Le travail de cette thèse s’inscrit dans le cadre de la recherche d’information (RI) et plus précisément la recherche d’information personnalisée. En effet, avec la prolifération des données de différentes sources et malgré la diversité de méthodes et d’approches de la recherche d’information classique, cette dernière n’est plus considérée aujourd’hui comme un moyen efficace pour répondre aux exigences de l’utilisateur considéré comme l’acteur principal de tout système de recherche d’information (SRI). Dans ce travail de thèse, nous adressons deux principaux problèmes liés à la RI personnalisée : (1) la formalisation et la mise en œuvre d’un modèle utilisateur et (2) la formulation de la requête de recherche dans le but d’améliorer les résultats retournés à l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses préférences. Pour atteindre ces objectifs, nous avons proposé une approche de recherche d’information guidée par les ontologies et basée sur l’utilisation sémantique des informations. En effet, notre contribution se décline en trois principaux points : (1) la modélisation et la construction de profil utilisateur suivant une approche ontologique modulaire. Ce modèle permet de capturer les informations relatives à l’utilisateur, de les modéliser suivant l’approche sémantique dans le but de les réutiliser pour des tâches de raisonnement et d’inférence ; (2) la reformulation sémantique de la requête de recherche en exploitant les concepts, les relations syntaxiques et non syntaxiques entre les concepts et les propriétés ; et finalement, (3) la recommandation des résultats qui consiste à proposer des résultats de recherche en se basant sur l’ensemble des communautés utilisateurs construites par l’approche de classification non supervisée « Fuzzy K-mode » améliorée. Ces communautés sont aussi modélisées sémantiquement dans l’ontologie modulaire de profil. Ensuite, afin de valider l’approche proposée, nous avons mis en œuvre un système pour la recherche des itinéraires dans le transport public. Enfin, cette thèse propose des perspectives de recherche sur la base des limites rencontrées. / This PhD thesis reports on a recent study in the field of information retrieval (IR), more specifically personalized IR. Traditional IR uses various methods and approaches. However, given the proliferation of data from different sources, traditional IR is no longer considered to be an effective means of meeting users’ requirements. (‘Users’ here refers to the main actor in an IR system.) In this thesis, we address two main problems related to personalized IR: (1) the development and implementation of a user model; and (2) the formulation of a search query to improve the results returned to users according to their perceptions and preferences. To achieve these goals, we propose a semantic information search approach, based on the use of semantic information and guided by ontologies. The contribution of our work is threefold. First, it models and constructs user profiles following a modular ontological approach; this model allows the capture of information related to the user, and models the data according to the semantic approach so that the data can be re-used for reasoning and inference tasks. Second, it provides evidence for reformulating a query by exploiting concepts, hierarchical and non-hierarchical relationships between concepts and properties. Third, based on our findings, we recommend search results that are informed by the user’s communities, built by the improved unsupervised classification approach called the ‘Fuzzy K-mode’. These communities are also semantically modeled with modular profile ontology. To validate our proposed approach, we implemented a system for searching the itineraries for public transport. Finally, this thesis proposes research perspectives based on the limitations we encountered.

Depuis quelques décennies, plusieurs compagnies manufacturières font face à la compétition intense due à l'importation. Même en adoptant de nouvelles technologies et processus, les économies en main-d'oeuvre dans les pays émergeants, sont difficiles, sinon impossibles à rivaliser. Une piste prometteuse pour la compétitivité est d'offrir des produits et services personnalisés. La première contribution de la thèse est un modèle de personnalisation à huit niveaux. Dans ce modèle, les manufacturiers offrent aux marchés une combinaison d'options des produits, des délais de livraison, des niveaux de service et des prix. Des manufacturiers voulant présenter des offres personnalisées doivent en analyser l'implication sur leurs processus d'affaires. La deuxième contribution de la thèse indique les impacts que chaque type d'offre personnalisée engendre aux processus clefs d'affaires, soit le marketing, la production ou l'approvisionnement. Une fois que les stratégies de personnalisation sont déterminées, le défi est de planifier les besoins en ressources pour supporter les offres personnalisées. La dernière contribution est une méthodologie qui s'adresse à cette problématique. La méthodologie consiste en un heuristique à deux niveaux appuyés sur la simulation du type Monte-Carlo. Le niveau supérieur considère la chaîne de valeurs en entier et des variables au niveau du réseau sont déterminées. Le niveau inférieur configure les ressources pour chaque centre du réseau. Ceci est accompli en simulant simultanément, des plans de production qui satisfont des profils de demande stochastique. L'approche est incorporée dans un logiciel expérimental qui permet à l'utilisateur de modéliser un réseau de centres, leurs offres personnalisées et leurs marchés, afin de trouver une solution dans un temps rapide. La méthodologie est illustrée par un cas dans l'industrie de fabrication de bâtons de golf et les offres permettent de refléter la complexité de la personnalisation.

