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Intégration de données à partir de connaissances : une approche multi-agent pour la gestion des changements

Au sein des entreprises, un composant vital dans la prise de décision, qu'elle soit globale ou locale, est le système d'information. Celui-ci contient, en effet, les informations nécessaires pour décider, agir, apprendre, comprendre, prévoir et contrôler. Sa structure est généralement liée à l'histoire de l'entreprise dans le sens où cet ensemble s'est constitué d'éléments qui se sont juxtaposés au fil du temps au gré des choix stratégiques formant in fine un ensemble complexe et hétérogène. L'existence de plusieurs systèmes d'information, au sein de grande sociétés, pouvant rendre la recherche d'information difficile pour les utilisateurs métiers. 'objectif de nos travaux consiste à permettre aux utilisateurs d'explorer les connaissances, formulées en terme métier, contenues dans plusieurs systèmes d'informations et de récupérer les données qui leur sont associées. Il s'agit donc de mettre à disposition des utilisateurs une vue globale des connaissances disponibles liées à leurs domaines métiers, tout en dissimulant la diversité des sources d'informations et en garantissant que les données associées sont récupérables malgré les changements qui peuvent se produire au sein des différents systèmes. ans cette thèse nous proposons KRISMAS, une solution d'intégration de données basée une représentation des connaissances métiers et une architecture Multi-Agents. La représentation des connaissances prend la forme d'une ou plusieurs ontologies de domaine permettant aux utilisateurs d'explorer les connaissances des sources de données et de formuler des requêtes pour la récupération des données. Les agents sont utilisés pour l'exploitation de la représentation des connaissances métiers ainsi que pour la gestion des changements au sein d'un système d'intégration

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00785415
Date27 May 2008
CreatorsGhurbhurn, Rahee
PublisherEcole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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