Thèse soutenue

La qualité des données et leur recommandation : modèle conceptuel, formalisation et application a la veille technologique
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Auteur / Autrice : Laure Berti-Équille
Direction : Jacques Le Maitre
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie informatique, automatique et traitement du signal
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Toulon
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université du Sud Toulon-Var. UFR de Sciences et Techniques

Résumé

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Les activités liées à la veille technologique sont traditionnellement centrées sur la notion de validation de l'information par expertise. Jusqu'à présent aucun système d'information n'assure (ni n'assiste) l'analyse critique et qualitative de l'information qu'il stocke. La plupart des systèmes d'information actuels stockent des données (I) dont la source est généralement unique, non connue ou non identifiée/authentifiée et (2) dont k qualité est inégale et/ou ignorée. Après avoir analysé le vaste panorama des travaux de recherche dont les problématiques présentent des analogies avec la problématique de la veille, l'objectif était de proposer un environnement permettant la gestion des sources textuelles, des données (souvent contradictoires) extraites de leur contenu et des méta-données de qualité. La contribution de cette thèse est d'apporter une perspective multi-source à la qualité des données en définissant les concepts de base de données multi-sources (BDMS), de qualité de données multi-sources (QDMS) et de recommandation multi-critère. Mon travail s'est axé sur : la proposition d'une méthodologie qui guide pas-à-pas la mise en oeuvre de la qualité des données dans un contexte d'informations mulli-sources ; la modélisation conceptuelle d'une BDMS permettant la gestion de sources, de données multi-sources et t de leur rnéta-données de qualité et proposant des mécanismes de recommandation des données selon leur qualité relative, la formalisation du modèle de données QDMS qui décrit les données multi-sources, leurs méta-données de qualité et l'ensemble des opérations pour les manipuler, le développement du prototype sQuaL pour valider l'ensemble de mes propositions. Les perspectives sont de développer un système d'information spécifique à la veille pour qu'il gère des données multi-sources, prenne en compte la qualité de ses propres données et propose à l'interrogation une recommandation des données basée sur leur qualité relative. A plus long terme, il s'agit de développer le concept de système d'information "introspectif", c'est-à-dire actif et réactif quant à la qualité de ses propres données.