La recherche d'information est confrontée à une variété de plus en plus importante tant en termes d'usagers, de tâches à remplir, d'outils.... Face à cette hétérogénéité de nombreux travaux, s'attachent à améliorer la recherche d'information par le biais d'approches adaptatives, de systèmes de recommandation... Mes travaux s'inscrivent dans ce cadre et apportent un éclairage essentiellement porté sur l'usager et ses activités et plus particulièrement sur la recherche d'information. Les résultats correspondent à 3 angles d'investigation nous permettant d'aborder cette problématique de l'hétérogénéité en Recherche d'Information.

Cette thèse a été réalisée en collaboration avec l'établissement bancaire LCL-Le Crédit Lyonnais. Elle s'inscrit dans le domaine des entrepôts de données. Ces derniers constituent un élément fondamental de l'architecture décisionnelle, sur lesquels reposent des outils permettant de répondre à des besoins d'analyse. Or, l'émergence de nouveaux besoins d'analyse individuels fait apparaître la nécessité d'une personnalisation des analyses. Pour permettre cette personnalisation, nous proposons une solution basée sur une évolution du schéma de l'entrepôt guidée par les utilisateurs. Il s'agit en effet de recueillir les connaissances de l'utilisateur et de les intégrer dans l'entrepôt de données afin de créer de nouveaux axes d'analyse. Cette solution s'appuie sur la définition d'un modèle formel d'entrepôt de données évolutif, basé sur des règles "si-alors", que nous appelons règles d'agrégation, qui permettent de représenter les connaissances utilisateurs. Notre modèle d'entrepôt évolutif est soutenu par une architecture qui place l'utilisateur au cœur du processus d'évolution du schéma de l'entrepôt. Nous nous sommes par ailleurs intéressés à l'évaluation de la performance de notre modèle d'entrepôt de données évolutif. L'évaluation de performances se base généralement sur une charge (ensemble de requêtes). Dans le contexte évolutif dans lequel nous nous plaçons, nous proposons alors une méthode de mise à jour incrémentale d'une charge donnée en répercutant l'évolution de schéma subie par l'entrepôt. Pour valider nos différentes contributions, nous avons développé la plateforme WEDriK (data Warehouse Evolution Driven by Knowledge).

