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

Un modèle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnée

Mise en oeuvre des liens technologiques comme outil de capture de l'intention de conception en aéronautique

Les outils CAO (conception assistée par ordinateur) modernes sont mis à contribution en développement de produits. Ils permettent d'automatiser des tâches de modélisation fastidieuses qui consomment le temps précieux des concepteurs spécialisés. Ce travail franchit un pas de plus dans la généralisation de certains concepts tels que les associations, les liens technologiques ainsi que l'empreinte et la pseudo-empreinte. Un prototype d'application automatisant la modélisation des poches d'allègement contenues dans la tôle des panneaux de revêtement du fuselage d'un avion est développé afin de bien mettre en oeuvre les concepts dans un outil CAO. Les gains de temps obtenus sont de l'ordre de 86% par rapport à la méthode actuellement en vigueur en industrie. Nous nous penchons également sur l'implication économique et sur la capacité de déploiement à grande échelle des outils de capture du savoir-faire de la CAO moderne (UDFs, programmes VB, etc.) permettant l'automatisation de tâches de modélisation

Exploration de textes dans un corpus francophone de droit : le cas SOQUIJ

L’intelligence d’affaires a mis en place des processus et des procédures permettant l’accès à une donnée unique. Des rapports, des requêtes et des analyses sont possibles sur cette structure. L’exploration de données a bénéficié de ces démarches et a fait naitre l’exploration de textes. L’exploration de textes est peu employée par rapport à l’exploration de données, et ce autant par la communauté scientifique que par le domaine privé. La syntaxe et la grammaire mathématique sont universelles tandis que la syntaxe et la grammaire linguistique sont régionales et plus complexes. Ces limitations ont restreint les recherches sur l’exploration des textes. Ce mémoire s’intéresse à l’utilisation d’un outil d’exploration de textes dans le contexte juridique. Plus précisément, l’objectif de la présente recherche est d’utiliser l’outil pour en découvrir les défis et opportunités découlant de l’exploration des liens des textes et de la classification supervisée et non supervisée. Afin d’atteindre cet objectif, la présente recherche s’appuie sur le « design science » et la méthodologie « CRISP-DM », le tout dans le but de sélectionner un outil logiciel approprié à la recherche, d’effectuer l’exploration de textes et d’analyser les résultats. Les principaux résultats qui émanent des analyses effectuées avec l’outil IBM PASW SPSS sont les suivants. Premièrement, une analyse des liens entre les textes permet de faire ressortir les concepts des différents domaines de droit. Deuxièmement, l’analyse « Two-Steps » fait ressortir 3 classes dans le corpus complet qui comprend 4 domaines. Enfin, les analyses de classifications supervisées ont eu un taux de succès entre 46 et 60 % sur les échantillons de validation. Les modèles développés sont peu performants et selon moi ils ne peuvent pas être déployés à la SOQUIJ. La connaissance du domaine juridique est importante afin d’analyser et interpréter les textes propres à la SOQUIJ. Il en va de même afin de créer un dictionnaire pour l’exploration de textes. Ce dictionnaire spécifique au droit manque pour l’obtention de résultats plus probants. Plusieurs avenues sont intéressantes pour les recherches futures. Des plus intéressantes, notons la validation de l’impact de la création d’un dictionnaire pour réviser les différentes analyses et aussi d’étudier le résultat des 3 classes créées par le « Two-Steps »

Stratégies de recherche et de traitement de l'information dans des environnements informatiques et sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à l'égard de ces stratégies

