Classification hiérarchique par des fourmis artificielles (applications à la fouille de données et de textes our le web)

In this work we present a new clustering algrorithm for hierarchical clustering. It is inspired from the self-assembling behavior observed in real ants where ants progressively become attached to an existing support and then successively to other attached ants. The artificial ants that we have defined will similarly build a tree. Each ant represents one data. The way ants move and build this tree depends on the similarity between the data. We have tested our model on numerical, symbolic and textual databases. We have applied it to the automatic construction of portal sites for the web. Next we have developped two possibilities to explore this portal site. The first possibility is to represent this portal ini conventional html pages. The second possibility is to integrate the results of our model in a virtual reality data mining tool.Nous présentons dans cette thèse l'étude des solutions originales de classification non supervisée hiérarchique s'inspirant des capacités d'auto-apprentissage des fourmis réelles. Ces dernières construisent des structures vivantes en se connectant progressivement à un support fixe puis successivement aux autres fourmis déjà connectées. Chaque fourmi artificielle représente une donnée à classer. Les déplacements et les assemblages des fourmis sur cet arbre dépendent de la similarité entre les données. Nous avons testé notre mode le sur des données numériques, symboliques et des pages html. Nous avons ainsi traité le problème de la construction automatique de sites portails en utilisant une mesure classique de ressemblance entre des textes. Nous avons également visualisé nos résultats dans un premier temps avec un affichage html classique, et dans un second temps à l'aide d'un outil utilisant des techniques de réalité virtuelle.TOURS-BU Sciences Pharmacie (372612104) / SudocTOURS-Polytech'Informat.Product. (372612209) / SudocSudocFranceF