Propositions de méthodologies pour la valorisation de la médecine traditionnelle fondées sur une ontologie

The work presented in this thesis focuses on the problematic of the valorization of traditional medicine. Traditional medicine is a very rich biological andcultural diversity. His practise is widespread and occurs in various forms. The valorization of this medicine is now a very important issue; it will capitalize this knowledge to popularize, and thus improve its performance in terms of diagnosis, treatment and cost. World Health Organization (WHO)proposes its integration into the national health system. But the practice and exercise of this medicine face many problems which make its implementation difficult. Among these problems, we can list the informal nature of its practice, its content is not formalized, its access mode is not determined, etc. We propose in this thesis, practices more efficient based on the new technology of information and communications; they based specifically on semantic resource such as the ontology which is the formal structure of an acquaintance. The methods proposed in this thesis allow to formalize the contents of this medicine, to facilitate its exercise and ultimately to succeed its revalorization.Le travail présenté dans cette thèse porte sur la problématique de la valorisation de la médecine traditionnelle. La médecine traditionnelle est d’une diversité biologique et culturelle très riche. Sa pratique est très répandue et se fait sous des formes variées . La valorisation de cette médecine constitue aujourd’hui un enjeu très important ; elle permettra de capitaliser ce savoir, de le vulgariser, et donc d’améliorer ses prestations en termes de diagnostic, de traitement et de coût. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) propose, du reste, de l’intégrer dans le système national de santé. Mais la pratique et l’exercice de cette médecine rencontrent de nombreux problèmes qui rendent son application difficile. Parmi ces problèmes, nous pouvons relever le caractère informel de sa pratique, son contenu non formalisé, son mode d’accès non déterminé, etc. Nous proposons, dans cette thèse, des techniques de pratiques plus efficaces puisque basées sur les nouvelles technologies de l’information et de la communication ; celles-ci reposent plus spécifiquement sur la ressource sémantique telle que l’ontologie qui est la structuration formelle d’une connaissance. Les méthodes proposées dans cette thèse permettent de formaliser le contenu de cette médecine, pour en faciliter l’exercice et en définitive, pour aboutir à sa revalorisation

Exploitation des connaissances issues des processus de retour d'expérience industriels

