La réalité virtuelle est une technologie qui voit ses applications s'étendre à de nombreux domaines (médical, automobile, etc.). Cette thèse se place dans le contexte des espaces virtuels complètement immersifs, et a pour but d'étudier les effets des deux principaux types d'interfaces proposés (manette avec 6 degrés de liberté, et système de suivi de doigts) sur l'expérience des utilisateurs, dans le cadre de la manipulation d'objets 3D. Nous nous intéressons à des paramètres tels que la facilité d'utilisation, la sensation d'immersion, la rapidité et la précision offertes... Pour cela, nous proposons des expériences évaluant ces paramètres à travers des tâches dont le succès est mesurable, et qui ne sont pas spécifiques à un domaine. Dans une première étude, nous nous intéressons aux tâches complexes d'ordre général, faisant appel à des compétences requises dans les manipulations quotidiennes, telles que le fait d'attraper, de relâcher, de translater, de tourner et de maintenir en équilibre des objets tout en se déplaçant. Nous affinons ensuite notre étude en observant les effets de ces interfaces sur les mouvements eux-mêmes, en les décomposant en degrés de liberté individuels et groupés. Enfin, nous testons l'applicabilité de notre système de manipulation directe dans le cadre d'une étude préliminaire sur l'utilisation de la réalité virtuelle pour le traitement de la maladie d'Alzheimer. Ces études analysent les propriétés de ces interfaces dans le but de fournir des indications aidant au choix de l'interface la plus appropriée pour des applications futures.

Le but de cette thèse est de proposer des méthodes générales afin de contourner l'intractabilité de problèmes d'optimisation multi-objectifs.Dans un premier temps, nous essayons d'apprécier la portée de cette intractabilité en déterminant une borne supérieure, facilement calculable, sur le nombre de points non dominés, connaissant le nombre de valeurs prises par chaque critère.Nous nous attachons ensuite à produire des représentations discrètes et tractables de l'ensemble des points non dominés de toute instance de problèmes d'optimisation multi-objectifs. Ces représentations doivent satisfaire des conditions de couverture, i.e. fournir une bonne approximation, de cardinalité, i.e. ne pas contenir trop de points, et si possible de stabilité, i.e. ne pas contenir de redondances. En s'inspirant de travaux visant à produire des ensembles ε-Pareto de petite taille, nous proposons tout d'abord une extension directe de ces travaux, puis nous axons notre recherche sur des ensembles ε-Pareto satisfaisant une condition supplémentaire de stabilité. Formellement, nous considérons des ensembles ε-Pareto particuliers, appelés (ε, ε′)-noyaux, qui satisfont une propriété de stabilité liée à ε′. Nous établissons des résultats généraux sur les (ε, ε′)-noyaux puis nous proposons des algorithmes polynomiaux qui produisent des (ε, ε′)-noyaux de petite taille pour le cas bi-objectif et nous donnons des résultats négatifs pour plus de deux objectifs.

Les lexiques bilingues sont des ressources particulièrement utiles pour la Traduction Automatique et la Recherche d'Information Translingue. Leur construction manuelle nécessite une expertise forte dans les deux langues concernées et est un processus coûteux. Plusieurs méthodes automatiques ont été proposées comme une alternative, mais elles qui ne sont disponibles que dans un nombre limité de langues et leurs performances sont encore loin derrière la qualité des traductions manuelles.Notre travail porte sur l'extraction de ces lexiques bilingues à partir de corpus de textes parallèles et comparables, c'est à dire la reconnaissance et l'alignement d'un vocabulaire commun multilingue présent dans ces corpus.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à diagnostiquer des systèmes intrinsèquement distribués (comme les systèmes pairs-à-pairs) où chaque pair n'a accès qu'à une sous partie de la description d'un système global. De plus, en raison d'une politique d'accès trop restrictive, il sera pourra qu'aucun pair ne puisse expliquer le comportement du système global. Dans ce contexte, le challenge du diagnostic distribué est le suivant: expliquer le comportement global d'un système distribué par un ensemble de pairs ayant chacun une vision limitée, tout comme l'aurait fait un unique pair diagnostiqueur ayant, lui, une vision globale du système.D'un point de vue théorique, nous montrons que tout nouveau système, logiquement équivalent au système pair-à-pairs initialement observé, garantit que tout diagnostic local d'un pair pourra être prolongé par un diagnostic global (dans ce cas, le nouveau système est dit correct pour le diagnostic distribué).Nous montrons aussi que si ce nouveau système est structuré (c-à-d: il contient un arbre couvrant pour lequel tous les pairs contenant une même variable forme un graphe connecté) alors il garantit que tout diagnostic global pourra être retrouvé à travers un ensemble de diagnostics locaux des pairs (dans ce cas le nouveau système est dit complet pour le diagnostic distribué).Dans un souci de représentation succincte et afin de respecter la politique de confidentialité du vocabulaire de chacun des pairs, nous présentons un nouvel algorithme Token Elimination (TE), qui décompose le système de pairs initial vers un système structuré.Nous montrons expérimentalement que TE produit des décompositions de meilleurs qualité (c-à-d: de plus petites largeurs arborescentes) que les méthodes envisagées dans un contexte distribué. À partir du système structuré construit par TE, nous transformons chaque description locale en une Forme Normale Disjonctive (FND) globalement cohérente.Nous montrons que ce dernier système garantit effectivement un diagnostic distribué correct et complet. En plus, nous exhibons un algorithme capable de vérifier efficacement que tout diagnostic local fait partie d'un diagnostic minimal global, faisant du système structuré de FNDs un système compilé pour le diagnostic distribué.

