Thèse : Comparaison empirique et théorique d’approches en analyse de concepts formels pour les données multi-relationnelles

Soutenance de thèse : Vanessa Fokou 

Titre : Comparaison empirique et théorique d’approches en analyse de concepts formels pour les données multi-relationnelles

Date et heure : mercredi 17 décembre 2025, 10h

Lieu: amphithéâtre A207, Pôle API, 300 Boulevard Sébastien Brant, 67400 Illkirch-Graffenstaden

Membres du jury

• Directeurs de thèse :

Mme LE BER Florence, Directrice de Recherche, ENGEES Strasbourg
M. FERRÉ  Sébastien, Professeur, Université de  Rennes  

• Encadrants: 

M. DOLQUES Xavier, Maître de conférences, Université de Strasbourg
Mme CELLIER Peggy, Maître de conférences HDR,  Université  de Rennes

• Rapporteurs :

Mme BERTET Karell, Professeur,  La Rochelle Université  
Mme MISSAOUI Rokia, Professeur, Université du Québec en Outaouais

• Examinateurs

Mme HUCHARD Marianne, Professeur,  Université de Montpellier
M. STUMME Gerd, Professeur,  University of Kassel 

Résumé:
L’Analyse Formelle de Concepts (AFC), une méthode mathématique d'extraction de connaissances et de classification largement utilisée dans de nombreux domaines pour l'analyse des données tabulaires. Plusieurs développements de l’AFC ont été faits pour le traitement des données multi-relationnelles et il est nécessaire de comparer l’ensemble de ces approches afin de fournir à l’analyste des éléments de repère pour choisir l’approche la plus adaptée selon la nature des données et les objectifs d’analyse. Cette thèse propose une étude comparative, à la fois théorique et empirique de l’Analyse Relationnelle de Concepts (RCA) et de l’Analyse Conceptuelle de Graphes (GCA), deux extensions majeures de l'AFC dédiées au traitement des données multi-relationnelles. Nous démontrons que l’ensemble de clusters (concepts) produits par RCA est inclus dans l’ensemble de clusters produits par GCA, ce qui signifie que GCA est plus expressif que RCA.Nous proposons également une transformation de la famille de treillis RCA en un ensemble de graphes, permettant ainsi d’améliorer l’exploration et l’interprétation des résultats. Une mise en œuvre sur un jeu de données réel a permis de mettre en avant la complémentarité de ces deux approches.

Mots-clés : Analyse Formelle de Concepts, Fouille de données multi-relationnelles, Graphe de connaissances, Motif de graphe, Trellis.