Spécialité : sciences des données

Résumé

Le recours aux entrepôts de données permet un gain considérable de temps consacrés à l'élaboration de requêtes pour la recherche d'éléments pertinents de prises de décisions. Ainsi l'objectif de cette thèse est de proposer dans un premier temps un modèle dimensionnel adapté au processus de résilience sociale, de l’évaluation du niveau de vulnérabilité d’individu en général et un modèle Bayésien de modélisation du processus de la résilience sociale en particulier. Ces travaux s’inscrivent dans le cadre du développement de l'ingénierie de la résilience dénommée aussi « Résiliométrie ». Cette science constitue la branche de modélisation la plus significative de la résilience sociale. Nous avons proposé des outils mathématiques et informatiques destinés à faciliter les travaux de l'observatoire de la résilience en général et de la résilience sociale en particulier. Dans un second temps, le recours au contexte des Orphelins et Enfants Vulnérables (OEVs) du fait du VIH-Sida et des ménages jugés vulnérables du fait de la crise postélectorale en particulier sont des exemples d’applications concrètes de l’ingénierie de la résilience. Dans un troisième temps, nous nous sommes appuyés sur les techniques de Data Mining pour extraire des connaissances sur les individus issus des communautés des réseaux sociaux. Nous avons validé notre approche sur deux types de réseaux sociaux réels : un réseau social local de personnes vivant avec le VIH-Sida et un réseau social en ligne sur Twitter abordant le même sujet. La problématique de la détection d’un individu jugé Résilient par la société dans une communauté sur les réseaux sociaux a fait l’objet des différentes contributions de cette thèse.

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