La modélisation de l’électrophysiologie in silico a été un sujet de recherche important ces dernières décennies. Afin de pouvoir utiliser ces progrès importants dans les applications cliniques, il faut mettre en place des modèles macroscopiques qui peuvent être utilisés pour la planification et le guidage des procédures cliniques.L’objectif de cette thèse est de construire de tels modèles macroscopiques spécifiques à chaque patient pour le diagnostic et la prévision, dans le but d’améliorer la planification et le guidage de l’ablation par radio-fréquence (ARF) des patients souffrant de tachycardie ventriculaire (TV) après infarctus. Dans ce travail, nous avons proposé un cadre pour la personnalisation d’un modèle cardiaque 3D, le modèle de Mitchell-Schaeffer (MS), et nous avons évalué sa puissance prédictive dans plusieurs configurations de stimulation. Ceci a été réalisé sur des données ex vivo de cœurs porcins à l’aide d’images médicales et de données cartographiques optiques de l’épicarde. Ce cadre a ensuite été appliqué à un ensemble de données cliniques provenant d’imagerie hybride XMR et d’une procédure de cartographie électrophysiologique sur un patient souffrant d’insuffisance cardiaque.Ensuite, le modèle 3D MS a également été adapté pour simuler le comportement macroscopique structural de la fibrose près des cicatrices. La simulation d’une étude in silico de stimulation de TV en utilisant le modèle adapté personnalisé MS a été réalisée pour quantifier le risque de TV en termes de cartes d’inductibilité, de réentrées des modèles et de cartes de points de sortie. Une approche de modélisation pour l’ablation par RF fondée sur l’état de l’art a été proposée. Enfin, l’étude in silico de stimulation de TV a été appliquée aux données in vivo personnalisées des patients, qui ont suivi ce protocole. Ceci a permis une validation de la prévision in silico de TV post-infarctus par comparaison avec la TV clinique induite. Ler ôle de l’hétérogénéité spatiale des propriétés des tissus cardiaques estimés dans la genèse de TV ischémique a été évalué, ainsi que les caractéristiques des points de sortie, qui sont les candidats potentiels à l’ablation par RF. / Modelling cardiac electrophysiology for arrhythmias in silico has been an important research topic for the last decades. In order to translate this important progress into clinical applications, there is a requirement to make macroscopic models that can be used for the planning and guidance of clinical procedures. The objective of this thesis was to construct such macroscopic EP models specifict o each patient for study and prediction, in order to improve the planning and guidance of radio frequency ablation (RFA) the rapieson patients suffering from post infarction Ventricular Tachycardia (VT). In this work, we proposed a framework for the personalisation of a 3D cardiac EP model, the Mitchell-Schaeffer (MS) model, an devaluated its volumetric predictive power under various pacing scenarios.This was performed on ex vivo large porcine healthy heart susing Diffusion Tensor MRI (DT-MRI) and dense optical mapping data of the epicardium. This framework was then also applied to a clinical dataset derived from a hybrid XMR imaging and sparse electroanatomical mapping on a patient with heart failure. Next, the 3DMS model was also adapted to simulate the macroscopic structural behaviour of fibrosis near the scars. The simulation of an in silico VT stimulation study using the personalised adapted MS model was then performed, to quantify VT risk in terms of inducibility maps, re-entry patterns and exit point maps. A rule-based modelling approach for RF ablation lesions based on state of the art studies was proposed. Lastly, the in silico VT stimulation study was applied to in vivo personalised data of patients who underwent a clinical VT stimulation study. A validation of the in silico post-infarct VT prediction was performed against the clinically induced VT. Therole of spatial heterogeneity of the estimated patient’s cardiac tissue properties in the genesis of ischemic VT was learnt, along with their characteristics for entry/exit points, which are the potential candidates for RF ablation.

