État de l art sur les aspects méthodologiques et processus en Knowledge Discovery in Databases - PDF\nÉtat de l art sur les aspects méthodologiques et processus en Knowledge Discovery in Databases\nDownload "État de l art sur les aspects méthodologiques et processus en Knowledge Discovery in Databases"\n1 État de l art sur les aspects méthodologiques et processus en Knowledge Discovery in Databases Cristina OPREAN Janvier 27, 2010 Encadrant : Lenca Philippe Equipe : Lab-STICC, pôle CID, équipe DECIDE 1\n2 Table des matières 1 Introduction 3 2 Une parallèle entre plusieurs méthodologies et processus État de l art des modèles de processus Modèles orientées vers la recherche Fayyad et al. (KDD) Anand et Buchner Les 5 A s Cios et al Modèles orientés vers l industrie SEMMA CRISP-DM Cabena et al Comparaison les méthodologies et processus De nouvelles perspectives Software Engineering vs. Data Mining Agile Discovery Environment Tendances dans le domaine de DM Conclusion 14 Table des figures 1 Le processus de Knowledge Discovery in Databases  Les étapes dans la méthodologie SEMMA  Le cycle de vie du CRISP-DM  Data Mining Engineering process  Liste des tableaux 1 Comparaison entre les étapes des processus et méthodologies ,  Les avantages et les inconvénients de processus et méthodologies , \n3 Résumé - Des nombreux progrès sont réalisés régulièrement pour améliorer les méthodes et algorithmes en fouille de données. En revanche, peu d efforts -ou pas assez- ont été déployés sur les aspects méthodologiques. Ainsi, parmi les différentes méthodologies disponibles, la première version de CRISP-DM 1.0 est sans aucun doute la plus utilisée. C est également probablement la plus ancienne, et la version 2.0 de CRISP-DM devant notamment tenir compte des évolutions de la fouille de données n est toujours pas sortie. Pour autant, il y a un besoin méthodologique face à la complexité des études menées et aussi parfois face aux besoins des utilisateurs, qui ne sont pas toujours experts de la fouille de données. Le travail consiste ainsi à réaliser un état de l art sur les aspects méthodologiques et processus en data mining et à établir une cartographie des qualités et besoins d une "bonne" méthodologie. Cette cartographie sera mise en regard des processus et des workflows proposés au sein des logiciels de fouille les plus populaires. On mettra alors en évidence les points de convergence et de divergence entre les logiciels et les méthodologies dont la mise en oeuvre devrait pourtant être facilitée au sein des logiciels. On pourra alors proposer si nécessaire une méthodologie, à périmètre réduit, et un démonstrateur à base de workflow supportant cette méthodologie. Mots clés : Data Mining, Knowledge Discovery Databases, état de l art, processus, méthodologie, Data Mining Engineering,Agile Discovery Environment, CRISP-DM. 1 Introduction Il y a plusieurs définitions pour le processus de Data Mining, parmi lesquelles les suivantes sont les plus utilisées par la communauté scientifique : Data Mining est un processus d aide à la décision où les utilisateurs cherchent des modèles d interprétation dans des données . Data Mining est un processus complexe permettant l indentification, au sein des données, des motifs valides, nouveaux, potentiellement intéressants et les plus compréhensibles possibles . Data Mining est un processus interactif et itératif d analyse d un grand ensemble de données brutes et d extraction des connaissances exploitables par des utilisateurs-analystes qui jouent un rôle central. Il y a une grande confusion dans la littérature scientifique entre les termes de Knowledge Discovery in Databases (KDD) et Data Mining (DM, fouille de données), quand le terme de DM est utilisé avec le sens de KDD, même si en réalité DM est seulement une étape dans le processus de KDD. Pour que le processus de Knowledge Discovery in Databases puisse devenir une technologie mature, il y a un grand besoin d une approche méthodologique. Ainsi, mettre en place des normes va permettre d avoir des méthodes standardisées et des procédures développées pour le Data Mining de telle sorte que ce processus sera automatisé et plus facile à utiliser par les différents types d utilisateurs. Après l introduction du terme KDD dans les années 90 , un grand besoin est apparu afin d implémenter des algorithmes pour résoudre les problèmes de recherche d informations, plus précisément des connaissances dans de larges volumes de données. La multitude d algorithmes développés et de fonctionnalités assurant un support pour toutes les activités qui impliquent le processus de Knowledge Discovery in Databases (visualisation des données, traitement des données, des outils pour faire de la statistique, etc.), ont été intégrées dans des logiciels qui permettent de suivre plus ou moins une approche méthodologique : Clementine , IBM Intelligent Miner , Weka , Tanagra , DBMiner , Orange , RapidMiner . Le problème est qu aucun de ces outils ne donne une solution optimale qui pourrait être donnée seulement par une méthode standard idéale (mais qui n existe pas pour le moment). Une méthodologie standard idéale devrait donner les meilleurs résultats après la première itération. Aucune autre itération n étant nécessaire pour avoir le résultat final. La bibliographie est réalisée dans le contexte du stage de recherche «Méthodologies et processus en Data Mining», au sein d équipe DECIDE, au TELECOM Bretagne. Le but de ce stage est d indentifier, premièrement, une cartographie des qualités et besoins d une «bonne»méthodologie, qui sera mise en regard des processus et des workflows proposés au sein des logiciels de fouille de données les plus populaires. Deuxièmement, sera proposé, si nécessaire, une méthodologie, à périmètre réduit, et un démonstrateur à base de workflow supportant cette méthodologie. Pour mieux comprendre le contexte du projet, l étude bibliographique est structurée de la manière suivante : Section 2 fait d abord une classification des processus et des méthodologies en : processus et méthodologies orientées vers la recherche et vers l industrie, puis, présente une comparaison entre eux. Dans la section 3 des concepts propres d un domaine mature (Software Engineering), seront proposés pour l intégration dans le domaine de DM. Également, dans cette section, seront passées en revue de nouvelles tendances (XML, PMML, SOAP, UDDL, etc.) qui constituent des pistes des solutions pour le besoin actuel du Data Mining. Finalement, trouver une méthodologie standard pour le processus de Data Mining reste un problème ouvert, avec une solution qui peut répondre au besoin des utilisateurs d être guidés pendant la réalisation de certaines tâches mentionnées dans les processus. 3\n4 2 Une parallèle entre plusieurs méthodologies et processus Dans la littérature scientifique il y a des confusions entre les termes «processus"»et «méthodologie». Afin d éviter le mélange entre les deux, O. Marban et. al  donnent les définitions prises du Software Engineering (SE). Un processus est un ensemble de tâches exécutées pour développer un certain élément. Le but d un modèle de processus est de rendre le processus répétable, mesurable, maintenable. Une méthodologie peut être définie comme une instance du processus qui spécifie les tâches, les entrées, les sorties et comment réaliser les tâches. En résumant, les processus indiquent ce qu il faut faire, tandis que les méthodologies montrent comment le faire. 2.1 État de l art des modèles de processus Un des problèmes identifiés par Qiang Yang et Xindong Wu dans  est l importance de construire une méthodologie qui automatise la composition des opérations de Data Mining afin d éviter les erreurs faites par les utilisateurs dans ce domaine. Une fois que certaines étapes vont être automatisées dans le processus de Data Mining, le travail humain va être beaucoup réduit. Il y a une palette assez grande de processus et de méthodologies dans le domaine de DM, mais aucune de ces méthodologies ou de ces processus ne donne le meilleur résultat. Une «bonne»méthodologie devrait guider l utilisateur vers la solution optimale, sans avoir besoin de refaire certaines étapes pour obtenir les résultats attendus. Le premier processus de base a été proposé par Fayyad (Knowledge Discovery in Databases - KDD), processus amélioré ultérieurement. Ce processus est constitué de plusieurs étapes qui s exécutent de manière séquentielle. Chaque étape commence après que les précédentes sont bien finalisées, parce qu elle utilise les sorties des étapes précédentes et dans le cas où les résultats ne sont pas satisfaisants, certaines étapes peuvent être refaites. En partant du modèle de Fayyad, dans les dernières années, les efforts ont été orientés pour trouver d autres processus ou méthodologies de Data Mining. Même si tous les modèles ont été conçus en isolation, des progrès peuvent être observés. Beaucoup d efforts sont faits pour trouver des standards dans le domaine de Data Mining, par exemple, ceux de SEMMA  et CRISP-DM . Les deux sont utilisés dans le domaine industriel et définissent les étapes pour guider l implémentation des applications de Data Mining. Dans la suite les différences et les similarités entre SEMMA, CRISP-DM et KDD seront présentées. La plupart des modèles ne sont pas spécifiquement liés aux besoins industriels ou académiques. La limite entre les modèles utilisés dans la recherche et ceux utilisés dans l industrie devient de plus en plus floue. Dans , Cios et Kurgan essaient de diviser les modèles en : modèles orientés vers la recherche et modèles orientés vers l industrie. Dans la suite seront décrits brièvement les modèles les plus importants de chaque catégorie. 2.2 Modèles orientées vers la recherche Fayyad et al. (KDD) En 1996, Osama Fayyad a proposé un processus pour la fouille de données qui a bien répondu aux besoins d entreprises, et qui est devenu rapidement très populaire. Knowledge Discovery in Databases (KDD) a comme but l extraction des connaissances, des motifs valides, utiles et exploitables à partir des grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques . Comme nous pouvons observer dans l image 1, ci-dessous, Data Mining(DM) représente seulement une étape dans le processus de KDD et implique l interférence de plusieurs algorithmes d exploitation des données, développant le modèle et découvrant des motifs inconnus. Le processus de KDD est itératif et interactif. Le processus est itératif, ce qui signifie que parfois il peut être nécessaire de refaire les pas précédents. Le problème de ce processus, comme pour les autres présentés dans la section suivante, est le manque de guidage de l utilisateur, qui ne choisit pas à chaque étape la meilleure solution adaptée pour ses données. Les neuf étapes de KDD sont les suivantes  : 1. Développer et comprendre le domaine de l application - c est le pas initial de ce processus. Il prépare la scène pour comprendre et développer les buts de l application. 2. La sélection et la création d un ensemble de données sur lequel va être appliqué le processus d exploration. 3. Le prétraitement et le nettoyage des données - cette étape inclut des opérations comme l enlèvement du bruit et des valeurs aberrantes -si nécessaire, des décisions sur les stratégies qui vont être utilisées pour traiter les valeurs manquants, etc. 4\n5 Figure 1 Le processus de Knowledge Discovery in Databases  4. La transformation des données - cette étape est très importante pour la réussite du projet et doit être adaptée en fonction de chaque base de données et des objectifs du projet. Dans cette étape nous cherchons les méthodes correctes pour représenter les données. Ces méthodes incluent la réduction des dimensions et la transformation des attributs. Une fois que toutes ces étapes seront terminées, les étapes suivantes seront liées à la partie de Data Mining, avec une orientation sur l aspecte algorithmique. 5. Choisir la meilleure tâche pour Data Mining - nous devons choisir quel type de Data Mining sera utilisé, en décidant le but du model (par exemple : classification, régression, regroupement, etc.). 6. Choisir l algorithme de Data Mining - dans cette étape nous devons choisir la méthode spécifique pour faire la recherche des motifs, en décidant quels modèles et paramétrés sont appropriés. 7. Implémenter l algorithme de Data Mining - dans cette étape nous implémentons les algorithmes de Data Mining choisis dans l étape antérieure. Peut être il sera nécessaire d appliquer l algorithme plusieurs fois pour avoir le résultat attendu. 8. Evaluation - inclut l évaluation et l interprétation des motifs découverts. Cette étape donne la possibilité de retourner à une des étapes précédentes, mais aussi d avoir une représentation visuelle des motifs, d enlever les motifs redondants ou non-représentatifs et de les transformer dans des termes compréhensibles pour l utilisateur. 9. Utiliser les connaissances découvertes - inclut l incorporation de ces connaissances dans des autres systèmes pour d autres actions. Nous devons aussi mesurer l effet de ces connaissances sur le système, vérifier et résoudre les conflits possibles avec les connaissances antérieures. Applications du model : Le processus est itératif et il peut avoir plusieurs boucles qui s exécutent entre n importe laquelle des deux étapes. Le KDD est devenu lui-même un modèle pour les nouveaux modèles. Le modèle est incorporé dans le système commercial MineSet  et a été utilisé dans plusieurs domaines différentes : ingénierie, médicine, e-business, production, développement du logiciel, etc Anand et Buchner Anand et Buchner ont développé une méthodologie hybride qui a été appliquée pour résoudre les problèmes de ventes croisées  et pour analyser les données de marketing sur Internet . Cette méthodologie a huit étapes : 1. Human Resources Identification : Identifie les ressources humaines et leur rôle. 2. Problem Specification : Divise le projet en plusieurs tâches et chaque tâche sera résolue par une méthode particuliere de DM. 3. Data Prospecting : Analyse l accessibilité et la disponibilité des données et sélectionne les attributs et un model de stockage. 4. Domain Knowledge Elicitation 5. Methodology Specification : Séléctionne la meilleur méthode de Data Mining ou utilise plusieurs méthodes de Data Mining. 5\n6 6. Data Preprocessing : Suppression des valeurs aberrantes, des données bruitées, transformation et codage, etc. 7. Pattern Discovery : Découvre des motifs dans les données prétraitées. 8. Knowledge Post-Processing : Validation et visualisation de connaissances découvertes. Application du model : Anand et Buchner fournit une analyse détaillée pour les étapes initiales du processus, mais n inclut pas les activités nécessaires pour utiliser les connaissances découvertes et la documentation du projet Les 5 A s Les 5 A s est une méthodologie développée par SPSS  pour donner une vision plus générale de l analyse des données et le processus de Data Mining. L importance de ce modèle est donnée par l état «Automate», qui automatise le processus de Data Mining afin d aider les utilisateurs non-experts à appliquer des méthodes antérieures à des nouvelles données. Cette méthode est très utile parce que les utilisateurs non-experts peuvent obtenir plus facilement de nouvelles connaissances. Les cinq étapes de cette méthodologie sont : Asses, Acces, Analyse, Act et Automate. Le désavantage principal est que le 5 A s ne contient pas l étape de «Data Understanding»qui est considérée très importante pour comprendre et tester la qualité des données pour éviter des éventuels problèmes qui peuvent apparaitre pendant le développement du projet . Applications du model : Le modèle a été abandonné en 1999 par SPSS pour participer après au développement du processus CRISP-DM Cios et al. Le modèle de Cios  a été proposé en adaptant le model CRISP-DM pour répondre aux besoins académiques. Ces processus utilisent des technologies comme : XML, PMML, SOAP UDDI et OLE BD- DM. Le modèle est constitué de six étapes : 1. Understanding the problem domain : pour apprendre la technologie et les solutions courantes, et déterminer les objectifs du domaine et du Data Mining. 2. Understanding the data : comprendre les mécanismes pour collectionner, explorer et vérifier les données. 3. Preparation of the data : décider quels vont être les algorithmes utilisés ; nettoyer et reformater la base de données. Cette étape est la plus gourmande en temps, mais sa qualité peut déterminer le succès ou l échec du projet. 4. Data Mining : L implémentation de différents algorithmes. 5. Evaluation of the discovered knowledge : interprétation des résultats et la recherche des améliorations possibles pour les algorithmes. 6. Using the discovered knowledge : La création d un plan pour superviser l implémentation des connaissances découvertes, la documentation du projet, l extension de l application dans d autres domaines. Cette méthode souligne et décrit explicitement les aspects itératifs et interactifs du processus. S il y a des changements dans les étapes antérieurs, les étapes suivantes vont être aussi affectées, donc il est nécessaire d avoir des boucles de rétroaction. 2.3 Modèles orientés vers l industrie SEMMA L Institute SAS  divise la fouille de données en cinq étapes représentées pas l acronyme SEMMA  - «Sample, Explore, Modify, Model, Asses». Cette méthodologie facilite pour les analystes de données la manière d appliquer des techniques d exploration statistique et de visualisation des données, de sélection et de transformation des variables prédictives les plus importantes, de modélisation des variables pour prédire les résultats et de confirmation de la précision du model. 1. Sample (Echantillon des données) - extrait des échantillons d un vaste ensemble de données, en nombre suffisamment grand pour contenir l information importante, mais assez petit pour être manipulé rapidement. 2. Explore (Exploitation des données) - cette étape consiste dans l exploration des données en recherchant les tendances et les anomalies imprévues afin de mieux comprendre les données. 6\n7 3. Modify (Modifier) - modifie les données en créant, en sélectionnant et en transformant les variables afin de s axer sur le processus de sélection de modèles. 4. Model (Modélisation) - modèlise les données en permettant au logiciel de rechercher automatiquement une combinaison des données qui prédit de façon fiable le résultat souhaité. Il y a plusieurs techniques de modélisation : les réseaux de neurones, arbres de décision, modèles statistiques - l analyse en composantes principales, l analyse de séries temporelles, etc. 5. Assess (Evaluer) - évalue l utilité et la fiabilité des résultats du processus de Data Mining et estime comment il va s exécuter. En évaluant les résultats obtenus à chaque étape du processus de SEMMA, nous pouvons déterminer le façon de modéliser les nouveaux problèmes déterminés par les résultats précédents, et donc de refaire la phase d exploration supplémentaire pour le raffinement des données. SEMMA est un cycle lui-même ; les étapes internes peuvent être réalisées de manière aléatoire si c est nécessaire. La figure 2 illustre les tâches du projet de Data Mining et fait le lien avec les étapes de la méthodologie SEMMA . Figure 2 Les étapes dans la méthodologie SEMMA  Application du model : SAS est définie par SEMMA comme l organisation logique d outil SAS Entreprise Miner pour la réalisation des tâches de Data Mining. Enterprise Miner peut être utilisé comme une partie de n importe quelle méthodologie itérative de Data Mining adoptée par le client. Une des différences entre KDD et SEMMA est que SEMMA est intégré dans l outil Enterprise Miner et ils n utilisent pas d autres méthodologies, tandis que le KDD est un processus ouvert qui peut être appliqué dans plusieurs environnements CRISP-DM CRISP-DM  a été développé en 1996 pour répondre aux besoins des projets industriels de Data Mining. CRISP-DM est décrit comme un processus hiérarchique constitué par plusieurs tâches, avec quatre niveaux d abstraction : la phase, la tâche générique, la tâche spécialisée et l instance du processus . Peu de temps après son apparition, CRISP-DM est devenu le processus le plus utilisé pour le développement des projets de Data Mining, d après les sondages faits par KDnuggets en 2002 , 2004 , 2007 . CRISP-DM  est l acronyme de CRoss-Industry Standard for Data Mining et contient un cycle de six étapes : Business understanding (La compréhension du business), Data understanding (La com- 7\n8 préhension des données), Data preparation (La préparation des données), Modeling (La modèlisation), Evolution (L évolution) et Deployment (Déploiement). Figure 3 Le cycle de vie du CRISP-DM  1. Business understanding - cette phase initiale porte sur la compréhension des objectifs et des exigences du projet. Les connaissances acquises vont définir la problématique et le plan préliminaire pour accomplir ces objectifs. 2. Data understanding - elle commence avec une collection de données initiales et continue avec des activités afin de se familiariser avec les données, d identifier les problèmes de qualité des données, de détecter des sous ensembles afin de construire des hypothèses pour l information cachée. 3. Data preparation - cette phase contient toutes les activités nécessaires afin de construire la base de données finale. 4. Modeling - dans cette phase sont sélectées et appliquées plusieurs techniques sur les données et leur paramètres sont calibrés avec des valeurs optimales. Comme il y a plusieurs formes spécifiques de construction des données, la plupart du temps il est nécessaire de revenir une étape en arrière. 5. Evaluation - à ce niveau le(s) modèle(s) sont évalué(s) et les étapes suivies pour la construction du modèle sont réévaluées pour s assurer que le projet respecte les objectifs du business, définis au début du projet. 6. Deployment - La création du modèle ne représente pas la fin du projet. Même si le but initial du projet est d augmenter les connaissances de données, les connaissances acquises ont besoin d être organisées et présentées d une manière utilisable par le client. Cette séquence de phases n est pas obligatoire. On peut aller entre les phases, fait suggéré dans la figure 3 par la flèche qui indique les plus importantes et fréquentes dépendances entre les phases. Le problème de ce processus est le fait qu il est itératif, nous devons revenir sur certaines étapes pour obtenir le résultat voulu. CRISP-DM ne guide pas l utilisateur sur comment les tâches doivent être réalisées, mais le modèle est facile à comprendre et très bien documenté. En général, CRISP-DM est un processus extensivement appliqué dans le domaine industriel. Après l apparition de la première version de CRISP-DM, les applications de Data Mining ont beaucoup changées. Les nouveaux enjeux et exigences sont caractérisés par : Plusieurs types des données disponibles et aussi de nouvelles techniques pour manipuler, analyser et combiner les données. Des exigences concernant le facteur d échelle et le déploiement dans des environnements en temps réel. Le besoin d explorer des bases des données de grande échelle, etc. Pour répondre aux nouveaux besoins du Data Mining, le processus CRISP-DM sera amélioré dans une nouvelle version CRISP-DM 2.0 . Normalement cette version devait apparaitre en 2007, mais elle n était pas encore finalisée. 8\n9 Application du model : CRISP-DM a été utilisé dans de domaines comme : ingénierie, médicine, ventes, marketing, etc. et a été inclus dans le système de KDD Clementine  Cabena et al. Cabena et al.  définissent Data Mining comme un processus d extraction des connaissances non valides et utiles à partir des larges bases de données afin d utiliser ces informations pour prendre des décisions importantes. La structure de Cabena contient 5 étapes, mais il n y a pas une grande différence entre ce processus et le processus KDD. Les étapes sont les suivantes : 1. Business objectives determination : Comprendre les problèmes de business et définir les objectifs de Data Mining. 2. Data preparation : Identifier les ressources des données externes ou internes et sélectionner un échantillon de données pour une certaine tâche. A ce niveau la qualité des données va être vérifiée et améliorée et les méthodes de DM qui seront utilisées dans les pas suivants vont être déterminées. 3. Data Mining : Application des méthodes sélectionnées sur des données prétraitées. 4. Analysis of results : Interprétation des résultats obtenus en utilisant des techniques de visualisation. 5. Assimilation of knowledge : Utilisation des connaissances obtenues dans les systèmes de l organisation en expliquant comment ces connaissances seront exploitées. Application du model : Cabena est le première modèle orienté vers le business, mais les auteurs n ont pas donné assez des détails sur les boucles de rétroaction, d où l incomplétude de ce modèle. Ce processus est plutôt utilisé dans le domaine de marketing et des ventes. 2.4 Comparaison les méthodologies et processus Pour synthétiser ce qui a été présenté jusqu à maintenant, dans cette sous-section nous proposons une comparaison entre les processus et les méthodologies mentionnés dans les sous-chapitres antérieurs. Cette synthèse sous forme de tableaux est à la base des études faites par Kurgan  et Marban . La comparaison est faite en respectant certains critères comme : le domaine d application, le nombre d étapes, les étapes les unes en fonction des autres - on peut visualiser dans les tableaux 1 et 2 la correspondance/noncorrespondance entre les étapes, les approches liées, le support logiciel, les avantages et les désavantages de chacun de processus ou méthodologies. Comme le tableau 1 l indique, il y a plusieurs caractéristiques communes entre les processus. La plupart des processus suivent la même séquence d étapes et parfois ils utilisent des pas similaires ; les modèles impliquent des tâches de «Data Preparation»trop complexes et lourdes. Une autre similitude importante entre les processus est l aspect itératif, les boucles nécessaires entre certaines ou toutes les étapes. Les processus se différentient plutôt pour la première étape de «Business Understanding»et la dernière étape de «Using discovery knowledge», qui n existent pas dans tous les processus (SEMMA, 5A s, Anand et Buchner). Le modèle 5A s contient une étape en plus, d automatisation du processus de DataMining, pour que les utilisateurs non-expérimentés puissent appliquer des modèles antérieurs sur des nouvelles données. Nous pouvons conclure que CRISP-DM et KDD sont les processus les plus utilisés pour développer des projets de Data Mining (on peut voir dans le tableau 1 que les approches liées pour les processus présentés sont CRISP-DM et KDD), mais leur utilisation est diminuée a cause des autres méthodes internes, développées dans le cadre des équipes (comme par exemple SEMMA). Le fait que CRISP-DM et KDD ne sont plus assez utilisés est dû au fait qu ils définissent ce qu il faut faire et pas comment le faire. A cause de ça, plusieurs équipes ont commencé à développer leur propre méthodologie de leur côté. 9\n10 KDD (1996) SEMMA (1996) 5A s (1996) Cabena et al. (1997) Anand et Buchner(1998) CRISP-DM (2000) Cios et al. (2000) Domaine Recherche Industriel Recherche Industriel Recherche Industriel Recherche Nombre d étapes Approches liées Support logiciel 1. Learning application domain 2. Creating a target data set 3. Data cleaning and prepocessing 4. Data reduction and projection 5. Choosing the function of Data Mining 6. Choosing the Data Mining algorithm 7. Data Mining 1.Business Objectives Determination 1.Human resources identification 1. Asses 2.Problem specification 1.Business understanding 1. Sample 3. Data prospecting 2. Data understanding 2. Data preparation 4. Domain knowledge elicitation 2. Explore 5. Methodology identification 3. Modify 2. Acces 6. Data preprocessing 4. Model 3. Analyse 3. Data Mining 7. Pattern discovery 8. Interpretation 5. Asses 4. Act 4. Analysis of results 8. Using discovered knowledge Assimilation of knowledge 8. Knowledge postprocessing 1.Understanding the problem s domain 2. Understanding the data 3. Data preparation 3. Preparation of the data 4. Modeling 4. Data Mining 5. Evaluation 5. Evaluation of the discovered knowledge - 6. Deployment 6. Using the discovered knowledge 5. Automate KDD KDD - KDD KDD CRISP-DM CRISP-DM MineSet, KDB2000, VidaMine SAS Enterprise Miner Clementine Grid Miner-Core Table 1 Comparaison entre les étapes des processus et méthodologies ,  10\n11 Table 2 Les avantages et les inconvénients de processus et méthodologies ,  Inconvénients -omet des aspects -n inclut pas une -n établie pas des -il n y a pas -n inclut pas les -des informations -orienté sur la importants dans étape explicite alternatifs pour beaucoup activités limitées sur les recherche cadre du business pour utiliser les appliquer les d informations nécessaires pour boucles de retour -parfois c est connaissances modèles sur la nature pour utiliser les -le model a indispensable de découverts construits ou les itérative du connaissances besoin d être mis faire beaucoup connaissances processus obtenues à jour des boucles de re- obtenues -n inclut pas la -décrie ce qu on tour non-nécessaires -n inclut pas documentation doit faire et pas -les auteurs ne l étape de «Data sur les comment on doit donnent pas Understanding» connaissances faire assez des obtenus informations sur les itérations entre les étapes connaissances aspects du -on peut aller en après la dernière business arrière du «Data étape et ils -est plus proche du Preparation»au peuvent décider du concept réel du «Data d affiner et de projet Understanding» relancer une par- -est le plus utilisé -met l accent et tie ou l ensemble par les utilisateurs décrit explicitedu processus novices (facile de ment la nature itécomprendre) rative et interactive -très bien du processus documenté 11 Avantages -Le processus est -on peut procéder -l automatisation - le modèle est - fournie une -modèle hiérarchique - inclut une interactif et itérative de retour à la phase du processus de facile à analyse détaillée - la séquence des description pour les -peut traiter des d exploration pour Data Mining comprendre même sur les étapes phases n est pas premières étapes grandes quantités un raffinement -les utilisateurs par les personnes initiales du stricte plus générale et de données supplémentaire non-expérimentés non-spécialistes processus -est la plus utilisé orientée sur la -description des données. peuvent appliquer -met l accent sur méthodologie et recherche technique détaillé des modèles la nature itérative processus de -l introduction des sur l analyse des antérieurs sur du modèle, où Data Mining plusieurs données des nouvelles les experts -a une perspective mécanismes de données examinent les plus large sur les feedback KDD (1996) SEMMA (1996) 5A s (1996) Cabena et al. (1997) Anand et Buchner(1998) CRISP-DM (2000) Cios et al. (2000)\n12 3 De nouvelles perspectives Comme la taille et la complexité des projets actuels sont incomparables à celles d il y a dix ans, les solutions présentées dans les chapitres antérieures ne sont plus adaptées pour les nouveaux problèmes. Dans cette section, nous avons pris en considération de nouvelles approches pour construire une méthodologie standardisée pour les projets de Data Mining. 3.1 Software Engineering vs. Data Mining L histoire du développement du KDD et du Software Engineering (SE) est similaire. Après l introduction du processus de Knowledge Discovery in Databases au début des années 90, il y avait une explosion des implémentations des algorithmes pour faire de la recherche des connaissances dans des larges bases de données. L année 2000 a été l année d apparition du CRISP-DM qui est devenu en un court laps de temps la méthodologie la plus utilisée, un standard «de facto». Mais le nombre de projets dans le domaine de Data Mining augmente rapidement et les processus et méthodologies existantes ne sont pas appropriés pour les projets actuels de Data Mining. Au début, Software Engineering a été aussi orienté sur le développement des algorithmes et des langages de programmation. Mais après la crise du software déclenchée à cause de l inaccomplissement des objectifs du client, de la productivité faible, etc., la communauté en charge avec le développement du software a décidé d investir plus pour trouver des standards dans le domaine de l ingénierie et de les appliquer dans le domaine du software. Cette approche a amélioré beaucoup le développement du software et a baissé le taux d échec des projets d environ 15-20% . Maintenant, le Data Mining est le domaine dans lequel les entreprises investissent le plus, même si pas tous les projets sont bien finis ; le taux d échec des projets en Data Mining est très élevé : environ 60%. Même si CRISP-DM est une variante améliorée, face aux autres méthodologies existantes, il n est pas assez mûr pour faire face à la complexité des projets. Mais, si nous appliquons les mêmes principes de l ingénierie dans le domaine de Data Mining comme dans le Software Engineering, nous attendons à avoir des résultats similaires concernant l évolution du Data Mining. O. Marban, J. Segovia, E. Menesalvas et C. Fernandez- Baizan proposent un modèle de processus de Data Mining Engineering  (voir aussi la figure 4) qui est à la base l idée de Software Engineering et le processus CRISP-DM. Figure 4 Data Mining Engineering process  Nous pouvons constater qu il y a plusieurs étapes qui existent dans le SE et qui sont importantes pour le développement des projets de DM, mais elles n existent pas dans la méthodologie CRISP-DM. Les auteurs  ont proposé de considérer les processus et les tâches inclus dans CRISP-DM et de les organiser comme les processus de SE et finalement d ajouter les activités clés (les activités qui manquent du CRISP-DM : les processus de projet management, les processus d intégration et les processus organisationnels) nécessaires 12\n13 pour le développement d un nouveau processus. Cette comparaison montre que le processus KDD n est pas très bien organisé et qu il lui manque plusieurs étapes qui sont importantes pour la réussite du projet. Cette nouvelle méthodologie basée sur SE peut être un point de départ pour le futur développement du DM. Il existe aussi d autres exemples des interactions entre les techniques de SE et DM comme les Service Oriented Architecture (SOA) et Model-View-Controller (MVC) qui sont utilisés pour le soutien des projets de DM. La méthodologie proposée par les auteurs est plutôt une base pour la nouvelle génération des projets de DM «Agile»ou «Extreme». 3.2 Agile Discovery Environment Agile software développement est un group de méthodologies de software basées sur le développement itératif et incrémental. Les demandes et les solutions évoluent à travers de la collaboration entre les équipes. Les plus importantes valeurs des méthodologies agiles pour le développement du software, ont été exprimées dans le «Manifesto for Agile Software Development» en Pour développer plus le domaine de Data Mining, l idée d Agile Data Mining peut aider à améliorer le domaine de Data Mining. Il y a deux principes de base qui peuvent contribuer : Des interactions à travers des processus et des outils Répondre aux changements à la suite d un plan «Extreme Programming»(XP) est une des méthodologies agiles les plus utilisées. Comme pour le processus de Software Engineering, les méthodologies agiles, le XP en particulier, ont beaucoup aidé, mais il reste à trouver une manière de les appliquer en Data Mining Engineering aussi. Les éléments essentiels pour avoir un «Agile Discovery Environment (ADE)» : 1. L ADE doit offrir un support pour la responsabilité humaine (le modèle doit être compris par l explorateur, permettre à l explorateur de modifier n importe quel modèle comme il veut, offrir un support pour l affinement du modèle de manière incrémentale). 2. L environnement doit stimuler l intuition de l explorateur (beaucoup de techniques pour la visualisation des données, la visualisation du modèle, la comparaison visuelle des modèles). 3. L ADE doit offrir un support pour l apprentissage humain (pour l évolution des connaissances de l explorateur) 4. L ADE doit offrir un support pour la communauté d explorateurs (offrir un support pour la communication et le partage des connaissances) 5. L ADE doit permettre à l explorateur de garder sont ouverture d esprit (offrir un support pour plusieurs modèles et aider l utilisateur en choisissant le type approprié). Les outils modernes pour faire le Data Mining, comme SPSS Clementine, Weka, RapidMiner, Tanagra, SAS, ont beaucoup d aspects positifs (l automatisation pour faire la répétition de certains pas dans le processus de Data Mining, des bonnes techniques de visualisation des résultats et des données, support pour l exploration interactive du modèle, support pour l interchangement des modèles, etc.), mais aussi des aspects négatifs (le processus de Data Mining est terminé après que le modèle a été construit ; les modèles sont limités a une seule représentation de la connaissance ; la modification des modèles à la main par l utilisateur est limité) ce qui démontrent que ces outils sont très loins d être agiles. Comme R. Rokotomalala a dit en , pour le moment «il n y a pas de bons ou mauvais logiciels. Il y a des logiciels qui répondent ou non à des spécifications». Ainsi, l utilisateur est obligé d adapter ses besoins aux possibilités des logiciels mis à sa disposition. Donc, il faut construire une méthodologie qui permet la conception des logiciels qui ne contraint pas l utilisateur, mais qui lui offre du support pour ses besoins. 3.3 Tendances dans le domaine de DM Le domaine de Data Mining et Knowledge Discovery est un domaine qui est devenu un des plus répandus domaines de l informatique à cause de ce grand besoin d outils qui font le traitement des données pour des larges bases des données. Il y a des versions de processus de KDD qui ont à la base des technologies comme XML (Extended Markup Language), PMML (Predictive Model Markup Language), SOAP (Simple Object Access Protocol), UDDI (Universal Description Language), XML-RPC (XML Remote Procedure Call). Ces technologies sont utilisées pour offrir des solutions pour l automatisation du processus KDD , pour construire un modèle plus facile à utiliser, semi-automatique et flexible. Elles permettent l interopérabilité entre plusieurs outils de DM, des bases des données et des entrepôts des connaissances, l automatisation et l intégration des plusieurs tâches de DM. La communauté orientée vers le business essaie d intégrer ces technologies dans le processus de KDD. Il y a plusieurs outils qui ont à la base ces technologies : Intelligent Miner d IBM, Oracle Darwin d Oracle, 13\n14 Taverna, etc. dans le but d automatiser les étapes du processus. Mais ils ne résolvent que partiellement le problème de semi-automatisation du processus. 4 Conclusion Dans la première partie de la bibliographie nous avons présenté un état de l art des méthodologies qui sont encore utilisées (La deuxième section), même si elles sont moins adaptées aux nouveaux besoins des projets de DM. Après une synthèse plus approfondie sur les problèmes et les nouvelles tendances dans le domaine de DM, nous avons identifié de nouvelles perspectives pour construire une méthodologie standard. Le but de construire une méthodologie qui va être suivi dans les projets de DM, est d être capable de modéliser à travers ces projets, le plus facilement possible, les problèmes du monde réel. Cette réalisation va constituer un pas important vers la maturation du domaine de DM. Au début de mon stage, en mars, mon travail sera de proposer une cartographie des qualités et besoins d une "bonne" méthodologie qui sera mise en regard des processus et workflows proposés au sein des logiciels les plus populaires. Ma mission, dans la deuxième partie de mon stage, au sein de l équipe DECIDE, est de mettre en évidence les points de convergence et de divergence entre les logiciels et méthodologies, et en utilisant les nouvelles technologies, de proposer, si nécessaire, une méthodologie, a périmètre réduit, et un démonstrateur à base de workflow supportant cette méthodologie. Références  Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., and Uthurusamy, R., Advances in Knowledge Discovery and Data Mining., AAAI/MIT Press,editors,  Kodratoff, Y., Napoli, A., and Zighed, D., Bulletin de l association française d intelligence artiffcielle, extraction de connaissances dans des bases de données,  Parsaye, K., Chignell, M., Khosha an, S., and Wong, H., Intelligent Databases ; Object-Oriented, Deductive Hypermedia Technologies, John Wiley & Sons,  Piatetsky-Shapiro, G. : Report on the AAAI-91 Workshop on Knowledge Discovery in Databases., IEEE Expert, Vol. Technical Report 6, 1991  Khabaza, T., Shearer, C. : Data Mining with Clementine, IEEE Colloquium on Knowledge Discovery in Databaes. IEEE Digest No. 1995/021(B), London.  IBM. DB2 Intelligent Miner http ://www-01.ibm.com/software/data/iminer/ [Cited ]  Witten, I. H. and Frank, E. : Data Mining : Practical Machine Learning Tools with Java implementations,morgan Kaufmann,  Rakotomalala, R., TANAGRA : un logiciel gratuit pour l enseignement et la recherche, in Actes de EGC 2005, RNTI-E-3, vol. 2, pp ,  Han, J., Fu, Y., Wang, W., Chiang, J., Zaiane, Osmar R., Koperski, K. : DBMiner : Interactive Mining of Multiple-Level Knowledge in Relational Databases, SIGMOD 1996, 6/96, Montreal, Canada  Orange http ://www.ailab.si/orange/ [Citation : ]  Rapid Miner http ://rapid-i.com/content/view/181/190/ [Citation : ]  Wikipedia http ://fr.wikipedia.org/wiki/exploration_de_donn%c3%a9es [Citation : ]  KDnuggets Polls 2002 http ://www.kdnuggets.com/polls/2002/methodology.htm. [Cited : ]  KDnuggets Polls 2002 http ://www.kdnuggets.com/polls/2002/methodology.htm. [Cited : ]  KDnuggets Polls 2002 http ://www.kdnuggets.com/polls/2002/methodology.htm. [Cited : ]  Daimler-Chrysler Project Overview, CRISP-DM, 1996 http ://www.crisp-dm.org/overview/index.html [Cited : ] 14\n15  Fayyad, U.M : Data Mining in the KDD Environment, http ://www.data-mining-blog.com/datamining/data-mining-kdd-environment-fayyad-semma-five-sas-spss-crisp-dm/ [Cited : ]  Maimon, O., Rokach, L. : The Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, Springer, Tel Aviv,  Brunk, C., James, K., Kohavi, Mountain Viez, R. : MineSet : An integrated System for Data Mining, KDD-97 Proceedings, AAAI,  Ranjan, J., Bhatnagar, V. : A Review of Data Mining Tools In Customer Relationship Management, Journal of Knowledge Management Practice, Delhi, 2008, Vol. 9.  Yang, Q., Wu, X. : 10 Challenging problems in Data Mining research, Journal of Information Technology and Decision Making, World Scientific Publishing Company, Vol. 5, 2005  Fayyad, U.M et al. : From data mining to knowledge discovery : an overview, AAAI Press/The MIT Press, Vol. Advances in knowledge discovery and data mining,  SAS Enterprise Miner, http ://www.sas.com/offices/europe/uk/technologies/analytics/datamining/miner/semma.html. [Cited : ]  SAS Institute Inc., http ://www.sas.com [Cited : ]  Data Mining and the Case for Sampling. SAS, http ://sce.uhcl.edu/boetticher/ml_datamining/sas-semma.pdf. [Cited : ]  IBM SPSS ModelerProfessional, http ://www.spss.com/software/modeling/modeler-pro/ [Cited : ]  SPSS Website, http ://www.spss.com [Cited : ].  Anand, S.S., Patrick, A.R., Hughes, J.G., Bell,D.A. : A Data Mining Methodology for Cross Sales, Knowledge-Based Systems, 1998, Vol. 10.  Anand, S. and Buchner. : Decision Support using Data Mining, Londres : Finacial Time Management,  Kurgan, Lukasz A., Cios,Krzysztof J., Tadeusiewicz, R., Ogiela, M., Goodenday, L. : Knowledge discovery approach to automated cardiac SPECT diagnosis, Artificial Intelligence in Medicine, 2001, Vol. 23/2.  Kurgan, Lukasz A. and Musilek, P. : A survey of Knowledge Discovery and Data Mining process model, The Knowledge Engineering Review, Cambridge University Press, Cambridge, 2006, Vol  Marban, O., Mariscal, G., Fernandez, C : A survey of data mining and knowledge discovery process models and methodologies, The Knowledge Engineering Review, Cambridge University Press, Cambridge, 2010, Vol. 25.  Marban, O., Segovia, J., Menesalvas, E., Fernandez-Baizan, C : Toward data mining engineering : A software engineering approach, ScienceDirect, Information Systems, Madrid, 2008, Vol. 34.  Incorporated, Galorath : Software Project Failure Costs Billions, Better Estimation & Planning Can Help. SEER http ://www.galorath.com/wp/software-project-failure-costs-billions-better-estimation-planning-canhelp.php. [Cited : ]  Beck, Kent ; et al. Manifesto for Agile Software Development, Agile Alliance, 2001, Retrieved , http ://agilemanifesto.org/iso/en/ [Cited : ].  Rokotomalala, R., K-Means - Comparaison de logiciels, http ://tutoriels-data-mining.blogspot.com/search/label/classification-clustering, 2008, [Cited : ]  Kurgan, L., Cios, K. : Trends in Data Mining and Knowledge Discovery, In : Pal N.R., Jain, L.C. and Teoderesku, N. (Eds.), Knowledge Discovery in Advanced Information Systems, Springer, 2005  Grigoriev, Peter A., Yevtushenko, Serhiy A. : Elements of an Agile Discovery Envoronment, Darmstadt : Springer-Verlag,  Jackson, J. : Data Mining : A Practical Perspective, Americas Conference on Information Systems (AMCIS), South-Carolina,  Cios, K.J., Pedrycz, W., Swinarski, R.W., Kurgan, L.A. : Data Mining, A Knowledge Discovery Approach, New York : Springer, pp ,\nPrendre de meilleures décisions grâce à l intelligence prédictive\nAnalyse Métier IBM SPSS Modeler Professional Prendre de meilleures décisions grâce à l intelligence prédictive Points clés Consultez, préparez et modélisez facilement des données structurées avec cet utilitaire\nEXPLORATION DES BASES DE DONNÉES INDUSTRIELLES À L AIDE DU DATA MINING PERSPECTIVES\nEXPLORATION DES BASES DE DONNÉES INDUSTRIELLES À L AIDE DU DATA MINING PERSPECTIVES Bruno Agard (1), Andrew Kusiak (2) (1) Département de Mathématiques et de Génie Industriel, École Polytechnique de Montréal,


