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Tesis sobre el tema "Big Data et algorithmes"

Autor: Grafiati
Publicado: 1 de febrero de 2025
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Ho, Zhen Wai Olivier. "Contributions aux algorithmes stochastiques pour le Big Data et à la théorie des valeurs extrèmes multivariés." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2018. http://www.theses.fr/2018UBFCD025/document.

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Resumen
La thèse comporte deux parties distinctes. La première partie concerne des modèles pour les extrêmes multivariés.On donne une construction de vecteurs aléatoires multivariés à variations régulières. La construction se base sur une extension multivariée d'un lemme de Breiman établissant la propriété de variation régulière d'un produit $RZ$ de variable aléatoire avec $R$ positive à variation régulière et $Z$ positive suffisamment intégrable. En prenant $mathbf{Z}$ multivarié et suffisamment intégrable, on montre que $Rmathbf{Z}$ est un vecteur aléatoire à variations régulières et on caractérise
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Bach, Tran. "Algorithmes avancés de DCA pour certaines classes de problèmes en apprentissage automatique du Big Data." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0255.

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Resumen
De nos jours, le Big Data est devenu essentiel et omniprésent dans tous les domaines. Par conséquence, il est nécessaire de développer des techniques innovantes et efficaces pour traiter la croissance rapide du volume des masses de données. Nous considérons les problèmes suivants dans le contexte de Big Data : la sélection de groupes de variables pour la régression logistique multi-classes, la réduction de dimension par t-SNE (« t-distributed Stochastic Neighbor Embedding « en anglais) et l'apprentissage en profondeur pour la classification non-supervisée (« Deep Clustering « en anglais). Nous
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Chuchuk, Olga. "Optimisation de l'accès aux données au CERN et dans la Grille de calcul mondiale pour le LHC (WLCG)." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4005.

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Resumen
La Grille de calcul mondiale pour le LHC (WLCG) offre une infrastructure informatique distribuée considérable dédiée à la communauté scientifique impliquée dans le Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) du CERN. Avec un stockage total d'environ un exaoctet, le WLCG répond aux besoins de traitement et de stockage des données de milliers de scientifiques internationaux. À mesure que la phase du High-Luminosity LHC (HL-LHC) approche, le volume de données à analyser augmentera considérablement, dépassant les gains attendus grâce à l'avancement de la technologie de stockage. Par conséquent, de nouvel
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Défossez, Gautier. "Le système d'information multi-sources du Registre général des cancers de Poitou-Charentes. Conception, développement et applications à l'ère des données massives en santé." Thesis, Poitiers, 2021. http://theses.univ-poitiers.fr/64594/2021-Defossez-Gautier-These.

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Resumen
Les registres du cancer sont au plan international l’outil de référence pour produire une vision exhaustive (non biaisée) du poids, de la dynamique et de la gravité du cancer dans la population générale. Leur travail de classification et de codage des diagnostics selon des normes internationales confère aux données finales une qualité spécifique et une comparabilité dans le temps et dans l’espace qui les rendent incontournables pour décrire l’évolution et la prise en charge du cancer dans un environnement non contrôlé. Leur travail repose sur un processus d’enquête rigoureux dont la complexité
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Brahem, Mariem. "Optimisation de requêtes spatiales et serveur de données distribué - Application à la gestion de masses de données en astronomie." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLV009/document.

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Resumen
Les masses de données scientifiques générées par les moyens d'observation modernes, dont l’observation spatiale, soulèvent des problèmes de performances récurrents, et ce malgré les avancées des systèmes distribués de gestion de données. Ceci est souvent lié à la complexité des systèmes et des paramètres qui impactent les performances et la difficulté d’adapter les méthodes d’accès au flot de données et de traitement.Cette thèse propose de nouvelles techniques d'optimisations logiques et physiques pour optimiser les plans d'exécution des requêtes astronomiques en utilisant des règles d'optimis
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Jlassi, Aymen. "Optimisation de la gestion des ressources sur une plate-forme informatique du type Big Data basée sur le logiciel Hadoop." Thesis, Tours, 2017. http://www.theses.fr/2017TOUR4042.

