Vers des transformations d'applications à parallélisme de données en équations synchrones

Ce papier présente les premiers résultats d'une étude concernant la transformation d'applications à parallélisme de données en équations synchrones. Les applications considérées sont exprimées à l'aide du métamodèle GASPARD qui étend le langage ARRAY-OL, dédié aux applications de traitement de données intensives. Le principe général des transformations envisagées est exposé ainsi que les idées de mise en oeuvre. Les modèles synchrones résultants permettent d'aborder plusieurs questions liées à la validation formelle, par exemple, vérification de propriétés de synchronisabilité, de latence, etc, en utilisant les outils et techniques formels offerts par la technologie synchrone. Ils permettent ainsi l'accès à des fonctionnalités complémentaires avec celles de l'environnement associé à GASPARD, qui propose uneméthodologie de conception conjointe matériel/logiciel de systèmes intégrés sur puce. Les transformations suivront une approche d'Ingénierie dirigée par les modèles (IDM/MDE). Des perspectives sont mentionnées concernant l'introduction d'automates de contrôle au sein des modèles obtenus

Gestion et visualisation de données hétérogènes multidimensionnelles : application PLM à la neuroimagerie

Neuroimaging domain is confronted with issues in analyzing and reusing the growing amount of heterogeneous data produced. Data provenance is complex – multi-subjects, multi-methods, multi-temporalities – and the data are only partially stored, restricting multimodal and longitudinal studies. Especially, functional brain connectivity is studied to understand how areas of the brain work together. Raw and derived imaging data must be properly managed according to several dimensions, such as acquisition time, time between two acquisitions or subjects and their characteristics. The objective of the thesis is to allow exploration of complex relationships between heterogeneous data, which is resolved in two parts : (1) how to manage data and provenance, (2) how to visualize structures of multidimensional data. The contribution follow a logical sequence of three propositions which are presented after a research survey in heterogeneous data management and graph visualization.The BMI-LM (Bio-Medical Imaging – Lifecycle Management) data model organizes the management of neuroimaging data according to the phases of a study and takes into account the scalability of research thanks to specific classes associated to generic objects. The application of this model into a PLM (Product Lifecycle Management) system shows that concepts developed twenty years ago for manufacturing industry can be reused to manage neuroimaging data. GMDs (Dynamic Multidimensional Graphs) are introduced to represent complex dynamic relationships of data, as well as JGEX (Json Graph EXchange) format that was created to store and exchange GMDs between software applications. OCL (Overview Constraint Layout) method allows interactive and visual exploration of GMDs. It is based on user’s mental map preservation and alternating of complete and reduced views of data. OCL method is applied to the study of functional brain connectivity at rest of 231 subjects that are represented by a GMD – the areas of the brain are the nodes and connectivity measures the edges – according to age, gender and laterality : GMDs are computed through processing workflow on MRI acquisitions into the PLM system. Results show two main benefits of using OCL method : (1) identification of global trends on one or many dimensions, and (2) highlights of local changes between GMD states.La neuroimagerie est confrontée à des difficultés pour analyser et réutiliser la masse croissante de données hétérogènes qu’elle produit. La provenance des données est complexe – multi-sujets, multi-analyses, multi-temporalités – et ces données ne sont stockées que partiellement, limitant les possibilités d’études multimodales et longitudinales. En particulier, la connectivité fonctionnelle cérébrale est analysée pour comprendre comment les différentes zones du cerveau travaillent ensemble. Il est nécessaire de gérer les données acquises et traitées suivant plusieurs dimensions, telles que le temps d’acquisition, le temps entre les acquisitions ou encore les sujets et leurs caractéristiques. Cette thèse a pour objectif de permettre l’exploration de relations complexes entre données hétérogènes, ce qui se décline selon deux axes : (1) comment gérer les données et leur provenance, (2) comment visualiser les structures de données multidimensionnelles. L’apport de nos travaux s’articule autour de trois propositions qui sont présentées à l’issue d’un état de l’art sur les domaines de la gestion de données hétérogènes et de la visualisation de graphes.Le modèle de données BMI-LM (Bio-Medical Imaging – Lifecycle Management) structure la gestion des données de neuroimagerie en fonction des étapes d’une étude et prend en compte le caractère évolutif de la recherche grâce à l’association de classes spécifiques à des objets génériques. L’implémentation de ce modèle au sein d’un système PLM (Product Lifecycle Management) montre que les concepts développés depuis vingt ans par l’industrie manufacturière peuvent être réutilisés pour la gestion des données en neuroimagerie. Les GMD (Graphes MultidimensionnelsDynamiques) sont introduits pour représenter des relations complexes entre données qui évoluent suivant plusieurs dimensions, et le format JGEX (Json Graph EXchange) a été créé pour permettre le stockage et l’échange de GMD entre applications. La méthode OCL (Overview Constraint Layout) permet l’exploration visuelle et interactive de GMD. Elle repose sur la préservation partielle de la carte mentale de l’utilisateur et l’alternance de vues complètes et réduites des données. La méthode OCL est appliquée à l’étude de la connectivité fonctionnelle cérébrale au repos de 231 sujets représentées sous forme de GMD – les zones du cerveau sont représentées par les noeuds et les mesures de connectivité par les arêtes – en fonction de l’âge, du genre et de la latéralité : les GMD sont obtenus par l’application de chaînes de traitement sur des acquisitions IRM dans le système PLM. Les résultats montrent deux intérêts principaux à l’utilisation de la méthode OCL : (1) l’identification des tendances globales sur une ou plusieurs dimensions et (2) la mise en exergue des changements locaux entre états du GMD

