Internet est le si ge d''une cr ation massive et permanente de donn es. L''exploitation efficace de celles-ci implique un besoin d''outillage des utilisateurs. Les techniques de classification automatique concernent la caract risation de classes dans un ensemble d'' l ments, et sont tr s souvent employ es pour la r alisation d''outils rendant l''information accessible aux utilisateurs. Dans le cadre de cette th se, nous avons contribu l''agr gation de mod les de m lange de distributions de probabilit . Cette classe de mod les est en effet souvent utilis e pour des t ches de cat gorisation. Nos propositions, utilisant un formalisme bay sien variationnel, sont caract ris es par des co ts de calcul et de transmission r duits, ad quats pour le traitement de donn es r parties. Nous avons galement contribu la classification visuelle de donn es en flux. Pour ce faire, nous avons notamment employ des principes bio-mim tiques, ou encore des r sultats de la th orie des graphes. Outre la proposition d''interfaces efficaces pour un utilisateur, nous avons galement envisag la mani re dont celui-ci peut r tro-agir sur le processus de classification.
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