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Resumen
L'entreprise "Cyres-group" cherche à améliorer le temps de réponse de ses grappes Hadoop et la manière dont les ressources sont exploitées dans son centre de données. Les idées sous-jacentes à la réduction du temps de réponse sont de faire en sorte que (i) les travaux soumis se terminent au plus tôt et que (ii) le temps d'attente de chaque utilisateur du système soit réduit. Nous identifions deux axes d'amélioration : 1. nous décidons d'intervenir pour optimiser l'ordonnancement des travaux sur une plateforme Hadoop. Nous considérons le problème d'ordonnancement d'un ensemble de travaux du typ
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Saffarian, Azadeh. "Algorithmes de prédiction et de recherche de multi-structures d'ARN." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832700.

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Resumen
L'ARN (acide ribonucléique) est une molécule ubiquitaire qui joue plusieurs rôles fondamentaux au sein de la cellule: synthèse des protéines avec les ARN messagers, activité catalytique ou implicationdans la régulation, les ARN non-codants. Les nouvelles technologies de séquençage à haut-débit permettent de produire des milliards de séquences à moindre coût, posant de manière cruciale la question de l'analyse de ces données. L'objectif de cette thèse est de définir de nouvelles méthodes computationnelles pour aider à l'analyse de ces séquences dans le cas des ARN non-codants. Dans cette perspe
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Phan, Duy-Hung. "Algorithmes d'aggrégation pour applications Big Data." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0043.

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Resumen
Les bases de données traditionnelles sont confrontées à des problèmes de scalabilité et d'efficacité en raison d’importants volumes de données. Ainsi, les systèmes de gestion de base de données modernes, tels que Apache Hadoop et Spark, peuvent désormais être distribués sur des clusters de milliers de machines: ces systèmes sont donc devenus les principaux outils pour le traitement des données à grande échelle. De nombreuses optimisations ont été développées pour les bases de données conventionnelles, cependant celles-ci ne peuvent être appliquées aux nouvelles architectures et modèles de prog
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Malekian, Hajar. "La libre circulation et la protection des données à caractère personnel sur Internet." Thesis, Paris 2, 2017. http://www.theses.fr/2017PA020050.

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La protection des données à caractère personnel (DCP) constitue un droit fondamental autonome au sein de l’Union européenne (article 8 de la Charte des droits fondamentaux de l’Union européenne). En outre, la libre circulation de ces données et des services de la société de l’information, notamment des plateformes en ligne, est primordiale pour le développement de l’économie numérique dans le cadre du marché unique numérique européen. C’est dans ce contexte qu’un point d’équilibre entre la libre circulation et la protection des DCP fait l’objet du cadre juridique européen et français en matièr
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Kopylova, Evguenia. "Algorithmes bio-informatiques pour l'analyse de données de séquençage à haut débit." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00919185.

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Resumen
Nucleotide sequence alignment is a method used to identify regions of similarity between organisms at the genomic level. In this thesis we focus on the alignment of millions of short sequences produced by Next-Generation Sequencing (NGS) technologies against a reference database. Particularly, we direct our attention toward the analysis of metagenomic and metatranscriptomic data, that is the DNA and RNA directly extracted for an environment. Two major challenges were confronted in our developed algorithms. First, all NGS technologies today are susceptible to sequencing errors in the form of nu
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Bulteau, Laurent. "Ordres et désordres dans l'algorithmique du génome." Phd thesis, Université de Nantes, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906929.

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Resumen
Dans cette thèse, nous explorons la complexité algorithmique de plusieurs problèmes issus de la génomique comparative, et nous apportons des solutions à certains de ces problèmes sous la forme d'algorithmes d'approximation ou paramétrés. Le dénominateur commun aux problèmes soulevés est la mise en commun d'informations génomiques provenant de plusieurs espèces dans le but de tirer des conclusions pertinentes pour l'étude de ces espèces. Les problèmes de tri par transpositions et de tri par inversions pré xes permettent de retrouver l'histoire évolutive des deux espèces. Les problèmes de distan
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Demuth, Stanislas. "Computational approach for precision medicine in multiple sclerosis." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAJ062.

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Cette thèse a exploré l'utilisation secondaire des données de recherche clinique en sclérose en plaques (SEP) et leur intégration avec les technologies modernes de l'information pour assister les décisions thérapeutiques des neurologues. Les données tabulaires de 31,786 patients atteints de SEP ont été intégrées dans une plateforme de médecine de précision développée par le laboratoire. Le logiciel d'aide à la décision clinique en résultant reposait sur la visualisation de données interactive. Sa capacité discriminante fut similaire à l’apprentissage automatique mais eu une meilleure explicabi
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Duarte, Kevin. "Aide à la décision médicale et télémédecine dans le suivi de l’insuffisance cardiaque." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0283/document.

