Mise en valeur de collections numériques réparties : de l'information aux connaissances

International audienceThe idea is to work in a spirit of federation and link a document or object to a cultural environment. The connections are made through a new social tool. This tool is adapted to the spirit transdisciplinary and trans. The bridge-building takes account of existing projects. This platform provides the means for researchers to find a maximum of links between projects and objects of academic research. It is interesting to place digital objects in their environment to enhance thematic collections outside an institutional framework. Knowledge or information contained in the basic concern metadata attributes to define an overall pattern of relationships between digital objects and actors.L'idée novatrice est de travailler dans un esprit fédératif et de relier un objet documentaire ou culturel à tout un environnement. Les liaisons se font au travers d'un nouvel outil social et particulièrement adapté à l'esprit transdisciplinaire et transrégional. La construction de liens pour rapprocher virtuellement des collections réparties sur un plan géographique tient compte des projets existant pour s'articuler avec eux. Cette plateforme donne les moyens aux chercheurs de retrouver un maximum de liens entre les projets et les objets académiques de recherche. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les objets numériques il est intéressant de les replacer dans leur environnement de façon à valoriser des fonds entiers de collections thématiques et cela en sortant d'un cadre institutionnel. Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relèvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour définir un schéma global des relations entre les objets numériques et les acteurs

Système d'information stratégique dédié à l'environnement universitaire

Une université abrite différents acteurs qui ont recours à des systèmes de ressources documentaires, des systèmes de production d'information, des systèmes de recherche d'information. L'intérêt que nous portons à la classifica-tion des acteurs de l'université, fondée sur notre modèle de représentation de l'utilisateur RU=(T, F, B, A), pour la construction d'un entrepôt de données et des bases métiers associées, permet de faire évoluer un système d'information en un système d'information stratégique. Nous réfléchissons à la conception d'un entrepôt de données de ressources documentaires dans un cadre pédagogi-que intégrant la modélisation de l'utilisateur. La description de ressources, en vue de leur réutilisation dans des parcours de formation, évoquent les diffi-cultés rencontrées et formulent des propositions pour combler des manques dans les normes existantes et rendre plus opérationnels certains descriptifs. La modélisation des acteurs d'une part et des types de documents d'autre part, permettent d'élaborer des corrélations afin d'améliorer les réponses. La mise en relation des acteurs et des documents est possible par les méta données de l'entrepôt de données et la méta modélisation de l'entrepôt de donnée

Conception assistée d'entrepôts de données et de documents XML pour l'analyse OLAP

Aujourd hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d un entrepôt, c est à dire l origine des données qui l alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l élaboration assistée d un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents.TOULOUSE1-SCD-Bib. electronique (315559902) / SudocSudocFranceF

Conception assistée d’entrepôts de données et de documents XML pour l’analyse OLAP

Aujourd’hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d’un entrepôt, c’est à dire l’origine des données qui l’alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s’inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l’élaboration assistée d’un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l’analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents

Modélisation des acteurs et des ressources : application au contexte d'un SIS universitaire

Nous réfléchissons à la conception d'un entrepôt de données de ressources documentaires dans un cadre pédagogique intégrant la modélisation de l'utilisateur. La structuration systémique d'une organisation peut se voir sous la forme de trois sous systèmes : le système de pilotage, le système d'information et le système opérant. Nous mettons en relief que la prise de décision revient à l'utilisateur final qui évolue dans un système de recherche d'information. L'intérêt que nous portons à la classification des acteurs de l'université, fondée sur leurs activités, pour la construction d'un entrepôt de données et des bases métiers associées, permet de faire évoluer un Système d'Information (SI) en un Système d'Information Stratégique (SIS). Un SIS permet aux décideurs d'une institution de disposer d'informations pertinentes et d'outils d'analyse puissants pour les aider à prendre les bonnes décisions au bon moment. Pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs, on essaye de personnaliser les réponses du système. Nous représentons l'utilisateur et ses comportements dans les bases métiers afin de faciliter le processus de recherche d'information. La modélisation des acteurs d'une part et des types de documents d'autre part, permettent d'élaborer des corrélations afin d'améliorer les réponses. Nous prenons en compte la représentation de l'utilisateur pour l'élaboration de l'entrepôt de données. La description de ressources, en vue de leur réutilisation dans des parcours de formation, évoquent les difficultés rencontrées et formulent des propositions pour combler des manques dans les normes existantes et rendre plus opérationnels certains descriptifs

Application de l'Intelligence Economique dans un Système d'Information Stratégique universitaire : innovation par le processus de modélisation des acteurs

Nous abordons une nouvelle gouvernance des universités en empruntant le processus d'intelligence économique pour faire évoluer un système d'information universitaire en un système d'information stratégique universitaire. Par notre contribution, nous étudions les processus propres à l'organisation, les processus propres à l'enseignant et les processus propres à l'étudiant pour modéliser les utilisateurs d'un système d'information stratégique universitaire. La description des ressources documentaires inspirée en partie des observations de la «millenial generation» et la modélisation des acteurs montrent aujourd'hui la complémentarité de deux univers : les mondes de l'indexation et les mondes du décisionnel reliés par les entrepôts de données