Archivage de données SAP - Bolognesi, Michel (Conservatoire national des arts et métiers (CNAM), 2010)
Mémoire

Capitalisation d'expériences pour l'indexation et la recherche d'information dans le domaine de la gestion électronique de documents - Marini, Jean-Luc (Lyon 3, 2010)
Dans un environnement économique hautement concurrentiel, l'entreprise qui veut rester compétitive doit sans cesse repenser son organisation, mobiliser ses compétences et revoir sa stratégie. Cela nécessite une plus grande coopération entre les acteurs, un renforcement de la communication ainsi qu'une capitalisation des connaissances et des processus d'action. Cette évolution suppose également la mise en place d'un dispositif de recherche d'information dans une mémoire d'entreprise hétérogène distribuée via le Web ou un Intranet. La constitution de ce patrimoine s'appuie généralement sur différentes sources d'information et nécessite une prise en compte du niveau d'expertise des différents acteurs. Dans ce contexte, la GED (Gestion Electronique de Documents) constitue un composant technologique essentiel de la capitalisation de la connaissance et de l'intelligence collective. Notre démarche consiste donc à modéliser et à concevoir un système de recherche d'information capable de rendre cette mémoire accessible indépendamment des acteurs qui l'ont créée et de manière pertinente par rapport à un contexte d'intérêt donné.

Approche de traitement structuel pour la recherche d'information : une approche de fouille de documents juridiques semi-structurés - Yao, JingTao (Paris 8, 2010)
L'usage des bases documentaires juridiques partageables est devenu de plus en plus ouvert et fréquent favorisant ainsi un débit d'alimentation "semi-automatique" assez important. Constat 1 : par semi-automatique, on entend un processus de dépôt direct des documents dans la base de données qui exigent une intervention humaine réduite surtout au niveau de l'indexation et de la classification. En effet, ce sont les modèles de documents (leurs structures logiques et physiques modélisées par le langage de balisage) qui assurent un rôle important dans les processus d'indexation et de gestion. Constat 2 : devant une telle masse de données "très souvent textuelles", il devient indispensable d'adopter aussi une approche pour gérer les documents électroniques juridiques en tant que supports de connaissance et de savoir-faire. Ceci nous mène vers des problématiques de recherche d'information et d'extraction de connaissance. Ces deux constats nous conduisent à formuler une hypothèse de classification automatique qui tiendra compte de connaissance et de savoir-faire incorporés dans les structures des modèles de documents électroniques juridiques. Cela nous dirige vers une approche de catégorisation pour extraire des catégories décisionnelles. Nous proposons une méthode de représentation de documents semi-structurés permettant d'analyser précisément les connaissances et le savoir-faire incorporés dans les contenus et les structures du document. Les expériences sur un corpus juridiques réel montrent que la prise en compte à la fois du contenu et de la structure conduit à une amélioration remarquable de qualité des catégories décisionnelles.