Actualités - Noyal-Pontivy\nRéunion de consultation sur le projet du Valvert\nLionel Ropert, maire de la commune ; Laurent Nicolas, adjoint à la commission consultative et Henri Dombrowski, adjoint agriculture-voirie-environnement, invitent toute la population noyalaise à une réunion de consultation sur le projet du Valvert. Jeudi 12 mai 2022 à 20 h jeudi 2 juin 2022 à 20 h, jeudi 23 juin 2022 à 20 h. Complexe Artus-Salle Lancelot\nChaque année, la commune de Noyal-Pontivy propose aux habitants de participer au concours des maisons fleuries. Les jardiniers sont invités à s'inscrire en remplissant la fiche disponible en mairie ou sur le site internet de Noyal-Pontivy : https://www.noyal-pontivy.fr/decouvrir/maisons-fleuries/ Ce document est à retourner jusqu'au 10 juin. Différentes catégories sont définies. Via ce...\nLes Noyalais et Noyalaises sont invités à « devenir acteur de leur sécurité ». La démarche participation citoyenne consiste à sensibiliser les habitants d’une commune ou d’un quartier et à les associer à la protection de leur environnement. Ce dispositif encourage la population à adopter une attitude solidaire et vigilante ainsi qu’à informer les forces de l’ordre de tout fait particulier. Le...\nLa rue Joachim LE STRAT sera en travaux à partir de fin avril, jusqu’à fin juin. La rue sera totalement interdite à la circulation dans les deux sens.