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Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Prendre votre cœur en mains" visant à développer un dispositif médical d’aide à la prescription médicamenteuse pour les insuffisants cardiaques. Dans une première partie, une étude a été menée afin de mettre en évidence la valeur pronostique d’une estimation du volume plasmatique ou de ses variations pour la prédiction des événements cardiovasculaires majeurs à court terme. Deux règles de classification ont été utilisées, la régression logistique et l’analyse discriminante linéaire, chacune précédée d’une phase de sélection pas à pas des variables
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Madra, Anna. "Analyse et visualisation de la géométrie des matériaux composites à partir de données d’imagerie 3D." Thesis, Compiègne, 2017. http://www.theses.fr/2017COMP2387/document.

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Le sujet du projet de thèse réalisée en cotutelle entre Laboratoire Roberval à l'Université de Technologie de Compiègne et le Centre de Composites à Haute Performance d'École Polytechnique de Montréal porté sur une proposition de l'architecture du deep learning avec sémantique pour la création automatisée des modèles de la microstructure de matériaux composites à partir d'imagerie de la micrographie aux rayons X. La thèse consiste de trois parties principales : d'abord les méthodes du prétraitement de données microtomographiques sont relevées, avec l'accent sur la segmentation de phases à part
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Duarte, Kevin. "Aide à la décision médicale et télémédecine dans le suivi de l’insuffisance cardiaque." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0283.

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Resumen
Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Prendre votre cœur en mains" visant à développer un dispositif médical d’aide à la prescription médicamenteuse pour les insuffisants cardiaques. Dans une première partie, une étude a été menée afin de mettre en évidence la valeur pronostique d’une estimation du volume plasmatique ou de ses variations pour la prédiction des événements cardiovasculaires majeurs à court terme. Deux règles de classification ont été utilisées, la régression logistique et l’analyse discriminante linéaire, chacune précédée d’une phase de sélection pas à pas des variables
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Bourdy, Emilien. "algorithmes de big data adaptés aux réseaux véhiculaires pour modélisation de comportement de conducteur." Thesis, Reims, 2018. http://www.theses.fr/2018REIMS001/document.

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Resumen
Les technologies Big Data gagnent de plus en plus d’attentions de communautés de recherches variées, surtout depuis que les données deviennent si volumineuses, qu’elles posent de réels problèmes, et que leurs traitements ne sont maintenant possibles que grâce aux grandes capacités de calculs des équipements actuels. De plus, les réseaux véhiculaires, aussi appelés VANET pour Vehicular Ad-hoc Networks, se développent considérablement et ils constituent une part de plus en plus importante du marché du véhicule. La topologie de ces réseaux en constante évolution est accompagnée par des données ma
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Bassino, Frédérique. "Automates, énumération et algorithmes." Habilitation à diriger des recherches, Université de Marne la Vallée, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00719172.

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Resumen
Ces travaux s'inscrivent dans le cadre général de la théorie des automates, de la combinatoire des mots, de la combinatoire énumérative et de l'algorithmique. Ils ont en commun de traiter des automates et des langages réguliers, de problèmes d'énumération et de présenter des résultats constructifs, souvent explicitement sous forme d'algorithmes. Les domaines dont sont issus les problèmes abordés sont assez variés. Ce texte est compose de trois parties consacrées aux codes préfixes, à certaines séquences lexicographiques et à l'énumération d'automates.
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El, alaoui Imane. "Transformer les big social data en prévisions - méthodes et technologies : Application à l'analyse de sentiments." Thesis, Angers, 2018. http://www.theses.fr/2018ANGE0011/document.

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Resumen
Extraire l'opinion publique en analysant les Big Social data a connu un essor considérable en raison de leur nature interactive, en temps réel. En effet, les données issues des réseaux sociaux sont étroitement liées à la vie personnelle que l’on peut utiliser pour accompagner les grands événements en suivant le comportement des personnes. C’est donc dans ce contexte que nous nous intéressons particulièrement aux méthodes d’analyse du Big data. La problématique qui se pose est que ces données sont tellement volumineuses et hétérogènes qu’elles en deviennent difficiles à gérer avec les outils cl
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Kleisarchaki, Sofia. "Analyse des différences dans le Big Data : Exploration, Explication, Évolution." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM055/document.

