Représentation multi-facette des documents pour leur accès sémantique

La recherche d'information (RI) est un domaine prépondérant dans la vie contemporaine car elle permet de disposer d'éléments d'informations qui permettent d'agir et de prendre des décisions face à une situation donnée. En effet, l'objectif d'une RI est de s'informer, d'apprendre de nouvelles notions que nous ne maîtrisons pas. La disponibilité et la pertinence de ces nouvelles informations ont donc une très grande influence sur la prise de décision. La plupart des moteurs de recherche actuels utilisent des index regroupant les mots représentatifs des documents afin de permettre leur recherche ultérieure. Dans ces méthodes, les documents et les requêtes sont considérées comme des sacs de mots, non porteurs de sens. L'une des méthodes innovantes actuelles est l'indexation et la recherche sémantique des documents. Il s'agit de mieux prendre en compte le besoin de l'utilisateur en considérant la sémantique des éléments textuels. Nous nous intéressons à cet aspect de la RI en considérant une indexation et une recherche à base d'ontologies de domaine. Les solutions que nous proposons visent à améliorer la pertinence des réponses d'un système par rapport au thème de la recherche. Le discours contenu dans un document ou dans une requête ne sont pas les seuls éléments à prendre en compte pour espérer mieux satisfaire l'utilisateur. D'autres éléments relatifs au contexte de sa recherche doivent aussi être pris en compte. La granularité des informations à restituer à l'utilisateur est un autre aspect. Nous nous sommes intéressés à ces différents aspects et avons développé un méta-modèle de représentation multi-facette des documents en vue de leur accès sémantique. Dans notre modèle, le document est vu selon différentes dimensions dont la structure logique, la structure physique, la sémantique des contenus ainsi que leurs évolutions dans le temps. Nous avons également proposé des mesures de similarité sémantique entre concepts et une fonction de similarité entre les graphes d'annotation des requêtes et ceux des documents. Pour évaluer et valider nos solutions, nous avons instancié ce modèle dans trois domaines distincts : l'apprentissage en ligne, la maintenance automobile et les partitions musicales Braille. Nous avons également évalué les résultats en termes de rappel/précision des fonctions que nous avons proposées et montré leur supériorité par rapport à l'état de l'art.Information retrieval is part of our contemporary life because it helps us to find information which helps us in acting and decision making. Indeed, the objective of any information retrieval task is to learn new facts, new notions. Thus, the availability and relevance of the pieces of new information we access have a high influence on decisions we make. Most of the current search engines use indexes composed of the representative words from the documents; these indexes allow their access when compared to users' queries. These techniques consider documents and queries as bags of words but not the discourse they contain. One of the new methods to face the understanding of user's needs is semantic indexing and retrieval. In this thesis, we consider semantic indexing when based on ontologies that gather the domain knowledge. Matching content is not the only aspects that interest the user when searching for information. We consider other aspects such as the granularity of the elements to retrieve, the meta-data that can be associated with contents and the context in which the search is made. We consider these different aspects and propose a generic model based on a multi-facet representation. The facet related to document content is deeply studied. We made proposition related to semantic retrieval based on graph concepts and suggested a family of concept similarity functions and a graph similarity function that allow to compare graph concepts from documents and from queries. The dynamic aspect of the document collection has also been studied. To validate this model we considered three application domains: e-learning, automobile diagnostic and Braille musical scores. We also evaluate our semantic similarity functions in terms of recall and precision and show their effectiveness

Un système de recherche d'information personnalisée basé sur la modélisation multidimensionnelle de l'utilisateur

Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue étendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les méthodes classiques de la RI, surtout destinées à des recherches textuelles simples, se sont retrouvées face à des documents de différents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en réponse à cette avancée, est devenu plus exigeant quant aux résultats retournés par les systèmes de RI. La personnalisation tente de répondre à ces exigences en ayant pour objectif principal l'amélioration des résultats retournés à l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intérêts ainsi que de ses préférences. Le présent travail de thèse se situe à la croisée des différents aspects présentés et couvre cette problématique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces à cette problématique. Pour atteindre cet objectif, un système de personnalisation de la recherche spatiale et sémantique sur le Web et intégrant la modélisation de l'utilisateur, a été proposé. Ce système comprend deux volets : 1/ la modélisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs à travers la construction d'un réseau de modèles utilisateurs, construit itérativement lors des différentes recherches effectuées en ligne. Un prototype supportant le système proposé a été développé afin d'expérimenter et d'évaluer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectué un ensemble d'évaluation, dont les principales sont : a) l'évaluation de la qualité du modèle de l'utilisateur ; b) l'évaluation de l'efficacité de la recherche d'information ; c) l évaluation de l'efficacité de la recherche d'information intégrant les informations spatiales ; d) l'évaluation de la recherche exploitant le réseau d'utilisateurs. Les expérimentations menées montrent une amélioration de la personnalisation des résultats présentés par rapport à ceux obtenus par d'autres moteurs de recherche.The web explosion has led Information Retrieval (IR) to be extended and web search engines emergence. The conventional IR methods, usually intended for simple textual searches, faced new documents types and rich and scalable contents. The users, facing these evolutions, ask more for IR systems search results quality. In this context, the personalization main objective is improving results returned to the end user based sing on its perception and its interests and preferences. This thesis context is concerned with these different aspects. Its main objective is to propose new and effective solutions to the personalization problem. To achieve this goal, a spatial and semantic web personalization system integrating implicit user modeling is proposed. This system has two components: 1/ user modeling; /2 implicit users' collaboration through the construction of a users' models network. A system prototype was developed for the evaluation purpose that contains: a) user model quality evaluation; b) information retrieval quality evaluation; c) information retrieval quality evaluation with the spatial user model data; d) information retrieval quality evaluation with the whole user model data and the users' models network. Experiments showed amelioration in the personalized search results compared to a baseline web search.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