Denis BAURAIN – Portfolio pédagogique

Ce portfolio reprend des considérations pédagogiques générales s’appliquent à l’ensemble de mes enseignements. Les parties plus réflexives sont centrées sur les cours où les populations étudiantes ne se comptent pas sur les doigts d’une seule main : Microbiologie (partim 1 : Algologie et mycologie), Bioinformatique et Méthodes de phylogénie. J’ai par ailleurs réservé une large place à mon cours de Compléments de microbiologie : Protistologie, puisque c’est celui pour lequel j’ai mené une « vraie » réflexion pédagogique avec l’aide de l’IFRES (séminaire de mise en œuvre personnalisé). Enfin, j’ai inclus une série de commentaires sur la nécessité de former les biologistes à la bioinformatique, ainsi que sur la mise en pratique de cette conviction : la finalité spécialisée en Bioinformatique et Modélisation et la formation FOREM sur les Outils de la Bioinformatique

Calcul symbolique non commutatif : analyse des constantes d'arbre de fouille

Working on some random variables, like additive parameters on multidimensional point quadtrees, or the number of maxima among a set of n points, independent and uniformly distributed in [0,1]^d makes appear some particular sequences, called multiple harmonic sums (MHS), extensions of classical harmonic numbers to compositions.Aiming at applying symbolic methods to study these random variables, we replace the use of compositions by encodings over different alphabets, and then call upon important results in the theory of combinatorics on words to apply them to our special sequences of MHS and to polylogarithms, derivative of generating functions of MHS. In convergent cases (respectively as z tends to 1 and as N tends to infinity) both converge to the same limit, called polyzêta. For divergent cases, the use of noncommutative generating series enables us to prove a theorem ``à l'Abel'', giving rise to a common limit. This theorem enables one to give an explicit form to generalized Euler constants associated to divergent MHS and so to get a very efficient algorithm to compute their asymptotic expansion.Finally, we suggest some applications of harmonic sums in the field of multidimensional data structure, for which our approach gives rise to exact computations, which can be then easily asymptotically evaluated.L'étude de certaines variables aléatoires, comme les paramètres additifs sur les arbres hyperquaternaires de points, ou encore le nombre de maxima au sein d'un ensemble de n points indépendants, et uniformément distribués dans [0,1]^d font apparaître des suites particulières, les sommes harmoniques multiples (SHM), extensions des nombres harmoniques classiques à des multi-indices.Nos travaux visant à appliquer des méthodes symboliques pour l'étude de ces variables aléatoires, nous remplaçons l'utilisation de multi-indices par des codages sur des alphabets distincts, et nous appuyons alors sur des résultats importants en combinatoire des mots pour les appliquer à nos suites de SHM, et aux fonctions polylogarithmes, qui sont des variantes des génératrices ordinaires des SHM. Dans les cas convergents, les deux objets convergent (respectivement lorsque z tend vers 1 et lorsque N tend vers l'infini) vers la même limite, appelée polyzêta. Pour les cas divergents, l'utilisation de séries génératrices non commutatives nous permet d'établir un théorème ``à l'Abel'', faisant apparaître une limite commune. Ce théorème permet de donner une forme explicite aux constantes d'Euler généralisées associées à des SHM divergentes et ainsi d'obtenir un algorithme très efficace pour calculer leur développement asymptotique.Finalement, nous proposons des applications des sommes harmoniques dans le domaine des structures de données multidimensionnelles, pour lesquelles notre approche donne naissance à des calculs exacts, qui peuvent par la suite être aisément évalués asymptotiquement