La recherche de réponses précises à des questions formulées en langue naturelle renouvelle le champ de la recherche d'information. De nombreux travaux ont eu lieu sur la recherche de réponses à des questions factuelles en domaine ouvert. Moins de travaux ont porté sur la recherche de réponses en domaine de spécialité, en particulier dans le domaine médical ou biomédical. Plusieurs conditions différentes sont rencontrées en domaine de spécialité comme les lexiques et terminologies spécialisés, les types particuliers de questions, entités et relations du domaine ou les caractéristiques des documents ciblés. Dans une première partie, nous étudions les méthodes permettant d'analyser sémantiquement les questions posées par l'utilisateur ainsi que les textes utilisés pour trouver les réponses. Pour ce faire nous utilisons des méthodes hybrides pour deux tâches principales : (i) la reconnaissance des entités médicales et (ii) l'extraction de relations sémantiques. Ces méthodes combinent des règles et patrons construits manuellement, des connaissances du domaine et des techniques d'apprentissage statistique utilisant différents classifieurs. Ces méthodes hybrides, expérimentées sur différents corpus, permettent de pallier les inconvénients des deux types de méthodes d'extraction d'information, à savoir le manque de couverture potentiel des méthodes à base de règles et la dépendance aux données annotées des méthodes statistiques. Dans une seconde partie, nous étudions l'apport des technologies du web sémantique pour la portabilité et l'expressivité des systèmes de questions-réponses. Dans le cadre de notre approche, nous exploitons les technologies du web sémantique pour annoter les informations extraites en premier lieu et pour interroger sémantiquement ces annotations en second lieu. Enfin, nous présentons notre système de questions-réponses, appelé MEANS, qui utilise à la fois des techniques de TAL, des connaissances du domaine et les technologies du web sémantique pour répondre automatiquement aux questions médicales.

Il est admis depuis quelque temps déjà qu'une interaction, pour être utile et efficace, doit être pensée "en contexte". Cependant ce contexte reste une notion floue regroupant de nombreux concepts la rendant difficile à exploiter lors de la conception de techniques d'interaction. La présente thèse se concentre sur la partie spatiale du Contexte dans le cadre des environnements de bureau et de la gestion des fenêtres.Nous avons tout d'abord conçu et implémenté un ensemble de techniques d'interaction regroupées sous l'ap- pellation PowerTools. Ces interactions ont comme particularité de conserver la disposition des éléments à l'écran et de garder l'interaction localisée autour du point d'attention de l'utilisateur. Deux de ces techniques, DeskPop et StackLeafing s'intéressent plus particulièrement à la navigation entre les fenêtres (et le bureau) pendant une interaction de glisser-déposer. DeskPop permet de révéler et d'interagir avec l'espace du bureau sans pour autant déplacer ou cacher les fenêtres. StackLeafing elle, propose d'utiliser le non-chevauchement des fenêtres pour les regrouper en couches et ainsi pouvoir parcourir l'ensemble des fenêtres plus rapidement que par la simple inspec- tion individuelle. TimeShift pour sa part propose une méthode de déclenchement des historiques de copier-coller et glisser-déposer permettant de conserver l'interaction autour du point d'attention de l'utilisateur. La conception des PowerTools nous a conduit à effectuer trois études plus théoriques portant sur le contexte spatial et qui ont donné lieu à des expériences utilisateurs en laboratoire.La première de ces études considère l'acquisition de cibles surgissantes ou animées où nous faisons varier le délai d'apparition et d'animation. Il s'avère que l'animation ou l'apparition soudaine d'une cible reste très proche au niveau des performances du pointage classique (cible statique toujours affichée) pour des délais d'apparition ou d'animation très court (en dessous de 200 ms). Cependant, le cas non statique conduit à plus d'erreurs et, dès que le délai dépasse 200 ms, on observe des différences de performance avec le cas statique. Ces résultats montrent que des techniques telles que StackLeafing et DeskPop qui conservent les cibles potentielles statiques et visibles possèdent un avantage par rapport aux techniques classiques.La seconde étude porte sur la profondeur en gestion des fenêtres. Elle a pour but de déterminer si l'application d'un effet graphique sur les fenêtres peut aider les utilisateurs à mieux percevoir la profondeur de couches de fenêtres comme utilisé dans la technique StackLeafing. Cette étude compare trois effets, appelés indices visuels de profondeur : ombres, flou, et luminosité. Ces indices sont appliqués à des scènes composées de fenêtres disposées en couches (ensemble de fenêtres ne se recouvrant pas), les indices de flou et de luminosité étant appliqués de manière plus forte pour les couches plus profondes. Les sujets devaient alors déterminer le nombre total de couches de la scène. L'expérience montre que l'indice le plus efficace est la luminosité.Enfin, la conception de TimeShift à également porté à notre attention la difficulté d'intégrer de nouvelles tech- niques d'interaction dans un environnement existant. Dans le cas de l'implémentation des historiques de copier- ou-déplacer, nous avons utilisé des interactions "temporisées". Pour généraliser ces interactions temporelles, nous proposons que l'utilisateur communique avec le système par la reproduction de motifs rythmiques. Nous avons défini un vocabulaire propice à l'interaction homme-machine puis nous avons mené des expériences utilisateurs pour évaluer les capacités de reproduction et de mémorisation d'association de rythmes à des commandes. Les ex- périences montrent que le type d'interaction rythmique que nous proposons est effectivement adapté à l'Interaction Homme-Machine.La proposition de départ de cette thèse était de modifier le moins possible la disposition des éléments affichés et de conserver l'interaction autour du point d'attention de l'utilisateur afin de conserver le contexte et la mémoire spatiale de ce dernier. Nous avons tout d'abord conçu et intégré un ensemble de techniques dans un environnement réel. Puis, nous avons élaboré et mené des expériences en laboratoire afin de mieux comprendre les implications des choix de conception.