Les TIC centrées sur l'humain en pratique : Qantas Airlines - Technologie - DataNews - Data News\nSur une base annuelle, Qantas dépense environ 4,4 milliards de dollars en kérosène. Dans ce contexte, une rationalisation de la consommation énergétique du parc TIC s'avère un peu étrange. Et pourtant... L'infrastructure TIC de Qantas générait encore 6.000 tonnes de CO2 par an, il y a cinq ans à peine. Qantas a donc lancé le projet de diminuer la consommation énergétique des TIC d'au moins dix pour cent à l'horizon 2020. Mesurer, c'est savoirFujitsu a implémenté quatre solutions chez Qantas : Fujitsu ICT Sustainability Framework, Fujitsu Global ICT Sustainability Benchmark, Green IT Policy & Statement of Intent et ICT Energy Baseline. Ces services ont permis de générer les informations qui permettent à Quantas de cartographier sa consommation d'énergie. Comme toujours : mesurer, c'est savoir. Grâce aux informations que Fujitsu a permis à Quantas de collecter, la compagnie a pu appréhender la gestion de sa consommation énergétique TIC comme un projet ordinaire. Fujitsu a, entre autres, démontré que l'investissement en logiciel est récupéré en un an. Le projet s'est finalement soldé par une diminution des coûts énergétiques pour les TIC et par la baisse afférente des émissions de CO2.