Noncommutative symbolic computation : analysis of search trees constants

L'étude de certaines variables aléatoires, comme l'arité de la racine d'un arbre hyperquatemaire de points, ou des paramètres additifs sur ces mêmes arbres, ou encore le nombre de maxima au sein d'un ensemble de n points indépendants, et uniformément distribués dans [0,1]d font apparaître des suites particulières, les sommes harmoniques multiples (SHM), extensions des nombres harmoniques classiques à des multi-indices s. Nos travaux visant à appliquer des méthodes symboliques pour l'étude de ces variables aléatoires, nous troquons l'utilisation des multi-indices contre un codage par des mots, et nous appuyons alors sur des résultats importants dans le domaine de la combinatoire des mots, comme l'existence d'une base pour les algèbres de mélange, que nous appliquons à des fonctions spéciales, les polylogarithmes - qui vérifient une relation de mélange pour le produit classique shuffle - et à nos suites spéciales de SHM - qui vérifient une relation de mélange pour un autre produit, le stuffle -. Dans les cas convergents, les deux objets convergent (respectivement lorsque z tend vers 1 et lorsque N tend vers l'infmi) vers la même limite, nommé polyzêta. Pour les cas divergents, l'utilisation de séries génératrices non commutatives nous permet d'établir, par des techniques "à la Hopf" un théorème "à l'Abel", faisant apparaître comme limite commune la série génératrice des polyzêtas convergents. Ce théorème nous permet de donner une forme explicite aux constantes d'Euler généralisées associées à des SHM divergentes, autrement dit les constantes intervenant dans le développement asymptotique de ces sommes dans l'échelle de Bertrand, et ainsi d'obtenir un algorithme très efficace pour calculer ce développement. Cet algorithme est comparé à deux autres approches : la première fondée sur le développement singulier de la série génératrice des SHM (qui est en fait une fonction polylogarithmique) au voisinage de z=1 ; la seconde construite sur l'isomorphisme entre l'algèbre des SHM et l'algèbre de mélange pour le produit stuffle, qui permet de ramener des problèmes sur ces sommes à des problèmes sur les mots. Finalement, nous proposons des applications des sommes harmoniques dans le domaine des structures de données multidimensionnelles, pour lesquelles notre approche donne naissance à des calculs exacts, qui peuvent par la suite être aisément évalués asymptotiquement.After having recalled sorne important results about combinatoric on words, as the existence of a basis for shuftle algebras, constituted by Lyndon words, we apply them to special functions, the polylogarithms Lilz) and to special series, multiple harmonic sums Hln), indexed by a multi-index ~. ln the good cases (i.e. convergent cases) both objects converge to the same limit, called polyzêta. For the divergent cases, the use of noncommutative generating series enables us to establish, by techniques "à la Hopf', a theorem "à l'Abel", which gives rise to the generating series of convergent polyzêtas. This theorem enables us to give an explicit form for generalized Euler constants associated to divergent harmonic SUffiS, and so to get a very efficient algorithm to compute the asymptotic expansion of any multiple harmonic sum (either convergent or divergent) in the neighbourhood of infmity. This algorithm is compared with other approaches : the flfSt one built on the singular expansion around 1 of the (commutative) generating series of multiple harmonie sums {H~(n), n~O}, the other one built on Euler-MacLaurin summation formula and Radford theorem. Finally, we give applications of harmonic sums in the field of multidimensional data structures, point quadtrees, for which our symbolic approach gives rise to exact computations, which can then be easily asymptotically evaluated

