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Abstract

La recherche d’articles et de publications scientifiques est une activit´e quotidienne essentielle au sein de la communaut´e scientifique. Qu’ils soient enseignants, chercheurs, ´etudiants ou porteurs de projets innovants, cette activit´e occupe une grande partie de leur temps et de leur travail. La grande quantit´e d’informations scientifiques produite annuellement, la diversit´e et la multitude des sources et moteurs de recherche sp´ecialis´es fond que cette activit´e de recherche d’information scientifique pertinente est devenu de plus en plus complexe et n´ecessite ´enorm´ement d’effort et de temps. La recherche d’information agr´eg´ee est un paradigme de recherche qui vise `a assembler dans la mˆeme espace de recherche des informations issues de plusieurs sources. Ce paradigme va au del`a de la restitution des informations pertinentes, mais appliques des techniques d’agr´egation afin de produire un espace de r´esultats agr´eg´e facilement exploitable par le chercheur d’information Nous avons dans ce modeste travail essay´e d’appliquer ce paradigme dans le domaine de la recherche d’information scientifique. Nous avons opt´e pour de Clustering comme technique d’agr´egation. Pour cela, nous avons exploit´e les termes des sections : titre, r´esum´e et mots-cl´es pour la repr´esentation des articles vu l’importance de ces sections dans l’indication du sujets et du contenu de l’article scientifique. Nous avons appliqu´e l’algorithme de Clustering K-means sur un espace de donn´ees qui contient uniquement les termes qu’on a choisi. Finalement nous avons ´evalu´e notre travail en utilisant le coefficient de silhouette pour mesurer la qualit´e du Clustering.