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Nous proposons plusieurs techniques visant à résoudre en pratique le problème NP-complet de satisfaction de contraintes de manière générique. Nous distinguons deux grands axes de techniques de résolution de CSP : l'infrence et la recherche. Nous avons contribué l'amélioration des techniques d'inférence en nous concentrant sur la propriété centrale qu'est la consistance d'arc : optimisations des algorithmes de consistance d'arc, comportement de plusieurs algorithmes d'inférence aux bornes de domaines discrets, et enfin une alternative intéressante à la consistance de chemin : la consistance duale. Cette propriété nous a amené à concevoir des algorithmes de consistance de chemin forte très efficaces. La variante conservative de cette consistance est de plus plus forte que la consistance de chemin conservative, tout en restant plus rapide à établir en pratique.<br />Par ailleurs, nous avons également cherché à améliorer MGAC, tout d'abord en équipant celui-ci d'heuristiques de choix de valeurs. Nous nous sommes pour cela basés sur l'heuristique de Jeroslow-Wang, issue du problème SAT. En utilisant deux techniques de conversion de CSP vers SAT, nous montrons comment cette heuristique se comporterait sur un CSP. Enfin, nous avons cherché à utiliser une hybridation entre un algorithme de recherche locale basé sur la pondération des contraintes et un algorithme MGAC équipé de l'heuristique dom/wdeg, en exploitant les possibilités d'apprentissage de l'un et l'autre algorithmes.<br />De manière transversale, l'ensemble des techniques développées dans le cadre de cette thèse a amené à la réalisation d'une API pour le langage Java, capable de résoudre un CSP au sein d'une application Java quelconque. Cette API a été développée dans l'optique "boîte noire" : le moins de paramètres et d'expertise possibles sont demandés à l'utilisateur. Un prouveur basé sur CSP4J a concouru lors les compétitions internationales de prouveurs CSP avec des résultats encourageants.

Cette thèse aborde le problème de la reconstruction des composants d'un système de transmission à partir de l'interception d'une communication bruitée. Les deux grandes parties de ce travail s'intéressent successivement aux deux maillons principaux de la chaîne~: le brasseur et le code correcteur d'erreur, dans l'ordre où ils doivent être traités par l'attaquant, c'est-à-dire dans l'ordre inverse de leur apparition dans la chaîne de transmission.<br /><br />La première partie traite donc du problème de la reconstruction d'un code linéaire binaire à partir de la connaissance de mots de code bruités. Dans un premier temps, nous présentons et analysons une méthode suggérée par A. Valembois dans sa thèse. Cette analyse nous amène à présenter un nouveau test statistique permettant de trouver des mots susceptibles d'appartenir au dual du code utilisé lors de la transmission. Puis nous présentons un nouvel algorithme de décodage fondé sur les techniques classiques de décodage<br />itératif. Cet algorithme nous permet de corriger des erreurs même si certaines des équations de parité trouvées par le test statistique ne sont pas valides. Nous décrivons alors un nouvel algorithme de reconstruction utilisant cet algorithme de décodage.<br /><br />La seconde partie traite du problème de la reconstruction d'un brasseur linéaire. Dans un premier temps, nous supposons que l'attaquant dispose de la sortie exacte du brasseur. Nous présentons alors différentes techniques permettant de reconstruire un brasseur synchrone ou auto-synchronisant en fonction des hypothèses envisagées sur l'entrée du brasseur. Ensuite, nous nous intéressons au cas général et nous présentons alors une technique algébrique permettant de reconstruire un brasseur synchrone quand<br />l'attaquant connaît simplement l'image de sa sortie par une transformation linéaire par bloc et une partie de la suite en entrée.

Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le domaine de la e-formation, et concernent la conception d'un environnement générique de téléTP en sciences de l'ingénierie, accompagné d'une méthodologie de mise à distance de dispositifs technologiques. Jusqu'alors la e-formation se limitait aux domaines où l'enseignement théorique prime sur l'enseignement pratique et les manipulations. Pour faire de la e-formation un outil viable et largement utilisé, les téléTP doivent y avoir une place centrale car ils répondent à un besoin reconnu d'activités pratiques dans les disciplines scientifiques et techniques. Cette intégration doit s'accompagner des mêmes facilités d'édition, d'utilisation et de réutilisabilité que les autres contenus, plus conceptuels (téléCours, téléTD, téléProjet, ...). Dans ce contexte, nous proposons un framework, nommé ICTT@Lab (generIC framework for remoTe and virTu@l Laboratory integration), s'intégrant dans une plate-forme d'e-formation aux côtés d'un LMS compatible avec la spécification IMS-LD et fournissant les services nécessaires et spécifiques à l'édition et à la réalisation de téléTP. En se basant sur des ontologies spécifiant composants et fonctionnalités classiques d'un dispositif technologique, les auteurs de scénarios peuvent désormais éditer leurs scénarios pédagogiques au format IMS-LD et les lier à une classe de dispositifs technologiques (réels ou virtuels). Ils les rendent ainsi compatibles avec n'importe quel dispositif associé à la même classe, autorisant de fait, la réutilisation de leur production sur d'autres plates-formes de téléTP. L'ensemble de cette architecture est accompagné d'une chaîne d'édition complète dédiée au téléTP. La sécurité du dispositif (point sensible à distance) donne lieu à une analyse AMDEC et une interprétation de cet aspect dans nos modèles. Une expérimentation située dans un plan d'expériences (Tagushi) a été réalisée sur un téléTP d'automatique.

