Dans le contexte de la présentation d’une grande masse d’information, le système doit sélectionner les informations pertinentes selon l’utilisateur. Nous voulons créer un générateur de bulletins climatiques qui génère des bulletins sur demande. L’objectif est de générer des visualisations personnalisées combinant du texte et des graphiques. Pour cela nous devons profiler l’utilisateur pour dégager ses besoins et ses préférences. Nous utilisons pour cette tâche le clustering pour dégager des cas similaires. Le projet proposé dans cette thèse sera donc de développer des méthodes pour automatiser l’exploration d’informations de type environnemental, prévoir les préférences et les besoins des utilisateurs et générer des bulletins météorologiques personnalisés.