Classification conceptuelle d'une collection documentaire. Intertextualité et Recherche d'Information

National audienceUne collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d'interprétation d'un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d'accès à l'information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Cet article propose un modèle permettant de rendre compte de cette complexité des collections documentaire dans les outils d'accès à l'information. En se basant sur l'analyse formelle et relationnelle de concepts appliquée sur des objets documentaires ce modèle permet de représenter et d'interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu'ils entretiennent

Indexation et interrogation de pages web décomposées en blocs visuels

Cette thèse porte sur l'indexation et l'interrogation de pages Web. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau modèle : BlockWeb, qui s'appuie sur une décomposition de pages Web en une hiérarchie de blocs visuels. Ce modèle prend en compte, l'importance visuelle de chaque bloc et la perméabilité des blocs au contenu de leurs blocs voisins dans la page. Les avantages de cette décomposition sont multiples en terme d'indexation et d'interrogation. Elle permet notamment d'effectuer une interrogation à une granularité plus fine que la page : les blocs les plus similaires à une requête peuvent être renvoyés à la place de la page complète. Une page est représentée sous forme d'un graphe acyclique orienté dont chaque nœud est associé à un bloc et étiqueté par l'importance de ce bloc et chaque arc est étiqueté la perméabilité du bloc cible au bloc source. Afin de construire ce graphe à partir de la représentation en arbre de blocs d'une page, nous proposons un nouveau langage : XIML (acronyme de XML Indexing Management Language), qui est un langage de règles à la façon de XSLT. Nous avons expérimenté notre modèle sur deux applications distinctes : la recherche du meilleur point d'entrée sur un corpus d'articles de journaux électroniques et l'indexation et la recherche d'images sur un corpus de la campagne d'ImagEval 2006. Nous en présentons les résultats.This thesis is about indexing and querying Web pages. We propose a new model called BlockWeb, based on the decomposition of Web pages into a hierarchy of visual blocks. This model takes in account the visual importance of each block as well as the permeability of block's content to their neighbor blocks on the page. Splitting up a page into blocks has several advantages in terms of indexing and querying. It allows to query the system with a finer granularity than the whole page: the most similar blocks to the query can be returned instead of the whole page. A page is modeled as a directed acyclic graph, the IP graph, where each node is associated with a block and is labeled by the coefficient of importance of this block and each arc is labeled by the coefficient of permeability of the target node content to the source node content. In order to build this graph from the bloc tree representation of a page, we propose a new language : XIML (acronym for XML Indexing Management Language), a rule based language like XSLT. The model has been assessed on two distinct dataset: finding the best entry point in a dataset of electronic newspaper articles, and images indexing and querying in a dataset drawn from web pages of the ImagEval 2006 campaign. We present the results of these experiments.AIX-MARSEILLE3-Bib. élec. (130559903) / SudocSudocFranceF

Recherche d'information et contexte

My research work is related the field of Information Retrieval (IR) whose objective is to enable a user to find information that meets its needs within a large volume of information. The work in IR have focused primarily on improving information processing in terms of indexing to obtain optimal representations of documents and queries and in terms of matching between these representations. Contributions have long made no distinction between all searches assuming a unique type of search and when proposing a model intended to be effective for this unique type of search. The growing volume of information and diversity of situations have marked the limits of existing IR approaches bringing out the field of contextual IR. Contextual IR aims to better respond to users' needs taking into account the search context. The principle is to differentiate searches by integrating in the IR process, contextual factors that will influence the IRS effectiveness. The notion of context is broad and refers to all knowledge related to information conducted by a user querying an IRS. My research has been directed toward taking into account the contextual factors that are: the domain of information, the information structure and the user. The first three directions of my work consist in proposing models that incorporate each of these elements of context, and a fourth direction aims at exploring how to adapt the process to each search according to its context. Various European and national projects have provided application frameworks for this research and have allowed us to validate our proposals. This research has also led to development of various prototypes and allowed the conduct of PhD theses and research internships.Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le domaine de la recherche d'information (RI) dont l'objectif est de permettre à un utilisateur de trouver de l'information répondant à son besoin au sein d'un volume important d'informations. Les recherches en RI ont été tout d'abord orientées système. Elles sont restées très longtemps axées sur l'appariement pour évaluer la correspondance entre les requêtes et les documents ainsi que sur l'indexation des documents et de requêtes pour obtenir une représentation qui supporte leur mise en correspondance. Cela a conduit à la définition de modèles théoriques de RI comme le modèle vectoriel ou le modèle probabiliste. L'objectif initialement visé a été de proposer un modèle de RI qui possède un comportement global le plus efficace possible. La RI s'est longtemps basée sur des hypothèses simplificatrices notamment en considérant un type unique d'interrogation et en appliquant le même traitement à chaque interrogation. Le contexte dans lequel s'effectue la recherche a été ignoré. Le champ d'application de la RI n'a cessé de s'étendre notamment grâce à l'essor d'internet. Le volume d'information toujours plus important combiné à une utilisation de SRI qui s'est démocratisée ont conduit à une diversité des situations. Cet essor a rendu plus difficile l'identification des informations correspondant à chaque besoin exprimé par un utilisateur, marquant ainsi les limites des approches de RI existantes. Face à ce constat, des propositions ont émergé, visant à faire évoluer la RI en rapprochant l'utilisateur du système tels que les notions de réinjection de pertinence utilisateur ou de profil utilisateur. Dans le but de fédérer les travaux et proposer des SRI offrant plus de précision en réponse au besoin de l'utilisateur, le domaine de la RI contextuelle a récemment émergé. L'objectif est de différencier les recherches au niveau des modèles de RI en intégrant des éléments de contexte susceptibles d'avoir une influence sur les performances du SRI. La notion de contexte est vaste et se réfère à toute connaissance liée à la recherche de l'utilisateur interrogeant un SRI. Mes travaux de recherche se sont orientés vers la prise en compte des éléments de contexte que sont le domaine de l'information, la structure de l'information et l'utilisateur. Ils consistent, dans le cadre de trois premières orientations, à proposer des modèles qui intègrent chacun de ces éléments de contexte, et, dans une quatrième orientation, d'étudier comment adapter les processus à chaque recherche en fonction de son contexte. Différents projets européens et nationaux ont servi de cadre applicatifs à ces recherches et ainsi à valider nos propositions. Mes travaux de recherche ont également fait l'objet de développements dans différents prototypes et ont permis le déroulement de thèses de doctorat et stages de recherche

