Résumé:
Le paradigme de Progressive Visual Analytics (PVA) a été proposé en réponse aux difficultés rencontrées par les Visual Analytics lors du traitement de données massives ou de l'utilisation d'algorithmes longs, par l'usage de résultats intermédiaires et par l'interaction entre humain et algorithmes en cours d'exécution. Nous nous intéressons d'abord à la notion d'\enquote{interaction}, mal définie en PVA, dans le but d'établir une vision structurée de ce qu'est l'interaction avec un algorithme en PVA. Nous nous intéressons ensuite à la conception et à l'implémentation d'un système et d'un algorithme progressif de fouille de motifs séquentiels, qui permettent d'explorer à la fois les motifs et les données sous-jacentes, en nous concentrant sur les interactions entre analyste et algorithme. Nos travaux ouvrent des perspectives concernant 1/ l'assistance de l'analyste dans ses interactions avec un algorithm dans un contexte de PVA; 2/ une exploration poussée des interactions en PVA; 3/ la création d'algorithmes nativement progressifs, ayant la progressivité et les interactions au cœur de leur conception.