L'objectif de ce travail est de concevoir et mettre en oeuvre un système qui permet d'extraire des informations souvent inconnues à partir d'une masse de données stockées dans une base SQL ou dans un entrepôt de données. Ce système se base sur les algorithmes d'apprentissage automatique non-supervisé, ainsi il permet de former différents groupes à partir d'un ensemble de données de telle manière que les données considérées comme le plus similaires soient associées au même groupe et qu'au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans des groupes distincts, permettant ainsi d'extraire de la connaissance à partir de ces données. Cette technique est utilisée dans des nombreux domaines d'applications comme en télécommunication, en assurances, en médecine, etc ... et souvent appelé le KDD ou Knowledge Discovery in Databases.
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