La Business Intelligence (BI) se définit comme l'ensemble des technologies permettant de traiter, valoriser et présenter les données à des fins de compréhension et de décision. Elle donne aux dirigeants une visibilité sur la performance de leur entreprise afin d'améliorer la capacité de celle-ci à réagir plus rapidement que ses concurrents face à de nouvelles opportunités ou aux risques du marché. La BI s'appuie sur un système d'information spécifique appelé Système d'Information Décisionnel (SID), par opposition aux systèmes d'informations transactionnels. Les SID comportent plusieurs composants qui se résumaient autrefois en un entrepôt de données. Un entrepôt de données est une collection de données intégrées et historisées qui sont utilisées pour la prise de décisions stratégiques au moyen de techniques de traitement analytiques. La majeure partie des outils existants pour le développement des entrepôts de données se focalise sur la structure de stockage des données. L'intérêt est principalement porté à la définition de modèles « en étoile » ou « en flocons », d'intégrer des données provenant de sources hétérogènes, plus que de s'interroger sur les exigences des experts métiers. Considérer les exigences des experts métiers permettrait de développer des SID offrant une meilleure fiabilité dans la prise de décision. Par ailleurs, peu d'approches dirigées par les exigences sont proposées pour la conception des SID. Dans une approche d'ingénierie des exigences pour les SID, le principal but n'est pas de savoir « où » les données doivent être stockées mais « comment » elles devraient être structurées et « pourquoi » elles sont nécessaires. Le « pourquoi » n'est souvent pas connu et encore moins rattaché au « quoi ». Pourtant la prise en compte du « pourquoi » permettrait de justifier le choix des informations opérationnelles ‘justes nécessaires', modélisées et utilisées pour l'aide à la décision. En conséquence, la principale question de recherche à laquelle s'intéresse cette thèse est « comment spécifier les exigences des décideurs pour un système d'information décisionnel qui fournit l'information la plus adéquate». L'élément central de contribution de cette thèse est une méthode d'IE adaptée à un environnement décisionnel. Cette méthode comporte des modèles de produits et un processus qui guide la découverte des exigences et la conception du SID. Ce travail de recherche a également contribué à la définition d'une problématique qui touche directement les exigences du monde industriel et complète les recherches de la communauté scientifique, sa validation et sa résolution par la proposition d'une démarche méthodologique et un ensemble de quatre méta-modèles, quatre modèles et deux modèles complémentaires. La méthode proposée est nommé CADWE (Computer Aided Data Warehouse Engineering). Cette méthode exploite différentes sources pour découvrir les exigences d'un SID : les buts stratégiques de l'organisation, les objectifs stratégiques et tactiques des décideurs, les données des SI opérationnels existants et une base de composants réutilisables intentionnels et opérationnels. A partir de l'ensemble de ces ressources, le processus génère les schémas multidimensionnels du système cible. L'ensemble des éléments cités est le produit de l'implantation du SID. Le processus de la méthode CADWE se décompose en quatre phases qui ont pour but de (1) identifier les buts stratégiques, (2) exprimer les objectifs, (3) découvrir les exigences informationnelles et (4) définir le schéma multidimensionnel. Ce processus fait apparaitre que différents types d'exigences, rattachées à un SID, peuvent être recensées. Les exigences du SID peuvent être de quatre types : Les exigences stratégiques reliées à la stratégie de l'organisation, les exigences tactiques reliées à une perspective, les exigences opérationnalisables reliées à l'information recherchée et les exigences système reliées au système à concevoir. Ces quatre types d'exigences sont répertoriés en deux niveaux : Le niveau intentionnel et le niveau opérationnel. Enfin, la méthode proposée est illustrée au moyen d'une étude de cas industrielle.

