Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d'information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l'informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d'apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d'information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d'interagir avec diverses applications. Accéder à l'information est alors une tâche ardue, alors que les employés d'une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine " Enterprise Search " s'est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d'entreprise qu'au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d'information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l'information en utilisant leurs propres termes, et d'obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l'éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n'ont pas besoin d'employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l'information désirée. Un challenge lors de la construction d'un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d'une part, et d'être en mesure de s'adapter facilement à de nouveaux domaines d'application d'autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d'utilisation d'entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l'informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d'ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l'art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l'analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d'abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d'un framework de questions/réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00944140 |
| Date | 15 February 2013 |
| Creators | Kuchmann-Beauger, Nicolas |
| Publisher | Ecole Centrale Paris |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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