Depuis plusieurs années, dans le secteur industriel, l amélioration continue constitue un aspect important de la famille de normes ISO 9000 maintenue par l organisation ISO (International Organization for Standardization). Elle se concentre sur l amélioration de la satisfaction du client en passant par des améliorations continues et incrémentales des produits, des services et des processus. Afin de répondre à ces exigences, un point clé consiste à optimiser le processus de résolution de problèmes qui vise à analyser et résoudre les problèmes courants pour éviter de nouvelles occurrences. Différents processus de résolution de problèmes ont été définis et sont implantés dans les entreprises. L un des plus connu est sans doute la méthode PLAN-DO-CHECK-ACT (PDCA), également connue sous le nom de Roue de Deming . D autres méthodes sont également utilisées comme : 8 Disciplines (8D) également appelée TOPS (Team-Oriented Problem Solving), Six sigma ou DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control), 7 step, etc. Les activités principales dans ces processus sont : la formation d une équipe de résolution de problème, la description et l évaluation de la criticité des événements, l analyse des événements afin d en rechercher les causes racine et valider cette analyse, la proposition d une solution au problème et son application (solution curative), la suggestion d actions pour éviter une nouvelle occurrence du problème (solution préventive, leçons apprises, etc.). Dans cette logique d amélioration continue, un processus de Retour d Expérience (Rex) est une représentation générique focalisé sur l'acquisition des connaissances des experts en phase de résolution de problème et sur la réutilisation de ces connaissances pour résoudre ou éviter de nouveaux problèmes. Une base de connaissances de retour d'expérience va servir de pivot entre la phase d'acquisition et la phase d'exploitation. Les points abordés dans le travail de thèse seront les suivants : Représenter les différentes composantes d'une expérience en utilisant les processus de résolution de problème comme support de capitalisation. Instrumenter les processus de capitalisation et d exploitation Formaliser des mécanismes de recherche d expérience, Formaliser des mécanismes de réutilisation d analyses expertes - Développer un outil support de retour d expérience sur une architecture Web.Continuous improvement of industrial processes is increasingly a key element of competitiveness for industrial systems. Management of experience feedback takes place in this framework to build, analyze and facilitate the reuse of immaterial potential of an organization in order to make it better in achieving its processes and / or products. For several years, the need for continuous improvement of products and processes has led many companies to set up standardized problem solving processes. For this purpose, different Problem Solving Processes are commonly used in the industrial field such as: 8D, PDCA (Plan Do Check Act), DMAICS (Define Measure Analyze Improve Control Standardize) or, more recently, the 9S process (9Steps). The main activities in the problem solving process are: The composition of the problem solving team, the description and assessment of the problem highlighted by events, the analysis of events to identify their root causes and their validation, the formulation of the problem solutions and their application checking (corrective actions), the action suggestions to prevent from a new occurrence of the problem (preventive actions, lessons learned, etc.). During the Problem Solving Processes, the intellectual investment of experts is often considerable. We propose to define mechanisms to reuse previously performed analysis (already solved issues) to guide the resolution of a new problem. The main contributions of this research work are : The structuring of a cognitive experience feedback framework allowing a flexible exploitation of expert knowledge: we propose a formal representation of an experience (according to the problem solving processes). - The definition of two mechanisms to exploit the context and analysis in these experiences. The specification and development of Experience Feedback Support Framework ProWhy offering methodological and software support for knowledge management (KM), and in particular for capitalization and exploitation phases of experience feedback processes.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Exploitation des connaissances issues des processus de retour d'expérience industriels

Depuis plusieurs années, dans le secteur industriel, l’amélioration continue constitue un aspect important de la famille de normes ISO 9000 maintenue par l’organisation ISO (International Organization for Standardization). Elle se concentre sur l’amélioration de la satisfaction du client en passant par des améliorations continues et incrémentales des produits, des services et des processus. Afin de répondre à ces exigences, un point clé consiste à optimiser le processus de résolution de problèmes qui vise à analyser et résoudre les problèmes courants pour éviter de nouvelles occurrences. Différents processus de résolution de problèmes ont été définis et sont implantés dans les entreprises. L’un des plus connu est sans doute la méthode PLAN-DO-CHECK-ACT (PDCA), également connue sous le nom de « Roue de Deming ». D’autres méthodes sont également utilisées comme : 8 Disciplines (8D) également appelée TOPS (Team-Oriented Problem Solving), Six sigma ou DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control), 7 step, etc. Les activités principales dans ces processus sont : la formation d’une équipe de résolution de problème, la description et l’évaluation de la criticité des événements, l’analyse des événements afin d’en rechercher les causes racine et valider cette analyse, la proposition d’une solution au problème et son application (solution curative), la suggestion d’actions pour éviter une nouvelle occurrence du problème (solution préventive, leçons apprises, etc.). Dans cette logique d’amélioration continue, un processus de Retour d’Expérience (Rex) est une représentation générique focalisé sur l'acquisition des connaissances des experts en phase de résolution de problème et sur la réutilisation de ces connaissances pour résoudre ou éviter de nouveaux problèmes. Une base de connaissances de retour d'expérience va servir de pivot entre la phase d'acquisition et la phase d'exploitation. Les points abordés dans le travail de thèse seront les suivants : Représenter les différentes composantes d'une expérience en utilisant les processus de résolution de problème comme support de capitalisation. Instrumenter les processus de capitalisation et d’exploitation Formaliser des mécanismes de recherche d’expérience, Formaliser des mécanismes de réutilisation d’analyses expertes - Développer un outil support de retour d’expérience sur une architecture Web. ABSTRACT : Continuous improvement of industrial processes is increasingly a key element of competitiveness for industrial systems. Management of experience feedback takes place in this framework to build, analyze and facilitate the reuse of immaterial potential of an organization in order to make it better in achieving its processes and / or products. For several years, the need for continuous improvement of products and processes has led many companies to set up standardized problem solving processes. For this purpose, different Problem Solving Processes are commonly used in the industrial field such as: 8D, PDCA (Plan Do Check Act), DMAICS (Define Measure Analyze Improve Control Standardize) or, more recently, the 9S process (9Steps). The main activities in the problem solving process are: The composition of the problem solving team, the description and assessment of the problem highlighted by events, the analysis of events to identify their root causes and their validation, the formulation of the problem solutions and their application checking (corrective actions), the action suggestions to prevent from a new occurrence of the problem (preventive actions, lessons learned, etc.). During the Problem Solving Processes, the intellectual investment of experts is often considerable. We propose to define mechanisms to reuse previously performed analysis (already solved issues) to guide the resolution of a new problem. The main contributions of this research work are : The structuring of a cognitive experience feedback framework allowing a flexible exploitation of expert knowledge: we propose a formal representation of an experience (according to the problem solving processes). - The definition of two mechanisms to exploit the context and analysis in these experiences. The specification and development of Experience Feedback Support Framework ProWhy offering methodological and software support for knowledge management (KM), and in particular for capitalization and exploitation phases of experience feedback processes

