L'approche "services Web" étend le rôle du Web d'un simple support d'information vers un intergiciel d'applications B2B. Un des concepts intéressants qu'offre cette technologie est la possibilité de définir un nouveau service par composition de services Web existants. Dans cette thèse nous nous intéressons à assurer des compositions fiables de services Web. Pour ce faire, nous proposons un modèle qui (i) enrichit la description des services Web pour mieux exprimer leurs propriétés transactionnelles et qui (ii) étend et fusionne les systèmes de workflow et les modèles transactionnels avancés (MTA).<br />Nous proposons trois approches, basées sur ce modèle, pour assurer des compositions fiables. Contrairement aux MTA, la première approche part des spécifications des concepteurs pour déterminer les mécanismes transactionnels permettant d'assurer des exécutions correctes.<br />La deuxième approche procède par ré-ingénierie du service composé (SC). Elle permet d'améliorer les mécanismes de recouvrement d'un SC après analyse de ses traces d'exécutions.<br />La troisième approche repose sur le concept de "patron transactionnel", un nouveau concept que nous introduisons. Un "patron transactionnel"est un patron qui combine la flexibilité des workflows et la fiabilité des MTA. Nous définissons un SC en connectant des patrons transactionnels.<br />Nous utilisons un ensemble de règles de cohérence pour assurer que le SC défini est fiable. La contribution majeure de notre proposition est qu'elle a pu fusionner la flexibilité des systèmes de workflow et la fiabilité des MTA. Ainsi elle permet d'assurer des exécutions correctes<br />selon les critères spécifiés par les concepteurs.

Dans tous les domaines, le progrès scientifique repose de plus en plus sur la capacité à exploiter des volumes de données toujours plus gigantesques. Alors que leur volume augmente, la gestion de ces données se complexifie. Un point clé est la gestion du cycle de vie des données, c'est à dire les diverses opérations qu'elles subissent entre leur création et leur disparition : transfert, archivage, réplication, suppression, etc. Ces opérations, autrefois simples, deviennent ingérables lorsque le volume des données augmente de manière importante, au vu de l'hétérogénéité des logiciels utilisés d'une part, et de la complexité des infrastructures mises en œuvre d'autre part.Nous présentons Active Data, un méta-modèle, une implémentation et un modèle de programmation qui permet de représenter formellement et graphiquement le cycle de vie de données présentes dans un assemblage de systèmes et d'infrastructures hétérogènes, en exposant naturellement la réplication, la distribution et les différents identifiants des données. Une fois connecté à des applications existantes, Active Data expose aux utilisateurs ou à des programmes l'état d'avancement des données dans leur cycle de vie, en cours d'exécution, tout en gardant leur trace lorsqu'elles passent d'un système à un autre.Le modèle de programmation Active Data permet d'exécuter du code à chaque étape du cycle de vie des données. Les programmes écrits avec Active Data ont à tout moment accès à l'état complet des données, à la fois dans tous les systèmes et dans toutes les infrastructures sur lesquels elles sont distribuées. Nous présentons des évaluations de performance et des exemples d'utilisation qui attestent de l'expressivité du modèle de programmation et de la qualité de l'implémentation. Enfin, nous décrivons l'implémentation d'un outil de Surveillance des données basé sur Active Data pour l'expérience Advanced Photon Source qui permet aux utilisateurs de suivre la progression de leurs données, d'automatiser la plupart des tâches manuelles, d'obtenir des notifications pertinente parmi une masse gigantesque d'événements, ainsi que de détecter et corriger de nombreuses erreurs sans intervention humaine.Ce travail propose des perspectives intéressantes, en particulier dans les domaines de la provenance des données et de l'open data, tout en facilitant la collaboration entre les scientifiques de communautés différentes. / In all domains, scientific progress relies more and more on our ability to exploit ever growing volumes of data. However, as datavolumes increase, their management becomes more difficult. A key point is to deal with the complexity of data life cycle management,i.e. all the operations that happen to data between their creation and there deletion: transfer, archiving, replication, disposal etc.These formerly straightforward operations become intractable when data volume grows dramatically, because of the heterogeneity ofdata management software on the one hand, and the complexity of the infrastructures involved on the other.In this thesis, we introduce Active Data, a meta-model, an implementation and a programming model that allow to represent formally and graphically the life cycle of data distributed in an assemblage of heterogeneous systems and infrastructures, naturally exposing replication, distribution and different data identifiers. Once connected to existing applications, Active Data exposes the progress of data through their life cycle at runtime to users and programs, while keeping their track as it passes from a system to another.The Active Data programming model allows to execute code at each step of the data life cycle. Programs developed with Active Datahave access at any time to the complete state of data in any system and infrastructure it is distributed to.We present micro-benchmarks and usage scenarios that demonstrate the expressivity of the programming model and the implementationquality. Finally, we describe the implementation of a Data Surveillance framework based on Active Data for theAdvanced Photon Source experiment that allows scientists to monitor the progress of their data, automate most manual tasks,get relevant notifications from huge amount of events, and detect and recover from errors without human intervention.This work provides interesting perspectives in data provenance and open data in particular, while facilitating collaboration betweenscientists from different communities.