INTEGRATION DES AGENTS DANS LE DATA MINING - application/pdf

République Algérienne Démocratique et Populaire
Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
Université Des sciences et de technologie Mohamed BOUDIAF – ORAN
Faculté des mathématiques et informatique
Département d'informatique
Mémoire de Magister
Spécialité : Informatique
Option : Systèmes, Réseaux et Bases de données
Présenté par :
M. MESLI Abdelkader El hadi
Thème :
Soutenu le 19/11/2014
Devant le jury composé de :
Mme BELBACHIR HAFIDA Professeur Présidente
M. RAHAL SIDI AHMED HEBRI Maître de conférences A Rapporteur
Mme BENDELLA FATIMA Maître de conférences A Examinatrice
Mme ZAOUI LYNDA Maître de conférences A Examinatrice
2014/2015
INTEGRATION DES AGENTS DANS LE DATA MINING

Résumé
Au cours des dernières années, de plus en plus de chercheurs ont été impliqués dans
la recherche à la fois sur la technologie des agents et le datamining. Des efforts ont
été déployés afin de réduire la frontière entre les deux technologies. La combinaison
entre les agents et le datamining est fondée sur les défis rencontrés par les deux
communautés, et la nécessité de développer des systèmes de traitement de
données plus intelligent.la technologie des agents dont le but est de traiter des
systèmes complexes a révélé des possibilités pour améliorer le domaine de
datamining. Cette thèse est consacrée à l’intégration des SMA dans le datamining. Le
rôle et le fonctionnement de chaque agent qui composent notre système sont
détaillés. Cette thèse traite aussi la communication et la coopération entre ces
agents. Nous avons réalisé un système datamining basé sur les SMA, en utilisant
l’Algorithme de règles d’associations (Apriori).
Mots Clés : Système multi agents, datamining, Apriori, Intégration, communication,
Coopération, Règles d’associations.
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Je voudrais avant tout remercier DIEU, le tout puissant, pour tous ses bienfaits trop
souvent négligés.
Je remercie mon encadreur le Dr.RAHAL Sid Ahmed, Maître de conférences à l’USTO-
MB pour m’avoir accueilli dans son équipe. Je le remercie aussi pour ses conseils, sa
patience et sa compréhension durant l’élaboration de ce travail.
Mes remerciements et mes respects les plus sincères vont aussi aux membres
du Jury qui m’ont fait l’honneur d’examiner et juger ce travail.
Je tiens également à remercier mes enseignants, pendant mes années d’études
qui ont contribué à ma formation de prés ou de loin. Je remercie spécialement tout
mes enseignants de l’USTO-MB pendant mon cycle d’ingénieur de 2004 à 2009:
Mme BELBACHIR, Mme Bendella Fatima , M .Hamdaoui Sid Ahmed, M. Neggaz
Nabil,M. Khaled, etc.et mes enseignants de ma première année Magister 2009/2010.
Je remercie sincèrement M. Othmane Benyoucef, pour l’aide et les conseils qu’il m’a
prodigués pour l’élaboration de ce mémoire.
Que tous ceux qui m’ont aidé de près ou de loin pour l’élaboration de ce
travail trouvent ici l’expression de ma sincère gratitude et que Dieu tout
puissant vous récompense tous.

Dédicaces
Je dédie ce travail à toute ma famille et spécialement a ma mère, qui m'a
toujours soutenu, réconforté et aidé durant mon Magister, et qui n’a pas
cessé de prier Dieu pour moi, afin d’achever ce travail.
Je dédie ce travail aussi à mes amis et à mes collègues de travail.
iii

Table des matières
Résumé……………………………………………………………………………………………………………….…………….i
Remerciements…………………………………………………………………………………………………………………ii
Dédicaces………………………………………………………………………………………………………………..……….iii
Table des matières……………………………………………………………………………………………………………iv
Liste des figures………………………………………………………………………………………………………..……..vi
INTRODUCTION GENERALE
1. Chapitre 1 Data mining
1.1 Introduction………………………………………………………………………………………………………………………...……….5
1.2 Definition du data mining ………………………………………………………………………………………………..………….5
1.3 Motivation du Data Mining ………………………………………………………………………………………….……………..7
1.4 Taches du Data Mining …………………………………………………………………………………………………….………….7
1.4.1 Classification …………………………………………………………………………………………………………………….………7
1.4.1.1 Classification non supervisée ………………………………………………………………………………………………..8
1.4.1.2 Classification supervisée……………………………………………………………………………………………..…………8
1.4.2 Estimation………………………………………………………………………………………………………………………..……. 9
1.4.3 Prédiction ……………………………………………………………………………………………………………………..…………9
1.4.4 Groupement par similitude …………………………………………………………………………………………………….10
1.4.5 Analyse des clusters ……………………………………………………………………………………………………………….10
1.6 Techniques du Data Mining ………………………………………………………………………………………………..…….11
1.6.1 Association Rule Mining …………………………………………………………………………………………………..…….11
1.6.1.1 Algorithmes ARM de base ………………………………………………………………………………………………..…13
1.7 Conclusion …………………………………………………………………………………………………………………………..……15
Chapitre 2 : Agent et Système Multi-Agents…………………………………………………………………...16
2.1 Introduction …………………………………………………………………………………………………………..…..17
2.2 Définition d’un Agent …………………………………………………………………………………………..…….17
2.3 Caractéristiques d’agents ………………………………………………………………………………………..…18
2.4 Typologie d’agents …………………………………………………………………………………………………….18