Reformulation automatique des profils utilisant un ensemble local de documents Anis BENAMMAR (*), Gilles HUBERT (*), Josiane MOTHE (*,**) benammar@irit.fr , hubert@irit.fr , mothe@irit.fr (*) IRIT/SIG, université PAUL SABATIER 118 Route de Narbonne, 31062 Toulouse cedex 04 (**) Institut universitaire de formation des maîtres, Toulouse 1 Mots clefs : Recherche d’information, profil utilisateur, réinjection de pertinence, analyse locale, mesures de similarité. Keywords: Information retrieval, user profile, relevance feedback, local analysis, similarity measure. Résumé Pour assister l’utilisateur à récupérer l’information pertinente, de plus en plus d’agents intelligents emploient les profils utilisateur. Notre approche vise à mettre en place un système de profils personnalisés dans le cadre d’un processus de recherche d’information. Dans cet article, nous nous focalisons sur les mécanismes d’adaptation utilisés pour mettre à jour le contenu d’une composante principale des profils. Le processus d’adaptation est composé de deux étapes. Dans la première étape, les documents résultants d’une recherche initiale sont reclassés en utilisant des mesures de similarité pour construire un ensemble de documents. Dans la deuxième étape, nous analysons cet ensemble de documents pour déduire les termes à ajouter à l’expression du profil. Des expérimentations ont été réalisées sur un extrait de la base de données OHSUMED pour évaluer l’efficacité du processus d’adaptation.