@phdthesis{ankoud_gestion_2014, address = {Paris, France}, title = {Gestion de l’hétérogénéité d’un {SI} de classification documentaire multifacette et positionnement dans l’environnement des {ECM}}, abstract = {L’organisation des connaissances est une discipline investie par des bibliothécaires, documentalistes, archivistes spécialistes de l’information, informaticiens et tous professionnels de documents. Elle englobe toutes activités, études et recherches qui élaborent et traitent les processus d’organisation et de présentation des ressources documentaires utiles dans une organisation. Dans ce contexte, le projet ANR Miipa-Doc a pour objectifs d’explorer des nouvelles méthodes d’indexation ascendantes, en utilisant des termes descripteurs formulés par les individus plutôt que choisis parmi une liste préétablie, pour l’organisation des contenus documentaires complexes au sein des entreprises de large taille, et concevoir l’architecture logicielle correspondante.Dans ce projet notre contribution consiste à gérer l’hétérogénéité d’un système d’information d’organisation des contenus documentaires, basé sur une approche orientée métier et un SOC (système d’organisation des connaissances) folksonomique à facette. Nous proposons dans cette gestion une approche incrémentale dirigée par les modèles, issue de l’IDM (ingénierie dirigée par les modèles), basée sur des méta-modèles pour garantir l’aspect d’évolutivité. Après l’implémentation du prototype HyperTaging qui met en place ces deux approches, nous proposons un processus d’évaluation permet de positionner ce prototype et tous SI de classification documentaire dans l’environnement des ECM, en se basant sur des critères d’évaluation fins et particuliers.}, language = {fr}, urldate = {2018-06-30}, school = {Conservatoire national des arts et métiers (CNAM)}, author = {Ankoud, Manel}, year = {2014}, } @book{vastesaeger_questions_2016, address = {Bruxelles}, title = {Questions d'archivage}, publisher = {Politeia}, editor = {Vastesaeger, Anne-Marie and Soyez, Sébastien and Delplancq, Thierry and Boquet, Frédéric}, year = {2016}, } @phdthesis{augereau_reconnaissance_2013, address = {Bordeaux, France}, title = {Reconnaissance et classification d’images de documents}, abstract = {Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à la problématique de la classification d’images de documents. Plus précisément, ces travaux tendent à répondre aux problèmes rencontrés par des sociétés de numérisation dont l’objectif est de mettre à disposition de leurs clients une version numérique des documents papiers accompagnés d’informations qui leurs sont relatives. Face à la diversité des documents à numériser, l’extraction d’informations peut s’avérer parfois complexe. C’est pourquoi la classification et l’indexation des documents sont très souvent réalisées manuellement. Ces travaux de recherche ont permis de fournir différentes solutions en fonction des connaissances relatives aux images que possède l’utilisateur ayant en charge l’annotation des documents.Le premier apport de cette thèse est la mise en place d’une méthode permettant, de manière interactive, à un utilisateur de classer des images de documents dont la nature est inconnue. Le second apport de ces travaux est la proposition d’une technique de recherche d’images de documents par l’exemple basée sur l’extraction et la mise en correspondance de points d’intérêts. Le dernier apport de cette thèse est l’élaboration d’une méthode de classification d’images de documents utilisant les techniques de sacs de mots visuels.}, school = {Bordeaux 1}, author = {Augereau, Olivier}, year = {2013}, }