Abstract FR:

Les travaux constituant cette dissertation concernent la classification non supervisée. Cette problématique, commune à de multiples domaines (et ainsi connue sous diverses acceptions : apprentissage/classification non supervisé(e) en reconnaissance de formes, taxonomie en sciences de la vie, typologie en sciences humaines. . . ), est ici envisagée selon la perspective Ingénierie des Connaissances et plus spécifiquement dans le cadre de son intégration au sein du processus dExtraction de Connaissances à partir de Données (ECD). D'une part, nos travaux participent à l'amélioration du processus de classification non supervisée, et ce, selon divers axes propres ou non à l'ECD (coût calculatoire et utilisabilité des méthodes, formes et distribution des données traitées, forme des connaissances extraites, sélection de variables pour l'apprentissage non supervisé. . . ) mais aussi à l'évaluation de la qualité d'un processus de classification non supervisée (estimation de la validité des résultats issus du processus). D'autre part ces travaux visent à illustrer le lien très étroit unissant apprentissage non supervisé et apprentissage supervisé et à monter l'intérêt d'une intéraction antre ces deux types de processus. Concrètement, ces divers problèmes sont abordé et présentés au travers d'une nouvelle méthode de classification non supervisée, de deux nouveaux indices et d'une méthodologie dédiés à l'évaluation/comparaison de la validité de classification non superviséé, de méthodes de sélection de variables pour l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé, de plusieurs méthodes pour l'agrégation de classification non supervisée.