Le but de la présente étude est de tracer un portrait des stratégies de recherche et de traitement de l'information (RTl) et du sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à l'égard de ces stratégies dans les environnements informatiques. Pour ce faire, nous avons décrit les stratégies de RTl selon les étapes inspirées des modèles de Hill (1999) et de Kuhlthau (1993). Par la suite, nous avons analysé le sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à utiliser un environnement informatique tel qu'Internet. Finalement, nous avons vérifié l'efficacité réelle des stratégies de RTl dans les environnements informatiques pendant la réalisation de neuf activités de RTl. Une méthode mixte jumelant l'enquête et une étude de dix cas est choisie afin d'obtenir des perspectives différentes en lien avec les trois objectifs de recherche de la présente étude. Dans cette visée, des outils tels que le questionnaire, l'observation et l'entrevue sont retenus. Premièrement, dans le cadre de l'enquête, nous utilisons le questionnaire, Research Process Survey (RPS) de Kracker (2002) afin de décrire la perception des stratégies affectives et cognitives associées à un processus de recherche selon les différentes étapes d'une recherche d'information. Afin de mesurer le sentiment d'efficacité personnelle à utiliser un environnement informatique tel qu'Internet, une section du questionnaire Online Technologies Self-efficacy Scale (OTSES) de Miltiadou et Chong Ho (2000) a été retenue. L'enquête a été effectuée auprès de 134 futurs enseignants de l'Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR). Dans un deuxième temps, les données proviennent de l'observation de neuf activités de RTl dans les environnements informatiques. Ces activités de RTl ont été effectuées par les sujets de l'enquête ayant manifesté leur intérêt (10 participantes). Ces activités ont amené une analyse qualitative des stratégies de RTl utilisées et de l'efficacité réelle de ces dernières. Le moyen privilégié consiste à réaliser des activités de RTl à trois niveaux de complexité (simple, modérée et complexe). L'ensemble de ces activités fait appel à des stratégies de recherche et de traitement et l'intégration de l'information. Finalement, les données provenant du protocole de la pensée à voix haute et de l'entrevue individuelle semi dirigée ont l'avantage d'être révélatrices et riches sur le plan descriptif afin de mieux comprendre le processus de recherche et du traitement de l'information dans un environnement informatique. En fait, puisque l'entrevue individuelle a lieu immédiatement après les activités de RTl, chacune des participantes valide et complète les observations recueillies. Pour répondre à la première question de recherche portant sur la description des stratégies de RTl dans les environnements informatiques, les résultats de l'enquête montrent qu'il n'y a pas une grande dispersion des réponses obtenues des futurs enseignants participant à l'étude entre les différentes étapes du processus de recherche ni pour les stratégies cognitives, ni pour les stratégies affectives. Les données provenant de l'étude de cas montrent, quant à elles, une grande variété de stratégies cognitives et de stratégies affectives selon les étapes du processus de recherche dans les environnements informatiques.\ud Ainsi, la description détaillée des stratégies cognitives met en lumière ce que font des futurs enseignants lors de la réalisation d'activités de RTl dans les environnements informatiques. À l'étape 1 « Initiation de la recherche », la majorité des participantes ne tiennent pas compte de l'étape de planification. L'étape 2 « Recherche de l'information » amène des stratégies cognitives très variées. On remarque la tendance des participantes à utiliser les moteurs de recherche Internet plutôt que le catalogue de la bibliothèque de l'UQTR ou les banques de données. On remarque aussi, chez la plupart des participantes, la non utilisation des liens booléens et la prédominance d'une stratégie d'« essais et erreurs ». À l'étape 3 « Exécution de la recherche » qui fait référence à l'exploration, la localisation et l'accès à l'information, les résultats montrent que plusieurs participantes aux activités de RTl n'explorent pas en profondeur les sites que les différents moteurs de recherche mettent à leur disposition. En ce qui concerne les stratégies cognitives à l'étape 4 « Collecte de l'information », il est intéressant de remarquer que les étudiants universitaires conservent leurs