L'objet des systèmes de recherche d'informations est de faciliter l'accès à un ensemble de documents, afin de permettre à l'utilisateur de retrouver ceux qui sont pertinents, c'est-à-dire ceux dont le contenu correspond le mieux à son besoin en information. La qualité des résultats de la recherche se mesure en comparant les réponses du système avec les réponses idéales que l'utilisateur espère recevoir. Plus les réponses du système correspondent à celles que l'utilisateur espère, plus le système est jugé performant. Les premiers systèmes permettaient d'effectuer des recherches booléennes, c'est à dire, des recherches ou seule la présence ou l'absence d'un terme de la requête dans un texte permet de le sélectionner. Il a fallu attendre la fin des années 60, pour que l'on applique le modèle vectoriel aux problématiques de la recherche d'information. Dans ces deux modèles, seule la présence, l'absence, ou la fréquence des mots dans le texte est porteuse d'information. D'autres systèmes de recherche d'information adoptent cette approche dans la modélisation des données textuelles et dans le calcul de la similarité entre documents ou par rapport à une requête. SMART (System for the Mechanical Analysis and Retrieval of Text) [4] est l'un des premiers systèmes de recherche à avoir adopté cette approche. Plusieurs améliorations des systèmes de recherche d'information utilisent les relations sémantiques qui existent entre les termes dans un document. LSI (Latent Semantic Indexing) [5], par exemple réalise ceci à travers des méthodes d'analyse qui mesurent la cooccurrence entre deux termes dans un même contexte, tandis que Hearst et Morris [6] utilisent des thésaurus en ligne pour créer des liens sémantiques entre les termes dans un processus de chaines lexicales. Dans ces travaux nous développons un nouveau système de recherche qui permet de représenter les données textuelles par des signaux. Cette nouvelle forme de représentation nous permettra par la suite d'appliquer de nombreux outils mathématiques de la théorie du signal, tel que les Transformées en ondelettes et jusqu'a aujourd'hui inconnue dans le domaine de la recherche d'information textuelle

Les systèmes de recherche d'information ont pour fonction de permettre à l'utilisateur d'accéder à des documents qui contribuent à résoudre le problème d'information qui motive sa recherche. Ainsi le système peut être vu comme un instrument de prédiction de la pertinence des documents du corpus pour l'utilisateur. Les indices traditionnellement utilisés par le système pour estimer cette pertinence sont de nature thématique, et sont fournis par l'utilisateur sous la forme d'un ensemble de mots-clés : la requête. Le système implémente donc une fonction de correspondance entre documents et requête qui modélise la dimension thématique de la pertinence. Cependant l'éventail des utilisations et des utilisateurs des systèmes va s'élargissant, de même que la nature des documents présents dans les corpus, qui ne sont plus seulement des documents textuels. Nous tirons deux conséquences de cette évolution. D'une part, l'hypothèse que le facteur thématique de pertinence est prépondérant (et donc seul sujet à modélisation dans les systèmes), ne tient plus. Les autres facteurs, nombreux, de la pertinence interviennent d'une manière telle qu'ils compromettent les performances des systèmes dans le contexte d'une utilisation réelle. Ces autres facteurs dépendent fortement de l'individu et de sa situation de recherche d'information, ce qui remet en cause la conception de la pertinence système comme une fonction de correspondance qui ne prend en compte que les facteurs de la pertinence qui ne dépendent pas de l'utilisateur. D'autre part, la nature de l'utilisation interactive du système contribue à définir la situation de recherche de l'utilisateur, et en cela participe aux performances du système de recherche d'information. Un certain nombre de caractéristiques de l'interaction sont directement liées à la modélisation de la pertinence système et à des préoccupations spécifiques à la problématique de la recherche d'information. Notre thèse s'appuie sur les travaux réalisés sur les facteurs de la pertinence pour un individu, pour définir un modèle de conception de la pertinence système qui prend en compte les facteurs qui relèvent de l'utilisation interactive du système et de la nécessité d'adaptation de la fonction de correspondance à la situation de recherche particulière dans laquelle l'utilisateur se trouve. Ainsi, nous définissons trois nouvelles fonctions du système de recherche d'information, en termes d'utilisation du système : permettre la détection de la pertinence des documents retrouvés, permettre la compréhension des raisons de leur pertinence système, et permettre de procéder à une reformulation du problème d'information dans le cadre d'un processus itératif de recherche. La notion de schéma de pertinence se substitue à celle de requête, en tant qu'interface entre la pertinence système et l'utilisateur. Ce schéma de pertinence intègre deux types de paramètres permettant l'adaptation du système à la situation de recherche : d'une part les paramètres sémantiques, qui recouvrent non seulement la dimension thématique de la pertinence mais aussi d'autres critères de pertinence liés aux caractéristiques indexées des documents, et d'autre part les paramètres pragmatiques qui prennent en compte les facteurs de la pertinence liés aux conditions dans lesquelles l'utilisateur réalise les tâches qui lui incombent dans l'interaction. Nous appliquons ce modèle de conception de la pertinence système dans le cadre d'une application de recherche d'images, dont le corpus est indexé de façon à couvrir plusieurs dimensions de la pertinence outre la dimension thématique. Notre prototype nous permet de montrer comment le système s'adapte en fonction des situations qui se présentent au cours d'une session de recherche.

Étude et réalisation de l'indexation du système de recherche d'informations rime de façon à permettre une compréhension trè fine de documents spécialisés. Ont été examinées la construction d'un modèle de représentation des connaissances des documents traites, l'analyse des phénomènes linguistiques apparaissant dans ces documents. La mise en œuvre de trois processus linguistiques (morphologie, syntaxe, sémantique) et l'élaboration d'un processus de coopération permettant l'enchainement et l'indépendance de ces trois processus linguistiques. L'architecture du systeme est présentée en détail ainsi que les expérimentations faites sur un corpus médical