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- W62848245 abstract "Avec la mondialisation, l'entreprise doit faire face aux menaces de plus en plus fortes de la concurrence et a l'acceleration des flux d'information. Pour cela, elle est amenee a rester continuellement informee des innovations, des strategies de la concurrence et de l'etat du marche tout en gardant la maitrise de son environnement. Le developpement d'Internet et la globalisation ont a la fois renforce cette exigence, et fourni les moyens de collecter l'information qui, une fois synthetisee, prend souvent une forme relationnelle. Pour analyser le relationnel, le recours a la visualisation par des graphes apporte un reel confort aux utilisateurs, qui, de facon intuitive, peuvent s'approprier une forme de connaissance difficile a apprehender autrement. Nos travaux conduisent a l'elaboration des techniques graphiques permettant la comprehension des activites humaines, de leurs interactions mais aussi de leur evolution, dans une perspective decisionnelle. Nous concevons un outil alliant simplicite d'utilisation et precision d'analyse se basant sur deux types de visualisations complementaires : statique et dynamique. L'aspect statique de notre modele de visualisation repose sur un espace de representation, dans lequel les preceptes de la theorie des graphes sont appliques. Le recours a des semiologies specifiques telles que le choix de formes de representation, de granularite, de couleurs significatives permet une visualisation plus juste et plus precise de l'ensemble des donnees. L'utilisateur etant au cœur de nos preoccupations, notre contribution repose sur l'apport de fonctionnalites specifiques, qui favorisent l'identification et l'analyse detaillee de structures de graphes. Nous proposons des algorithmes qui permettent de cibler le role des donnees au sein de la structure, d'analyser leur voisinage, tels que le filtrage, le k-core, la transitivite, de retourner aux documents sources, de partitionner le graphe ou de se focaliser sur ses specificites structurelles. Une caracteristique majeure des donnees strategiques est leur forte evolutivite. Or l'analyse statistique ne permet pas toujours d'etudier cette composante, d'anticiper les risques encourus, d'identifier l'origine d'une tendance, d'observer les acteurs ou termes ayant un role decisif au cœur de structures evolutives. Le point majeur de notre contribution pour les graphes dynamiques representant des donnees a la fois relationnelles et temporelles, est le morphing de graphe. L'objectif est de faire ressortir les tendances significatives en se basant sur la representation, dans un premier temps, d'un graphe global toutes periodes confondues puis en realisant une animation entre les visualisations successives des graphes attaches a chaque periode. Ce procede permet d'identifier des structures ou des evenements, de les situer temporellement et d'en faire une lecture predictive. Ainsi notre contribution permet la representation des informations, et plus particulierement l'identification, l'analyse et la restitution des structures strategiques sous jacentes qui relient entre eux et a des moments donnes les acteurs d'un domaine, les mots-cles et concepts qu'ils utilisent." @default.
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