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Resumen
La Variabilité dans le Big Data se réfère aux données dont la signification change de manière continue. Par exemple, les données des plateformes sociales et les données des applications de surveillance, présentent une grande variabilité. Cette variabilité est dûe aux différences dans la distribution de données sous-jacente comme l’opinion de populations d’utilisateurs ou les mesures des réseaux d’ordinateurs, etc. L’Analyse de Différences a comme objectif l’étude de la variabilité des Données Massives. Afin de réaliser cet objectif, les data scientists ont besoin (a) de mesures de comparaison
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Kacem, Fadi. "Algorithmes exacts et approchés pour des problèmes d'ordonnancement et de placement." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2012. http://www.theses.fr/2012EVRY0007/document.

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution de quelques problèmes d'optimisation combinatoires que nous avons choisi de traiter en deux volets. Dans un premier temps, nous étudions des problèmes d'optimisation issus de l'ordonnancement d'un ensemble de tâches sur des machines de calcul et où on cherche à minimiser l'énergie totale consommée par ces machines tout en préservant une qualité de service acceptable. Dans un deuxième temps, nous traitons deux problèmes d'optimisation classiques à savoir un problème d'ordonnancement dans une architecture de machines parallèles avec des tem
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Yameogo, Relwende Aristide. "Risques et perspectives du big data et de l'intelligence artificielle : approche éthique et épistémologique." Thesis, Normandie, 2020. http://www.theses.fr/2020NORMLH10.

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Resumen
Au XXIème siècle, l’utilisation du big data et de l’IA dans le domaine de la santé s’est progressivement étendue bien qu’elle soit accompagnée par des problèmes liés à l’émergence de pratiques basées sur l’usage des traces numériques. Cette thèse a pour but d’évaluer l’utilisation du big data et de l’IA dans la pratique médicale, de découvrir les processus engendrés par les outils numériques en matière de santé et de souligner les problèmes d’éthique qu’ils posent.L'utilisation des TIC dans la pratique médicale passe essentiellement par l’utilisation des DPI, de logiciels d’aide à la prescript
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Clément, Julien. "Algorithmes, mots et textes aléatoires." Habilitation à diriger des recherches, Université de Caen, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00913127.

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Dans ce mémoire, j'examine différents aspects d'un objet simple mais omniprésent en informatique: la séquence de symboles (appelée selon le contexte mot ou chaîne de caractères). La notion de mot est au carrefour de domaines comme la théorie de l'information et la théorie des langages. S'il est simple, il reste fondamental: nous n'avons, au plus bas niveau, que cela à disposition puisqu'il arrive toujours un moment où une donnée doit être encodée en symboles stockables en mémoire. La quantité d'information croissante de données mise à disposition et qu'on peut stocker, par exemple des génomes
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Stehlé, Damien. "Réseaux Euclidiens : Algorithmes et Cryptographie." Habilitation à diriger des recherches, Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00645387.

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Resumen
Les réseaux Euclidiens sont un riche objet algébrique qui apparaît dans des contextes variés en mathématiques et en informatique. Cette thèse considère plusieurs aspects algorithmiques des réseaux. Le concept de réduction d'une base d'un réseau est étudié minutieusement : nous couvrons en particulier le spectre complet des compromis qualité-temps des algorithmes de réduction. D'une part, nous présentons et analysons des algorithmes rapides pour trouver une base assez courte (base LLL-réduite) d'un réseau donné arbitraire. D'autre part, nous proposons de nouvelles analyses pour des algorithmes
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Bouafia-Djalab, Soumaya. "Big Data dans les entreprises : transformations organisationnelles, modèles d'usages et modèles d'affaires." Thesis, Pau, 2019. http://www.theses.fr/2019PAUU2068.

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Big Data, block Chain, objets connectés, intelligence artificiel/e,...des expressions associées aux nouvelles technologies de l'information et relayées jusqu'à l'arrivée de la prochaine innovation. Cependant elf es ont toutes un point en commun, il s'agit de la donnée. Ces technologies accélèrent la production massive de données variées, et ouvrent l'accès à celles-ci, en temps réel. On parle alors des 3V du Big Data: Volume, Variété et Vélocité. Ces caractéristiques des données attirent l'intérêt de nombreux acteurs professionnels et académiques, elles posent également diverses questions sur
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Primicerio, Kevin. "Comportement des traders institutionnels et microstructure des marchés : une approche big data." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC036/document.