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)

L’organisation des connaissances au prisme du langage, du texte et du discours. Un parcours en recherche d’information.

Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherches dresse une synthèse des travaux réalisés en sciences de l’information et de la communication et portent sur la description et la caractérisation de contenus textuels, sur leur représentation sous la forme de connaissances organisées et médiatisées pour la recherche d’information. L’organisation des connaissances est abordée comme un « objet d’étude des processus cognitifs et des techniques intellectuelles qui permettent de classer, indexer, formaliser et modéliser le réel » (Polity et al. 2005, p. 13). La recherche d’information est un paradigme structurant pour appréhender cet objet. Dans la première partie du mémoire, la recherche d’information est saisie dans le seul rapport à la technique : les connaissances linguistiques sont utilisées pour organiser les données afin d’améliorer l’indexation en texte intégral et la classification de textes. Dans la seconde partie, la recherche d’information est appréhendée comme une activité humaine et sociale : les connaissances linguistiques sont utilisées pour favoriser l’accès aux documents et permettre diverses activités informationnelles (lire, écrire, annoter, partager, etc.). Ce mémoire témoigne d’un parcours qui traverse les deux grandes conceptions de l’information. La première est inspirée du courant nord-américain de l’information retrieval qui cherche à établir des principes généraux de l’information, les technologies qui permettent de la traiter et de la rendre accessible. La seconde est inspirée de courants en sciences humaines et sociales (information seeking notamment) et donne la primeur aux usages de l’information et aux pratiques informationnelles dans des contextes socio-professionnels précis

L’organisation des connaissances au prisme du langage, du texte et du discours. Un parcours en recherche d’information.

Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherches dresse une synthèse des travaux réalisés en sciences de l’information et de la communication et portent sur la description et la caractérisation de contenus textuels, sur leur représentation sous la forme de connaissances organisées et médiatisées pour la recherche d’information. L’organisation des connaissances est abordée comme un « objet d’étude des processus cognitifs et des techniques intellectuelles qui permettent de classer, indexer, formaliser et modéliser le réel » (Polity et al. 2005, p. 13). La recherche d’information est un paradigme structurant pour appréhender cet objet. Dans la première partie du mémoire, la recherche d’information est saisie dans le seul rapport à la technique : les connaissances linguistiques sont utilisées pour organiser les données afin d’améliorer l’indexation en texte intégral et la classification de textes. Dans la seconde partie, la recherche d’information est appréhendée comme une activité humaine et sociale : les connaissances linguistiques sont utilisées pour favoriser l’accès aux documents et permettre diverses activités informationnelles (lire, écrire, annoter, partager, etc.). Ce mémoire témoigne d’un parcours qui traverse les deux grandes conceptions de l’information. La première est inspirée du courant nord-américain de l’information retrieval qui cherche à établir des principes généraux de l’information, les technologies qui permettent de la traiter et de la rendre accessible. La seconde est inspirée de courants en sciences humaines et sociales (information seeking notamment) et donne la primeur aux usages de l’information et aux pratiques informationnelles dans des contextes socio-professionnels précis

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

Contribution à la maintenance des ontologies à partir d'analyses textuelles : extraction de termes et de relations entre termes