1Jephthé, le Galaadite, était un vaillant héros. Il était fils d`une femme prostituée; et c`est Galaad qui avait engendré Jephthé.\n2La femme de Galaad lui enfanta des fils, qui, devenus grands, chassèrent Jephthé, et lui dirent: Tu n`hériteras pas dans la maison de notre père, car tu es fils d`une autre femme.\n3Et Jephthé s`enfuit loin de ses frères, et il habita dans le pays de Tob. Des gens de rien se rassemblèrent auprès de Jephthé, et ils faisaient avec lui des excursions.\n4Quelque temps après, les fils d`Ammon firent la guerre à Israël.\n5Et comme les fils d`Ammon faisaient la guerre à Israël, les anciens de Galaad allèrent chercher Jephthé au pays de Tob.\n6Ils dirent à Jephthé: Viens, tu seras notre chef, et nous combattrons les fils d`Ammon.\n7Jephthé répondit aux anciens de Galaad: N`avez-vous pas eu de la haine pour moi, et ne m`avez-vous pas chassé de la maison de mon père? Pourquoi venez-vous à moi maintenant que vous êtes dans la détresse?\n8Les anciens de Galaad dirent à Jephthé: Nous revenons à toi maintenant, afin que tu marches avec nous, que tu combattes les fils d`Ammon, et que tu sois notre chef, celui de tous les habitants de Galaad.\n9Jephthé répondit aux anciens de Galaad: Si vous me ramenez pour combattre les fils d`Ammon, et que l`Éternel les livre devant moi, je serai votre chef.\n10Les anciens de Galaad dirent à Jephthé: Que l`Éternel nous entende, et qu`il juge, si nous ne faisons pas ce que tu dis.\n11Et Jephthé partit avec les anciens de Galaad. Le peuple le mit à sa tête et l`établit comme chef, et Jephthé répéta devant l`Éternel, à Mitspa, toutes les paroles qu`il avait prononcées.\n12Jephthé envoya des messagers au roi des fils d`Ammon, pour lui dire: Qu`y a-t-il entre moi et toi, que tu viennes contre moi pour faire la guerre à mon pays?\n13Le roi des fils d`Ammon répondit aux messagers de Jephthé: C`est qu`Israël, quand il est monté d`Égypte, s`est emparé de mon pays, depuis l`Arnon jusqu`au Jabbok et au Jourdain. Rends-le maintenant de bon gré.\n14Jephthé envoya de nouveau des messagers au roi des fils d`Ammon,\n15pour lui dire: Ainsi parle Jephthé: Israël ne s`est point emparé du pays de Moab, ni du pays des fils d`Ammon.\n16Car lorsque Israël est monté d`Égypte, il a marché dans le désert jusqu`à la mer Rouge, et il est arrivé à Kadès.\n17Alors Israël envoya des messagers au roi d`Édom, pour lui dire: Laisse-moi passer par ton pays. Mais le roi d`Édom n`y consentit pas. Il en envoya aussi au roi de Moab, qui refusa. Et Israël resta à Kadès.\n18Puis il marcha par le désert, tourna le pays d`Édom et le pays de Moab, et vint à l`orient du pays de Moab; ils campèrent au delà de l`Arnon, sans entrer sur le territoire de Moab, car l`Arnon est la frontière de Moab.\n19Israël envoya des messagers à Sihon, roi des Amoréens, roi de Hesbon, et Israël lui dit: Laisse-nous passer par ton pays jusqu`au lieu où nous allons.\n20Mais Sihon n`eut pas assez confiance en Israël pour le laisser passer sur son territoire; il rassembla tout son peuple, campa à Jahats, et combattit Israël.\n21L`Éternel, le Dieu d`Israël, livra Sihon et tout son peuple entre les mains d`Israël, qui les battit. Israël s`empara de tout le pays des Amoréens établis dans cette contrée.\n22Ils s`emparèrent de tout le territoire des Amoréens, depuis l`Arnon jusqu`au Jabbok, et depuis le désert jusqu`au Jourdain.\n23Et maintenant que l`Éternel, le Dieu d`Israël, a chassé les Amoréens devant son peuple d`Israël, est-ce toi qui aurais la possession de leur pays?\n24Ce que ton dieu Kemosch te donne à posséder, ne le posséderais-tu pas? Et tout ce que l`Éternel, notre Dieu, a mis en notre possession devant nous, nous ne le posséderions pas!\n26Voilà trois cents ans qu`Israël habite à Hesbon et dans les villes de son ressort, à Aroër et dans les villes de son ressort, et dans toutes les villes qui sont sur les bords de l`Arnon: pourquoi ne les lui avez-vous pas enlevées pendant ce temps-là?\n27Je ne t`ai point offensé, et tu agis mal avec moi en me faisant la guerre. Que l`Éternel, le juge, soit aujourd`hui juge entre les enfants d`Israël et les fils d`Ammon!\n28Le roi des fils d`Ammon n`écouta point les paroles que Jephthé lui fit dire.\n29L`esprit de l`Éternel fut sur Jephthé. Il traversa Galaad et Manassé; il passa à Mitspé de Galaad; et de Mitspé de Galaad, il marcha contre les fils d`Ammon.\n30Jephthé fit un voeu à l`Éternel, et dit: Si tu livres entre mes mains les fils d`Ammon,\n31quiconque sortira des portes de ma maison au-devant de moi, à mon heureux retour de chez les fils d`Ammon, sera consacré à l`Éternel, et je l`offrirai en holocauste.\n32Jephthé marcha contre les fils d`Ammon, et l`Éternel les livra entre ses mains.\n33Il leur fit éprouver une très grande défaite, depuis Aroër jusque vers Minnith, espace qui renfermait vingt villes, et jusqu`à Abel Keramim. Et les fils d`Ammon furent humiliés devant les enfants d`Israël.\n34Jephthé retourna dans sa maison à Mitspa. Et voici, sa fille sortit au-devant de lui avec des tambourins et des danses. C`était son unique enfant; il n`avait point de fils et point d`autre fille.\n35Dès qu`il la vit, il déchira ses vêtements, et dit: Ah! ma fille! tu me jettes dans l`abattement, tu es au nombre de ceux qui me troublent! J`ai fait un voeu à l`Éternel, et je ne puis le révoquer.\n36Elle lui dit: Mon père, si tu as fait un voeu à l`Éternel, traite-moi selon ce qui est sorti de ta bouche, maintenant que l`Éternel t`a vengé de tes ennemis, des fils d`Ammon.\n37Et elle dit à son père: Que ceci me soit accordé: laisse-moi libre pendant deux mois! Je m`en irai, je descendrai dans les montagnes, et je pleurerai ma virginité avec mes compagnes.\n38Il répondit: Va! Et il la laissa libre pour deux mois. Elle s`en alla avec ses compagnes, et elle pleura sa virginité sur les montagnes.\n39Au bout des deux mois, elle revint vers son père, et il accomplit sur elle le voeu qu`il avait fait. Elle n`avait point connu d`homme. Dès lors s`établit en Israël la coutume\n40que tous les ans les filles d`Israël s`en vont célébrer la fille de Jephthé, le Galaadite, quatre jours par année.