Sonder les connaissances psychopédagogiques générales d’enseignants : proposition d’une méthode de recueil et de traitement

Les connaissances psychopédagogiques générales de 23 enseignants du primaire du canton de Genève sont étudiées par le biais d’une analyse de contenu d’entretiens semi-directifs. Le recours aux résultats de méta-analyses permet de scorer les 94 thématiques identifiées puis de dégager 10 scores à l’origine d’une procédure de catégorisation par approches multiples. L’analyse en classes latentes permet l’identification de trois profils d’enseignants. Néanmoins, au-delà du profilage, nous constatons que les enseignants interrogés dépassent rarement un score de 50% aux composantes des compétences psychopédagogiques générales avec une moyenne en dessous de 20%. Des perspectives pour la recherche et la formation des enseignants sont ainsi discutées. Mots clés : connaissances psychopédagogiques, enseignants du primaire, scores, analyses en classes latente

Contribution à la définition de modèles de recherche d'information flexibles basés sur les CP-Nets

This thesis addresses two main problems in IR: automatic query weighting and document semantic indexing. Our global contribution consists on the definition of a theoretical flexible information retrieval (IR) model based on CP-Nets. The CP-Net formalism is used for the graphical representation of flexible queries expressing qualitative preferences and for automatic weighting of such queries. Furthermore, the CP-Net formalism is used as an indexing language in order to represent document representative concepts and related relations in a roughly compact way. Concepts are identified by projection on WordNet. Concept relations are discovered by means of semantic association rules. A query evaluation mechanism based on CP-Nets graph similarity is also proposed.Ce travail de thèse adresse deux principaux problèmes en recherche d'information : (1) la formalisation automatique des préférences utilisateur, (ou la pondération automatique de requêtes) et (2) l'indexation sémantique. Dans notre première contribution, nous proposons une approche de recherche d'information (RI) flexible fondée sur l'utilisation des CP-Nets (Conditional Preferences Networks). Le formalisme CP-Net est utilisé d'une part, pour la représentation graphique de requêtes flexibles exprimant des préférences qualitatives et d'autre part pour l'évaluation flexible de la pertinence des documents. Pour l'utilisateur, l'expression de préférences qualitatives est plus simple et plus intuitive que la formulation de poids numériques les quantifiant. Cependant, un système automatisé raisonnerait plus simplement sur des poids ordinaux. Nous proposons alors une approche de pondération automatique des requêtes par quantification des CP-Nets correspondants par des valeurs d'utilité. Cette quantification conduit à un UCP-Net qui correspond à une requête booléenne pondérée. Une utilisation des CP-Nets est également proposée pour la représentation des documents dans la perspective d'une évaluation flexible des requêtes ainsi pondéreés. Dans notre seconde contribution, nous proposons une approche d'indexation conceptuelle basée sur les CP-Nets. Nous proposons d'utiliser le formalisme CP-Net comme langage d'indexation afin de représenter les concepts et les relations conditionnelles entre eux d'une manière relativement compacte. Les noeuds du CP-Net sont les concepts représentatifs du contenu du document et les relations entre ces noeuds expriment les associations conditionnelles qui les lient. Notre contribution porte sur un double aspect : d'une part, nous proposons une approche d'extraction des concepts en utilisant WordNet. Les concepts résultants forment les noeuds du CP-Net. D'autre part, nous proposons d'étendre et d'utiliser la technique de règles d'association afin de découvrir les relations conditionnelles entre les concepts noeuds du CP-Nets. Nous proposons enfin un mécanisme d'évaluation des requêtes basé sur l'appariement de graphes (les CP-Nets document et requête en l'occurrence)

