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La quantité d'informations stockée dans les bases de données est en constante augmentation rendant ainsi nécessaire la mise au point de systèmes d'analyse et de visualisation. Nous nous intéressons dans cette thèse aux données relationnelles et plus particulièrement aux données biologiques. Cette thèse s'oriente autour de trois axes principaux : tout d'abord, la décomposition de graphes en groupes d'éléments ”similaires” afin de détecter d'éventuelles structures de communauté ; le deuxième aspect consiste à mettre en évidence ces structures dans un système de visualisation, et dans un dernier temps, nous nous intéressons à l'utilisabilité de l'un de ces systèmes de visualisation via une évaluation expérimentale.
Les travaux de cette thèse ont été appliqués sur des données réelles provenant de deux domaines de la biologie : les réseaux métaboliques et les réseaux d'interactions gènes-protéines.
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