le 26 mai 2016 - Mis à jour le 05 août 2016\nRio de Janeiro est la ville la plus touristique du Brésil. En plus de ses plages mythiques et de son carnaval, elle mise maintenant sur des musées tout neufs. Un nouvel élan indispensable pour redorer son blason. Des choix qui pourraient lui coûter trop cher.\nA quoi ressemble-t-il, ce nouveau musée accroché sur la digue du port de tourisme de Rio de Janeiro ? A une grosse mante religieuse posée après un long vol ? Peut-être… Mais il a fière allure, ce bâtiment signé de l’architecte espagnol Santiago Calatrava, qui ranime un quartier en pleine transformation. Il serait même le symbole d’une renaissance. L’une des expositions visuelles et sensorielles du nouveau musée a d’ailleurs, dès l’ouverture, raconté comment la place Mauá, autrefois enjambée et écrasée par l’avenue Perimetral, a subi un veritable lifting. L’autoroute qui contournait le centre-ville a été dynamitée, explosée en cinq secondes, un jour de novembre 2013, pour dégager la zone portuaire abandonnée de Gamboa, que l’on ne voyait plus. Le musée de Demain a tout de suite séduit les Cariocas. Le week-end suivant son inauguration, le 17 décembre 2015, par la présidente Dilma Rousseff, 25 000 personnes sont venues découvrir les lieux. Pendant l’été austral, plus de 5 000 visiteurs quotidiens patientaient pour découvrir ce qui pourrait bien devenir un nouvel emblème. Plus rapidement que prévu, le musée a d’ailleurs dû proposer l’achat de billets sur son site Internet, afin de fluidifier et de programmer les entrées, des visiteurs étrangers, notamment, comme ceux qui débarquent des paquebots de croisière, juste à côté. Depuis, force est de constater que la fréquentation s’est quelque peu ralentie. L’attrait de la nouveauté, la thématique scientifique aussi, savant mélange d’expositions historiques temporaires et d’une présentation de l’état actuel du monde et du Brésil, à grand renfort d’écrans et d’images virtuelles, est certainement à l’origine de l’engouement du public. Et d’un public nouveau, curieux, venant de la lointaine banlieue, sensibilisé par la grande publicité autour de l’événement. D’autant que le musée s’intègre logiquement au Corredor Cultural, ce parcours culturel du vieux centre historique de Rio, dans lequel se mêlent palais, églises baroques, centres culturels, galeries et restaurants. « Le musée s’inscrit dans la rénovation culturelle que connaît Rio ces derniers temps, explique Leonardo Menezes, responsable des expositions du musée de Demain et ancien programmateur de la télévision câblée Canal Futura. Rénovation de la scène théâtrale, décentralisation des fêtes, festivals et autres événements, c’est ce qu’on attendait depuis au moins dix ans ! »\nInauguré fin 2015, le Musée de Demain, que l’Architecte espagnol Santiago Calatrava a érigé sur une jetée du quartier rénové du Porto, est dédié, entre autres, à l’histoire de la terre, à son avenir et à ses écosystèmes menacés. Luiza Venturelli\nRio rattrape son retard face à São Paulo\nLa perspective de la Coupe du monde de football de 2014 et des jeux Olympiques de 2016 et leur corrolaire, à savoir l’affluence colossale de visiteurs, avait incité la municipalité à se lancer dans une rénovation urbaine au sens large. Les moyens financiers, facilités par les revenus du pétrole exploité dans le nord-est de l’État de Rio, étaient alors au rendez-vous. Voilà qui permettait la mise en place de projets grandioses. « Rio en a profité pour rattraper son retard sur sa grande rivale São Paulo, qui avait créé ou rénové de nombreux lieux culturels ces derniers temps, comme le musée de la Langue portugaise, constate Jean-Paul Lefèvre, directeur général du réseau des Alliances françaises au Brésil. Mais le problème est d’arriver à tenir sur le long terme. Surtout financièrement. » C’est là que le bât blesse. Un exemple qui perturbe particulièrement le monde culturel carioca ? La Casa Daros, magnifique bâtisse, filiale suisse de la Collection Daros de Zurich, rénovée durant des mois, qui proposait des collections et un restaurant de grande qualité dans le quartier de Botafogo, a définitivement fermé ses portes au bout de deux ans seulement. Le lieu, majestueux avec ses palmiers impériaux, a même été revendu pour devenir une école privée. Rio, lovée entre la baie de Guanabara, l’océan Atlantique et les monts de la Serra do Mar, est depuis longtemps très courue pour son cadre naturel magique et classé, ses manifestations populaires en plein air, la samba et la bossa-nova, le football au Maracanã, ses marchés, ses bars à bière et à caïpirinha, et ses plages de Copacabana et d’Ipanema si souvent mises en chansons. Pas encore pour ses musées ! Le deviendra-t-elle ? En a-t-elle les moyens… et l’envie ? Certes, la Cité merveilleuse en compte déjà une trentaine. Mais certains d’entre eux font peine à voir, tant du point de vue de la qualité des collections que de leur entretien. Encore un exemple ? Le musée de l’Image et du Son (MIS) pourrait bien illustrer la fin d’une ambition démesurée, d’une période dorée ? L’énorme édifice de béton, censé rappeler les vagues de l’océan, s’élève au beau milieu de la noble avenue Atlântica de Copacabana. Une construction qui remplace l’ancienne boîte de nuit Help, autant réputée pour sa musique que pour ses jolies filles, et où se bousculaient les touristes. Censé ouvrir au public avant les JO, le futur MIS est toujours en chantier, avancé aux deux tiers, abandonné par le constructeur. Manque de financements, procès, nouvel appel d’offres, flou du timing… tout semble aller de travers. On peut se demander s’il sera achevé un jour. Un autre ? Le monstre de la Cité des arts, volumineux centre culturel de l’architecte français Christian de Portzamparc, construit dans le quartier de Barra da Tijuca (lire encadré) qui accueille le village olympique, semble être frappé par la même malédiction. Sa construction a déjà englouti des centaines de millions de réaux, et il a été inauguré avant son achèvement pour, finalement, attendre des mois avant son ouverture, encore partielle, au public. Et son fonctionnement futur n’est toujours pas assuré. Un « éléphant blanc », dirait-on en sport, pour désigner les stades inoccupés après une compétition – le Brésil en compte aussi, legs de la Coupe du monde de football ! A la différence de la culture populaire, celle des musées coûte très cher. Or, les sources de financement public, lié aux revenus du pétrole, dont la cotation du baril s’est effondrée, et privé, auprès des banques et des entreprises, se sont taries au fur et à mesure que la crise économique, et politique, s’installait. L’inquiétude grandit à Rio, car une fois l’année olympique et ses facilités budgétaires terminées, l’argent consacré à la culture pourrait redevenir une denrée très rare. Et Rio raterait alors son but, celui de demeurer la capitale culturelle du Brésil.\nLa Cité des Arts est un centre culturel monumental construit par l’architecte français Christian de Portzamparc dans le quartier de Barra da Tijuca, dans le sud de Rio. DR