Calcul symbolique non commutatif (analyse des constantes d'arbre de fouille)

L'étude de certaines variables aléatoires, comme l'arité de la racine d'un arbre hyperquatemaire de points, ou des paramètres additifs sur ces mêmes arbres, ou encore le nombre de maxima au sein d'un ensemble de n points indépendants, et uniformément distribués dans [0,1]d font apparaître des suites particulières, les sommes harmoniques multiples (SHM), extensions des nombres harmoniques classiques à des multi-indices s. Nos travaux visant à appliquer des méthodes symboliques pour l'étude de ces variables aléatoires, nous troquons l'utilisation des multi-indices contre un codage par des mots, et nous appuyons alors sur des résultats importants dans le domaine de la combinatoire des mots, comme l'existence d'une base pour les algèbres de mélange, que nous appliquons à des fonctions spéciales, les polylogarithmes - qui vérifient une relation de mélange pour le produit classique shuffle - et à nos suites spéciales de SHM - qui vérifient une relation de mélange pour un autre produit, le stuffle -. Dans les cas convergents, les deux objets convergent (respectivement lorsque z tend vers 1 et lorsque N tend vers l'infmi) vers la même limite, nommé polyzêta. Pour les cas divergents, l'utilisation de séries génératrices non commutatives nous permet d'établir, par des techniques "à la Hopf" un théorème "à l'Abel", faisant apparaître comme limite commune la série génératrice des polyzêtas convergents. Ce théorème nous permet de donner une forme explicite aux constantes d'Euler généralisées associées à des SHM divergentes, autrement dit les constantes intervenant dans le développement asymptotique de ces sommes dans l'échelle de Bertrand, et ainsi d'obtenir un algorithme très efficace pour calculer ce développement. Cet algorithme est comparé à deux autres approches : la première fondée sur le développement singulier de la série génératrice des SHM (qui est en fait une fonction polylogarithmique) au voisinage de z=1 ; la seconde construite sur l'isomorphisme entre l'algèbre des SHM et l'algèbre de mélange pour le produit stuffle, qui permet de ramener des problèmes sur ces sommes à des problèmes sur les mots. Finalement, nous proposons des applications des sommes harmoniques dans le domaine des structures de données multidimensionnelles, pour lesquelles notre approche donne naissance à des calculs exacts, qui peuvent par la suite être aisément évalués asymptotiquement.After having recalled sorne important results about combinatoric on words, as the existence of a basis for shuftle algebras, constituted by Lyndon words, we apply them to special functions, the polylogarithms Lilz) and to special series, multiple harmonic sums Hln), indexed by a multi-index ~. ln the good cases (i.e. convergent cases) both objects converge to the same limit, called polyzêta. For the divergent cases, the use of noncommutative generating series enables us to establish, by techniques "à la Hopf', a theorem "à l'Abel", which gives rise to the generating series of convergent polyzêtas. This theorem enables us to give an explicit form for generalized Euler constants associated to divergent harmonic SUffiS, and so to get a very efficient algorithm to compute the asymptotic expansion of any multiple harmonic sum (either convergent or divergent) in the neighbourhood of infmity. This algorithm is compared with other approaches : the flfSt one built on the singular expansion around 1 of the (commutative) generating series of multiple harmonie sums {H~(n), n~O}, the other one built on Euler-MacLaurin summation formula and Radford theorem. Finally, we give applications of harmonic sums in the field of multidimensional data structures, point quadtrees, for which our symbolic approach gives rise to exact computations, which can then be easily asymptotically evaluated.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

