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Multimedia data sources from various fields (medical, tourism, trade, art and culture, etc.) became essential on the web. Accessing to multimedia data in distributed systems poses new challenges due to many system parameters: volume, diversity of interfaces, representation format, location, etc. In addition, the growing needs of users and applications to incorporate semantics in the information retrieval pose new issues. To take into account this new complexity, we are interested in our research of data integration solutions based on web services. In this thesis, we propose an approach-oriented service for the semantic search of multimedia content. We called this approach SeSaM (Semantic Search of Multimedia content). SeSaM is based on the definition of a new pattern of services to access multimedia content, which is the MaaS services (Multimedia as a Services). It is based on a two-phase process: description and discovery of MaaS services. As for the MaaS services description, we have defined the SA4MaaS language (Semantic Annotation for MaaS services), which is an extension of SAWSDL (W3C recommendation). The main idea of this language is the integration, in addition to business domain semantic, of multimedia information semantics in the MaaS services description. As for the MaaS service discovery, we have proposed a new matchmaker MaaS-MX (MaaS services Matchmaker) adapted to the MaaS services description model. MaaS-MX is composed of two essential steps: domain matching and multimedia matching. Domain matching consists in comparing the business domain description of MaaS services and the query, whereas multimedia matching compares the multimedia description of MaaS services and the query. The approach has been implemented and evaluated in two different domains: medical and tourism. The results indicate that using both domain and multimedia matching considerably improves the performance of multimedia data retrieving systems.; Les sources de données multimédias provenant de divers domaines (médical, tourisme, commerce, art et culture, etc.) sont devenues incontournables sur le web. L’accès à ces sources multimédias dans les systèmes distribués pose de nouveaux problèmes en raison de nombreux paramètres : volumétrie, diversité des interfaces, format de représentation, localisation, etc. En outre, l’exigence de plus en plus forte des utilisateurs et des applications à vouloir intégrer la sémantique dans la recherche d’information pose de nouvelles questions à résoudre. Pour prendre en compte cette nouvelle complexité, nous nous intéressons dans notre travail de recherche aux solutions d’intégration de données basées sur les services web. Dans cette thèse, nous proposons une approche orientée service pour la recherche sémantique de contenus multimédia. Nous avons appelé cette approche SeSaM (Semantic Search of Multimedia content). SeSaM repose sur la définition d’un nouveau type de services accédant aux contenus multimédias, qui est les services MaaS (Multimedia as a Services). Elle est basée sur un processus en deux phases : description et découverte des services MaaS. En ce qui concerne la description de services MaaS, nous avons défini le langage SA4MaaS (Semantic Annotation for MaaS services), qui est une extension de SAWSDL (recommandation W3C). L’idée principale de ce langage est l’intégration, en plus de la sémantique métier, de la sémantique de l’information multimédia dans la description des services MaaS. En ce qui concerne la découverte de services MaaS, nous avons proposé un nouveau matchmaker MaaS-MX (MaaS services Matchmaker) adapté au modèle de description des MaaS. MaaS-MX est composé de deux étapes primordiales : appariement métier et appariement multimédia. L’appariement métier consiste à comparer la description métier des services et de la requête, tandis que l’appariement multimédia compare la description multimédia des services et de la requête. L’approche a été prototypée et évaluée dans deux domaines différents : médical et tourisme. Les résultats indiquent que l’utilisation de l’appariement métier et l’appariement multimédia a considérablement amélioré les performances des systèmes de recherche de données multimédias.

Multimedia data sources from various fields (medical, tourism, trade, art and culture, etc.) became essential on the web. Accessing to multimedia data in distributed systems poses new challenges due to many system parameters: volume, diversity of interfaces, representation format, location, etc. In addition, the growing needs of users and applications to incorporate semantics in the information retrieval pose new issues. To take into account this new complexity, we are interested in our research of data integration solutions based on web services. In this thesis, we propose an approach-oriented service for the semantic search of multimedia content. We called this approach SeSaM (Semantic Search of Multimedia content). SeSaM is based on the definition of a new pattern of services to access multimedia content, which is the MaaS services (Multimedia as a Services). It is based on a two-phase process: description and discovery of MaaS services. As for the MaaS services description, we have defined the SA4MaaS language (Semantic Annotation for MaaS services), which is an extension of SAWSDL (W3C recommendation). The main idea of this language is the integration, in addition to business domain semantic, of multimedia information semantics in the MaaS services description. As for the MaaS service discovery, we have proposed a new matchmaker MaaS-MX (MaaS services Matchmaker) adapted to the MaaS services description model. MaaS-MX is composed of two essential steps: domain matching and multimedia matching. Domain matching consists in comparing the business domain description of MaaS services and the query, whereas multimedia matching compares the multimedia description of MaaS services and the query. The approach has been implemented and evaluated in two different domains: medical and tourism. The results indicate that using both domain and multimedia matching considerably improves the performance of multimedia data retrieving systems., Les sources de données multimédias provenant de divers domaines (médical, tourisme, commerce, art et culture, etc.) sont devenues incontournables sur le web. L’accès à ces sources multimédias dans les systèmes distribués pose de nouveaux problèmes en raison de nombreux paramètres : volumétrie, diversité des interfaces, format de représentation, localisation, etc. En outre, l’exigence de plus en plus forte des utilisateurs et des applications à vouloir intégrer la sémantique dans la recherche d’information pose de nouvelles questions à résoudre. Pour prendre en compte cette nouvelle complexité, nous nous intéressons dans notre travail de recherche aux solutions d’intégration de données basées sur les services web. Dans cette thèse, nous proposons une approche orientée service pour la recherche sémantique de contenus multimédia. Nous avons appelé cette approche SeSaM (Semantic Search of Multimedia content). SeSaM repose sur la définition d’un nouveau type de services accédant aux contenus multimédias, qui est les services MaaS (Multimedia as a Services). Elle est basée sur un processus en deux phases : description et découverte des services MaaS. En ce qui concerne la description de services MaaS, nous avons défini le langage SA4MaaS (Semantic Annotation for MaaS services), qui est une extension de SAWSDL (recommandation W3C). L’idée principale de ce langage est l’intégration, en plus de la sémantique métier, de la sémantique de l’information multimédia dans la description des services MaaS. En ce qui concerne la découverte de services MaaS, nous avons proposé un nouveau matchmaker MaaS-MX (MaaS services Matchmaker) adapté au modèle de description des MaaS. MaaS-MX est composé de deux étapes primordiales : appariement métier et appariement multimédia. L’appariement métier consiste à comparer la description métier des services et de la requête, tandis que l’appariement multimédia compare la description multimédia des services et de la requête. L’approche a été prototypée et évaluée dans deux domaines différents : médical et tourisme. Les résultats indiquent que l’utilisation de l’appariement métier et l’appariement multimédia a considérablement amélioré les performances des systèmes de recherche de données multimédias.