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Cette thèse est composée de quatre chapitres.Le premier chapitre est une description préliminaire de la base de données Factset Ownership. Nous en donnons une description statistique et exposons quelques faits stylisés caractérisant notamment la structure du portefeuille des institutions financières et fonds d'investissement, ainsi que la capitalisation boursière des entreprises y étant recensées.Le second chapitre propose une méthode d'évaluation statistique de la similarité entre des paires de portefeuilles d'institutions financières. Une paire statistiquement significative donnant lieu à la
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Marcu, Ovidiu-Cristian. "KerA : Un Système Unifié d'Ingestion et de Stockage pour le Traitement Efficace du Big Data : Un Système Unifié d'Ingestion et de Stockage pour le Traitement Efficace du Big Data." Thesis, Rennes, INSA, 2018. http://www.theses.fr/2018ISAR0028/document.

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Le Big Data est maintenant la nouvelle ressource naturelle. Les architectures actuelles des environnements d'analyse des données massives sont constituées de trois couches: les flux de données sont acquis par la couche d’ingestion (e.g., Kafka) pour ensuite circuler à travers la couche de traitement (e.g., Flink) qui s’appuie sur la couche de stockage (e.g., HDFS) pour stocker des données agrégées ou pour archiver les flux pour un traitement ultérieur. Malheureusement, malgré les bénéfices potentiels apportés par les couches spécialisées (e.g., une mise en oeuvre simplifiée), déplacer des quan
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Salikhov, Kamil. "Algorithmes et structures de données efficaces pour l’indexation de séquences d’ADN." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1232/document.

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Les volumes des données générées par les technologies de séquençage haut débit augmentent exponentiellement ce dernier temps. Le stockage, le traitement et le transfertdeviennent des défis de plus en plus sérieux. Pour les affronter, les scientifiques doivent élaborer des approches et des algorithmes de plus en plus efficaces.Dans cette thèse, nous présentons des structures de données efficaces etdes algorithmes pour des problèmes de recherche approchée de chaînes de caractères, d'assemblagedu génome, de compression de séquences d’ADN et de classificationmétagénomique de lectures d’ADN.Le prob
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Maria, Clément. "Algorithmes et structures de données en topologie algorithmique." Thesis, Nice, 2014. http://www.theses.fr/2014NICE4081/document.

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La théorie de l'homologie généralise en dimensions supérieures la notion de connectivité dans les graphes. Étant donné un domaine, décrit par un complexe simplicial, elle définit une famille de groupes qui capturent le nombre de composantes connexes, le nombre de trous, le nombre de cavités et le nombre de motifs équivalents en dimensions supérieures. En pratique, l'homologie permet d'analyser des systèmes de données complexes, interprétés comme des nuages de points dans des espaces métriques. La théorie de l'homologie persistante introduit une notion robuste d'homologie pour l'inférence topol
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Woloszko, Nicolas. "Essays on Nowcasting : Machine learning, données haute-fréquence et prévision économique." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1257.

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Le COVID-19 a brutalement accéléré le besoin pour les acteurs des politiques publiques de disposer de données en temps réel sur l'activité économique. Cet événement a précipité l'aboutissement de recherches plus anciennes sur l'usage de méthodes nouvelles en économie, autour de l'apprentissage statistique et des big data. Car si les données massives créées et détenues par les entreprises contiennent de l'information en temps réel sur l'économie, leur traitement requiert une approche particulière qui s'appuie des algorithmes d'apprentissage non-linéaires.Les présentes recherches introduisent le
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Milojevic, Dragomir. "Implémentation des filtres non-linéaires de rang sur des architectures universelles et reconfigurables." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2004. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/211147.

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Les filtres non-linéaires de rang sont souvent utilisés dans le but de rehausser la qualité d'une image numérique. Leur application permet de faciliter l'interprétation visuelle et la compréhension du contenu des images que ce soit pour un opérateur humain ou pour un traitement automatique ultérieur. Dans le pipeline d'une chaîne habituelle de traitement des images, ces filtres sont appliqués généralement dans la phase de pré-traitement, juste après l'acquisition et avant le traitement et l'analyse d'image proprement dit.<p>Les filtres de rang sont considérés comme un important goulot d'étrang
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Zheng, Wenjing. "Apprentissage ciblé et Big Data : contribution à la réconciliation de l'estimation adaptative et de l’inférence statistique." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB044/document.

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Cette thèse porte sur le développement de méthodes semi-paramétriques robustes pour l'inférence de paramètres complexes émergeant à l'interface de l'inférence causale et la biostatistique. Ses motivations sont les applications à la recherche épidémiologique et médicale à l'ère des Big Data. Nous abordons plus particulièrement deux défis statistiques pour réconcilier, dans chaque contexte, estimation adaptative et inférence statistique. Le premier défi concerne la maximisation de l'information tirée d'essais contrôlés randomisés (ECRs) grâce à la conception d'essais adaptatifs. Nous présentons
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Nesvijevskaia, Anna. "Phénomène Big Data en entreprise : processus projet, génération de valeur et Médiation Homme-Données." Thesis, Paris, CNAM, 2019. http://www.theses.fr/2019CNAM1247.