L'analyse du comportement des petits animaux de laboratoire tels que rats et souris est fondamentale en recherche biologique. L'objectif de cette thèse est de faire des mesures anatomiques sur le squelette de souris à partir de vidéos et de démontrer la robustesse de ces mesures par une validation quantitative. Les principales difficultés viennent du sujet d'étude, la souris, qui, vu comme un objet géométrique, peut subir de grandes déformations très rapidement et des conditions expérimentales qui ne permettent pas d'obtenir des flux vidéos de même qualité que pour l'étude de l'humain. Au vu de ces difficultés, nous nous concentrons tout d'abord dans le Chapitre 2 sur la mise en place d'une méthode de recalage de squelette à l'aide de marqueurs collés sur la peau de l'animal. On montre que les effets de couplage non-rigide entre peau et squelette peuvent être contre-carrés par une pondération de l'influence des différents marqueurs dans la cinématique inverse. Cela nous permet de justifier que, malgré ce couplage non rigide, des informations sur la peau de l'animal sont suffisantes pour recaler de manière précise et robuste les structures squelettiques. Nous développons pour cela une chaîne de traitement de données morphologiques qui nous permet de proposer un modèle générique d'animation du squelette des souris. La méthode de cinématique inverse pondérée est validée grâce à des vidéos radiographiques. Ayant justifié de l'utilisation de points à la surface de la peau (l'enveloppe) pour recaler le squelette, nous proposons dans le Chapitre 3 un nouveau modèle de déformation de l'enveloppe. Ce modèle, appelé OQR (pour Oriented Quads Rigging, gréage de quadrilatères orientés), est une structure géométrique flexible possédant les bonnes propriétés de déformation de l'animation par cage. A l'instar des squelettes d'animation, elle permet d'avoir une paramétrisation haut-niveau de la morphologie et du mouvement. Nous montrons également comment, grâce à cette bonne déformation de l'enveloppe, nous pouvons utiliser les sommets du maillage déformé comme marqueurs pour la méthode de recalage du squelette du Chapitre 2. Dans les chapitres 2 et 3, nous avons construit un modèle de souris qui permet d'animer en même temps l'enveloppe et le squelette. Ce modèle est paramétré par OQR. Nous proposons donc dans le Chapitre 4 une méthode d'extraction de ces paramètres à partir soit d'une séquence de maillage sans cohérence temporelle soir directement à partir d'images segmentées. Pour contraindre le problème, nous faisons l'apprentissage d'un espace réduit de configurations d'OQR vraisemblables.

La majorité des systèmes de reconnaissance d'états affectifs est entrainée sur des données artificielles hors contexte applicatif et les évaluations sont effectuées sur des données pré-enregistrées de même qualité. Cette thèse porte sur les différents défis résultant de la confrontation de ces systèmes à des situations et des utilisateurs réels.Pour disposer de données émotionnelles spontanées au plus proche de la réalité, un système de collecte simulant une interaction naturelle et mettant en oeuvre un agent virtuel expressif a été développé. Il a été mis en oeuvre pour recueillir deux corpus émotionnels, avec la participation de près de 80 patients de centres médicaux de la région de Montpellier, dans le cadre du projet ANR ARMEN.Ces données ont été utilisées dans l'exploration d'approches pour la résolution du problème de la généralisation des performances des systèmes de détection des émotions à d'autres données. Dans cette optique, une grande partie des travaux menés a porté sur des stratégies cross-corpus ainsi que la sélection automatique des meilleurs paramètres. Un algorithme hybride combinant des techniques de sélection flottante avec des métriques de similitudes et des heuristiques multi-échelles a été proposé et appliqué notamment dans le cadre d'un challenge (InterSpeech 2012). Les résultats de l'application de cet algorithme offrent des pistes pour différencier des corpus émotionnels à partir des paramètres les plus pertinents pour les représenter.Un prototype du système de dialogue complet, incluant le module de détection des émotions et l'agent virtuel a également été implémenté.