«Viré» du TFC, l'ex-speaker Jacques Breda attaque le club\nJacques Breda, speaker du TFC pendant 22 ans, a appris en août dernier qu'il n'occuperait plus cette fonction. Dans des conditions qu'il n'accepte pas. Il intente une procédure contre le club.\nDébut août 2017, à quatre jours du premier match du TFC en championnat, Jacques Breda se rend au siège du club pour récupérer son accréditation. Sur un coin de bureau, la directrice générale du club lui annonce qu'il ne sera plus le speaker du TFC pour la saison 2017-2018. Un «manque de respect», estime cet amoureux du TFC.\nPourquoi intenter une action contre le TFC ?\nOn ne peut pas faire n'importe quoi avec les gens. Dans n'importe quelle structure, à n'importe quel niveau, on doit le respect aux personnes. ça fait 22 ans que je construis ma vie, mon planning, mes vacances au rythme du calendrier du TFC. On me devait un coup de fil, une explication. Ce n'était pas à moi de découvrir, par hasard, que je n'étais plus le speaker du TFC.\nAvez-vous essayé de parler au président du TFC depuis votre mise à l'écart ?\nDès le départ, oui, je l'ai sollicité. Il m'a proposé qu'on se parle au mois de septembre. Comme convenu, je lui ai donc envoyé un SMS. Puis un deuxième, m'étonnant de son absence de réponse, pour un entretien que lui-même avait souhaité. Quelques jours après, j'ai eu une réponse : «Qui êtes-vous ?». Visiblement, mon numéro avait déjà été rayé de la liste. J'ai dit qui j'étais, et Olivier Sadran m'a répondu «Je te rappelle». Je n'ai pas eu d'appel.\nC'était en octobre. J'ai un peu laissé tomber. Mais mon entourage a insisté. Et je me devais de réagir. En février, j'ai envoyé un nouveau message à Olivier Sadran, en l'avertissant que sans réponse de sa part, sans possibilité d'entrevue, j'allais obliquer vers une décision procédurale. J'avais besoin de pouvoir refermer le dossier. Psychologiquement, j'en avais besoin.\nLà, j'ai reçu une réponse, et on s'est appelés le lendemain. J'ai dit à Olivier Sadran : «J'ai le courage, moi, de faire ce que vous, vous n'avez pas eu le courage de faire. Moi, je vous avertis que j'irai au bout de la démarche, alors que vous, vous n'avez pas eu le courage de me dire que vous souhaitiez quelqu'un d'autre». Il m'a répondu que je pouvais aller au tribunal pour prendre de l'argent. Je lui ai dit que ce n'était pas pour l'argent. J'ai besoin, c'est un vrai besoin, de refermer le dossier. Pour le moment, le TFC ne me le permet pas.\nUne lettre de conciliation a été envoyée au TFC. On verra comment réagira le club. S'il n'y a pas de réponse, je laisserai mes représentants gérer tout ça.\nEntre la direction du TFC et vous, c'est définitivement terminé ?\nJe suis ouvert à la discussion, mais maintenant, il faudra qu'il y ait réparation. Toutes les choses peuvent s'expliquer, tout peut se comprendre. M'entendre dire que je n'étais plus la bonne personne aurait été difficile. Mais j'aurais compris, et je serais passé à autre chose. À mon âge, je peux comprendre qu'il faut laisser la place aux jeunes. Mais on ne peut pas jeter les gens comme ça, et leur dire par téléphone «Passe à autre chose». On a un contentieux, et je ne peux pas y mettre fin d'un coup de gomme. Pour autant, je reste le supporter n° 1 du TFC, et je le serai pour le restant de mes jours.\nSollicité, le TFC n'a pas souhaité réagir\n22 ans au service du club\nEmbauché pour animer les matches du TFC en 1995 par le président Labatut, Jacques Breda a été la «voix» du Stadium jusqu'en 2017. «Par passion», explique-t-il. Jusqu'à son évincement, en août 2017. «Pour moi le Stadium, ce n'est pas seulement un stade et des supporters, racontait-il alors. Quand je suis tombé malade après la Coupe du Monde 1998, alors que j'étais en chimiothérapie, chaque match au Stadium constituait un but. Le TFC m'a permis de m'évader et quelque part, m'a un peu sauvé la vie. Je suis viscéralement attaché à ce club.»


10 ans de la Protection Civile des Yvelines | Protection Civile des Yvelines\nHomeActualités de l'association10 ans de la Protection Civile des Yvelines\n10 ans de la Protection Civile des Yvelines\nPublié par :\tProtection Civile des Yvelines\nCatégorie :\tActualités de l'association\nD’une antenne parisienne à une véritable association départementale …\nD’abord antenne de la Protection Civile Paris Seine, l’Association Départementale de la Protection Civile des Yvelines fête en 2021 ses 10 ans de renouveau dans les Yvelines.\nEn 2011, dans le cadre d’un projet de régionalisation de la Protection Civile, dans l’optique du Grand Paris, nait l’antenne de Villennes sur Seine, rattachée à la Protection Civile Paris Seine. A l’époque, elle était constituée de 6 bénévoles dont seulement 2 équipiers secouristes. Nous avons réalisés cette année là une vingtaine de petits postes de secours (PAPS) dont quasiment la moitié à Menucourt. Les véhicules utilisés sont prêtés par d’autres antennes parisiennes.\nDes raisons administratives et politiques font envisager l’implantation d’un siège départemental dans les Yveliens. En 2013, nous assistons alors à la création de l’ADPC78, Association Départementale de la Protection Civile des Yvelines. Implantée dans les locaux de l’ancienne antenne de Villennes sur Seine, elle est constituée de 31 bénévoles dont 5 PSE2. Nous possédons 2 véhicules : un VPSP nommé Centaure et une VL nommée Scorpion.\nEquipe de bénévoles de l’ADPC78 devant le premier VPSP du département, Centaure\nEn 2013, nous réalisons 35 DPS, dont 24 PAPS et 11 DPS de petite envergure. Nous débutons de nouvelles activités : nous avons réalisé 2 maraudes et nous commençons la formation avec un PSE1 ainsi qu’un PSE2 en interne et des initiations aux Gestes qui Sauvent à destination du grand public.\nDe nouveaux véhicules sont venus progressivement renforcer notre association. En 2015, nous avons intégralement retapé un ancien VSAV pompiers pour le mettre à nos couleurs : il porte bien son nom de Phoenix!\nPréparation du premier VPSP de l’ADPC78 en mai 2015 : phase de ponçage\nUne partie de notre parc automobile sur un DPS en 2016.\nAu fur et à mesure des années, nous avons noué des partenariats et nous nous sommes engagés au profit d’autres associations. Nous marchons chaque année lors du Paris-Mantes à la marche au profit des Pupilles de l’Oeuvre Départementale des Sapeurs Pompiers, un geste pour Louna et depuis peu pour l’association Imagine For Margo.\nNos activités n’ont cessé d’augmenter. En 2019, nous avons réalisés plus de 120 DPS, une trentaine de gardes au profit des Sapeurs Pompiers des Yvelines à Versailles et 40 maraudes ! Nous avons formés plus de 600 personnes au PSC1. Nous étions 70 bénévoles plus motivés que jamais. Nous avons accueilli avec joie une nouvel pièce pour notre flotte automobile : la VLHR Persée !\nL’année 2020 a été un peu particulière pour notre association : nombreux évènements culturels ont été annulés et nos missions s’en sont vues grandement modifiées. Plus de DPS mais de l’accueil et du tri dans les urgences Yvelinoises, plus de gardes chez les pompiers mais des gardes au SAMU, du soutien aux agriculteurs locaux ! Cette année a également été l’occasion d’accueillir des réservistes venus nous prêter main forte\nPlus de 80 bénévoles sont aujourd’hui mobilisés dans les Yvelines pour AIDER – SECOURIR – FORMER. Parmi eux, nous comptons 12 PSE1 et 27 PSE2. Nos missions se sont étoffées même si les fondamentaux restent les mêmes : nous continuons à former toujours plus de personnes au premiers secours (plus d’infos sur https://formations.protection-civile.org/), à assurer des Dispositifs Prévisionnels de Secours\nNous avons de nombreux projets pour les 10 à venir ! Saurez vous deviner lesquels ?\n*VPSP : Véhicules de Premiers Secours à Personne – VL : Véhicule léger – DPS : Dispositif prévisionnel de Secours – PSE : Premiers Secours en Equipe\n10 ans anniversaire histoire\nSébastien, éleveur de chevaux de race d’Auvergne\nLancement de l’unité équestre, première nationale !


Pirae donne ses tota pour lutter contre la trisomie 21\nVendredi 24 Mars 2017 à 14:18 | Lu 3813 fois\nPIRAE - Dans le cadre du "Tota Tour", à Pirae, depuis lundi, la fédération Te u'i hotu rau no Pare Nui en partenariat avec la commune, a effectué une collecte de tota dans les quartiers. Ceci, afin de soutenir l'association Fare Heimanava dans ses missions en faveur des personnes atteintes de Trisomie 21.\nDepuis le début du mois de mars, à la mairie de Pirae, deux urnes sont à la disposition de la population. Mais pour la dernière semaine, la fédération Te ui hotu rau ainsi que la commune ont voulu mettre le paquet en se rendant eux-mêmes, dans les quartiers pour récolter encore plus de pièces.\nAveline Tere réside au lotissement Hamuta et a mis la main au porte monnaie pour soutenir l'association Fare Heimanava. "C'est très important de soutenir cette action et d'aider les enfants atteints de cette maladie." Notant que c'est la première fois qu'une telle opération se déroule dans son quartier, elle pense que "c'est une bonne chose pour une bonne cause" et elle aimerait que cela se répète au long de l'année.\nHier, c'est dans les quartiers de Hamuta, Nahoata, Te Naho et même à la salle omnisport de la paroisse de Thabor, que les membres de la fédération ont effectué leur dernière tournée de collecte de la semaine.\nPour Heimana Tauraa, sixième adjoint de la commune de Pirae, la mise en place d'une tournée du Tota Tour dans sa commune incite les administrés à donner pour ces enfants atteints de maladie.\n"On se déplace gratuitement dans les quartiers afin de collecter les dons, ce qui évite aux gens de se déplacer. Et les gens se montrent très solidaires". Pour l'heure, deux urnes ont été remplies de tota (NDLR: équivalent des pièces jaunes en France). La commune compte bien réitéré cette opération l'année prochaine.\nUne rencontre entre les habitants de Pirae et l'association Fare Heimanava aura lieu samedi au terrain Marakana. L'occasion donc pour la fédération et la commune de remettre les pièces de tota récoltées.\nTags : Pirae, Polynésie française, Tahiti, Tota Tour, Trisomie 21


Plan de départ et retraite - Droit-Finances\nPlan de départ et retraite\n- Modifié le 14 mai 2020 à 15:52\n- 14 mai 2020 à 15:52\nJ'ai droit à un départ à taux plein en retraite en aout 2023. Mon employeur met en place un plan de départs volontaires qui sera suivi, si ce n'est pas suffisant, d'un plan de licenciements économiques. Si je partais maintenant quelle serait ma situation vis à vis de mes droits retraite ?\nPlan de départ volontaire et retraite - Articles\nPlan de départ volontaire et retraite fonction publique - Conseils pratiques - Salariés et travail\nDepart en retraite - Articles\nModifié le 14 mai 2020 à 16:02\nLicencié économique, vous auriez droit à 36 mois maximum de chômage. Pour un départ à 62 ans, les périodes de chômage indemnisées comptent pour les trimestres de la retraite, mais pas pour les 25 meilleures années. Et les indemnités chômage permettent l'attribution de points pour la retraite complémentaire.


Kim Jong-Un "sexy" - International - Forum Fr\nKim Jong-Un "sexy"\nPar solcarlus, 28 novembre 2012 dans International\nKim Jong-Un "sexy": le Quotidien du Peuple fait machine arrière\nEn attendant, il a la classe sur son cheval, chose que Sarkozy n'a jamais eu sur son vélo.\nc'est surtout le cheval qui est classieux!!\nEnfin, il y a quand même une différence...\nBon, je te l'accorde, le style est 'différent':D\nUn vrai cow-boy avec sa petite chemise\nLes deux ne valent pas le James Bond russe.\nBen quoi, l'est ti pas mignon le petit coco? :D\nOui, c'est sûr. Le cheval a vraiment pas l'air jouasse!! Faut le comprendre!\nHop les journalistes, dans la bétaillère!\nIl est magnifique !!! :D\nC'est porteur de faire du canasson:\nHervé Morin: (qui Vends Litérato, il a perdu le 3 juin.....pov' ministre.....)\nNathalie Kosciusko-Morizet and Nico\nModifié 30 novembre 2012 par Alain75\nil mange trop , je le sent un peu bouffi sur les bords !\nModifié 1 décembre 2012 par PINOCCHIO\nC'est drôle. XD\nc'est sûrement sa coiffure chic qui fait tourner les coeurs des midinettes\nC'est très mauvais il faudra quand même me surveiller ce foie.


Le parc éolien de 122 MW "Sud Marne" à l'étape du financement - GreenUnivers\nAccueil A la Une Le parc éolien de 122 MW « Sud Marne » à l’étape du financement\nLe parc éolien de 122 MW « Sud Marne » à l’étape du financement\n(@Parc éolien Sud Marne)\nCe sera certainement l’un des plus importants financements de l’année dans l’éolien terrestre en France. L’investisseur belge TTR Energy structure en ce moment la dette d’un futur parc de 122 MW, encore sans équivalent en France par la taille. Il est situé au sud de la Marne, sur les communes d’Angluzelles, Coucelles, Corroy, Faux-Fresnay et Gourgançon réunies au sien de la Communauté de communes du Sud Marnais.\nA son entrée en service, envisageable pour l’année prochaine, il devrait constituer le parc le plus puissant de l’Hexagone ; il devancerait celui d’EDF Re de 96 MW près de Perpignan entré en production en 2015. La mise en service d’un poste source électrique dédié, à Faux-Fresnay, est pour sa part prévue pour septembre.\nAutorisé pour 200 mètres de hauteur\nConfié au cabinet ...\nArticle suivantQui sont les lauréats de l’appel d’offres à Mayotte et en Guyane ?


