Browsing by Author "Encadreur: Benslimane Sidi Mohamed"

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    Contribution à l’amélioration des processus métiers d'entreprise.
    (2018-05-13) MAHAMMED BACHIR NADIR; Encadreur: Benslimane Sidi Mohamed
    Résumé (Français et/ou Anglais) : En réponse à un environnement de plus en plus volatile et compétitif, les entreprises examinent comment leurs processus métiers peuvent être repensés, afin d'améliorer leurs performances et leurs réactivités vis-à-vis du marché. Cependant, il y a un manque - terrible - d'approches globales pour l’identification, l’analyse et l’optimisation des conceptions de processus métier. Le but de cette recherche est de développer un Framework d'optimisation évolutionnaire multi objectifs (ou multicritères) des conceptions (ou instances) de processus métiers capable de (i) représenter des conceptions de processus métiers d'une manière quantitative, (ii) composer d’une manière algorithmique des conceptions de processus métiers en fonction d’exigences spécifiques. (iii) Identifier les conceptions de processus métiers optimales en utilisant une proposition d’un nouveau algorithme évolutionnaire. Enfin, (iv) évaluer la qualité des nouvelles conceptions optimisées de processus métiers en usant d’une fonction de Fitness capable de traiter jusqu’à trois (03) critères d’optimisation. Cette recherche propose une représentation technique pour les conceptions de processus métiers en utilisant, à la fois, une perspective visuelle et quantitative. Elle propose également l’algorithme de vérification inverse des processus métiers - Rear Process Verification Algorithm - (ReProVA) -, qui est un algorithme pour la vérification et la recomposition de nouvelles conceptions de processus métiers. L’évaluation de ces conceptions se fait par l’intermédiaire d’une fonction de Fitness adaptée à l’optimisation multi objectifs proposée. Le Framework d'optimisation proposé est au cœur de cette recherche. Il emploie la représentation technique citée, ReProVA, la fonction de Fitness et un algorithme évolutionnaire amélioré, pour l’optimisation multi objectifs. Le Framework est capable de générer une série de conceptions alternatives optimisées de processus métier, en fonction des exigences données, le tout se basant sur un modèle de processus métier proposé. Enfin, un scénario de processus métier inspiré de la vie réelle est présenté et utilisé. Afin d'évaluer, à la fois, la capacité du Framework dans l'optimisation évolutionnaire multicritères d’un scénario de processus métier tiré de la vie réelle, et la performance du dit algorithme évolutionnaire amélioré. Les résultats de l’expérimentation ont démontré la capacité du Framework proposé à automatiser le processus de composition, d’identification, de vérification et d’optimisation des conceptions de processus métier avec des valeurs d’attributs optimisées.
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    Traitement sémantique des données semi-structurées et non structurées : Des folksonomies aux ontologies
    (2015-05-14) Marouf Zahia; Encadreur: Benslimane Sidi Mohamed
    Résumé (Français et/ou Anglais) : Le Web 2.0 est l'évolution du Web vers plus de simplicité et d'interactivité où l'utilisateur est au centre de service en termes de publications et de réactions. Cela fait passer l'utilisateur du statut de consommateur à celui de producteur. Les folksonomies constituent des fonctionnalités phares du Web 2.0. Elles permettent aux utilisateurs de décrire des ressources sur le web (billet de blog, page Web, photos, vidéos...) par des mots-clés choisis librement. Bien que les folksonomies et leurs tags soient subjectifs et dépendant du contexte, ce qui rend difficile leur exploitation, de nombreux chercheurs ont prouvé l'existence d'une sémantique implicite dans ces données non structurées. cette thèse propose une approche pour extraire des structures ontologiques à partir des folksonomies. L'approche exploite la puissance du clustering flou, et emploie de nouvelles mesures de similarité et de généralité. Le processus de clustering flou détecte les tags ambigus et les désambiguïse à la fois, la nouvelle mesure de similarité est utilisée pour découvrir les relations entre les tags, et la mesure de généralité est employée pour extraire la structure hiérarchique de la folksonomie. Les nouvelles mesures donnent des résultats plus précis car elles calculent les co-occurrences tout en prenant en compte les utilisateurs. L'ontologie générée peut être utilisée pour améliorer diverses tâches, telles que l'évolution et l'enrichissement des ontologies par l'ajout de nouveaux concepts créés par les communautés d'internautes. Elle peut également être utilisée dans la recommandation des tags pour guider le processus de marquage en proposant des tags plus contrôlées. En outre, l'ontologie générée peut être employée dans l'expansion des requêtes pour améliorer les la recherche de l'information.