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La puissance des systèmes de collecte de données conduisent aujourd´hui à la construction de grandes Bases de Données (BD) dont l´exploitation fait appel à des techniques automatiques d´Extraction de Connaissances de Données (ECD). La diversité de ces données et la complexité des connaissances recherchées rendent fondamentale l´intégration des connaissances expertes dans le processus d´ECD. Cela nécessite la mise en place d´approches, méthodes et techniques d´identification, de représentation et d´opérationnalisation de ces connaissances. Dans cet ouvrage, nous proposons quatre approches: la première permet la formalisation des connaissances expertes sous forme de métadonnées multi-vues et multi-niveaux d´abstraction. La deuxième utilise ces métadonnées comme un moyen d´incorporation des connaissances expertes dans le processus d´ECD. La troisième utilise les modèles de connaissances pour une analyse interactive et multi-vues de l´impact d´un changement sur un système. La quatrième fournit un modèle général d´évaluation des connaissances extraites. Nous avons appliqué ces approches pour extraire des connaissances de BD d´accidents de la route afin d´améliorer la sécurité routière.

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