Spécialité : sciences des données

The use of data warehouses allows considerable time savings in developing queries to search for relevant decision-making elements. Thus, the aim of this thesis is to propose, first, a dimensional model adapted to the process of social resilience, the assessment of the level of vulnerability of individuals in general and a Bayesian model of the process of social resilience in particular. This work is part of the development of resilience engineering, also known as "resiliometry". This science is the most significant model of social resilience. We proposed mathematical and computer tools to facilitate the work of the observatory of resilience in general and of social resilience in particular. Secondly, using the context of Orphans and Vulnerable Children (OVCs) due to HIV / AIDS and households deemed vulnerable due to the post-election crisis in particular, are examples of concrete applications of resilience engineering. Then, we relied on Data Mining techniques to extract knowledge about individuals from social networking communities. We validated our approach on two types of real social networks: a local social network of people living with HIV / AIDS and an online social network on Twitter addressing the same topic. The issue of the detection of an individual judged resilient by society in a community on social networks was the subject of the different contributions of this thesis.Le recours aux entrepôts de données permet un gain considérable de temps consacrés à l'élaborationde requêtes pour la recherche d'éléments pertinents de prises de décisions. Ainsi l'objectif de cette thèseest de proposer dans un premier temps un modèle dimensionnel adapté au processus de résiliencesociale, de l’évaluation du niveau de vulnérabilité d’individu en général et un modèle Bayésien demodélisation du processus de la résilience sociale en particulier. Ces travaux s’inscrivent dans le cadredu développement de l'ingénierie de la résilience dénommée aussi « Résiliométrie ». Cette scienceconstitue la branche de modélisation la plus significative de la résilience sociale. Nous avons proposédes outils mathématiques et informatiques destinés à faciliter les travaux de l'observatoire de larésilience en général et de la résilience sociale en particulier. Dans un second temps, le recours aucontexte des Orphelins et Enfants Vulnérables (OEVs) du fait du VIH-Sida et des ménages jugésvulnérables du fait de la crise postélectorale en particulier sont des exemples d’applications concrètesde l’ingénierie de la résilience. Dans un troisième temps, nous nous sommes appuyés sur les techniquesde Data Mining pour extraire des connaissances sur les individus issus des communautés des réseauxsociaux. Nous avons validé notre approche sur deux types de réseaux sociaux réels : un réseau sociallocal de personnes vivant avec le VIH-Sida et un réseau social en ligne sur Twitter abordant le mêmesujet. La problématique de la détection d’un individu jugé Résilient par la société dans unecommunauté sur les réseaux sociaux a fait l’objet des différentes contributions de cette thèse

Spécialité : sciences des données

The use of data warehouses allows considerable time savings in developing queries to search for relevant decision-making elements. Thus, the aim of this thesis is to propose, first, a dimensional model adapted to the process of social resilience, the assessment of the level of vulnerability of individuals in general and a Bayesian model of the process of social resilience in particular. This work is part of the development of resilience engineering, also known as "resiliometry". This science is the most significant model of social resilience. We proposed mathematical and computer tools to facilitate the work of the observatory of resilience in general and of social resilience in particular. Secondly, using the context of Orphans and Vulnerable Children (OVCs) due to HIV / AIDS and households deemed vulnerable due to the post-election crisis in particular, are examples of concrete applications of resilience engineering. Then, we relied on Data Mining techniques to extract knowledge about individuals from social networking communities. We validated our approach on two types of real social networks: a local social network of people living with HIV / AIDS and an online social network on Twitter addressing the same topic. The issue of the detection of an individual judged resilient by society in a community on social networks was the subject of the different contributions of this thesis.Le recours aux entrepôts de données permet un gain considérable de temps consacrés à l'élaborationde requêtes pour la recherche d'éléments pertinents de prises de décisions. Ainsi l'objectif de cette thèseest de proposer dans un premier temps un modèle dimensionnel adapté au processus de résiliencesociale, de l’évaluation du niveau de vulnérabilité d’individu en général et un modèle Bayésien demodélisation du processus de la résilience sociale en particulier. Ces travaux s’inscrivent dans le cadredu développement de l'ingénierie de la résilience dénommée aussi « Résiliométrie ». Cette scienceconstitue la branche de modélisation la plus significative de la résilience sociale. Nous avons proposédes outils mathématiques et informatiques destinés à faciliter les travaux de l'observatoire de larésilience en général et de la résilience sociale en particulier. Dans un second temps, le recours aucontexte des Orphelins et Enfants Vulnérables (OEVs) du fait du VIH-Sida et des ménages jugésvulnérables du fait de la crise postélectorale en particulier sont des exemples d’applications concrètesde l’ingénierie de la résilience. Dans un troisième temps, nous nous sommes appuyés sur les techniquesde Data Mining pour extraire des connaissances sur les individus issus des communautés des réseauxsociaux. Nous avons validé notre approche sur deux types de réseaux sociaux réels : un réseau sociallocal de personnes vivant avec le VIH-Sida et un réseau social en ligne sur Twitter abordant le mêmesujet. La problématique de la détection d’un individu jugé Résilient par la société dans unecommunauté sur les réseaux sociaux a fait l’objet des différentes contributions de cette thèse