DE LA MODELISATION A L'EXPLOITATION DES DOCUMENTS A STRUCTURES MULTIPLES

With the recent development of new information and communication technologies, the paper documents are transformed to digital documents. Furthermore, it considers that the document is no longer seen as a whole, or as a monolithic bloc, but as organized entities. Exploiting these documents amount to identify and locate these entities. These entities are connected by relationships to give a "form" to document. Several types of relationships may occur, so that several "forms" of a document emerge. These different materializations of the same document are related to different uses of the same document and are essential for optimal management and shared of holdings. The work presented in this thesis aims to address the challenges of representing different materializations of a document through its representation of entities and their relationships. If those materializations are translated through structures, the issues are related to the representation of multistructured documents. Our work focuses mainly on the modeling, integration and exploitation of multistructured documents: (1) Proposal of multistructured document model. This model incorporates two levels of description: a specific level to describe each document through entities that compose and a generic level to identify document kinds through the grouping of similar structures. (2) Proposal of techniques for extracting structure (implicit or explicit) of a document (the specific level) and classification of this structure with respect to common structures (the generic level). The classification algorithm proposed includes a calculation of distance called "structural" (comparison of trees and graphs). This classification is associated with a process of verification of the "cohesion" of classes and possible reorganization of disrupted classes. (3) Proposal of document exploitation technical from their structures and their contents: (a) a document search that can reproduce documentary granules through criteria based on research of structures and / or content, (b) a multidimensional analysis that is to analyze and visualize the documentary information across multiple dimensions (of structures and / or content). In order to validate our proposals, we have developed a tool for integration and analysis of multistructured documents, called MDOCREP (Multistructured Document Repository). This tool provides on the one hand, the extraction and classification of document structures, and on the other hand, the querying and the multidimensional analysis of documents from their different structures.Avec l'évolution des nouvelles technologies de l'information et de la communication, les documents papier ont laissé la place aux documents numériques. On considère de plus que le document n'est plus vu comme un tout, ni comme un bloc monolithique, mais comme un ensemble organisé d'entités. Exploiter ces documents revient à identifier et retrouver ces entités. Ces dernières sont reliées par des relations permettant de donner une « forme » au document. Plusieurs types de relations peuvent apparaître, de sorte à ce que plusieurs « formes » d'un même document émergent. Ces différentes matérialisations d'un même document sont liées à des usages différents d'un même document et sont primordiales pour une gestion optimale et partagée des fonds documentaires. Les travaux présentés dans cette thèse visent à faire face aux défis de représentation des différentes matérialisations d'un document au travers de la représentation de ses entités et de leurs relations. Si ces matérialisations sont traduites par des structures, les enjeux concernent la représentation des documents à structures multiples. Nos travaux portent essentiellement sur la modélisation, l'intégration et l'exploitation des documents à structures multiples : (1) Proposition d'un modèle de documents multistructurés. Ce modèle intègre deux niveaux de description : un niveau spécifique permettant de décrire chaque document au travers des entités qui le composent et un niveau générique permettant de définir des typologies de documents au travers du regroupement de structures similaires. (2) Proposition des techniques d'extraction de structure (implicite ou explicite) d'un document (niveau spécifique) et de classification de cette structure par rapport à des structures communes (niveau générique). L'algorithme de classification proposé intègre un calcul d'une distance dite « structurelle » (comparaison d'arbres et de graphes). Cette démarche de classification est associée à une démarche de vérification de la « cohésion » des classes et de réorganisation éventuelle des classes perturbées. (3) Proposition de techniques d'exploitation des documents à partir de leurs structures et de leur contenu : (a) une recherche de documents qui permet de restituer des granules documentaires selon des critères de recherches basés sur la ou les structures et/ou le contenu ; (b) une analyse multidimensionnelle qui consiste à analyser et visualiser les informations documentaires selon plusieurs dimensions (de structures et/ou de contenu). Pour valider nos propositions, nous avons développé un outil d'aide à l'intégration et à l'analyse de documents à structures multiples, intitulé MDOCREP (Multistructured DOCument REPository). Cet outil assure d'une part, l'extraction et la classification des structures de documents, et d'autre part, l'interrogation et la restitution multidimensionnelle des documents à partir de leurs différentes structures

Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Interrogation d'un réseau sémantique de documents : l'intertextualité dans l'accès à l'information juridique

A collection of documents is generally represented as a set of documents but this simple representation does not take into account cross references between documents, which often defines their context of interpretation. This standard document model is less adapted for specific professional uses in specialized domains in which documents are related by many various references and the access tools need to consider this complexity. We propose two models based on formal and relational concept analysis and on semantic web techniques. Applied on documentary objects, these two models represent and query in a unified way documents content descriptors and documents relations.Une collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d'interprétation d'un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d'accès à l'information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Ce travail de thèse propose deux modèles permettant de prendre en compte cette complexité des collections documentaire dans les outils d'accès à l'information. Le premier modèle est basée sur l'analyse formelle et relationnelle de concepts, le deuxième est basée sur les technologies du web sémantique. Appliquées sur des objets documentaires ces modèles permettent de représenter et d'interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu'ils entretiennent

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur