alignement d'objets 3D basée sur la symétrie de réflexion et la symétrie de translation locale. L'approche repose sur les propriétés intéressantes de l'analyse en composantes principales vis-à-vis des symétries de réflexion pour retrouver d'éventuels axes d'alignement optimaux parmi les axes principaux. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'étude des descripteurs de forme et des mesures de similarité associées. Dans un premier temps, nous proposons un nouveau descripteur 3D dérivé de la transformée de Gauss, appelé 3D Gaussian descriptor. Calculé sur une partition de l'espace englobant l'objet, ce descripteur permet de caractériser localement la géométrie de la surface. Dans un deuxième temps, nous avons étudié les approches multi-vues caractérisant l'objet 3D à partir des images de projection. Nous introduisons une technique d'amélioration, appelée Enhanced Multi-views Approach, pouvant s'appliquer à la plupart des approches multi-vues. Des valeurs de pertinence sont définies et introduites dans la mesure de similarité afin de pondérer les contributions des projections dans la description de la forme 3D. La dernière méthode d'indexation que nous proposons, appelée Depth Line Approach, est une approche multi-vues fondée sur les images de profondeur. Pour les caractériser, nous introduisons une méthode de transcodage qui transforme les lignes de profondeur extraites en séquence d'états. Pour permettre une comparaison efficace, la mesure de similarité associée se base sur la programmation dynamique.