Design, Implementation and Analysis of a Description Model for Complex Archaeological Objects

Elaboration, mise en œuvre et analyse d’un mod`ele de description d’objets arch´eologiques complexes La céramique est l'un des matériaux archéologiques les plus importants pour aider à la reconstruction des civilisations passées. Les informations à propos des objets céramiques complexes incluent des données textuelles, numériques et multimédias qui posent plusieurs défis de recherche abordés dans cette thèse. D'un point de vue technique, les bases de données de céramiques présentent différents formats de fichiers, protocoles d'accès et langages d'interrogation. Du point de vue des données, il existe une grande hétérogénéité et les experts ont différentes façons de représenter et de stocker les données. Il n'existe pas de contenu et de terminologie standard, surtout en ce qui concerne la description des céramiques. De plus, la navigation et l'observation des données sont difficiles. L'intégration des données est également complexe en raison de laprésence de différentes dimensions provenant de bases de données distantes, qui décrivent les mêmes catégories d'objets de manières différentes.En conséquence, ce projet de thèse vise à apporter aux archéologues et aux archéomètres des outils qui leur permettent d'enrichir leurs connaissances en combinant différentes informations sur les céramiques. Nous divisons notre travail en deux parties complémentaires : (1) Modélisation de données archéologiques complexes, et (2) Partitionnement de données (clustering) archéologiques complexes. La première partie de cette thèse est consacrée à la conception d'un modèle de données archéologiques complexes pour le stockage des données céramiques. Cette base de donnée alimente également un entrepôt de données permettant des analyses en ligne (OLAP). La deuxième partie de la thèse est consacrée au clustering (catégorisation) des objets céramiques. Pour ce faire, nous proposons une approche floue, dans laquelle un objet céramique peut appartenir à plus d'un cluster (d'une catégorie). Ce type d'approche convient bien à la collaboration avec des experts, enouvrant de nouvelles discussions basées sur les résultats du clustering.Nous contribuons au clustering flou (fuzzy clustering) au sein de trois sous-tâches : (i) une nouvelle méthode d'initialisation des clusters flous qui maintient linéaire la complexité de l'approche ; (ii) un indice de qualité innovant qui permet de trouver le nombre optimal de clusters ; et (iii) l'approche Multiple Clustering Analysis qui établit des liens intelligents entre les données visuelles, textuelles et numériques, ce qui permet de combiner tous les types d'informations sur les céramiques. Par ailleurs, les méthodes que nous proposons pourraient également être adaptées à d'autres domaines d'application tels que l'économie ou la médecine.