E calcul autonome vise à concevoir des logiciels qui prennent en compte les variations dans leur environnement d'exécution. Les boucles de rétro-action (FCL) fournissent un mécanisme d'auto-adaptation générique, mais leur intégration dans des systèmes logiciels soulève de nombreux défis. Cette thèse s'attaque au défi d'intégration, c.à.d. la composition de l'architecture de connexion reliant le système logiciel adaptable au moteur d'adaptation. Nous proposons pour cela le langage de modélisation spécifique au domaine FCDL. Il élève le niveau d'abstraction des FCLs, permettant l'analyse automatique et la synthèse du code. Ce langage est capable de composition, de distribution et de réflexivité, permettant la coordination de plusieurs boucles de rétro-action distribuées et utilisant des mécanismes de contrôle variés. Son utilisation est facilitée par l'environnement de modélisation ACTRESS qui permet la modélisation, la vérification et la génération du code. La pertinence de notre approche est illustrée à travers trois scénarios d'adaptation réels construits de bout en bout. Nous considérons ensuite la manipulation de modèles comme moyen d'implanter ACTRESS. Nous proposons un Langage Spécifique au Domaine interne qui utilise Scala pour implanter une famille de DSLs. Il permet la vérification de cohérence et les transformations de modèles. Les DSLs résultant ont des propriétés similaires aux approches existantes, mais bénéficient en plus de la souplesse, de la performance et de l'outillage associés à Scala. Nous concluons avec des pistes de recherche découlant de l'application de l'IDM au domaine du calcul autonome.

Cette thèse présente un environnement ouvert et souple pour l'acquisition automatique d'expressions multimots (MWE) à partir de corpus textuels monolingues. Cette recherche est motivée par l'importance des MWE pour les applications du TALN. Après avoir brièvement présenté les modules de l'environnement, le mémoire présente des résultats d'évaluation intrinsèque en utilisant deux applications: la lexicographie assistée par ordinateur et la traduction automatique statistique. Ces deux applications peuvent bénéficier de l'acquisition automatique de MWE, et les expressions acquises automatiquement à partir de corpus peuvent à la fois les accélérer et améliorer leur qualité. Les résultats prometteurs de nos expériences nous encouragent à mener des recherches ultérieures sur la façon optimale d'intégrer le traitement des MWE dans ces applications et dans bien d'autres

Le but de ce travail de thèse est de rendre sincère un Agent Conversationnel Animé (ACA) pour, d'une part, améliorer sa crédibilité du point de vue de l'humain, et d'autre part contribuer à le rendre acceptable dans une relation privilégiée compagnon artificiel - humain. La première partie de ce travail consiste en la création d'un Langage de Conversation Multimodal (LCM) pour ACA, constitué d'Actes de Conversation Multimodaux (ACM) tels que promettre, s'excuser ou exiger : ces ACM permettent à l'agent d'être crédible dans sa sincérité, en exprimant multimodalement ses états mentaux de façon appropriée. Les états mentaux portés par les ACM sont formalisés en logique : la volonté de représenter des états mentaux issus de raisonnements complexes (basés d'une part sur le raisonnement contrefactuel et d'autre part sur les normes et les buts de l'agent), dont l'expression se fait avant tout par le langage (Oatley 1987), a amené à mettre en place le modèle BIGRE (Beliefs, Ideals, Goals, Responsibility, Emotions). Ce modèle, basé sur une logique de type BDI (Belief, Desire, Intention), permet de représenter également des émotions que nous appelons complexes, telles que la réjouissance, la gratitude ou le regret. La catégorie expressive des ACM contient les actes exprimant ces émotions complexes (e.g. remercier, regretter) : l'expression se fait par le langage, conjointement aux autres expressions multimodales appropriées. Le LCM est implémenté dans l'ACA Greta, ce qui permet une évaluation de ce langage en termes de crédibilité et de sincérité perçues par l'humain. La deuxième partie de ce travail porte sur les capacités de raisonnement de l'ACA : dans le but de permettre à l'agent de raisonner dans le dialogue, c'est-à-dire mettre à jour ses états mentaux et ses émotions et sélectionner son intention communicative, un moteur de raisonnement a été mis en place. Ce moteur de raisonnement est basé sur le cycle de comportement BDI - Perception, Décision, Action - et les opérateurs du modèle BIGRE, permettant ainsi la manipulation d'états mentaux issus de raisonnements complexes (dont les émotions complexes). Les ACM qui composent notre langage sont intégrés dans le moteur, et sont utilisés pour atteindre l'intention communicative de l'ACA : par exemple, si l'agent a l'intention d'exprimer sa gratitude, il construit un plan pour satisfaire son intention, formé des ACM remercier ou féliciter, selon le degré de l'émotion. Un type d'intention communicative, déclenché par des règles d'obligation du discours, participe à la régulation locale du dialogue. L'ACA étant de plus affectif, sa sincérité l'amène à exprimer toutes ses émotions. La généricité de ce moteur de raisonnement permet de l'implémenter dans l'ACA Greta (où il est en lien avec le LCM) et dans l'agent MARC. L'expression multimodale des ACM avec l'agent MARC a été rendue possible par l'intégration des checks de Scherer dans le moteur de raisonnement que nous avons adapté au contexte du dialogue. Une évaluation du moteur de raisonnement avec l'agent MARC montre que les états mentaux déduits par le moteur sont appropriés à la situation, et que leur expression (l'expression de la sincérité de l'agent) est également appropriée.