La compréhension clinique et le traitement des maladies cardiovasculaires est extrêmement complexe. Pour chaque patient, les cardiologues sont confrontés à des difficultés pour déterminer la pathologie, choisir une thérapie ou encore sélectionner les patients susceptibles de bien répondre à un traitement donné. Afin de fournir une aide additionnelle aux cardiologues, de nombreuses équipes de recherche étudient la possibilité de planifier de telles thérapies grâce à des modèles biophysiques du cœur. Ils formulent l'hypothèse que l'on peut combiner les données fonctionnelles et anatomiques afin de créer des modèles cardiaques personnalisés à chaque patient qui auraient le potentiel de prédire les bénéfices des différentes thérapies. Les simulations électromécaniques du cœur sont basées sur des modèles informatiques qui peuvent représenter la géométrie, le mouvement et la propagation d'ondes électriques pendant un cycle cardiaque avec suffisamment de précision. L'intégration d'information anatomique, mécanique et électrophysiologique pour un patient donné est essentielle pour construire ce type de modèle.Dans cette thèse, nous présentons tout d'abord les méthodes de personnalisations géométriques, cinématiques et électrophysiologiques nécessaires à toutes modélisations mécaniques. Nous utilisons ensuite le modèle électromécanique de Bestel-Clément-Sorine qui a déjà prouvé avoir un bon réalisme sans être trop complexe au vu des données disponibles. Nous commençons par détailler la nouvelle implémentation de ce modèle dans une plateforme efficace de simulation médicale ayant l'avantage d'être libre et interactive, puis nous analysons les résultats de la simulation par une étude de sensibilité complète.Dans un deuxième temps, nous étudions la possibilité de personnaliser les paramètres mécaniques de ce modèle à partir d'images médicales (IRM). Pour cela, nous proposons en premier lieu une méthode automatique de calibration qui estime les paramètres mécaniques globaux à partir de courbes de pressions et volumes. Cette technique testée sur 6 volontaires et 2 cas pathologiques nous a permis de faire une étude de spécificité qui consiste à déterminer les paramètres pertinents capables de différencier les cas pathologiques des cas sains.Une fois initialisés à ces valeurs calibrées, les paramètres sont personnalisés localement avec un algorithme d'optimisation plus complexe. Le « Reduced Order Unscented Kalman Filtering » est utilisé pour estimer les contractilités de toutes les zones AHA du ventricule gauche à partir des volumes régionaux extraits des séquences d'images IRM. Cette stratégie de personnalisation a été validée et testée sur plusieurs cas pathologiques et volontaires. Ces différentes contributions ont montré des résultats prometteurs tout au long de cette thèse et certains sont déjà utilisés pour quelques études de recherche. / The clinical understanding and treatment of cardiovascular diseases is highly complex. For each patient, cardiologists face issues in determining the pathology, choosing a therapy or selecting suitable patients for the therapy. In order to provide additional guidance to cardiologists, many research groups are investigating the possibility to plan such therapies based on biophysical models of the heart. The hypothesis is that one may combine anatomical and functional data to build patient-specific cardiac models that could have the potential to predict the benefits of different therapies. Cardiac electromechanical simulations are based on computational models that can represent the heart geometry, motion and electrophysiology patterns during a cardiac cycle with sufficient accuracy. Integration of anatomical, mechanical and electrophysiological information for a given subject is essential to build such models.In this thesis, we first introduce the geometry, kinematics and electrophysiology personalizations that are necessary inputs to mechanical modeling. We propose to use the Bestel-Cl'ement-Sorine electromechanical model of the heart, which is sufficiently accurate without being over-parametrized for the available data. We start by presenting a new implementation of this model in an efficient opensource framework for interactive medical simulation and we analyze the resulting simulations through a complete sensitivity analysis.In a second step, the goal is to personalize the mechanical parameters from medical images (MRI data). To this end, we first propose an automatic calibration algorithm that estimates global mechanical parameters from volume and pressure curves. This technique was tested on 7 volunteers and 2 heart failure cases and allowed to perform a preliminary specificity study that intends to determine the relevant parameters able to differentiate the pathological cases from the control cases.Once initialized with the calibrated values, the parameters are then locally personalized with a more complex optimization algorithm. Reduced Order Unscented Kalman Filtering is used to estimate the contractilities on all of the AHA zones of the Left Ventricle, matching the regional volumes extracted from cine MRI data. This personalization strategy was validated and tested on several pathological and healthy cases. These contributions have led to promising results through this thesis and some are already used for various research studies.