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Le Big Data, phénomène sociotechnique porteur de mythes, se traduit dans les entreprises par la mise en place de premiers projets, plus particulièrement des projets de Data Science. Cependant, ils ne semblent pas générer la valeur espérée. La recherche-action menée au cours de 3 ans sur le terrain, à travers une étude qualitative approfondie de cas multiples, pointe des facteurs clés qui limitent cette génération de valeur, et notamment des modèles de processus projet trop autocentrés. Le résultat est (1) un modèle ajusté de dispositif projet data (Brizo_DS), ouvert et orienté sur les usages,
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Kemp, Gavin. "CURARE : curating and managing big data collections on the cloud." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE1179/document.

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Resumen
L'émergence de nouvelles plateformes décentralisées pour la création de données, tel que les plateformes mobiles, les capteurs et l'augmentation de la disponibilité d'open data sur le Web, s'ajoute à l'augmentation du nombre de sources de données disponibles et apporte des données massives sans précédent à être explorées. La notion de curation de données qui a émergé se réfère à la maintenance des collections de données, à la préparation et à l'intégration d'ensembles de données (data set), les combinant avec une plateforme analytique. La tâche de curation inclut l'extraction de métadonnées im
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Lechuga, lopez Olga. "Contributions a l’analyse de données multivoie : algorithmes et applications." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC038/document.

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Resumen
Nous proposons d’étendre des méthodes statistiques classiques telles que l’analyse discriminante, la régression logistique, la régression de Cox, et l’analyse canonique généralisée régularisée au contexte des données multivoie, pour lesquelles, chaque individu est décrit par plusieurs instances de la même variable. Les données ont ainsi naturellement une structure tensorielle. Contrairement à leur formulation standard, une contrainte structurelle est imposée. L’intérêt de cette contrainte est double: d’une part elle permet une étude séparée de l’influence des variables et de l’influence des mo
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Hadjipavlou, Elena. "Big data, surveillance et confiance : la question de la traçabilité dans le milieu aéroportuaire." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR2044/document.

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Resumen
Cette thèse questionne, d’un point de vue compréhensif et critique, la notion de traces numériques à l’heure du Big Data et de la relation entre les notions de la surveillance et la confiance. Le « Big Data » fait référence à la production massive de données qui représentent une manne précieuse de bénéfices. En effet, la quantité massive de données produites dans le monde atteint des volumes si importants qu’il est indéniablement impossible de les analyser par l’humain sans l’aide d’outils technologiques et statistiques adéquats. Parmi les secteurs concernés par cette révolution technologique
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Viennot, Laurent. "Quelques algorithmes parallèles et séquentiels de traitement des graphes et applications." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00471691.

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Resumen
Cette présente un point de vue algorithmique parllèle et séquentiel sur le traitement des graphes. Le chapitre~1 est consacré au modèle \lscPRAM qui est le modèle de parallèlisme le plus simple qui soit : plusieurs processeurs ont accès à une mémoire partagée. Même avec la simplification apportée par le modèle, certains problèmes restent difficiles à résoudre. La section~1.1 introduit une représentation adaptée aux traitement algorithmique des ordres de dimension fixée $d$ et permet de calculer une représentation classique de l'ordre, ce calcul est lié aux traitement de requêtes géométriques d
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Pasquier, Nicolas. "Data Mining : algorithmes d'extraction et de réduction des règles d'association dans les bases de données." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00467764.

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L'extraction de connaissances dans les bases de données, également appelé data mining, désigne le processus non trivial permettant d'extraire des informations et des connaissances utiles qui sont enfouies dans les bases de données, les entrepôts de données (data warehouse) ou autres sources de données. Les recherches en ce domaine sont motivées par la croissance très rapide des volumes de données stockées et le potentiel de telles informations pour l'aide à la décision dans de nombreux domaines. Dans ce mémoire, nous traitons du problème de la génération efficace des règles d'association. Une
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Pasquier, Nicolas. "Data mining : algorithmes d'extraction et de reduction des regles d'association dans les bases de donnees." Clermont-Ferrand 2, 2000. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00467764.

