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Les systèmes d information des entreprises actuelles sont de plus en plus " submergés " par des données de tous types : structurées (bases de données, entrepôts de données), semi-structurées (documents XML, fichiers log) et non structurées (textes et multimédia). Ceci a créé de nouveaux défis pour les entreprises et pour la communauté scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de données afin d en extraire des connaissances. Par ailleurs, dans une organisation, un projet d Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD) est le plus souvent mené par plusieurs experts (experts de domaine, experts d ECD, experts de données ), chacun ayant ses préférences, son domaine de compétence, ses objectifs et sa propre vision des données et des méthodes de l ECD. C est ce que nous qualifions de processus d ECD multi-vues (ou processus multi-points de vue). Notre objectif dans ce travail est de faciliter la tâche de l analyste d ECD et d améliorer la coordination et la compréhensibilité entre les différents acteurs d une analyse multi-vues, ainsi que la réutilisation du processus d ECD en termes de points de vue.

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