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Aujourd'hui, la prise de décision en temps réel basée sur des flux de données provenant de sources hétérogènes est de plus en plus répandue dans de nombreux scénarios industriels. La gestion de l'intégration des données nécessite donc de mettre en place de nouveaux mécanismes. Pour relever ce défi, la communauté RDF Stream Processing (RSP) a activement promu le modèle de données RDF et proposé plusieurs modèles et langages pour l'interrogation et le raisonnement en continu sur les flux RDF. Le raisonnement permet de donner un sens aux flux de données hétérogènes, en constante évolution et souvent bruyants. Pour atteindre cet objectif, il faut réévaluer les paradigmes de résolution des problèmes, car les conclusions fondées sur des données obsolètes doivent être révisées, de nouvelles informations arrivent constamment et les dérivations précédentes peuvent être reconsidérées. Malgré les progrès accomplis au cours de la dernière décennie, de nombreux défis restent à relever. Tout d'abord, aucun moteur RSP ne peut à la fois traiter des requêtes complexes, prendre en charge le raisonnement temporel et intégrer des sources de connaissances d'arrière-plan. En outre, les problèmes de gestion des règles conflictuelles, de raisonnement à la volée et incrémentale, et de prise en charge du raisonnement multicontexte dans les applications réelles soulignent la nécessité d'aller de l'avant dans ce domaine. Cette thèse étudie le domaine du raisonnement en flux et aborde le compromis entre le volume de données et l'expressivité. La contribution est : (i) Premièrement, nous avons introduit un modèle basé sur des systèmes multi-agents pour les traitements continus distribués. Ce modèle permet l'utilisation simultanée de plusieurs moteurs RSP, en tirant parti de leurs forces respectives et complémentaires. Il permet l'utilisation simultanée ou séquentielle de ces moteurs pour traiter des requêtes complexes, offrant ainsi une solution plus polyvalente et plus complète. (ii) Deuxièmement, nous avons proposé une nouvelle technique ... |