Contribution à la spécification et à l'élaboration d'une plateforme de maintenance orientée connaissances

Le maintien en condition opérationnelle des équipements industriels est un des enjeux importants de l'entreprise, et a fait passer la maintenance d'un centre de coût à un centre de profit, ce qui a eu pour conséquence une éclosion de logiciels d'aide à la maintenance allant de la GMAO aux plateformes de e-maintenance. Ces systèmes d'aide fournissent aux différents acteurs de la maintenance, un support à la décision et un ensemble de services permettant une gestion informatisée d'activités de base appartenant au processus de maintenance (exemple l'intervention, la planification, le diagnostic, etc.). Toutefois, les besoins des utilisateurs évoluent dans le temps en fonction de nouvelles contraintes, de leur expertise, des nouvelles connaissances. Par contre les services fournis n'évoluent pas et nécessitent une réactualisation. Afin de tenir compte de l'évolution de ces connaissances, pour que ces systèmes d'aide puissent répondre aux besoins des utilisateurs et puissent proposer des services à la demande et des services évolutifs nous avons fait le point dans cette thèse sur les avantages et limites des systèmes informatiques d'aide existants notamment les plateformes de e-maintenance (systèmes les plus avancés aujourd'hui en maintenance). Pour pallier le manque des systèmes existants, nous avons proposé le concept de s-maintenance qui est caractérisé principalement par les échanges collaboratifs entre applications et utilisateurs, par des connaissances communes du domaine de maintenance. Pour mettre en œuvre ce concept, nous avons proposé une plateforme orientée connaissances assurant des fonctionnalités auto-x (auto-traçabilité, auto-apprentissage, autogestion) qui permettent de répondre aux caractéristiques de la s-maintenance. L'architecture à base de composants de cette plateforme prend appui sur une base de connaissances partagée entre les différents composants qu'elle intègre au profit de l'interopérabilité sémantique ainsi que de la capitalisation des connaissances. Nous avons par ailleurs développé une ontologie du domaine de maintenance sur laquelle s'appuie cette base de connaissances. Finalement, afin de développer les fonctionnalités auto-x assurées par la plateforme nous avons proposé un système à base de traces exploitant la base de connaissances et l'ontologie associéeOperational condition maintenance of industrial equipment is a principal challenge for the firm production. This fact transfer the maintenance from the cost center to the profit center which has lead to massif development of maintenance support system starting from the GMAO to the e-maintenance platform. These systems provide to the maintenance agent, decision-support, and set of services allowing a computerized management of core activities for maintenance process. (e.g. intervention, planning, diagnostic,...). However, the user request continues evolving in time with respect of their expertise, their renewed knowledge and new constraints. On the other hand, the existing services are not following their requirements and they need to be updated. In this thesis, an overview on the advantage and drawback of existing computerized support system, in particular the e-maintenance platform (the most advanced maintenance system) is presented in order to meet the users needs and propose scalable and on-demand services. To overcome the existing system shortage, we propose the s-maintenance concept characterized by the collaborative exchange between users and applications and the common knowledge of the maintenance field. Thus, to implement this concept, a knowledge-oriented platform is proposed providing the auto-x functionalities (auto-traceability, auto-learning and auto-management) and meeting the s-maintenance characteristics. The architecture based on components of this platform, is also based on shared knowledge between integrated components for the benefit of the semantic interoperability as well as for the knowledge capitalization. Maintenance domain ontology is also developed on which the knowledge base is rested. Finally, in order to develop the auto-x functionalities, provided by the platform, a trace-based system is proposed by exploiting the knowledge base and the associated ontology.BESANCON-Bib. Electronique (250560099) / SudocSudocFranceF