Cette recherche s'inscrit dans le domaine de la personnalisation d'Entrepôt de Données (ED) et concerne l'aide à l'exploitation d'un ED. Nous intéressons à l'assistance à apporter à un utilisateur lors d'une analyse en ligne, dans son utilisation de ressources d'exploitation existantes. Le domaine d'application concerné est la gestion hospitalière, dans le cadre de la nouvelle gouvernance, et en se limitant au périmètre du Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI). Cette recherche a été supportée par l'Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM). L'approche retenue pour développer une telle assistance à l'utilisateur d'ED est sémantique et guidée par l'usage d'ontologies. Le système d'assistance mettant en oeuvre cette approche, nommé Ontologies-based Personalization System (OPS), s'appuie sur une Base de Connaissances (BC) exploitée par un moteur de personnalisation. La BC est composée des trois ontologies : de domaine, de l'ED et des ressources. Le moteur de personnalisation permet d'une part une recherche personnalisée de ressources d'exploitation de l'ED en s'appuyant sur le profil de l'utilisateur, et d'autre part pour une ressource particulière, une recommandation de ressources complémentaires selon trois stratégies possibles. Afin de valider nos propositions, un prototype du système OPS a été développé avec un moteur de personnalisation a été implémenté en Java et exploitant une base de connaissance constituée des trois ontologies en OWL interconnectées. Nous illustrons le fonctionnement de notre système sur trois scenarii d'expérimentation liés au PMSI et définis avec des experts métiers de l'APHM. / This research is situated in the domain of Data Warehouses (DW) personalization and concerns DW assistance. Specifically, we are interested in assisting a user during an online analysis processes to use existing operational resources. The application of this research concerns hospital management, for hospitals governance, and is limited to the scope of the Program of Medicalization of Information Systems (PMSI). This research was supported by the Public Hospitals of Marseille (APHM). Our proposal is a semantic approach based on ontologies. The support system implementing this approach, called Ontology-based Personalization System (OPS), is based on a knowledge base operated by a personalization engine. The knowledge base is composed of three ontologies: a domain ontology, an ontology of the DW structure, and an ontology of resources. The personalization engine allows firstly, a personalized search of resources of the DW based on users profile, and secondly for a particular resource, an expansion of the research by recommending new resources based on the context of the resource. To recommend new resources, we have proposed three possible strategies. To validate our proposal, a prototype of the OPS system was developed, a personalization engine has been implemented in Java. This engine exploit an OWL knowledge composed of three interconnected OWL ontologies. We illustrate three experimental scenarios related to PMSI and defined with APHM domain experts.

La sécurité routière est un enjeu majeur de santé publique et de protection des personnes. D'après l'organisation mondiale de la santé (OMS), près de 1,2 millions de personnes meurent chaque année dans le monde suite à des accidents de la route (2015). D’après des données accidentologiques, 36,7% des blessures graves ont pour origine des lésions au thorax (Page et collab., 2012). La biomécanique en sécurité passive a pour rôle d'améliorer notre compréhension du corps humain dans le but de construire de meilleurs outils pour évaluer le risque de blessure.Les modèles numériques d'être humain sont employés pour simuler virtuellement les conditions d'un accident. Aujourd'hui, ils sont de plus en plus utilisés par les constructeurs automobiles et équipementiers pour mieux comprendre les mécanismes lésionnels. Cependant, ils n’existent que dans certaines tailles et ne prennent alors pas en compte les variations morphologiques observées dans la population.L'imagerie médicale 3D donne accès aux géométries des différentes structures anatomiques composant le corps humain. Les hôpitaux regorgent aujourd'hui de quantités d'images 3D couvrant une très large partie de la population en termes d'âge, de corpulence et de sexe.L’objectif global de cette thèse est de modéliser statistiquement la géométrie 3D de la cage thoracique à partir d'images médicales afin de personnaliser un modèle numérique de corps humain pour simuler par éléments finis des conditions de choc automobile. Le premier objectif est d’élaborer un protocole de segmentation une base de CT-scans de manière à obtenir des données géométriques adaptées à la construction d’un modèle statistique de forme de la cage thoracique.Le deuxième objectif est de construire un modèle statistique de forme de la cage thoracique, en prenant en compte sa structure articulée.Le troisième objectif est d’utiliser le modèle statistique de la cage thoracique pour déformer un modèle numérique d’être humain, de manière à étudier l’influence de certains paramètres sur le risque de blessure. / Road safety is a major issue of public health and personal safety. According to the World Health Organization (WHO), nearly 1.2 million people die each year worldwide due to road accidents (2015). According to accident data, 36.7% of serious injuries are caused by thoracic injuries (Page et al., 2012). The aim of biomechanics in passive safety is to improve our understanding of the human body in order to build better tools for assessing the risk of injury.Numerical human body models are used to virtually simulate the conditions of an accident. Today, they are increasingly used by car manufacturers and equipment manufacturers to better understand injury mechanisms. However, they exist only in few sizes and do not take into account the morphological variations observed in the population.3D medical imaging gives access to the geometries of the different anatomical structures that make up the human body. Today, hospitals are full of 3D images covering a very large part of the population in terms of age, body size and sex.The overall objective of this thesis is to statistically model the 3D geometry of the rib cage from medical images in order to personalize a numerical human body model to simulate car crash conditions.The first objective is to develop a segmentation process based on CT-scans in order to obtain geometric data adapted to the construction of a statistical model of shape of the rib cage.The second objective is to build a statistical model of the shape of the rib cage, taking into account its articulated structure.The third objective is to use the statistical model of the rib cage to deform a numerical human body model, in order to study the influence of certain parameters on the risk of injury.