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L'extraction de connaissances dans les bases de donnees, egalement appele data mining, designe le processus non trivial permettant d'extraire des informations et des connaissances utiles qui sont enfouies dans les bases de donnees, les entrepots de donnees (data warehouses) ou autres sources de donnees. Dans ce memoire, nous traitons des problemes de la generation efficace des regles d'association et de la pertinence et de l'utilite des regles d'association extraites. Une regle d'association est une implication conditionnelle entre ensembles d'attributs binaires appeles items. Dans l'ensemble
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Barredo, Escribano Maria. "La construction de l'identité sur Internet : mutations et transformations dans le web social." Thesis, Limoges, 2015. http://www.theses.fr/2015LIMO0081.

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Le point de départ de notre analyse est celui de la construction de l'identité digitale considéré comme un processus complexe qui peut être également abordé sous plusieurs angles. En mutation constante, les différents acteurs présents sur Internet possèdent plusieurs rôles dans cette construction identitaire de l'individu en ligne. D'une part l'émergence du web social, sous la forme du profil, fait de l'utilisateur un acteur pluri-positionnel (énonciateur, récepteur, transmetteur, etc.) et lui donne, en outre une identité relationnelle. D'autre part, les contraintes imposées pa
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Chihoub, Houssem-Eddine. "Managing Consistency for Big Data Applications on Clouds: Tradeoffs and Self Adaptiveness." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00915091.

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A l'ère de Big Data, les applications de traitement intensif de données gèrent des volumes de données extrêmement grands. De plus, ils requièrent des temps de traitement très rapides. Une grande partie de ces applications sont déployées sur des clouds, afin de bénéficier des avantages de ces infrastructures. Dans ce contexte, la réplication est un moyen essentiel dans le cloud afin de surmonter les défis de Big Data. Cependant, la réplication introduit le problème important de la cohérence des données. La gestion de la cohérence est primordiale. Les modèles à cohérence forte induisent des coût
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Toss, Julio. "Algorithmes et structures de données parallèles pour applications interactives." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM056/document.

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La quête de performance a été une constante à travers l'histoire des systèmes informatiques.Il y a plus d'une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d'épuisement pour satisfaire les exigences de performance.Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes.Avec l'adoption généralisée d'ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s'adapter à ces nouvelles architectures.Cependant, dans des
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Attal, Jean-Philippe. "Nouveaux algorithmes pour la détection de communautés disjointes et chevauchantes basés sur la propagation de labels et adaptés aux grands graphes." Thesis, Cergy-Pontoise, 2017. http://www.theses.fr/2017CERG0842/document.

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Les graphes sont des structures mathématiques capable de modéliser certains systèmes complexes.Une des nombreuses problématiques liée aux graphes concerne la détection de communautés qui vise à trouver une partition en sommet d'un graphe en vue d'en comprendre la structure. A titre d'exemple, en représentant des contratsd'assurances par des noeuds et leurs degrés de similarité par une arête,détecter des groupes de noeuds fortement connectésconduit à détecter des profils similaires, et donc a voir des profils à risques.De nombreux algorithmes ont essayé de répondreà ce problème.Une des méthodes
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Gayet, Amaury. "Méthode de valorisation comptable temps réel et big data : étude de cas appliquée à l'industrie papetière." Thesis, Paris 10, 2018. http://www.theses.fr/2018PA100001/document.

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Contexte: La société IP Leanware est une start-up en pleine expansion. Créée en 2008, son C.A. a quadruplé en 4 ans et elle a implantée deux filiales (Brésil et Etats-Unis). Depuis, sa croissance est à deux chiffres (2015). Elle optimise la performance d’entreprises industrielles par un logiciel (BrainCube) qui identifie les conditions de sur-performance. La thèse, réalisée en CIFRE au sein du service R&amp;D dirigé par Sylvain Rubat du Mérac, se situe à l’interface du contrôle de gestion, de la gestion de production et des systèmes d’information. Objectif : BrainCube gère des données descript
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Ren, Xiangnan. "Traitement et raisonnement distribués des flux RDF." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1139/document.

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Le traitement en temps réel des flux de données émanant des capteurs est devenu une tâche courante dans de nombreux scénarios industriels. Dans le contexte de l'Internet des objets (IoT), les données sont émises par des sources de flux hétérogènes, c'est-à-dire provenant de domaines et de modèles de données différents. Cela impose aux applications de l'IoT de gérer efficacement l'intégration de données à partir de ressources diverses. Le traitement des flux RDF est dès lors devenu un domaine de recherche important. Cette démarche basée sur des technologies du Web Sémantique supporte actuelleme
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Blin, Lélia. "Algorithmes auto-stabilisants pour la construction d'arbres couvrants et la gestion d'entités autonomes." Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00847179.

