Intégration de données à partir de connaissances : une approche multi-agent pour la gestion des changements

par Rahee Ghurbhurn

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Boissier.

Soutenue en 2008

à Saint-Etienne, EMSE .


  • Résumé

    Au sein des entreprises, un composant vital dans la prise de décision, qu'elle soit globale ou locale, est le système d'information. Celui-ci contient, en effet, les informations nécessaires pour décider, agir, apprendre, comprendre, prévoir et contrôler. Sa structure est généralement liée à l'histoire de l'entreprise dans le sens où cet ensemble s'est constitué d'éléments qui se sont juxtaposés au fil du temps au gré des choix stratégiques formant in fine un ensemble complexe et hétérogène. L'existence de plusieurs systèmes d'information, au sein de grande sociétés, pouvant rendre la recherche d'information difficile pour les utilisateurs métiers. ’objectif de nos travaux consiste à permettre aux utilisateurs d’explorer les connaissances, formulées en terme métier, contenues dans plusieurs systèmes d’informations et de récupérer les données qui leur sont associées. Il s’agit donc de mettre à disposition des utilisateurs une vue globale des connaissances disponibles liées à leurs domaines métiers, tout en dissimulant la diversité des sources d’informations et en garantissant que les données associées sont récupérables malgré les changements qui peuvent se produire au sein des différents systèmes. Ans cette thèse nous proposons KRISMAS, une solution d'intégration de données basée une représentation des connaissances métiers et une architecture Multi-Agents. La représentation des connaissances prend la forme d’une ou plusieurs ontologies de domaine permettant aux utilisateurs d'explorer les connaissances des sources de données et de formuler des requêtes pour la récupération des données. Les agents sont utilisés pour l’exploitation de la représentation des connaissances métiers ainsi que pour la gestion des changements au sein d'un système d'intégration

  • Titre traduit

    Knowledge based data integration system : a multiagent approche.


  • Résumé

    Organisations are generally composed of several information systems which are key components in the decision making process. Finding specific functional information in these systems may prove to be difficult for non IT users. Data integration systems are used to centralise data from several information systems but the actual solutions simply expose the collected data and don't manage changes that may occur in the underlying data sources structure. The objective of our work is to express the collected data in terms of business knowledge and allow functional users to explore knowledge and retrieve the corresponding data without having to know the underlying data sources structures. These data are found in distributed and heterogeneous data sources belonging to different services or departments. Our proposal, KRISMAS, is based on ontologies modelling functional domains and a multiagent architecture performing the data retrieval and managing the changes that may occur within the data sources. By managing the changes we mean maintaining the ontologies coherent with the data sources.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XIV-154 p.)
  • Annexes : Bibliogr.

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  • Bibliothèque : Ecole nationale supérieure des mines. Centre de documentation et d'information.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 006.32 GHU
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