| Summary: | Il est communément admis que la production de données connait, depuis plusieurs années, un développement spectaculaire en raison de la multiplication des nouvelles technologies telles que les réseaux sociaux, les nouveaux appareils mobiles, les compteurs intelligents, les capteurs et le cloud computing. De fait, cette explosion de données devrait se poursuivre et même accélérer. S'interroger sur la façon dont on devrait traiter cette masse de qui devient de plus en plus variée, complexe et moins structurée, est alors essentiel. DaaS ( Data As A Service) peut être définie comme l'approvisionnement, la gestion et la fourniture de données présentées dans un format immédiatement consommable aux utilisateurs professionnels des organisations en tant que service. Les données retournées par ces services se caractérisent généralement par l'incertitude et l'hétérogénéité. Nombreux sont les approches qui traitent les données selon le cycle de vie du service Web qui repose sur 6 phases à savoir la création, la sélection, la découverte, la modélisation, l'invocation et la composition des services, dans le but de résoudre le problème de volume de données, de son hétérogénéité ou de sa vitesse d'évolution. En revanche, il y a très peu d'approches qui s'intéressent à la qualité de données et au traitement de son incertitude dans le Web. Nous nous sommes naturellement intéressés, dans cette thèse, à la question des services Web dans un contexte de systèmes distribués et hétérogènes. La principale contribution à apporter dans le cadre de ce travail de recherche est d'étudier la composition de services et/ou de ressources Web et l'indexation de données dans un contexte incertain. Dans un premier temps, au travers des apports de la littérature, le cadre théorique relatif aux spécificités du concept de service DaaS incertain, est présente en adoptant la théorie possibiliste. Le problème de la composition de services Web et l'impact de l'incertitude, qui peut être associée à la sortie d'un service, sur les processus de sélection et de composition des services sont explicites. Pour ce faire, nous avons proposé une approche possibiliste afin de modéliser l'incertitude des données renvoyées par des services incertains. Plus précisément, nous avons étendu les normes de description de service Web (par exemple, WSDL) pour représenter les degrés d'incertitude des sorties. Nous avons également étendu le processus d'invocation de service pour prendre en compte l'incertitude des données d'entrée. Cette extension est basée sur la théorie des mondes possibles utilisée dans les bases de données possibilistes. Nous avons également mis en avant un ensemble d'operateurs de composition, sensibles aux valeurs d'incertitude, dans le but d'orchestrer des services de données incertains. Dans un deuxième temps, nous avons étudié l'impact de l'incertitude sur la représentation et la manipulation des ressources Web. Nous avons défini le concept de ressource Web incertaine et proposé des mécanismes de composition de ressources. Pour ce faire, un modèle de description de l'incertitude à travers le concept de ressource Web incertaine a été présente. Celui-ci est basé sur un modèle probabiliste ou chaque ressource peut avoir plusieurs représentations possibles, avec une certaine probabilité. Enfin, et dans un dernier temps, nous avons proposé des méthodes d'indexation documentaire des données de type Big Data. Au commencement, nous avons adopté une approche d'indexation syntaxique de données incertaines, ensuite, nous avons suivi une méthode d'indexation sémantique incertaine. Enfin, et pour booster cette démarche, nous avons proposé une méthode hybride d'indexation dans un contexte incertain === It is widely accepted that data production has been developing spectacularly for several years due to the proliferation of new technologies such as social networks, new mobile devices, smart meters, sensors and cloud computing. In fact, this data explosion should continue and even accelerate. To wonder about the way in which one should treat this mass of which becomes more and more varied, complex and less structured, is then essential. DaaS (Data As A Service) can be defined as the supply, management and delivery of data presented in an immediately consumable format business users of organizations as a service. The data returned by these services are generally characterized by uncertainty and heterogeneity. There are many approaches that process data across the Web service lifecycle, which is based on six phases: creation, selection, discovery, modeling, invocation, and composition of services, in order to solve the problem. problem of data volume, its heterogeneity or its speed of evolution. On the other hand, there are very few approaches to data quality and the treatment of uncertainty in the Web. In this thesis, we are naturally interested in the question of Web services in a context of distributed and heterogeneous systems. The main contribution to be made in this research is to study the composition of Web services and / or resources and the indexing of data in an uncertain context. First, through the contributions of the literature, the theoretical framework relative to the specificities of the concept of DaaS service uncertain, is presented by adopting the possibilistic theory. The problem of the composition of Web services and the impact of the uncertainty, which can be associated with the exit of a service, on the processes of selection and composition of the services are explained. To do this, we proposed a possibilistic approach to model the uncertainty of data returned by uncertain services. Specifically, we have extended Web service description standards (for example, WSDL) to represent the uncertainty levels of the outputs. We have also extended the service invocation process to account for the uncertainty of input data. This extension is based on the theory of possible worlds used in possibilistic databases. We also put forward a set of composition operators, sensitive to uncertainty values, in order to orchestrate uncertain data services. Second, we studied the impact of uncertainty on the representation and manipulation of Web resources. We defined the concept of an uncertain web resource and proposed resource composition mechanisms. To do this, a model describing uncertainty through the concept of uncertain web resource was presented. This one is based on a probabilistic model where each resource can have several possible representations, with a certain probability. Finally, and finally, we proposed methods of documentary indexing of data of the Big Data type. Initially, we adopted an approach of syntactic indexing of uncertain data, then we followed an uncertain method of semantic indexing. Finally, and to boost this approach, we have proposed a hybrid method of indexing in an uncertain context
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