Optimizations for systematic and intensive signal processing applications on Systems-on-Chip

Les applications de traitement intensif de signal apparaissent dans de nombreux domaines d'applications tels que multimédia ou systèmes de détection. Ces applications gèrent les structures de données multidimensionnelles (principalement des tableaux) pour traiter les différentes dimensions des données (espace, temps, fréquence). Un langage de spécification permettant l'utilisation directe de ces différentes dimensions avec un haut niveau d'abstraction est une des clés de la manipulation de la complexité de ces applications et permet de bénéficier de leur parallélisme potentiel. Le langage de spécification Array-OL est conçu pour faire exactement cela. Dans cette thèse, nous introduisons une extension d'Array-OL pour exprimer des dépendances cycliques par des dépendances interrépétitions uniformes. Nous montrons que ce langage de spécification est capable d'exprimer les principaux motifs de calcul du domaine de traitement de signal intensif. Nous discutons aussi de la modélisation répétitive des applications parallèles, des architectures répétitives et les placements uniformes des premières sur les secondes, en utilisant les concepts Array-OL intégrés dans le profil UML MARTE (Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems). Des transformations de haut niveau data-parallèles sont disponibles pour adapter l'application à l'exécution, ce qui permet de choisir la granularité des flots et une simple expression du placement en étiquetant chaque répétition par son mode d'exécution: data parallèle ou séquentiel. L'ensemble des transformations a été revu, étendu et implémenté dans le cadre de l'environnement de comodélisation pour les systèmes embarqués, Gaspard2. Avec l'introduction des dépendances uniformes, notre intérêt s'est tourné aussi sur l'interaction entre ces dépendances et les transformations de haut niveau. C'est essentiel, afin de permettre l'utilisation des outils de refactoring sur les modèles avec dépendances uniformes. En utilisant les outils de refactoring de haut niveau, des stratégies et des heuristiques peuvent être conçues pour aider à l'exploration de l'espace de conception. Nous proposons une stratégie qui permet de trouver de bons compromis entre l'usage de stockage et de ressources de calcul, et dans l'exploitation de parallélisme (à la fois de tâches et de données), stratégie illustrée sur une application industrielle radar.Intensive signal processing applications appear in many application domains such as video processing or detection systems. These applications handle multidimensional data structures (mainly arrays) to deal with the various dimensions of the data (space, time, frequency). A specification language allowing the direct manipulation of these different dimensions with a high level of abstraction is a key to handling the complexity of these applications and to benefit from their massive potential parallelism. The Array-OL specification language is designed to do just that. In this thesis, we introduce an extension of Array-OL to express cycle dependences by the way of uniform inter-repetition dependences. We show that this specification language is able to express the main patterns of computation of the intensive signal processing domain. We discuss also the repetitive modeling of parallel applications, repetitive architectures and uniform mappings of the former to the latter, using the Array-OL concepts integrated into the Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems (MARTE) UML profile. High-level data-parallel transformations are available to adapt the application to the execution, allowing to choose the granularity of the flows and a simple expression of the mapping by tagging each repetition by its execution mode: data-parallel or sequential. The whole set of transformations was reviewed, extended and implemented as a part of the Gaspard2 co-design environment for embedded systems. With the introduction of the uniform dependences into the specification, our interest turns also on the interaction between these dependences and the high-level transformations. This is essential in order to enable the usage of the refactoring tools on the models with uniform dependences. Based on the high-level refactoring tools, strategies and heuristics can be designed to help explore the design space. We propose a strategy that allows to find good trade-offs in the usage of storage and computation resources, and in the parallelism (both task and data parallelism) exploitation, strategy illustrated on an industrial radar application

Optimisation des applications de traitement systématique intensives sur Systems-on-Chip