habitudes acquises antérieurement, comme consulter les premiers sites ou les premières références proposés par les moteurs de recherche. Par ailleurs, il semble que les stratégies à cette étape ressemblent aux habitudes de lecture dans les environnements documentaires traditionnels, par exemple, choisir les titres et les sous-titres ou les tables de matières. On constate qu'à l'étape 5 « Évaluation de l'information » que les participantes aux activités de RTl rapportent une grande variété de stratégies liées à l'évaluation de l'information. Nous pouvons penser que le phénomène de la désirabilité sociale peut avoir joué un rôle. Par ailleurs, il est à noter que certaines stratégies liées à l'évaluation de l'information montrent une efficacité douteuse telles que se fier à sa première impression pour évaluer de l'information ou vérifier la présentation globale (tour d'horizon). Pour conserver l'information, apprendre par coeur les adresses des sites sur Internet ne semble pas non plus un choix judicieux. Nous constatons que les stratégies pour transformer et intégrer l'information semblent identiques pour toutes les participantes: utiliser la fonction « copier/coller » et reformuler en ses mots l'information trouvée sont deux stratégies souvent mentionnées par les participantes. Parmi les autres stratégies liées à cette étape, on retrouve: travailler à partir de la documentation sur papier (impriment les informations), contrairement à d'autres qui travaillent directement à l'ordinateur. Pour les critères d'éthique, les participantes mentionnent la stratégie suivante: citer les sources selon les règles de présentation d'un guide. Cependant, il faut souligner qu'aucune participante aux activités de RTl n'a vérifié les droits de reproduction des informations durant les activités proposées. La description détaillée des stratégies affectives, tout en n'étant pas facile à réaliser, offre une première ouverture sur les stratégies de la motivation et d'adaptation qui accompagnent un processus de RTl dans les environnements informatiques. Cet aspect affectif, souvent absent dans des recherches précédentes, met en évidence le rôle actif des futurs enseignants lors d'une activité de RTl. En ce qui concerne les stratégies affectives, les résultats de l'enquête et de l'étude de cas montrent que la majorité des futurs enseignants participant à notre étude sont confiants à commencer une activité de recherche et cette confiance se perçoit à toutes les étapes du processus de recherche. Dans l'ensemble, ils semblent aussi satisfaits du processus que du produit. Les participantes aux activités de RTl quant à elles relèvent certaines stratégies spécifiques telles que fournir les efforts pour réussir ou être tenace, être curieuse et éviter les sites qui désorientent. De plus, les résultats recueillis à propos du sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à l'égard des stratégies de RTl dans les environnements informatiques montrent une perception positive pour des étudiants universitaires finissant leur scolarité. La majorité des futurs enseignants ayant participé à l'enquête se sentent efficaces à utiliser les fonctions des environnements informatiques liées directement à la RTl de même que celles étant connexes sauf pour la fonction, créer une page Web. L'analyse de l'efficacité réelle des stratégies de RTl dans les environnements informatiques montre que la majorité des participantes ont réussi à rencontrer les critères de réussite des activités de RTl dans les environnements informatiques. Cependant, certaines lacunes ont été observées, par exemple, pour choisir des outils de recherche ou des descripteurs adaptés, pour limiter les résultats de recherche ou pour évaluer et conserver l'information.\ud Bien que présentant certaines limites, cette recherche a le mérite, entre autres, de documenter le processus de RTl dans les environnements informatiques en précisant des dimensions présentes dans la recension des écrits, par exemple, la difficulté de planification et d'en identifier d'autres telle que la barrière linguistique. De plus, cette recherche offre un potentiel de retombées pour la formation initiale. Elle permet d'apporter des connaissances susceptibles d'alimenter la formation des futurs enseignants à l'égard du processus de RTl dans les environnements informatiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Éducation, Formation des enseignants, Recherche et traitement de l'information, Auto-efficacité, Environnement informatique

Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantique

Chapitre 05 : Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantiqueNational audiencePartie 1 : construction et peuplement d'ontologies à partir de textes : démarche générale - critères de bonne structuration d'une ontologie - outils de Traitement Automatique des Langues pour faciliter la construction d'ontologies - ouvertures Partie 2 : "donner du sens" à des contenus : l'annotation sémantique : associer des données et des modèles sémantiques - démarche générale - quel type de ressource pour caractériser "sémantiquement" des contenus/ des données ? - où l'on retrouve le TAL / ouverture

Réutilisation de données hospitalières pour la recherche d'effets indésirables liés à la prise d'un médicament ou à la pose d'un dispositif médical implantable

Introduction:The adverse events associated with drug administration or placement of an implantable medical device should be sought systematically after the beginning of the commercialisation. Studies conducted in this phase are observational studies that can be performed from hospital databases. The objective of this work is to study the interest of the re-use of hospital data for the identification of such an adverse event.Materials and methods:Two hospital databases have been re-used between the years 2007 to 2013: the first contains 171 million inpatient stays including diagnostic codes, procedures and demographic data. This data is linked with a single patient identifier; the second database contains the same kinds of information for 80,000 stays and also the laboratory results and drug administrations for each inpatient stay. Four studies were conducted on these pieces of data to identify adverse drug events and adverse events following the placement of an implantable medical device.Results:The first study demonstrates the ability of a set of detection of rules to automatically identify adverse drug events with hyperkalaemia. The second study describes the variation of a laboratory results associated with the presence of a frequent sequential pattern composed of drug administrations and laboratory results. The third piece of work enables the user to build a web tool exploring on the fly the reasons for rehospitalisation of patients with an implantable medical device. The fourth and final study estimates the thrombotic and bleeding risks following a total hip replacement.Conclusion:The re-use of hospital data in a pharmacoepidemiological perspective allows the identification of adverse events associated with drug administration or placement of an implantable medical device. The value of this data is the amount statistical power they bring as well as the types of associations they allow to analyse.Introduction : les effets indésirables associés à un traitement médicamenteux ou à la pose d'un dispositif médical implantable doivent être recherchés systématiquement après le début de leur commercialisation. Les études réalisées pendant cette phase sont des études observationnelles qui peuvent s'envisager à partir des bases de données hospitalières. L'objectif de ce travail est d'étudier l'intérêt de la ré-utilisation de données hospitalières pour la mise en évidence de tels effets indésirables.Matériel et méthodes : deux bases de données hospitalières sont ré-utilisées pour les années 2007 à 2013 : une première contenant 171 000 000 de séjours hospitaliers incluant les codes diagnostiques, les codes d'actes et des données démographiques, ces données étant chaînées selon un identifiant unique de patient ; une seconde issue d'un centre hospitalier contenant les mêmes types d'informations pour 80 000 séjours ainsi que les résultats de biologie médicale, les administrations médicamenteuses et les courriers hospitaliers pour chacun des séjours. Quatre études sont conduites sur ces données afin d'identifier d'une part des évènements indésirables médicamenteux et d'autre part des évènements indésirables faisant suite à la pose d'un dispositif médical implantable.Résultats : la première étude démontre l'aptitude d'un jeu de règles de détection à identifier automatiquement les effets indésirables à type d'hyperkaliémie. Une deuxième étude décrit la variation d'un paramètre de biologie médicale associée à la présence d'un motif séquentiel fréquent composé d'administrations de médicaments et de résultats de biologie médicale. Un troisième travail a permis la construction d'un outil web permettant d'explorer à la volée les motifs de réhospitalisation des patients ayant eu une pose de dispositif médical implantable. Une quatrième et dernière étude a permis l'estimation du risque thrombotique et hémorragique faisant suite à la pose d'une prothèse totale de hanche.Conclusion : la ré-utilisation de données hospitalières dans une perspective pharmacoépidémiologique permet l'identification d'effets indésirables associés à une administration de médicament ou à la pose d'un dispositif médical implantable. L'intérêt de ces données réside dans la puissance statistique qu'elles apportent ainsi que dans la multiplicité des types de recherches d'association qu'elles permettent