Une des préoccupations majeures du monde industriel est d'avoir une exploitation performante permettant de garantir au mieux la qualité des missions réalisées, le respect des délais demandés et la minimisation des coûts d'exploitation. Toutefois, aujourd'hui la concurrence accrue et la complexité des systèmes conduit les industriels à développer des approches qui permettent la maîtrise de la disponibilité et en particulier à prendre en compte ce paramètre pour l'élaboration de la politique de maintenance. L'objectif de ce manuscrit est de proposer des éléments méthodologiques permettant de caractériser le concept de disponibilité pour en assurer la maîtrise. Nous proposons une méthode de modélisation d'une exploitation en vue d'évaluer les performances en termes de disponibilité. Les résultats de cette évaluation permettent entre autres d'identifier les leviers d'amélioration pouvant agir sur les performances de l'exploitation. Ensuite, nous nous sommes focalisés, dans cette thèse, sur un de ces leviers, à savoir le réordonnancement de la maintenance programmée permettant de répondre au besoin du partenaire industriel. Dans cette optique, nous avons proposé une méthode permettant d'améliorer le réordonnancement d'un programme de maintenance en vue d'optimiser la disponibilité d'un système voire d'un ensemble de systèmes. Dans le cadre de cette méthode, nous avons proposé des heuristiques permettant de réordonnancer les opérations de maintenance en fonction des opportunités d'un exploitant de système. Nous chercherons dans ce manuscrit à apporter des éléments méthodologiques expérimentées chez la société Eurocopter, reposant sur des principes opérationnels et basés sur des approches par scénario.

L'objectif de cette thèse a été de proposer une approche robuste pour traiter le problème de la recherche dela réponse précise à une question.Notre première contribution a été la conception et la mise en œuvre d'un modèle de représentation robuste de l'informationet son implémentation. Son objectif est d'apporter aux phrases des documents et aux questions de l'informationstructurelle, composée de groupes de mots typés (segments typés) et de relations entre ces groupes. Ce modèle a été évalué sur différents corpus (écrits, oraux, web) et a donné de bons résultats, prouvant sa robustesse.Notre seconde contribution a consisté en la conception d'une méthode de réordonnancement des candidats réponsesretournés par un système de questions-réponses. Cette méthode a aussi été conçue pour des besoins de robustesse, ets'appuie sur notre première contribution. L'idée est de comparer une question et le passage d'où a été extraite une réponse candidate, et de calculer un score de similarité, en s'appuyant notamment sur une distance d'édition.Le réordonnanceur a été évalué sur les données de différentes campagnes d'évaluation. Les résultats obtenus sontparticulièrement positifs sur des questions longues et complexes. Ces résultats prouvent l'intérêt de notre méthode, notreapproche étant particulièrement adaptée pour traiter les questions longues, et ce quel que soit le type de données. Leréordonnanceur a ainsi été évalué sur l'édition 2010 de la campagne d'évaluation Quaero, où les résultats sont positifs.