Les applications de traitement intensif de signal apparaissent dans de nombreux domaines d'applications tels que multimédia ou systèmes de détection. Ces applications gèrent les structures de données multidimensionnelles (principalement des tableaux) pour traiter les différentes dimensions des données (espace, temps, fréquence). Un langage de spécification permettant l'utilisation directe de ces différentes dimensions avec un haut niveau d'abstraction est une des clés de la manipulation de la complexité de ces applications et permet de bénéficier de leur parallélisme potentiel. Le langage de spécification Array-OL est conçu pour faire exactement cela. Dans cette thèse, nous introduisons une extension d'Array-OL pour exprimer des dépendances cycliques par des dépendances interrépétitions uniformes. Nous montrons que ce langage de spécification est capable d'exprimer les principaux motifs de calcul du domaine de traitement de signal intensif. Nous discutons aussi de la modélisation répétitive des applications parallèles, des architectures répétitives et les placements uniformes des premières sur les secondes, en utilisant les concepts Array-OL intégrés dans le profil UML MARTE (Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems). Des transformations de haut niveau data-parallèles sont disponibles pour adapter l'application à l'exécution, ce qui permet de choisir la granularité des flots et une simple expression du placement en étiquetant chaque répétition par son mode d'exécution: data parallèle ou séquentiel. L'ensemble des transformations a été revu, étendu et implémenté dans le cadre de l'environnement de comodélisation pour les systèmes embarqués, Gaspard2. Avec l'introduction des dépendances uniformes, notre intérêt s'est tourné aussi sur l'interaction entre ces dépendances et les transformations de haut niveau. C'est essentiel, afin de permettre l'utilisation des outils de refactoring sur les modèles avec dépendances uniformes. En utilisant les outils de refactoring de haut niveau, des stratégies et des heuristiques peuvent être conçues pour aider à l'exploration de l'espace de conception. Nous proposons une stratégie qui permet de trouver de bons compromis entre l'usage de stockage et de ressources de calcul, et dans l'exploitation de parallélisme (à la fois de tâches et de données), stratégie illustrée sur une application industrielle radar.Intensive signal processing applications appear in many application domains such as video processing or detection systems. These applications handle multidimensional data structures (mainly arrays) to deal with the various dimensions of the data (space, time, frequency). A specification language allowing the direct manipulation of these different dimensions with a high level of abstraction is a key to handling the complexity of these applications and to benefit from their massive potential parallelism. The Array-OL specification language is designed to do just that. In this thesis, we introduce an extension of Array-OL to express cycle dependences by the way of uniform inter-repetition dependences. We show that this specification language is able to express the main patterns of computation of the intensive signal processing domain. We discuss also the repetitive modeling of parallel applications, repetitive architectures and uniform mappings of the former to the latter, using the Array-OL concepts integrated into the Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems (MARTE) UML profile. High-level data-parallel transformations are available to adapt the application to the execution, allowing to choose the granularity of the flows and a simple expression of the mapping by tagging each repetition by its execution mode: data-parallel or sequential. The whole set of transformations was reviewed, extended and implemented as a part of the Gaspard2 co-design environment for embedded systems. With the introduction of the uniform dependences into the specification, our interest turns also on the interaction between these dependences and the high-level transformations. This is essential in order to enable the usage of the refactoring tools on the models with uniform dependences. Based on the high-level refactoring tools, strategies and heuristics can be designed to help explore the design space. We propose a strategy that allows to find good trade-offs in the usage of storage and computation resources, and in the parallelism (both task and data parallelism) exploitation, strategy illustrated on an industrial radar application.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

Management and visualisation oh heterogeneous multidimensional data : PLM application to neuroimaging

