Résumé:
À l’ère du Big Data, l’évolution rapide des outils et des technologies crée un environnement à la fois prometteur et complexe. Les experts du domaine font face à un défi de taille : comment choisir les solutions les plus adaptées pour répondre à leurs besoins spécifiques et aux exigences variées du Big Data. Dans la littérature, plusieurs études ont abordé la modélisation de l’entreposage et de l’analyse des Big Data ; cependant, elles sont souvent limitées à des scénarios d’application spécifiques et étroitement liées à des choix technologiques particuliers. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche de modélisation descendante inspirée de l’approche MDA qui offre une architecture générique et guide l’instanciation d’architectures spécifiques variées répondant aux exigences des experts et aux défis du Big Data. De plus, la diversité des applications du Big Data met en évidence le besoin d’architectures génériques, flexibles et faciles à mettre en œuvre, soutenues par une plateforme aidant les experts à choisir les outils adaptés à leurs exigences. Pour répondre à ce défi, nous proposons une plateforme interactive, soutenue par l’approche multi-niveaux, conçue pour aider les experts à modéliser une chaine de traitement de données personnalisée et spécifique aux outils, qui répond à leurs exigences, aux caractéristiques de leurs données et aux caractéristiques des outils. Compte tenu de l’importance de la vérification de l’interopérabilité entre les outils de différentes phases d’une chaîne de traitement Big Data et des problèmes qui peuvent en découler lors du déploiement, nous avons intégré un module au sein de la plateforme qui permet de vérifier l’interopérabilité des outils et recommande les connecteurs appropriés entre eux. À la fin de ces travaux, nous avons validé l’applicabilité de notre plateforme à travers deux études de cas sur des sujets d’actualité, à savoir : la COVID- 19 et la Coupe du Monde de la FIFA 2022.
Thèse soutenue le mercredi 11 décembre 2024 à 9h00
Lieu : Polytech Annecy-Chambéry 5 Chemin de bellevue Annecy Le Vieux 74944 ANNECY
Composition du jury proposé
M. Sébastien MONNET Université de Savoie MontBlanc Directeur de thèse
Mme Hala SKAF-MOLLI Université de Nantes Rapporteure
M. Tarek HAMROUNI ISAM La Manouba Examinateur
M. Faiez GARGOURI Université de Sfax Rapporteur
Mme Sana BEN HAMIDA Université Paris Dauphine Examinatrice
M. Mohamed Mohsen GAMMOUDI ISAM La Manouba Co-directeur de thèse
Mme Khadija ARFAOUI IUT d’Annecy Co-directrice de thèse
M. Slimane HAMMOUDI ESEO Angers – Grande Ecole d’Ingénieurs Généralistes Invité
Lieu : Polytech Annecy-Chambéry 5 Chemin de bellevue Annecy Le Vieux 74944 ANNECY
Composition du jury proposé
M. Sébastien MONNET Université de Savoie MontBlanc Directeur de thèse
Mme Hala SKAF-MOLLI Université de Nantes Rapporteure
M. Tarek HAMROUNI ISAM La Manouba Examinateur
M. Faiez GARGOURI Université de Sfax Rapporteur
Mme Sana BEN HAMIDA Université Paris Dauphine Examinatrice
M. Mohamed Mohsen GAMMOUDI ISAM La Manouba Co-directeur de thèse
Mme Khadija ARFAOUI IUT d’Annecy Co-directrice de thèse
M. Slimane HAMMOUDI ESEO Angers – Grande Ecole d’Ingénieurs Généralistes Invité