L’objectif de cette thèse a été de proposer une approche robuste pour traiter le problème de la recherche dela réponse précise à une question.Notre première contribution a été la conception et la mise en œuvre d’un modèle de représentation robuste de l’informationet son implémentation. Son objectif est d’apporter aux phrases des documents et aux questions de l’informationstructurelle, composée de groupes de mots typés (segments typés) et de relations entre ces groupes. Ce modèle a été évalué sur différents corpus (écrits, oraux, web) et a donné de bons résultats, prouvant sa robustesse.Notre seconde contribution a consisté en la conception d’une méthode de réordonnancement des candidats réponsesretournés par un système de questions-réponses. Cette méthode a aussi été conçue pour des besoins de robustesse, ets’appuie sur notre première contribution. L’idée est de comparer une question et le passage d’où a été extraite une réponse candidate, et de calculer un score de similarité, en s’appuyant notamment sur une distance d’édition.Le réordonnanceur a été évalué sur les données de différentes campagnes d’évaluation. Les résultats obtenus sontparticulièrement positifs sur des questions longues et complexes. Ces résultats prouvent l’intérêt de notre méthode, notreapproche étant particulièrement adaptée pour traiter les questions longues, et ce quel que soit le type de données. Leréordonnanceur a ainsi été évalué sur l’édition 2010 de la campagne d’évaluation Quaero, où les résultats sont positifs. / The objective of this work is to introduce a new robust approach to treat the problem of finding the correctanswer to a question.Our first contribution is the design and implementation of a robust representation model for information. The aim is torepresent the structural information of sentences of documents and questions structural information. This representation iscomposed of typed groups of words (typed segments) and relations between these groups. This model has been evaluatedon several corpus (written, oral, web) and achieved good resultats, which proves his robustness.Our second contribution consisted is the design of a re-ranking method of a set of the candidate answers output by thequestion-answering system. This re-ranking method is based on the structural information representation. The general ideais to compare a question and a passage from where a candidate answer was extracted, and to compute a similarity score by using a modified edit distance we proposed.Our re-ranking method has been evaluated on the data of several evaluation campaigns. The results are quite goodon long and complex questions. These results show the interest of our method : our approach is quite adapted to treatlong question, whatever the type of the data. The re-ranker has been officially evaluated on the 2010 edition of the Quaeroevaluation campaign, with positives results.

Les moteurs traditionnels offrent à l'utilisateur des résultats de plus en plus pertinents, mais, dans la plupart des cas, les résultats similaires ont tendance à se regrouper. L'utilisateur peut être intéressé pour retrouver des documents qui soient certes tous pertinents par rapport à sa requête, mais aussi qui soient différents les uns des autres. Dans cette thèse, nous considérons le problème de la diversité pour la recherche d'images. Nous avons focalisé notre attention sur la diversité par l'exploitation du clustering, plus spécialement par une approche hiérarchique (AHC), car sa hiérarchie de clusters peut bien correspondre à la nature hiérarchique de la diversité. De plus, nous proposons une nouvelle approche pour exploiter des ressources plus riches, telle qu'une « arborescence de concepts », pour augmenter la diversité. Différentes approches sont comparées sur trois benchmarks : un qui a été annoté manuellement et qui possède une haute pertinence; et deux publics assez différents et plus généraux. Les résultats montrent que l'exploitation hiérarchique des résultats de l'AHC augmente la diversité en comparaison avec des méthodes de clustering plat standard et avec une méthode de diversité par optimisation. Les résultats montrent aussi l'intérêt d'utiliser une arborescence de concepts comme descripteur pour augmenter la diversité. Enfin, nous avons développé un prototype complet avec la prise en compte des contraintes fortes de temps de calcul ce qui le rend adapté pour être utilisable dans le moteur de recherche de l'entreprise. / Conventional search engines return relevant results but often the retrieved items are similar. Moreover, the similar results tend to appear together. The user may be interested to find documents that are relevant and diverse at the same time.In this thesis, we consider the problem of the diversity in image retrieval. We have focused our attention on diversity by clustering, especially in an approach based on an agglomerative hierarchical clustering (AHC) to address the hierarchical nature of the diversity. Furthermore, we propose a novel approach for exploiting richer description resources, such as a «tree of concepts», to increase the diversity.The different approaches are compared on a highly relevant and manually annotated benchmark: the XiloDiv benchmark; and on the most general: ImageClef2008 and MediaEval2013 benchmarks. The experimental results show that a hierarchical exploitation of the results of the AHC increases the diversity in comparison with two flat clustering methods and a method of diversity by optimization. The results also show that it is better to use concept features than visual features from a diversity point of view. In addition, on the Mediaeval2013 benchmark, we show that an interesting strategy to improve diversity is to increase the relevance using the text, and then to exploit visual based clustering to diversify the results.Finally, we developed a complete prototype in particular taking into account the strong constraints of response time which makes it suitable to be used in the company's search engine.