ORGANISATION A LA MAISON :: emploi d'une aide menagère\nemploi d'une aide menagère\nPosté le: Dim 10 Juin 2012 - 05:41 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nje suis enciente de 6 mois et je me suis fait une entorce au poignet donc j'ai fait appel a une association qui ne prend pa trop cher pour employer une aide menagère. J'ai rdv demain avec la responsable pour voir ce que je veut que la femme de menage me fasse et combien d'heure par semaine.\nJe vous explique chez moi c constament en desordre mon mari ne fou rien mon fils m'aide mais salit aussi. Nos chambre ne sont plus des chambres il y a plein de vetement partout, ensuite le salon ne ressemble a rien la depuis hier je termine le rangement de ma cuisine qui ma pris 6mois car avc ma grossesse difficile de faire un truc sans etre e, en plus je travaillais sa fait un mois que je suis chez moi, mais je suis toujour debordé a m'occuper des papiers de mes parents et des miens. donc la sur sa je suis ok je ne fait plus rien qui me ferai perdre du temps en plus la sage femme ma dit de me reposer car mon bb sentais que j'etais et enerver et que vu que j'ai des contractions c pas bon.\nAujourd'hui je vais ranger la chambre de mon fils, le salon, la sdb y a que du linge a laver car le reste est propre. Ma mère va venir m'aider. J'ai une piece en bazzard il y a plien de choses.\nDONC VOILA CE QUE JE VOULAIS FAIRE\ndemander a ce que la femme de menage vienne 4h le lundi matin et deux heure jeudi mais je ne sais pas si elle va m'aider a ranger la piece en bazzard et ma chambre. ensuite je veut qu'elle me fasse une fois par par semaine une pièce en entiere sans oublier les taches quotidienne et le repassage tous les jours. Sa va m'aider ensuite a entretenir mon appartement le tenir propre.\nAIDER MOI SVP CAR JE SUIS PERDU JE SUIS A BOUT DU BAZZARD LA JE SUIS CONTENTE DE FAIRE APPEL A UNE FEMME DE MENAGE MAIS JE NE SAIS PAS QUOI LUI DEMANDER. a votre avis 6h c sufisant par semaine\nPosté le: Dim 10 Juin 2012 - 05:41 Sujet du message: Publicité\nPosté le: Dim 10 Juin 2012 - 08:24 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nSincèrement, 6 h par semaine pour faire du rangement, du nettoyage de fond + les tâches quotidiennes, ça fait peu...\nA moins d'avoir une personne à temps plein, pour moi, le rangement n'est pas de son ressort.\nDe toutes façons, tu la vois demain, tu lui en parle et tu verras bien.\nPersonnellement, pour notre appartement (80 m2), bien entendu rangé, je donnais 2 h à la femme de ménage. De temps à autres, j'ajoutais 1 h pour le repassage ou les vitres, mais pas systématiquement.\nSincèrement, il faut que ton mari s'y mette sérieusement aussi !!! Comment allez-vous faire lorsque le bébé sera là ?\nDéjà, la cuisine est faite : rangez bien tout au fur et à mesure, la vaisselle après chaque repas, le balayage aussi, le frigo : un petit tri 1 fois/semaine avec un nettoyage léger le gardera propre. Le jour où tu fais ton ménage, ça ira beaucoup plus vite.\nFaites un planning ensemble : qui fait quoi. Et ton fils, peut être qu'il est assez grand pour faire des petites choses (ranger sa chambre tout seul ou avec de l'aide suivant l'âge, mettre/débarrasser la table, mettre son linge sale dans le coffre...).\nFaites un planning tous les 3 : qui fait quoi et quand. A chacun/chacune de respecter ses engagements !\nLes vêtements : peut être pas utile de se changer complètement tous les jours. A vérifier avant de mettre dans le coffre à linge sale.\nLe repassage : sans doute pas obligatoirement tout. Ne repasse donc que ce qui en a vraiment besoin.\nTon mari est assez grand pour s'occuper de son linge. Laisse-lui ranger ses affaires dans le placard.\nPour ta pièce à bazar, il n'y a que vous qui saurez...\nTa mère vient t'aider, mais ton mari aussi ! Il doit pouvoir vous aider pour descendre un carton ou le déplacer, ouvrir, vider, jeter, emmener à la benne... Bref, dans ton état, et ton médecin a raison, tu dois te reposer ! Alors, arrête toi souvent, quitte à faire une sieste. Ca ira mieux ensuite.\nJe ne suis pas sure de beaucoup pouvoir t'aider, mais à toi aussi de trouver ce qui convient le mieux à ta famille, ta maison et surtout pour toi.\nPosté le: Dim 10 Juin 2012 - 13:55 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nsalut on n'appelle pas une femme de ménage mais aide familiale a domicile "j'en étais une " je travaillais pour une asso\ndonc je faisai en principe 2 fois par semaine 3 a 4 h par intervention donc soi 6 a 8 h par semaine\nsi les loi ne son pas changer tu pourrai bénéficier de 80h jusqu'a la naissance puis autant et je te le conseil après la naissance\nles amf font le quotidien aide au rangement repassage aprés tout ce qui est grand ménage s'est interdit\naide aussi a préparer les repas course\nmoi perso je m'occuper a aider des personnes dont il n'arrivait plus comme s'est du propre également donc si je peux t'aider ou te conseiller\nmais moi perso quand la personne était vraiment dans l'embarras j'essayer de faire de mon mieu\npar contre il y a des personnes qui prenne les amf pour des moin que rien j'ai connu cela bref j'espère que tu tombera sur une personne qui connais bien son métier courage\nau fait oublier je faisait entretien des vitres mais une par intervention par pièce si tu veux plus de renseignement n'hésite pas a me demander bon courage\nPosté le: Lun 11 Juin 2012 - 19:15 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\ncela a donner quoi ton rendez vous ?\nPosté le: Mar 12 Juin 2012 - 07:56 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nAlors, Bordélique Chronique, qu'a donné ce RDV ?\nPosté le: Mar 12 Juin 2012 - 23:14 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\ndésolé pour le retard, la responsable a annulè DU COUP elle viendra jeudi à 9h00. mais au tel elle ma dit de rien faire et que c l'aide menagère qui allais me le faire. mais bon j'essaie de tenir le salon la sbd les toilettes en bonne etats et la cuisine un peu. parck je ne sais pas ce que j'ai je suis ko comme au debut de ma grossesse, je suis très très fatiguè j'ai pas pu ramener mon fils a l'ecole pour vous dire. Bon on vera jeudi je vous dirai\nPosté le: Mer 13 Juin 2012 - 07:32 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nQuand est-ce que ton accouchement est prévu ?\nDe ce que j'en sais, le foeutus prend beaucoup d'énergie à la maman. Peut être que la fatigue est liée aussi à ton mode d'alimentation. Penses à prévoir des féculents à chaque repas (sucres lents) et des fruits riches en sucre (sucres rapides). Et puis, pour donner de l'énergie, offres-toi quelques carrés de chocolats par jour !\nDommage que le RDV soit reculé.\nSurtout fais le stricte minimum ! Bien ranger au fur-et-à mesure des utilisations. Le reste, comme te l'as indiqué la responsable, sera fait par l'aide ménagère.\nPosté le: Mer 13 Juin 2012 - 11:32 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nJE PENSE AUSSI K MON ALIMENTATIN JOUE J'AVOUE J'AIME LE FROMAGE LE LAIT MAIS LA SAGE FEMME MA DONNE DU FERS DU MAGNESIUM BREF DES VITAMINES MAIS BON MON MORAL ETAIS AU PLUS BAS MAIS LA SA VA UN PTIT PEU MIEU\nPosté le: Mer 13 Juin 2012 - 14:10 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nOui, j'ai lu ton message au salon. Ca se lit que tu te sens mieux.\nViens parler aussi souvent que besoin, n'hésites pas.\nPosté le: Mer 13 Juin 2012 - 16:37 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nmerci t trop gentille\nPosté le: Jeu 14 Juin 2012 - 10:27 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nj'ai eu la visite de la responsable, donc je vous explique laide mènagère interviendra 3 fois 2h00 par semaine pur faire le menage quotidien mais pas les vitres les tapis. J'ai èté malade durant ces derniers jours la sage femme ma interdit de sortir et ma dit de me reposer c mon père qui a ramener mon fils a l'école pour vous dire hier soir j'avais des contractions et des douleurs au jambes et j'en passe. La responsable à vu l'état de ma cuisine et ma dit de ranger car l'aide menagère ne le fera pas à ma place. C vrai k g abusé elle ma dit k j'étais équipé et que j'avais pas a entasser la vaisselle dans l'evier mais la mettre dans le LV et de ranger mon sol g eu honte mais sa ma motivé: Vu k je ne peu pas sortir aujourd'hui je vais la ranger mettre la radio\nPosté le: Jeu 14 Juin 2012 - 12:59 Sujet du message: emploi d'une aide menagère\nBon, ben, vous avez mis les choses au point et tu sais à quoi t'attendre.\nC'est bien de ranger mais vas-y doucement !!! Vu ton état, ce serait dommage que tu finisses ta grosses à l'hôpital, ou que ça se termine bien plus mal pour ton bébé...\nQuand tu seras mieux dans ton ménage et que l'aide ménagère se sera habituée chez toi, tu pourrais peut être essayer de voir s'il n'y a pas moyen pour qu'elle vienne, à la rigueur sur 1 journée entière, pour faire un peu plus de choses, comme les vitres.\nPrends bien soin de toi et viens nous rejoindre au salon de discussion, dans le sujet de la journée. Tu pourras nous raconter comment tu avances.\nPosté le: Aujourd’hui à 01:14 Sujet du message: emploi d'une aide menagère


D Santé - Découvrez les garanties en ligne\nAccueil / Actualités / Assurances / D Santé – Découvrez les garanties en ligne\nD Santé – Découvrez les garanties en ligne\nLa gamme D. santé les Grands Navigateurs offre des garanties de très haut niveau à des tarifs bien ajustés. Ce contrat est accessible aussi bien pour les jeunes, les familles que les séniors car vous pouvez souscrire à ce contrat à partir de 18 ans, sans limite d’âge.\nAssureur : MUTUALIA\nGestionnaire pour les prestations et les cotisations : Groupe Henner\nPas de formule 100% avec une entrée de gamme assez efficace dès laformule Marco Polo avec 250% en dépassement d’honoraires hospitaliers, 125% en consultations, 150% en dentaire, et orthodontie.\nA partir de 206€ pour l’implant dentaire, et forfait de 100 € en optique avec report de bonus de 30% si non utilisé pendant 2 ans et ainsi de suite si toujours pas utilisé. 150 % pour appareil auditif, Médecine douce de 105€ et forfait cure dès cette première formule.\nDECOUVREZ VOS COTISATIONS EN LIGNE EN EFFECTUANT VOTRE DEMANDE DE DEVIS SUR CE SITE\n-les consultations de spécialistes non conventionnées de 125% à 400% : (Médecins qui n’ont pas adhéré à la convention médicale avec l’Assurance Maladie. Ils pratiquent des honoraires totalement libres qui ne sont pratiquement pas remboursés par la Sécurité sociale. Et notamment les spécialités de\npsychiatrie et neuro psychiatrie.)\n-Prise en charge des prothèses remboursées ou non pas la SS de 150 % à 450% avec un plafond dentaire de 1200€ et jusqu’à 1800€ la deuxième année sur la formule Magellan.\nAttention le plafond concerne uniquement les couronnes et les appareils dentaires mais ne concerne pas les soins, l’orthodontie et l’implantologie.\n-Implantologie-Parodontologie-couronne dentaire non remboursée : forfait jusqu’à 620€/an.\n-Forfait optique Verres + monture : Jusqu’à 800 € à effet immédiat réparti entre le forfait verres/monture/lentilles refusées et jetables.\n-Une prise en charge de l’orthodontie remboursée ou non par l’Assurance Maladie à hauteur de 350%, soit un nremboursement par semestre de 677,25 € (cotation TO 90).\nDécouvrez les garanties Diffusion Santé. Si vous avez des questions, et/ou ques ces formules vous intéresse contactez nous directement au 02 32 60 13 07.\nConditions d’adhésion et accessibilité\nAdhésion possible sans limite d’âge.\nPlateforme de renseignement.\n← AGIR Santé – Découvrez les garanties de Santé ASAF Osalys →