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Dans le contexte des réseaux à grande échelle, la prise en compte des pannes est une nécessité évidente. Ce document s'intéresse à l'approche auto-stabilisante qui vise à concevoir des algorithmes se ''réparant d'eux-même ' en cas de fautes transitoires, c'est-à-dire de pannes impliquant la modification arbitraire de l'état des processus. Il se focalise sur deux contextes différents, couvrant la majeure partie de mes travaux de recherche ces dernières années. La première partie du document est consacrée à l'algorithmique auto-stabilisante pour les réseaux de processus. La seconde partie du doc
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Nardecchia, Alessandro. "Chemometric exploration in hyperspectral imaging in the framework of big data and multimodality." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2022. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSMRE/2022/2022ULILR021.pdf.

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Nous sommes aujourd'hui tous conscients que l'imagerie hyperspectral est un outil très utile dans de nombreux domaines de recherche liés à la chimie, et qu'elle peut être exploitée pour l'étude d'échantillons de nature différente, quelle que soit la technique spectroscopique utilisée. Malgré les caractéristiques très intéressantes liées à ce type de données, diverses limitations sont potentiellement rencontrées. Les instruments modernes peuvent tout d'abord générer une énorme quantité de données (big datasets). De plus, la fusion de différentes réponses spectroscopiques acquises sur le même éc
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Laroche, Benjamin. "Le big data à l’épreuve du règlement européen général sur la protection des données." Thesis, Toulouse 1, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU10041.

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Les usages quotidiens des citoyens d’une société numérique produisent des données de manière exponentielle, et ce, à une vitesse considérable. Dans un tel contexte, le développement de technologies de collecte massive de données apparait comme une évidence. De telles technologies impliquent le traitementde données à caractère personnel afin de créer une valeur économique ou encore d’optimiser des processus métiers ou décisionnels. Le règlement général sur la protection des données (UE) 2016/679 (RGPD) tend à encadrer ces pratiques en respectant des impératifs de souplesse et de neutralité tech
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Chennen, Kirsley. "Maladies rares et "Big Data" : solutions bioinformatiques vers une analyse guidée par les connaissances : applications aux ciliopathies." Thesis, Strasbourg, 2016. http://www.theses.fr/2016STRAJ076/document.

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Au cours de la dernière décennie, la recherche biomédicale et la pratique médicale ont été révolutionné par l'ère post-génomique et l'émergence des « Big Data » en biologie. Il existe toutefois, le cas particulier des maladies rares caractérisées par la rareté, allant de l’effectif des patients jusqu'aux connaissances sur le domaine. Néanmoins, les maladies rares représentent un réel intérêt, car les connaissances fondamentales accumulées en temps que modèle d'études et les solutions thérapeutique qui en découlent peuvent également bénéficier à des maladies plus communes. Cette thèse porte sur
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Mondal, Kartick Chandra. "Algorithmes pour la fouille de données et la bio-informatique." Thesis, Nice, 2013. http://www.theses.fr/2013NICE4049.

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L'extraction de règles d'association et de bi-clusters sont deux techniques de fouille de données complémentaires majeures, notamment pour l'intégration de connaissances. Ces techniques sont utilisées dans de nombreux domaines, mais aucune approche permettant de les unifier n'a été proposée. Hors, réaliser ces extractions indépendamment pose les problèmes des ressources nécessaires (mémoire, temps d'exécution et accès aux données) et de l'unification des résultats. Nous proposons une approche originale pour extraire différentes catégories de modèles de connaissances tout en utilisant un minimu
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Jain, Sheenam. "Big data management using artificial intelligence in the apparel supply chain : opportunities and challenges." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I051.

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L’industrie de l'habillement a bénéficié, au cours de la dernière décennie, de l'application de big data et de l'intelligence artificielle pour résoudre divers problèmes commerciaux. Face à la concurrence accrue sur le marché et aux attentes des clients en matière de personnalisation, ces industriels sont en permanence à la recherche des moyens d'améliorer leurs stratégies commerciales afin d'accroître leur rapidité et leur rentabilité. A cet égard, les solutions de gestion de big data offrent aux enseignes de la distribution textile la possibilité d'explorer leur chaîne d'approvisionnement et
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