Abstract EN:

Cette thèse s’inscrit dans un effort de convergence entre approches Web Social (appelé aussi Web 2. 0) et Web Sémantique. A cet égard, nous nous intéressons en particulier au rapprochement entre folksonomies et représentations structurées de connaissances tels que les theasauri ou les ontologies informatiques. Les folksonomies résultent de la collection de tags partagés au sein d’utilisateurs de plateformes de social tagging. Ces plateformes permettent à leurs utilisateurs d’organiser leurs resources favorites en leur associant de manière libre des signes appelées tags. Cependant, ces tags ne présentent aucune structure, et constituent, in fine, des listes de termes non organisés qu’il est difficile d’exploiter efficacement pour la naviguation. L’objectif de cette thèse est de fournir des solutions pour améliorer les usages liées au plateformes de social tagging tout en proposant une approche mettant à profit la dynamique participative constatées sur le Web 2. 0 pour l’élaboration de thesauri ou d’ontologies. Cette thèse présente notre approche multi-points de vue de l’enrichissement sémantique des folksonomies. Nous proposons un système sociotechnique combinant, à partir d’une analyse des usages de nos communautés cibles, traitements automatiques et contributions des utilisateurs via des interfaces ergonomiques. Les traitements automatiques permettent d’extraire des relations sémantiques entre tags et sont assurées par la combinaison d’une méthode que nous avons mise au point et analysant les labels de tags, et de méthodes que nous avons adaptées et analysant la structure des folksonomies. Notre solution permet à chaque utilisateur d’organiser les tags selon son propre point de vue, tout en bénéficiant des contributions de ses pairs. Ceci est permis à la fois par notre modèle, SRTag (Semantically Related Tag), qui permet de representer des relations entre tags tout en supportant les points de vue divergents, et par une interface intégrant des fonctionnalités de structuration des tags dans les taches de navigation au sein de la folksonomie. Les éventuels conflits entre points de vue des utilisateurs sont détectés et temporairement solutionnés par un agent automatique dont les résultats sont ensuite exploités pour aider un utilisateur référent à maintenir une structuration globale et cohérente de la folksonomie. Ce point de vue cohérent est alors exploité pour enrichir chaque point de vue individuel avec les autres contributions tout en garantissant une cohérence locale. Nous montrons de plus comment le résultat de notre méthode permet d’améliorer la navigation dans les systèmes de connaissances à base de tags, mais aussi comment il sert de base à des ontologies ou thesauri incluant la participation des membres de la communauté, proposant ainsi une solution au problème de goulet d’étranglement lors de l’acquisition de connaissances.