Mgr Georg Bätzing, le meneur d'une église en pléine révolte\npar jejomau 2020-05-31 23:42:13 Imprimer\nMgr Georg Bätzing, Président de la Conférence épiscopale Allemande refuse que le débat sur l'ordination des femmes soit clôt. Il veut désormais que ce débat ne soit plus seulement un débat porté au sein du chemin synodal Allemand mais qu'il soit un sujet pour l'Eglise Universelle.\nMais il veut aussi qu'on aborde la communion pour les protestants; il veut une bénédiction spécifique pour le "mariage" des homosexuel(e)s et des couples divorcés-remariés civilement; et il souhaite également changer le catéchisme de l'Église concernant la sexualité humaine.\nBref, cette fois il mène une vraie révolte contre Rome et l'Eglise catholique puisque l'évêque du diocèse de Limbourg, Mgr Georg Bätzing, indique clairement qu'il n'y a pas d'alternative aux changements initiés par les évêques allemands.\nMgr Bätzing s'exprime dans Publik-Forum. Il souligne qu'il est conscient que les papes s'opposent à l'ordination des femmes (François aussi) mais que la discussion reste ouverte. Le Président de la conférence épiscopale allemande propose ainsi qu'un Synode des évêques à Rome sous le pape François discute de la question de l'ordination des femmes.\n«parmi le peuple de Dieu, les arguments pour le« non »à l'ordination des femmes ne sont souvent plus acceptés. C'est pourquoi je suis très favorable à ce que les idées et les décisions que nous collectons sur le chemin synodal - concernant également les femmes et les offices soient débattues à Rome, au niveau de l'Église universelle.


Domaine Serre Romani - Providence 2018 - IGP Côtes Catalanes Rosé : Achat Vente en ligne\nVins Rosés > IGP Côtes Catalanes > Domaine Serre Romani\nDomaine Serre Romani - Providence 2018 - IGP Côtes Catalanes Rosé\nTerroir Sol de galets roulés situés à Rivesaltes et Espira de l ’Agly\nRécolte en caisses et pressurage en grappes entières pour ne pas avoir trop de couleur et des jus le plus limpide possible. Travail sur des températures à 15° en vinification pour avoir du gras et de la fraicheur. Mise en bouteille en mars.\nTout commence par la couleur… Un beau rose pâle violine, sans oxydation annonçant déjà la fraicheur et la légèreté. S’ensuivent des notes aromatiques de petits fruits rouges, une bouche soyeuse, avec une agréable longueur en finale.\nParfait comme il se doit avec des grillades entre amis, il peut aussi étonner pour le p’tit verre de l’apéro, quelques pasta à l’italienne, et se boit… sans soif.\nMot du caviste Ce rosé fait partie de nos coups de coeur !!


Les salariés d'IMS Health France manifestent contre plus de 200 "licenciements boursiers"\nPar latribune.fr | 10/05/2016, 16:46 | 415 mots\nUne partie des emplois seront délocalisés en Inde, Pologne, Espagne et Portugal. (Crédits : Décideurs en région)\nLa société américaine de données médicales va supprimer de 20% à 30% de ses effectifs en France, selon les syndicats de la filière française mobilisés, ce mardi, devant le site de Boulogne-Billancourt.\nEnviron 150 salariés d'IMS Health France, cabinet de conseil dans le secteur de la santé, se sont regroupés mardi devant le site de Boulogne-Billancourt (Hauts-de-Seine) pour dénoncer la suppression de 310 postes, a constaté un journaliste de l'AFP, mardi 10 mai.\nSelon les organisations syndicales, CFDT, UNSA et CGT, entre 20% et 30% des effectifs doivent être supprimés et une partie délocalisés en Inde, Pologne, Espagne et Portugal. Le plan se traduira d'après leur estimation, par 220 licenciements, compte tenu des postes déjà vacants et des refus de mutation à prévoir.\n"220 licenciements", et "35 millions de dollars" pour le PDG\n"Ce sont des licenciements boursiers: c'est du mépris complet, quand on sait que le groupe réalise 3 milliards de dollars de chiffre d'affaires, et dégage 200 millions de dollars de bénéfice", a estimé auprès de l'AFP le délégué UNSA, alors que, selon lui, IMS entend consacrer 8 millions d'euros pour les 220 licenciements.\n"Il y a de l'argent : notre PDG a touché 35 millions de dollars pour 2015", a souligné auprès de l'AFP Jean-Maurice L'hotellier, secrétaire du comité d'entreprise et délégué CFDT (majoritaire).\n"Les mesures d'accompagnement sont ridicules"\nLes négociations avec les syndicats en vue d'un accord sur les mesures d'accompagnement (indemnités, congés de reclassement, aides formation...) doivent se poursuivre jusqu'à la fin du mois, une prochaine réunion étant prévue pour mercredi.\n"C'est la première fois de l'histoire que l'on descend dans la rue", a insisté le délégué UNSA, entouré de salariés des sites de Boulogne et Vélizy (Yvelines). Un troisième site d'IMS Health, à Montargis (Loiret), est également touché. Les trois organisations syndicales ont expliqué protester "contre les licenciements contraints" et vouloir "uniquement des départs de volontaires".\n"La direction se vante de faire des négociations, mais, en l'état, elle ne met pas suffisamment d'argent pour proposer un plan acceptable", a-t-il ajouté.\nPour rappel, la naissance de la filiale France d'IMS Health est le résultat de la cession de la division CRM (gestion de la relation client) et données stratégiques de Cegedim, effective depuis le 1er avril 2015 pour près de 400 millions d'euros. Cette dernière comptait alors affecter cette somme au remboursement de sa dette.\nAbel a écrit le 10/05/2016 à 18:55 :\nIls devraient attendre un peu, avec la loi travail cela sera bien plus facile et moins coûteux de licencier à tout va en mettant en plus la pression aux épargnés pour étouffer toute protestation ! Une belle époque !


L’Amour est dans le pré 2017 : Gégé et la lingerie, Roland gêné… les meilleurs moments de la 6e soirée | Non Stop People\nLundi 24 juillet, les téléspectateurs de M6 ont pu découvrir deux nouveaux épisodes de "L’Amour est dans le pré" saison 12. Cette fois-ci, ce sont Julie, Gégé, Roland et Romuald qui ont accueilli leurs prétendantes et prétendants à la ferme. Et très vite, les premières affinités se sont créées. Non Stop People vous en dit plus.\nCette saison 12 serait-elle placée sous le signe de l’amour ? C’est en tout cas ce qu’on ressent au fil des épisodes de l’émission de romance de M6. Dans les deux nouveaux épisodes du programme diffusés hier soir, les premières affinités et même quelques déclarations n’ont pas échappé à l’œil des caméras. Non Stop People vous livre le récap’ de la soirée.\nRoland nous offre l’un des plus grands moments de solitude de cette saison ! Alors qu’il a invité Michèle – qui est un vrai moulin à paroles et a du mal à s’acclimater à la vie à la montagne – et Christiane à passer quelques jours dans sa région, il a reçu un cadeau haut en couleurs. Couturière de métier, Michèle lui offre un gilet aux motifs assez particuliers… Roland pense même qu’il s’agit d’un tablier en déballant son présent ! C’est l’attention qui compte, comme on dit. L’agriculteur ne passe pas beaucoup de temps avec chacune de ses prétendantes, au grand désespoir de ces dernières, et confesse qu’il n’a pas encore eu de coup de cœur pour l’une d’entre elles.\nChez Romuald, ce ne sont pas deux mais une seule prétendante qui fait son entrée. Aurélia étant retenue par des obligations professionnelles, elle donne un temps d’avance à sa rivale. Emmanuelle passe donc un moment en tête-à-tête avec celui qu’elle est venue conquérir et découvre un homme au cœur tendre, prêt à accepter le fait qu’elle ait déjà un enfant. Mais c’était sans compter sur l’arrivée tonitruante d’Aurélia, qui ne laisse pas insensible l’agriculteur. On sent bien que l'ambiance risque d'être tendu entre les deux femmes...\nGégé offre des sous-vêtements à Anne-Marie !\nDe son côté, Gégé confirme une fois de plus son coup de foudre pour Anne-Marie. Comme une évidence, les deux acolytes se montrent très complices quitte à délaisser Iris, qui préfère ne pas participer aux travaux de la ferme. Anne-Marie a donc droit aux présentations officielles avec la famille de l’éleveur de vaches et de brebis et même à une balade en tracteur pour elle toute seule. Alors qu’elle se dit déjà amoureuse de l’homme de 52 ans, elle se voit offrir... Un ensemble de lingerie ! Face à cet ultime affront, Iris annonce qu’elle préfère laisser le duo faire plus ample connaissance.\nEnfin, Julie semble accorder plus de temps et d’attention à ses animaux qu’à ses soupirants. Résultat, le premier dîner à trois se transforme en plateau télé en compagnie d’une ribambelle de chats et des chiens. Autrement dit, difficile pour l’éleveuse de chevaux de séduire dans ces conditions. Mais Jean-Michel marque des points grâce à ses connaissances en équidés et révèle à la jeune femme qu’il ne supporte pas son adversaire. Julien, quant à lui, s’isole de plus en plus.\nL’Amour est dans le pré 2017ADPjulieromualdGégéRolandM6recap


Fleuriste Montluçon : Des bouquets sur mesure ! - Quelgo\nFleuriste Montluçon est un fleuriste pour embellir votre quotidien sur Montluçon.\nFleuriste Montluçon : Ce qu'en dit Quelgo\nDes fleurs en toute occasion chez votre fleuriste de Montluçon\nNos compositions florales créées par notre fleuriste s'adapteront à toutes vos occasions : mariages, baptêmes, anniversaires, St-Valentin, enterrements... Ainsi qu'à toutes vos envies d'offrir ! Venez découvrir un large choix de fleurs dans notre boutique à Montluçon, en pot ou en bouquets, pour offrir ou pour votre jardin. Notre fleuriste vous accueillera du lundi au samedi aux heures ouvrables. Pour vos grands événements, nous vous proposons aussi des devis le jour même, par téléphone ou par email. Venez à la rencontre de notre fleuriste en centre-ville !\nVotre fleuriste de Montluçon pratique des prix compétitifs\nNotre fleuriste propose des bouquets sur-mesure à des prix très bas, profitez de ses services uniques à Montluçon. Vous ne trouverez pas moins cher ailleurs ! Profitez de tarifs préférentiels en commandant en grande quantité pour vos événements. Nous sommes en moyenne deux fois moins chers que les prix du marché pour des services équivalents. Le rapport qualité-prix est vraiment imbattable ! N'hésitez pas à venir en boutique pour découvrir nos services.\nLe Fleuriste de Montluçon l'un des meilleurs artisan de France\nL'excellence de notre fleuriste à Montluçon a été de nombreuses fois récompensée à des concours nationaux et internationaux. Profitez dès maintenant de son savoir-faire pour vos événements !\nJ'ai été ravie du service offert lors du baptême de ma petite-fille, je recommande cette entreprise et ferai à nouveau appel à leurs services !\nLarge variété de fleurs et de couleurs chez votre fleuriste de Montluçon\nDe la rose à la pivoine, de la violette à la narcisse, venez découvrir à Montluçon toutes les variétés et couleurs de fleurs proposées par notre fleuriste. Nous proposons aussi des tulipes, des violettes... La palette est vaste !\nProfitez des conseils en jardinage de votre fleuriste de Montluçon\nNotre fleuriste à Montluçon vous proposera ses conseils pour vos fleurs en pot afin de les préserver au mieux dans votre jardin. Nous proposons aussi des ateliers compositions pour vous apprendre à marier au mieux les fleurs selon vos occasions, en focalisant notre atelier sur le sens des fleurs. N'hésitez plus et venez vous renseigner en boutique !\nVous ne trouverez pas de meilleur rapport qualité prix ! Profitez de nos tarifs pas chers.\nL'assurance que nos compositions siéront à toutes vos occasions.\nCherche des Fleuristes sur Montluçon