L'évolution rapide du web a changé la façon dont l'information est créée, distribuée, évaluée et consommée. L'utilisateur est dorénavant mis au centre du web en devenant le générateur de contenu le plus prolifique. Pour évoluer dans le flot d'informations, les utilisateurs ont besoin de filtrer le contenu en fonction de leurs centres d'intérêts. Pour bénéficier de contenus personnalisés, les utilisateurs font appel aux réseaux sociaux ou aux systèmes de recommandations exploitant leurs informations privées. Cependant, ces systèmes posent des problèmes de passage à l'échelle, ne prennent pas en compte la nature dynamique de l'information et soulèvent de multiples questions d'un point de vue de la vie privée. Dans cette thèse, nous exploitons les architectures pair-à-pair pour implémenter des systèmes de recommandations pour la dissémination personnalisée des news. Une approche pair-à-pair permet un passage à l'échelle naturel et évite qu'une entité centrale contrôle tous les profils des utilisateurs. Cependant, l'absence de connaissance globale fait appel à des schémas de filtrage collaboratif qui doivent palier les informations partielles et dynamiques des utilisateurs. De plus, ce schéma de filtrage doit pouvoir respecter la vie privée des utilisateurs. La première contribution de cette thèse démontre la faisabilité d'un système de recommandation de news totalement distribué. Le système proposé maintient dynamiquement un réseau social implicit pour chaque utilisateur basé sur les opinions qu'il exprime à propos des news reçues. Les news sont disséminées au travers d'un protocole épidémique hétérogène qui (1) biaise l'orientation des cibles et (2) amplifie la dissémination de chaque news en fonction du niveau d'intérêt qu'elle suscite. Ensuite, pour améliorer la vie privée des utilisateurs, nous proposons des mécanismes d'offuscation permettant de cacher le profil exact des utilisateurs sans trop dégrader la qualité de la recommandation fournie. Enfin, nous explorons un nouveau modèle tirant parti des avantages des systèmes distribués tout en conservant une architecture centralisée. Cette solution hybride et générique permet de démocratiser les systèmes de recommandations en offrant aux fournisseurs de contenu un système de personnalisation à faible coût. / The rapid evolution of the web has changed the way information is created, distributed, evaluated and consumed. Users are now at the center of the web and becoming the most prolific content generators. To effectively navigate through the stream of available news, users require tools to efficiently filter the content according to their interests. To receive personalized content, users exploit social networks and recommendation systems using their private data. However, these systems face scalability issues, have difficulties in coping with interest dynamics, and raise a multitude of privacy challenges. In this thesis, we exploit peer-to-peer networks to propose a recommendation system to disseminate news in a personalized manner. Peer-to-peer approaches provide highly-scalable systems and are an interesting alternative to Big brother type companies. However, the absence of any global knowledge calls for collaborative filtering schemes that can cope with partial and dynamic interest profiles. Furthermore, the collaborative filtering schemes must not hurt the privacy of users. The first contribution of this thesis conveys the feasibility of a fully decentralized news recommender. The proposed system constructs an implicit social network based on user profiles that express the opinions of users about the news items they receive. News items are disseminated through a heterogeneous gossip protocol that (1) biases the orientation of the dissemination, and (2) amplifies dissemination based on the level of interest in each news item. Then, we propose obfuscation mechanisms to preserve privacy without sacrificing the quality of the recommendation. Finally, we explore a novel scheme leveraging the power of the distribution in a centralized architecture. This hybrid and generic scheme democratizes personalized systems by providing an online, cost-effective and scalable architecture for content providers at a minimal investment cost.

