Cette thèse part du constat qu’il y a une infobésité croissante sur le Web. Les deux types d’outils principaux, à savoir le système de recherche et celui de recommandation, qui sont conçus pour nous aider à explorer les données du Web, connaissent plusieurs problématiques dans : (1) l’assistance de la manifestation des besoins d’informations explicites, (2) la sélection des documents pertinents, et (3) la mise en valeur des documents sélectionnés. Nous proposons des approches mobilisant les technologies du Web sémantique afin de pallier à ces problématiques et d’améliorer l’accès aux informations pertinentes. Nous avons notamment proposé : (1) une approche sémantique d’auto-complétion qui aide les utilisateurs à formuler des requêtes de recherche plus longues et plus riches, (2) des approches de recommandation utilisant des liens hiérarchiques et transversaux des graphes de connaissances pour améliorer la pertinence, (3) un framework d’affinité sémantique pour intégrer des données sémantiques et sociales pour parvenir à des recommandations qualitativement équilibrées en termes de pertinence, diversité et nouveauté, (4) des approches sémantiques visant à améliorer la pertinence, l’intelligibilité et la convivialité des explications des recommandations, (5) deux approches de profilage sémantique utilisateur à partir des images, et (6) une approche de sélection des meilleures images pour accompagner les documents recommandés dans les bannières de recommandation. Nous avons implémenté et appliqué nos approches dans le domaine du e-tourisme. Elles ont été dûment évaluées quantitativement avec des jeux de données vérité terrain et qualitativement à travers des études utilisateurs. / This thesis starts with the observation that there is an increasing infobesity on the Web. The two main types of tools, namely the search engine and the recommender system, which are designed to help us explore the Web data, have several problems: (1) in helping users express their explicit information needs, (2) in selecting relevant documents, and (3) in valuing the selected documents. We propose several approaches using Semantic Web technologies to remedy these problems and to improve the access to relevant information. We propose particularly: (1) a semantic auto-completion approach which helps users formulate longer and richer search queries, (2) several recommendation approaches using the hierarchical and transversal links in knowledge graphs to improve the relevance of the recommendations, (3) a semantic affinity framework to integrate semantic and social data to yield qualitatively balanced recommendations in terms of relevance, diversity and novelty, (4) several recommendation explanation approaches aiming at improving the relevance, the intelligibility and the user-friendliness, (5) two image user profiling approaches and (6) an approach which selects the best images to accompany the recommended documents in recommendation banners. We implemented and applied our approaches in the e-tourism domain. They have been properly evaluated quantitatively with ground-truth datasets and qualitatively through user studies.

La maîtrise de l'information interne et externe de l'organisation est déterminante pour la réussite du processus d'intelligence économique (IE) visant à la résolution d'un problème décisionnel. La collecte et le traitement de l'information parmi les acteurs impliqués dans le processus d'IE nécessitent un processus de collaboration. Cette thèse porte sur la gestion du processus de collaboration dans la recherche d'information (RI) afin de faciliter la résolution d'un problème décisionnel. Nous avons développé deux modèles et un système de recherche collaborative d'information (RCI) pour faciliter la gestion des activités collectives ainsi que la collaboration synchrone et explicite entre des collaborateurs lors de la RI. Le première modèle est la pyramide de collaboration composé de six phases nécessaires pour la réussite d'une RCI. Ces phases sont: (1) la phase de confiance de départ, (2) la phase de compréhension partagée du problème à résoudre, (3) la phase de communication, (4) la phase de partage de connaissances, (5) la phase de conscience de groupe et (6) la phase de répartition des tâches. Le deuxième modèle est un modèle de communication pour la RCI. Ce modèle que nous nommons COCIR (Communication model for Collaborative Information Retrieval) est une modélisation du contexte collaboratif pour le partage de connaissances lors de la RI. Les attributs de ce modèle permettent de contextualiser chaque échange dans la collaboration afin de gérer les différents types de connaissances exprimées et ceci pour faciliter le partage de connaissances entre les collaborateurs. Ces deux modèles ont été implémentés dans le système MECOCIR que nous avons développé pour valider nos propositions.