Un système multi-agents pour la gestion des connaissances hétérogènes et distribuées

La gestion des connaissances permet d'identifier et de capitaliser les savoirs faires de l'entreprise afin de les organiser et de les diffuser. Cette thèse propose un système de gestion des connaissances hétérogènes et distribuées, appelé OCEAN. Basé sur les ontologies et sur un système multi-agents, OCEAN a pour but de résoudre le problème de la capitalisation et de réutilisation des connaissances provenant de plusieurs sources différentes, afin d aider les acteurs métiers dans le processus de développement de produits mécaniques. Le système OCEAN repose sur un cycle de vie de quatre étapes Ce cycle de vie possède les phases : d identification, d extraction, de validation et se termine par la réutilisation des connaissances. Chaque phase constitue l objectif d une organisation d agents.L identification dans le système OCEAN consiste à définir les connaissances par un expert métier sous la forme d une ontologie. Les ontologies sont utilisées dans notre système pour représenter les connaissances définis d une façon structurée et formelle afin d être compréhensible par les machines. L extraction des connaissances dans OCEAN est réalisée par les agents de manière automatique à l aide des ontologies créées par les experts métiers. Les agents interagissent avec les différentes applications métiers via des services web. Le résultat de cette phase est stocké dans une mémoire organisationnelle. La validation des connaissances consiste à permettre aux acteurs métiers de valider les connaissances de la mémoire organisationnelle dans un wiki sémantique. Ce wiki permet de présenter les connaissances de la mémoire organisationnelle aux acteurs pour les réutiliser, les évaluer et les faire évoluer. La réutilisation des connaissances dans OCEAN est inspiré de travaux antérieurs intégrés au sein d OCEAN. Les quatre phases du cycle de vie des connaissances traitées dans cette thèse nous ont permis de réaliser un système apte à gérer les connaissances hétérogènes et distribuées dans une entreprise étendue.Among the goals of Knowledge Management we can cite the identification and capitalization of the know-how of companies in order to organize and disseminate them. This thesis proposes a heterogeneous and distributed knowledge management system, called OCEAN. Based on ontologies and multi-agents system, OCEAN aims to solve the problem of capitalization and reuse of multi-sources knowledge in order to assist business actors in the development process of mechanical products. The OCEAN system is based on a knowledge life cycle composed by four steps. This knowledge life cycle begins with the identification then extraction, validation and finishes with knowledge reuse. Each step is the goal of an organization of agents.The identification in OCEAN system consists in the definition of knowledge by a business expert with an ontology. Ontologies are used in our system to represent the knowledge, defined by the business expert, in a structured and formal way in order to be understandable by machines. Agents according to the ontology defined by business experts realize knowledge extraction in OCEAN automatically. Agents interact with professional softwares via web services. The result of this extraction is stored in an organizational memory (OM). Validation of knowledge in OCEAN relies on business actors that validate the knowledge of the OM in a semantic wiki. This wiki allows also the presentation of this knowledge to business actors in order to reuse, evaluate or evolve it. Previous works, integrated within OCEAN, inspires the knowledge reuse step. The four steps lifecycle discussed in this thesis has enabled us to achieve a system that can manage heterogeneous and distributed knowledge in an extended enterprise.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Contribution à la caractérisation et à l'évaluation de l'interopérabilité pour les entreprises collaboratives