Les nouveaux besoins en matière de soins et de prise en charge des patients ont contribué à la création des réseaux de santé. En plein développement, ils font partie intégrante du paysage du système sanitaire français. L’impact, pour les professionnels de santé, du travail en réseau fait aujourd’hui l’objet de plusieurs recherches et résultats contrastés, mais a peu été étudié du point de vue de la Psychologie Sociale, du Travail et des Organisations. Cette thèse a pour objectifs d’une part, de décrire les effets de la participation à un réseau de santé au niveau des pratiques professionnelles et au niveau de la santé psychique au travail, et d’autre part, d’examiner les variables et processus pouvant rendre compte de la variabilité de ces effets. Cette recherche privilégie une approche du réseau de santé comme un lieu potentiel de socialisation et de personnalisation (Malrieu & Malrieu, 1973) pour les professionnels qui en font partie La recherche sur le terrain a été réalisée en collaboration avec le réseau de santé ville-hôpital RéPPOP Midi-Pyrénées (Réseau Prévention et Prise en charge Obésité Pédiatrique) qui a la particularité de fonctionner sur la base de Trios/Duos de partenaires pour la prise en charge de l’enfant. Autour du médecin référent, ces partenaires peuvent être des diététicien(ne)s, des psychologues, des kinésithérapeutes… Nous posons l’hypothèse selon laquelle les effets de l’appartenance à un réseau de santé varient en fonction de variables individuelles (ancienneté de l’appartenance au réseau de santé et motivations initiales d’adhésion) et de variables organisationnelles (structuration en Duo/Trio et liens avec l’équipe de coordination du RéPPOP Midi-Pyrénées). Pour autant, une variable-clé, susceptible de moduler ces relations, sera placée au centre de notre recherche : la dynamique collective des Trios/Duos, analysée en référence aux concepts de « travail collectif », « collectif de travail » et « activité collective » (Caroly, 2010).Une étude par entretiens semi-directifs de recherche a été menée auprès de 20 professionnels libéraux et membres du réseau RéPPOP Midi-Pyrénées répartis en 4 Trios et 4 Duos. L’analyse des données a permis de caractériser trois types de dynamiques collectives différenciées quant aux ressorts du travail collectif, aux étayages du collectif de travail et à l’orientation intra-RéPPOP ou hors-RéPPOP de l’activité collective. Les résultats permettent d’appréhender comment chacune peut influer sur la relation entre transformation des pratiques et évolution de la santé psychique. De nouvelles perspectives de recherche et d’action auprès des partenaires du réseau sont proposées à l’issue de ces analyses. / The new needs as regards care and taking charge of patients have contributed to the creation of health networks. As they are growing fast, they are an integral part of the French sanitation system. The impact, on the health professionals, of networking is, today, the object of contrasted research and results, but has little been studied as far as Social Psychology, Work and Organizations are concerned. The aim of this thesis is, on the one hand, to describe the effects of the participation to a health network where professional practices and psychic health at work are concerned and, on the other hand, to examine the variables and process accounting for the variability of these effects. This research privileges an approach to the health network as a place of socialization and personalization (Malrieu & Malrieu, 1973). The research on the ground is carried out in collaboration with the health network town-hospital RéPPOP Midi-Pyrénées (Prevention and Taking charge of Pediatric Obesity Network) , which has the specificity to work on the basis of Trios/Duos of partners to take charge of children. Those partners can be doctors, dieticians, psychologists, physiotherapists… However , another key-variable, able to moderate these relationships, will be taken into account : the collective dynamics will be analyzed according to the theoretical concepts of “collective work”, “working collective” and collective activity (Caroly, 2010).We assume that the effects of being part of a health network vary according to individual variables ( length of time in the health network and initial adhesion motivations ) and to organizational variables ( structuring in Trios/Duos and links with the coordination team of the RePPOP Midi-Pyrénées ). Which will be modulated by the functioning dynamics between partners of the Trio/Duo. In a clinical approach, we have carried out semi-guided interviews with twenty private professionals and members of the RePPOP Midi-Pyrénées network, divided into 4 Trios and 4 Duos. The data analysis enabled us to characterize three kinds of collective dynamics, distinguished on collective work resources, working collective stayings and collective activity orientation. The results show how each pattern can have an influence on the relationship between practices changes and psychological health evolution. The results have enabled us to identify new explanatory elements of the variability due to belonging to a health network which supports research and application prospects on the ground next to the concerned professionals.