Internet est le siege d'une creation massive et permanente de donnees. L'exploitation efficace de celles-ci implique un besoin d'outillage des utilisateurs. Les techniques de classification automatique concernent la caracterisation de classes dans un ensemble d'elements, et sont tres souvent employees pour la realisation d'outils rendant l'information accessible aux utilisateurs. Dans le cadre de cette these, nous avons contribue a l'agregation de modeles de melange de distributions de probabilite. Cette classe de modeles est en effet souvent utilisee pour des taches de categorisation. Nos propositions, utilisant un formalisme bayesien variationnel, sont caracterisees par des couts de calcul et de transmission reduits, adequats pour le traitement de donnees reparties. Nous avons egalement contribue a la classification visuelle de donnees en flux. Pour ce faire, nous avons notamment employe des principes bio-mimetiques, ou encore des resultats de la theorie des graphes. Outre la proposition d'interfaces efficaces pour un utilisateur, nous avons egalement envisage la maniere dont celui-ci peut retro-agir sur le processus de classification."
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