L'environnement informationnel actuel se caractérise par des données surabondantes 
(volumineuses) et éparpillées. Celles-ci sont également hétérogènes. 
En effet, avec l'apparition du web et le développement des différentes représentations 
et formats des documents, les données peuvent être de plusieurs catégories : 
structurées (relationnelles, objet), semi-structurées (HTML, XML, graphes) 
ou même non structurées (texte, images, son). Dans un tel contexte, le besoin d'intégration se 
fait de plus en plus sentir. Cependant, pour répondre à ce besoin, le développement des applications 
d'intégration (telles que pour un traitement élaboré de données, pour la construction 
des entrepôts de données ou des systèmes d'aide à la décision) doit composer 
avec la répartition des sources et l'hétérogénéité des données et de leurs structures.
Le but de notre travail est donc l'intégration de données hétérogènes pour la construction, par exemple, 
de nouveaux ensembles de données (des entrepôts de données), de systèmes d'information intégrés.


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\begin{itemize}
  \item {\bf Bases de Données}
L'intégration de données hétérogènes nécessite l'analyse et la validation des schémas conceptuels 
de données (leurs structures) modélisés avec des formalismes différents tels que 
<<EER, Extended Entity-Relationship>> et/ou <<UML, Unified Modeling Language>>. 
Nous faisons une étude détaillée de la cohérence globale de plusieurs catégories de contraintes définies 
sur les données et des conflits éventuels entre elles. 
En effet, un grand nombre de contraintes a été très largement étudié dans la littérature. 
Cependant, peu de travaux sont réalisés pour la détection et la localisation de ces conflits. 
Nous utilisons des techniques de programmation linéaire et de la logique des prédicats afin de 
détecter et localiser ces derniers. Par exemple, les contraintes de multiplicités sont modélisées sous forme de systèmes linéaires dont la résolution utilise 
les techniques de la programmation linéaire. Notre objectif est de développer
un <<Intégrateur-Compilateur de schémas de Base de Données>> en utilisant plusieurs formalismes, 
d'envisager des passerelles entre ces derniers et d'enrichir les langages d'expression des contraintes.
  \item {\bf Entrepôts de Données Hétérogènes}
Notre but est la construction, la modélisation et la maintenance d'Entrepôts de Données Hétérogènes. 
Nous considérons ainsi des données sources totalement hétérogènes 
(des données structurées telles que le relationnel ou l'objet relationnel SQL2\&3, 
des données semi-structurées telles que HTML, XML, et des données non structurées telles que les données 
du type multimédia MXD). Nous cherchons à proposer un modèle et un processus de construction 
d'entrepôt de données ayant des sources hétérogènes, et des algorithmes de maintenance de ce type 
d'entrepôts.
\end{itemize}

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\subsection{Perspectives de recherche}
\subsubsection{Bases de Données et Systèmes d'information}
\begin{itemize}
  \item Dans le cadre de l'intégration de systèmes d'information et d'applications complexes 
(dont les données sont modélisées et représentées avec plusieurs formalismes différents tels que EER, UML, XML,...), 
établir des règles de fusion (d'intégration) et vérifier la cohérence globale du nouveau système obtenu. 
Proposer un formalisme pour enrichir l'expression des contraintes 
(exprimées dans des environnements cibles tels OCL, Z, B ou SQL) afin de détecter et localiser 
des conflits éventuels. 
  \item Dans le cadre d'UML, proposer des règles de passage d'un diagramme à l'autre et en vérifier 
la cohérence globale.
\end{itemize}

\subsubsection{Intégration de données et Entrepôts de Données}
\begin{itemize}
  \item Réaliser un outil de construction d'entrepôts de données dont les sources sont totalement hétérogènes 
structurés, semi-structurées et non structurées.
  \item Evaluer la quantité de données non utilisées dans un entrepôt de données afin de réduire sa taille 
et d'améliorer les performances pour le maintenir.
  \item Définir les procédures à suivre afin d'assurer la sécurité des données et la confidentialité 
de certains types d'informations extraites des dépôts de données. Définir un langage de contrôle de données 
dans les bases de données multidimensionnelles.
\end{itemize}

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\subsection{Séjours Scientifiques, Invitations, Tutoriels}

\begin{itemize}
  \item (F. Boufarès) Université de Tunis 2, séjours d'une semaine à Tunis en Décembre 2003 et Décembre 2004 sur 
les thèmes : Bases de Données Avancées ; Cohérence globale des contraintes et Exploitation Intelligente 
des Données et Entrepôts de Données Hétérogènes.
  \item (F. Boufarès) Tutorial MCSEAI'04, May 2004 : 8th Maghrebian Conference on Software Engineering and 
Artificial Intelligence (MCSEAI'04), 9th-12th May 2004, Sousse, Tunisia.
\end{itemize}


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\subsection{Autres}

\begin{itemize}
 \item (F. Boufarès) Lecteur scientifique de plusieurs articles pour le journal IJCS (International Journal of Computing 
and information Sciences, 2004), pour les conférences MCSEAI'2004, INFORSID'2006, SITIS'2006.
 \item (F. Boufarès) Co-encadrement de plusieurs thèses avec C. F. Ducateau de Paris 5, K. Lellahi de Paris 13 
et S. BenAhmed de Tunis 2.
\end{itemize}