Ce mémoire est organise comme suit. Dans la première partie, nous évoquons le contexte de nos travaux sur deux chapitres. Le chapitre 2 présente différents aspects relatifs a la modélisation, a la conception des entrepôts de données et a leur mise en œuvre. Le chapitre 3 est consacre a un état de l’art sur l’évolution de schéma d’une part et sur la personnalisation d’autre part. Nous y détaillons les principaux travaux proposes qui ont traite de la problématique de l’évolution de schéma et plus généralement, de l’évolution de modèle dans les entrepôts de données. Nous proposons également une classification de ces travaux selon divers critères que nous jugeons pertinents. Nous évoquons également le thème de la personnalisation à travers différents domaines que sont la recherche d’informations, l’interaction homme-machine, les bases de données. Nous présentons également les travaux émergents sur la personnalisation dans les entrepôts de données. Dans la deuxième partie, nous présentons nos contributions scientifiques qui s’articulent selon trois chapitres. Le chapitre 4 présente notre approche d’évolution de schéma guidée par les utilisateurs. Cette approche vise une personnalisation des analyses en prenant en compte 1http ://eric.univ-lyon2.fr/_cfavre/wedrik/ les connaissances des utilisateurs eux-mêmes pour étendre les hiérarchies de dimension et par conséquent, enrichir les possibilités d’analyse de l’entrepôt. Nous y détaillons la formalisation de notre modèle R-DW d’entrepôt de données évolutif, le méta-modèle qui permet d’assurer la généricité de notre approche, ainsi que l’architecture globale qui permet d’impliquer l’utilisateur dans le processus d’évolution de schéma. Vient ensuite le chapitre 5 qui vise a présenter la mise a jour des hiérarchies de dimension pour la personnalisation des analyses telle que nous la concevons. Nous y détaillons le processus de mise a jour et de sa propagation dans le schéma. Par ailleurs, nous proposons un modèle d’exécution dans le contexte relationnel qui permet de mettre en œuvre notre démarche de personnalisation jusqu’a la mise a jour des hiérarchies de dimension. Puis, dans le chapitre 6, nous posons le problème de l’évaluation de notre modèle évolutif et nous proposons une méthode de mise a jour incrémentale de la charge en réponse a l’évolution subie par le schéma de l’entrepôt. Dans la troisième partie, nous détaillons les développements que nous avons réalisés a la fois dans le contexte industriel et dans le contexte scientifique pour valider nos contributions. D’un point de vue chronologique, c’est le développement et l’exploitation de la plateforme MARKLOC pour le compte de LCL qui ont finalement suscité la problématique de recherche sur la personnalisation des analyses que nous traitons dans ce mémoire. Pour des raisons de cohérence, nous abordons d’abord le développement réalisé pour la validation de nos propositions, avant d’évoquer le développement industriel. Ainsi, le chapitre 7 présente la validation de nos propositions a travers la réalisation d’un prototype et l’utilisation des données réelles de LCL pour appliquer notre démarche. Préalablement, nous y évoquons donc la construction d’un entrepôt de données test (LCL-DW) avec les sources de données de LCL. Le chapitre 8 aborde nos contributions en termes d’ingénierie au niveau du projet fait en collaboration avec l’entreprise LCL sur les demandes de marketing local. Ainsi, nous y détaillons les éléments constitutifs de la plateforme MARKLOC et nous nous attachons a décrire comment nous avons mis en œuvre le concept de personnalisation dans son développement. Enfin, le chapitre 9 conclut ce mémoire. D’une part nous dressons le bilan de cette thèse et de nos contributions. D’autre part, nous présentons nos perspectives de recherche.