Face au besoin croissant de réactivité et de compétitivité des organisations, les développements de systémes qui facilitent la prise de décision se sont démocratisés. Ces systèmes sont des «systèmes d'information décisionnels» (SID). Cependant, 80% des projets décisionnels ne parviennent pas à satisfaire les besoins des utilisateurs et 40% d'entre eux échouent à faciliter la prise de décision. Les récentes propositions de méthodes liées aux SID définissent leur schéma à partir des besoins des utilisateurs et des systèmes sources. Néanmoins, elles ne permettent pas de représenter toutes les spécificités des SID. De plus, elles reposent sur des modèles spécifiques ne représentant que les données, l'aspect dynamique des SID n'étant que peu abordé. Aucun de ces modèles n'est donc reconnu par les chercheurs et les industriels. Dans un premier temps, nous proposons une méthode qui prend en compte les spécificités du SID ainsi que celles des besoins de ces acteurs. Nous analysons l'aspect statique et l'aspect dynamique du SID d´efinis à partir de structures spécifiant les besoins et nous les représentons via un modèle proche de la vision multidimensionnelle des données par les utilisateurs. A partir de cette formalisation, nous guidons suivant un processus automatique le choix de l'architecture du SID adaptée à un projet. Cette architecture repose sur plusieurs types de modules décisionnels dont certains sont multidimensionnels. Nous proposons donc un modèle multidimensionnel généralisé à partir des propositions existantes, visant par la même de répondre à ce manque de modèle standard. Dans un second temps, nous proposons un catalogue de patrons qui capitalise notre méthode de développement. Ce catalogue favorise la réutilisation systématique de notre méthode : d'une part, la formalisation du contexte d'un patron facilite sa recherche car les conditions dans lesquelles il est utilisable et celles dans lesquelles il requiert un autre patron sont formellement spécifiées, d'autre part, la gestion intégrée de la documentation dans sa représentation contribue à améliorer la fiabilit´e des systèmes développés. Enfin, pour faciliter le développement rapide de SID par réutilisation de nos patrons, nous avons développé un outil, appelé eBIPAD (Electronic Business Intelligence Patterns for Analysis and Design), de gestion de ces patrons avec des fonctionnalités d'organisation et de réutilisation. Cet outil est dédié aux administrateurs des patrons et aux concepteurs décisionnels. Nous avons pu valider nos propositions au cours des missions que nous avons menées au sein de la société, I-D6, spécialisée dans le décisionnel, et ce, dans le cadre d'une collaboration CIFRE.

La matérialisation de vues est une technique efficace d'optimisation de requêtes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle vision "orientée utilisateur" de solutions pour le problème de sélection de vues à matérialiser dans les entrepôt de données : l'utilisateur fixe le temps de réponse maximal. Dans cette vision nous proposons des algorithmes qui s'avèrent compétitifs avec les algorithmes de type "orienté système", dans lesquels les ressources, comme la mémoire, sont considérées comme la contrainte forte. L'approche "orientée utilisateur" est étudiée avec un contexte dynamique de système d'optimisation de requêtes. Nous analysons la stabilité de ce système par rapport à la dynamique de la charge de requêtes et des données qui sont insérées ou supprimées. Le concept clé de nos algorithmes de sélection de vues à matérialiser est la bordure. Ce concept a été très étudié en fouille de données dans le cadre du calcul des fréquents maximaux. Plusieurs algorithmes séquentiels ont été proposés pour résoudre ce problème. Nous proposons un nouvel algorithme séquentiel MineWithRounds, facilement parallélisable, qui se distingue des autres propositions par une garantie théorique d'accélération dans le cas de machines à plusieurs unités de calcul et à mémoire partagée. / The materialization of views is an effective technique for optimizing queries. In this thesis, we propose a new vision, we qualify it as "user oriented", of the solutions to the problem of selecting views to materialize in data warehouses : the user fixes the maximum response time. In this vision, we propose algorithms that are competitive with the algorithms "oriented system" type, where resources such as memory, are considered as the major constraint. The "user oriented" approach is studied under a dynamic context. We analyze the stability of this system with respect to the dynamic query workload dynamic as well as data dynamic (insertions and deletions). The key concept of our algorithms for selecting views to materialize is the border. This concept has been widely studied in the data mining community under the maximal frequent itemset extration setting. Many sequential algorithms have been proposed. We propose a new sequential algorithm MineWithRounds, easily parallelizable, which differs from the others in that it guarantees a theoretical speed up in the case of multiprocessors shared memory case.