Vers l'automatisation de la mise à jour des bases de données spatio-temporelles d'aide à la navigation : cas d'une base de données pour la navigation des personnes à mobilité réduite

De nos jours, les systèmes d'aide à la navigation occupent une place de plus en plus importante dans la vie quotidienne. Toutefois, leur potentiel est mal exploité pour le déplacement des personnes à mobilité réduite (PMR). À cet égard, le projet MobiliSIG a vu le jour. Son objectif est de développer une solution d'assistance multimodale mobile selon les principes de la conception cognitive pour la navigation des PMR. Au cœur de cette solution se trouve une base de données d'accessibilité dont l'usage permettra de proposer des itinéraires adaptés aux profils des utilisateurs. Cependant, vu que l'environnement évolue et que certains obstacles ont un caractère spatio-temporel, l'outil développé doit être doté d'un système qui lui permettra de rester continuellement à jour. L'objectif global assigné à notre projet est la conception d'un système automatique de mise à jour (MÀJ) continuelle des données d'accessibilité en temps quasi-réel à partir de données multi-sources hétérogènes. Pour ce faire, tout d'abord, nous avons passé en revue la littérature inhérente aux concepts relatifs à notre problématique. Ensuite, nous avons créé et implémenté une ontologie d'obstacles/facilitateurs sur la base des facteurs environnementaux de la classification PPH afin d'identifier et de bien cibler les données spatio-temporelles d'accessibilité. Par la suite, nous avons déterminé les besoins et fonctionnalités utiles à notre système de MÀJ à travers la présentation et l'analyse des spécifications des données d'accessibilité et de différents scénarios de cas d'utilisations. Finalement, en s'inspirant des concepts fondamentaux des processus ETL et des architectures orientées services, nous avons proposé une solution composée d'une couche d'extraction automatique de multi-sources; une couche de transformation qui répond au besoin du multi-formats; une application web pour les collaborateurs; et un service web de MÀJ chargé des tâches de traitement automatique et en temps quasi-réel de l'information reçue de multi-sources en effectuant l'analyse syntaxique et sémantique, la géolocalisation, le géocodage, la projection du système de référence le cas échéant, la validation et le contrôle d'unicité avant de procéder au chargement. Les résultats des tests et validations du prototype développé ont permis de confirmer l'atteinte de l'objectif de la recherche

Enabling Ubiquitous OLAP Analyses

An OLAP analysis session is carried out as a sequence of OLAP operations applied to multidimensional cubes. At each step of a session, an operation is applied to the result of the previous step in an incremental fashion. Due to its simplicity and flexibility, OLAP is the most adopted paradigm used to explore the data stored in data warehouses. With the goal of expanding the fruition of OLAP analyses, in this thesis we touch several critical topics. We first present our contributions to deal with data extractions from service-oriented sources, which are nowadays used to provide access to many databases and analytic platforms. By addressing data extraction from these sources we make a step towards the integration of external databases into the data warehouse, thus providing richer data that can be analyzed through OLAP sessions. The second topic that we study is that of visualization of multidimensional data, which we exploit to enable OLAP on devices with limited screen and bandwidth capabilities (i.e., mobile devices). Finally, we propose solutions to obtain multidimensional schemata from unconventional sources (e.g., sensor networks), which are crucial to perform multidimensional analyses