Les ontologies sont des nouvelles formes de contrôle intelligent de l'information. Elles présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l'information à des fins de navigation, de rappel, de précision, etc. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d'évolution. Étant donné la complexité des changements à apporter, un processus de maintenance, du moins semi-automatique, s'impose de plus en plus pour faciliter cette tâche et assurer sa fiabilité.\ud L'approche proposée trouve son fondement dans un modèle cognitif décrivant un processus d'extraction de connaissances à partir de textes et de thésaurus. Nous mettons ainsi, les textes au centre du processus d'ingénierie des connaissances et présentons une approche se démarquant des techniques formelles classiques en représentation de connaissances par son indépendance de la langue. Les traitements textuels sont fondés principalement sur un processus de classification supporté par un réseau de neurones (ART 1) et sur l'Indexation Sémantique Latente appliquée sur des classes de termes. Partant de l'hypothèse que l'extraction -de connaissances à partir de textes ne peut se contenter d'un traitement statistique (ni même linguistique) de données textuelles pour accaparer toute leur richesse sémantique, un processus d'extraction de connaissances à partir d'un thésaurus a été conçu afin d'intégrer, le mieux possible, les connaissances du domaine au sein de l'ontologie. Ce processus est fondé principalement sur un calcul d'associations sémantiques entre des Vecteurs Conceptuels. Le modèle proposé représente une chaîne de traitement (ONTOLOGICO) au sein de la plateforme\ud SATIM. Ce modèle vise à assister les experts de domaine dans leur tâche de conceptualisation et de maintenance des ontologies en se basant sur un processus itératif supporté par un ensemble de modules, en particulier, un extracteur de termes, un lemmatiseur, un segmenteur, un classifieur, un module de raffinement sémantique basé sur l'Indexation Sémantique Latente et un identificateur de termes reliés basé sur le calcul de similarité sémantique entre les couples de vecteurs conceptuels. La découverte de relations entre termes pour les besoins d'une conceptualisation de domaine s'avère être le résultat d'une complémentarité de traitements appliqués tant sur des textes de domaine que sur un thésaurus. D'une part, les analyses textuelles fondées principalement sur l'application de l'Indexation Sémantique Latente sur des classes de termes génèrent des relations sémantiques précises. D'autre part, l'extraction de relations sémantiques à partir d'un thésaurus, en se basant sur une représentation par des Vecteurs conceptuels, constitue un choix théorique judicieux et performant. Ce processus joue en effet, un rôle important dans la complétude des relations.\ud Ce projet de recherche se place au coeur des échanges entre terminologie et acquisition de connaissances. Il amène une réflexion sur les divers paliers à envisager dans une telle démarche de modélisation de connaissances textuelles pour des objectifs de maintenance d'une ontologie de domaine. La méthodologie proposée constitue une aide précieuse dans le domaine de la maintenance des ontologies. Elle assiste les terminologues chargés de naviguer à travers de vastes données textuelles pour extraire et normaliser la terminologie et facilite la tâche des ingénieurs en connaissances, chargés de modéliser des domaines. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maintenance d'ontologie, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), Indexation Sémantique Latente, Vecteurs Conceptuels, Classification automatique, Réseaux de Neurones

Un modèle de recherche d'information basé sur les graphes et les similarités structurelles pour l'amélioration du processus de recherche d'information

The main objective of IR systems is to select relevant documents, related to a user's information need, from a collection of documents. Traditional approaches for document/query comparison use surface similarity, i.e. the comparison engine uses surface attributes (indexing terms). We propose a new method which uses a special kind of similarity, namely structural similarities (similarities that use both surface attributes and relation between attributes). These similarities were inspired from cognitive studies and a general similarity measure based on node comparison in a bipartite graph. We propose an adaptation of this general method to the special context of information retrieval. Adaptation consists in taking into account the domain specificities: data type, weighted edges, normalization choice. The core problem is how documents are compared against queries. The idea we develop is that similar documents will share similar terms and similar terms will appear in similar documents. We have developed an algorithm which traduces this idea. Then we have study problem related to convergence and complexity, then we have produce some test on classical collection and compare our measure with two others that are references in our domain. The Report is structured in five chapters: First chapter deals with comparison problem, and related concept like similarities, we explain different point of view and propose an analogy between cognitive similarity model and IR model. In the second chapter we present the IR task, test collection and measures used to evaluate a relevant document list. The third chapter introduces graph definition: our model is based on graph bipartite representation, so we define graphs and criterions used to evaluate them. The fourth chapter describe how we have adopted, and adapted the general comparison method. The Fifth chapter describes how we evaluate the ordering performance of our method, and also how we have compared our method with two others.Cette thèse d'informatique s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information (RI). Elle a pour objet la création d'un modèle de recherche utilisant les graphes pour en exploiter la structure pour la détection de similarités entre les documents textuels d'une collection donnée et une requête utilisateur en vue d'améliorer le processus de recherche d'information. Ces similarités sont dites « structurelles » et nous montrons qu'elles apportent un gain d'information bénéfique par rapport aux seules similarités directes. Le rapport de thèse est structuré en cinq chapitres. Le premier chapitre présente un état de l'art sur la comparaison et les notions connexes que sont la distance et la similarité. Le deuxième chapitre présente les concepts clés de la RI, notamment l'indexation des documents, leur comparaison, et l'évaluation des classements retournés. Le troisième chapitre est consacré à la théorie des graphes et introduit les notations et notions liées à la représentation par graphe. Le quatrième chapitre présente pas à pas la construction de notre modèle pour la RI, puis, le cinquième chapitre décrit son application dans différents cas de figure, ainsi que son évaluation sur différentes collections et sa comparaison à d'autres approches