L'objectif de cette thèse, menée dans un cadre industriel, est d'apparier des contenus textuels médiatiques. Plus précisément, il s'agit d'apparier à des articles de presse en ligne des vidéos pertinentes, pour lesquelles nous disposons d'une description textuelle. Notre problématique relève donc exclusivement de l'analyse de matériaux textuels, et ne fait intervenir aucune analyse d'image ni de langue orale. Surviennent alors des questions relatives à la façon de comparer des objets textuels, ainsi qu'aux critères mobilisés pour estimer leur degré de similarité. L'un de ces éléments est selon nous la similarité thématique de leurs contenus, autrement dit le fait que deux documents doivent relater le même sujet pour former une paire pertinente. Ces problématiques relèvent du domaine de la recherche d'information (ri), dans lequel nous nous ancrons principalement. Par ailleurs, lorsque l'on traite des contenus d'actualité, la dimension temporelle est aussi primordiale et les problématiques qui l'entourent relèvent de travaux ayant trait au domaine du topic detection and tracking (tdt) dans lequel nous nous inscrivons également.Le système d'appariement développé dans cette thèse distingue donc différentes étapes qui se complètent. Dans un premier temps, l'indexation des contenus fait appel à des méthodes de traitement automatique des langues (tal) pour dépasser la représentation classique des textes en sac de mots. Ensuite, deux scores sont calculés pour rendre compte du degré de similarité entre deux contenus : l'un relatif à leur similarité thématique, basé sur un modèle vectoriel de ri; l'autre à leur proximité temporelle, basé sur une fonction empirique. Finalement, un modèle de classification appris à partir de paires de documents, décrites par ces deux scores et annotées manuellement, permet d'ordonnancer les résultats.L'évaluation des performances du système a elle aussi fait l'objet de questionnements dans ces travaux de thèse. Les contraintes imposées par les données traitées et le besoin particulier de l'entreprise partenaire nous ont en effet contraints à adopter une alternative au protocole classique d'évaluation en ri, le paradigme de Cranfield. / The goal of this thesis, conducted within an industrial framework, is to pair textual media content. Specifically, the aim is to pair on-line news articles to relevant videos for which we have a textual description. The main issue is then a matter of textual analysis, no image or spoken language analysis was undertaken in the present study. The question that arises is how to compare these particular objects, the texts, and also what criteria to use in order to estimate their degree of similarity. We consider that one of these criteria is the topic similarity of their content, in other words, the fact that two documents have to deal with the same topic to form a relevant pair. This problem fall within the field of information retrieval (ir) which is the main strategy called upon in this research. Furthermore, when dealing with news content, the time dimension is of prime importance. To address this aspect, the field of topic detection and tracking (tdt) will also be explored.The pairing system developed in this thesis distinguishes different steps which complement one another. In the first step, the system uses natural language processing (nlp) methods to index both articles and videos, in order to overcome the traditionnal bag-of-words representation of texts. In the second step, two scores are calculated for an article-video pair: the first one reflects their topical similarity and is based on a vector space model; the second one expresses their proximity in time, based on an empirical function. At the end of the algorithm, a classification model learned from manually annotated document pairs is used to rank the results.Evaluation of the system's performances raised some further questions in this doctoral research. The constraints imposed both by the data and the specific need of the partner company led us to adapt the evaluation protocol traditionnal used in ir, namely the cranfield paradigm. We therefore propose an alternative solution for evaluating the system that takes all our constraints into account.

Notre thèse a pour objectif la construction d’un système omni-langage de recherche de mots dans les documents numérisés. Nous nous plaçons dans le contexte où le contenu du document est homogène (ce qui est le cas pour les documents anciens où l’écriture est souvent bien soignée et mono-scripteur) et la connaissance préalable du document (le langage, le scripteur, le type d’écriture, le tampon, etc.) n’est pas connue. Grâce à ce système, l'utilisateur peut composer librement et intuitivement sa requête et il peut rechercher des mots dans des documents homogènes de n’importe quel langage, sans détecter préalablement une occurrence du mot à rechercher. Le point clé du système que nous proposons est les invariants, qui sont les formes les plus fréquentes dans la collection de documents. Pour le requêtage, l’utilisateur pourra créer le mot à rechercher en utilisant les invariants (la composition des requêtes), grâce à une interface visuelle. Pour la recherche des mots, les invariants peuvent servir à construire des signatures structurelles pour représenter les images de mots. Nous présentons dans cette thèse la méthode pour extraire automatiquement les invariants à partir de la collection de documents, la méthode pour évaluer la qualité des invariants ainsi que les applications des invariants à la recherche de mots et à la composition des requêtes. / The objective of our thesis is to build an omni-language word retrieval system for scanned documents. We place ourselves in the context where the content of documents is homogenous and the prior knowledge about the document (the language, the writer, the writing style, etc.) is not known. Due to this system, user can freely and intuitively compose his/her query. With the query created by the user, he/she can retrieve words in homogenous documents of any language, without finding an occurrence of the word to search. The key of our proposed system is the invariants, which are writing pieces that frequently appeared in the collection of documents. The invariants can be used in query making process in which the user selects and composes appropriate invariants to make the query. They can be also used as structural descriptor to characterize word images in the retrieval process. We introduce in this thesis our method for automatically extracting invariants from document collection, our evaluation method for evaluating the quality of invariants and invariant’s applications in the query making process as well as in the retrieval process.