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Dans cet article, nous montrons comment une approche multi-paradigmes tant du point de vue modèles de données que du point de vue algorithmes permet de satisfaire à la complexité de l’analyse des réseaux multi-relationnels. Nous développons nos propositions au sein d’une plateforme opérationnelle qui sert de base à l’analyse du discours politique sur Twitter. Nous démontrons sur des cas réels les capacités de la plateforme à prendre en charge des gros volumes de données, à réduire le délai des analyses au moyen d’un modèle pivot s’articulant avec un stockage polyglotte. Nous décrivons plus en détail quelques outils d’analyse pour l’étude des communautés (ego-centrées, dynamiques) et la caractérisation d’évènements.

In this article, we show how a multi-paradigm platform can fulfil the requirements of tweets analysis and reduce the waiting time for researchers that use computational resources and storage systems to support large-scale data analysis. The originality of our approach is to combine concerns about data harvesting, storage, analysis and visualisation into a platform. Our main contribution is a polyglot storage system with a pivot data model to support logical data independence and a set of tools that can provide a suitable solution for mixing different types of algorithms in order to maximise the extraction of knowledge. We describe in details analysis tools for studying communities (local-communities, community dynamics) as well as for detecting and characterizing events.