Un algorithme de découverte de chroniques pertinentes pour le diagnostic par identification et reconstitution

National audienceChronicles are temporal patterns well-suited for an abstract representation of complex dynamic systems. Chronicle recognition algorithms allow the identification of chronicles in an on-line stream of data to be done and take adequate action in an quick and efficient manner. Chronicles are used in a vast array of applications such as medical field, internet networks, or industrial applications. Nevertheless, designing chronicles is not an easy task due to the sophistication and the increase of data generation capacity of modern systems. The chronicle discovery process try and tackle this problem by an automatic design of chronicles from data directly generated by the studied system. In this thesis, an innovative approach to the problem of chronicle discovery is introduced. This new approach lies of the identification of elementary chronicles and a reconstitution of complex chronicles from them. The algorithm introduced, called CDIRe (Chronicle Discovery by Identification and Reconstitution), allows the discovery of chronicles with few knowledge from the underlying system to be done.Les chroniques sont des schémas temporels particulièrement bien adaptés pour une représentation de modèles complexes et dynamiques. Des algorithmes de reconnaissance de chroniques permettent d'identifier des chroniques dans un flux de données en ligne et de prendre des actions adéquates de manière rapide et efficace. Les chroniques peuvent être utilisées dans des domaines d'applications divers, tels que le domaine médical, les réseaux internets, ou encore des applications industrielles. Néanmoins, la construction des chroniques n'est pas chose aisée en raison de la complexification et de l'augmentation des capacités de génération de données des systèmes modernes. Le processus de découverte de chroniques a pour objectif de répondre à cette problématique en construisant de manière automatique des chroniques à partir des données directement générées par le système étudié. Dans ce mémoire de thèse, une approche innovante à la problématique de la découverte de chroniques est abordée. Cette nouvelle approche repose sur une identification de chroniques élémentaires et une reconstitution de chroniques plus complexes à partir de celles-ci. L'algorithme proposé, appelé CDIRe (Chronicle Discovery by Identification and Reconstitution), permet de découvrir des chroniques avec peu de connaissance sur le système sous-jacent