Cette thèse consiste en la définition d’une méthodologie de caractérisation et d’évaluation du niveau d’interopérabilité interentreprises, afin d’améliorer leur fonctionnement propre, ainsi qu’en la définition d’une méthodologie de gestion de l’évolution de ces entreprises, leur apportant ainsi un cadre pour la mise en place de projets successif ayant pour objectif l’amélioration du niveau d’interopérabilité. Ces méthodes s’appliquent à tous les niveaux, tant opérationnels que stratégiques, ainsi que pour tous types de collaboration que ce soit entre services d’une même entreprise ou entre plusieurs entreprises d’une chaîne logistique. Ces méthodes sont basées sur le fait que l’interopérabilité peut être vu comme une performance de l’entreprise. Ceci nous permet de caractériser et d’évaluer l’interopérabilité, notamment, grâce à l’utilisation de la théorie des graphes qui apporte un cadre formel, des outils mathématiques et une représentation graphique qui sont autant d’aides tant pour la conduite de l’étude que pour la communication avec les différents acteurs concernés.This thesis consists of the definition of an interoperability level characterization and evaluation methodology between enterprises, in order to improve their own operation, like in the definition of an evolution management methodology of these enterprises, thus bringing to them a framework for the successive projects installation having for objective the interoperability level improvement. These methods apply to all the levels, as well operational as strategic, as for all types of collaboration as it is between services of the same enterprise or between several enterprises of a logistic chain. These methods are based on the fact that interoperability can be seen like a performance of enterprise. This enables us to characterize and to evaluate interoperability, in particular, thanks to the use of the graph theory which brings a formal framework, mathematical tools and a chart which are as many assistances as well for the study control as for the communication with the various actors concerned

Feuille de route stratégique - métadonnées culturelles et transition Web 3.0

Cette feuille de route sur les métadonnées culturelles et la transition Web 3.0 du ministère de la Culture et de la Communication a été réalisée en prenant appui sur les actions 4 et 5 de la feuille de route stratégique ministérielle en faveur de l\u27ouverture et du partage des données publiques (« open data ») et s\u27inscrit dans le cadre des travaux sur le Web sémantique initiés par le Conseil d\u27Orientation de l’Édition Publique et de l\u27Information Administrative (COEPIA). Cette feuille de route pose les premiers jalons d\u27une politique culturelle de transition vers le Web 3.0 intégrant pleinement la valeur des métadonnées culturelles. Elle n\u27a pas vocation à couvrir l\u27ensemble des aspects du 3.0 dans cette phase d\u27initialisation. Il s\u27agit de mettre en exergue des actions décisives et opérationnelles à mener par le secteur culturel à court et moyen terme dans l\u27agenda numérique 2014-2015

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Évaluer l'information sur le web, peut-on arriver à une pertinence sociocognitive satisfaisante ?

Evaluer l'information sur le web est un nouveau paradigme cognitif. La profusion des documents, des supports, leurs interconnections, modifient en profondeur nos façons de chercher une information, nos stratégies d'évaluation et d'appropriation et donc nos schèmes cognitifs. La contextualisation et l'identification sont des tâches plus complexes sur le web, de par la nature protéiforme et pluriculturelle de l'information. Les mécanismes de lecture traditionnels ne sont plus opérants dans un espace virtuel sans limites, dé-temporalisé et graphiquement instable. Les mécanismes d'évaluation de l'information, comme la construction de ses autorités informationnelles ou de la pérennité de ses autorités cognitives, prennent maintenant une dimension collective qui passe systématiquement par une redocumentarisation et un brassage des taxonomies personnelles