La neuroimagerie est confrontée à des difficultés pour analyser et réutiliser la masse croissante de données hétérogènes qu’elle produit. La provenance des données est complexe – multi-sujets, multi-analyses, multi-temporalités – et ces données ne sont stockées que partiellement, limitant les possibilités d’études multimodales et longitudinales. En particulier, la connectivité fonctionnelle cérébrale est analysée pour comprendre comment les différentes zones du cerveau travaillent ensemble. Il est nécessaire de gérer les données acquises et traitées suivant plusieurs dimensions, telles que le temps d’acquisition, le temps entre les acquisitions ou encore les sujets et leurs caractéristiques. Cette thèse a pour objectif de permettre l’exploration de relations complexes entre données hétérogènes, ce qui se décline selon deux axes : (1) comment gérer les données et leur provenance, (2) comment visualiser les structures de données multidimensionnelles. L’apport de nos travaux s’articule autour de trois propositions qui sont présentées à l’issue d’un état de l’art sur les domaines de la gestion de données hétérogènes et de la visualisation de graphes. Le modèle de données BMI-LM (Bio-Medical Imaging – Lifecycle Management) structure la gestion des données de neuroimagerie en fonction des étapes d’une étude et prend en compte le caractère évolutif de la recherche grâce à l’association de classes spécifiques à des objets génériques. L’implémentation de ce modèle au sein d’un système PLM (Product Lifecycle Management) montre que les concepts développés depuis vingt ans par l’industrie manufacturière peuvent être réutilisés pour la gestion des données en neuroimagerie. Les GMD (Graphes Multidimensionnels Dynamiques) sont introduits pour représenter des relations complexes entre données qui évoluent suivant plusieurs dimensions, et le format JGEX (Json Graph EXchange) a été créé pour permettre le stockage et l’échange de GMD entre applications. La méthode OCL (Overview Constraint Layout) permet l’exploration visuelle et interactive de GMD. Elle repose sur la préservation partielle de la carte mentale de l’utilisateur et l’alternance de vues complètes et réduites des données. La méthode OCL est appliquée à l’étude de la connectivité fonctionnelle cérébrale au repos de 231 sujets représentées sous forme de GMD – les zones du cerveau sont représentées par les nœuds et les mesures de connectivité par les arêtes – en fonction de l’âge, du genre et de la latéralité : les GMD sont obtenus par l’application de chaînes de traitement sur des acquisitions IRM dans le système PLM. Les résultats montrent deux intérêts principaux à l’utilisation de la méthode OCL : (1) l’identification des tendances globales sur une ou plusieurs dimensions et (2) la mise en exergue des changements locaux entre états du GMD.Neuroimaging domain is confronted with issues in analyzing and reusing the growing amount of heterogeneous data produced. Data provenance is complex – multi-subjects, multi-methods, multi-temporalities – and the data are only partially stored, restricting multimodal and longitudinal studies. Especially, functional brain connectivity is studied to understand how areas of the brain work together. Raw and derived imaging data must be properly managed according to several dimensions, such as acquisition time, time between two acquisitions or subjects and their characteristics. The objective of the thesis is to allow exploration of complex relationships between heterogeneous data, which is resolved in two parts : (1) how to manage data and provenance, (2) how to visualize structures of multidimensional data. The contribution follow a logical sequence of three propositions which are presented after a research survey in heterogeneous data management and graph visualization. The BMI-LM (Bio-Medical Imaging – Lifecycle Management) data model organizes the management of neuroimaging data according to the phases of a study and takes into account the scalability of research thanks to specific classes associated to generic objects. The application of this model into a PLM (Product Lifecycle Management) system shows that concepts developed twenty years ago for manufacturing industry can be reused to manage neuroimaging data. GMDs (Dynamic Multidimensional Graphs) are introduced to represent complex dynamic relationships of data, as well as JGEX (Json Graph EXchange) format that was created to store and exchange GMDs between software applications. OCL (Overview Constraint Layout) method allows interactive and visual exploration of GMDs. It is based on user’s mental map preservation and alternating of complete and reduced views of data. OCL method is applied to the study of functional brain connectivity at rest of 231 subjects that are represented by a GMD – the areas of the brain are the nodes and connectivity measures the edges – according to age, gender and laterality : GMDs are computed through processing workflow on MRI acquisitions into the PLM system. Results show two main benefits of using OCL method : (1) identification of global trends on one or many dimensions, and (2) highlights of local changes between GMD states