In this thesis we study two optimization fields. In a first part, we study the use of evolutionary algorithms for solving derivative-free optimization problems in continuous space. In a second part we are interested in multistage optimization. In that case, we have to make decisions in a discrete environment with finite horizon and a large number of states. In this part we use in particular Monte-Carlo Tree Search algorithms. In the first part, we work on evolutionary algorithms in a parallel context, when a large number of processors are available. We start by presenting some state of the art evolutionary algorithms, and then, show that these algorithms are not well designed for parallel optimization. Because these algorithms are population based, they should be we well suitable for parallelization, but the experiments show that the results are far from the theoretical bounds. In order to solve this discrepancy, we propose some rules (such as a new selection ratio or a faster decrease of the step-size) to improve the evolutionary algorithms. Experiments are done on some evolutionary algorithms and show that these algorithms reach the theoretical speedup with the help of these new rules.Concerning the work on multistage optimization, we start by presenting some of the state of the art algorithms (Min-Max, Alpha-Beta, Monte-Carlo Tree Search, Nested Monte-Carlo). After that, we show the generality of the Monte-Carlo Tree Search algorithm by successfully applying it to the game of Havannah. The application has been a real success, because today, every Havannah program uses Monte-Carlo Tree Search algorithms instead of the classical Alpha-Beta. Next, we study more precisely the Monte-Carlo part of the Monte-Carlo Tree Search algorithm. 3 generic rules are proposed in order to improve this Monte-Carlo policy. Experiments are done in order to show the efficiency of these rules.

Le nombre et la complexité croissante des applications qui sont intégrées dans des objets mobiles communicants sans fil (téléphone mobile, PDA, etc.) implique une augmentation de la consommation d'énergie. Afin de limiter l'impact de la pollution due aux déchets des batteries et des émissions de CO2, il est important de procéder à une optimisation de la consommation d'énergie de ces appareils communicants. Cette thèse porte sur l'efficacité énergétique dans les réseaux de capteurs. Dans cette étude, nous proposons de nouvelles approches pour gérer efficacement les objets communicants mobiles. Tout d'abord, nous proposons une architecture globale de réseau de capteurs et une nouvelle approche de gestion de la mobilité économe en énergie pour les appareils terminaux de type IEEE 802.15.4/ZigBee. Cette approche est basée sur l'indicateur de la qualité de lien (LQI) et met en œuvre un algorithme spéculatif pour déterminer le prochain coordinateur. Nous avons ainsi proposé et évalué deux algorithmes spéculatifs différents. Ensuite, nous étudions et évaluons l'efficacité énergétique lors de l'utilisation d'un algorithme d'adaptation de débit prenant en compte les conditions du canal de communication. Nous proposons d'abord une approche mixte combinant un nouvel algorithme d'adaptation de débit et notre approche de gestion de la mobilité. Ensuite, nous proposons et évaluons un algorithme d'adaptation de débit hybride qui repose sur une estimation plus précise du canal de liaison. Les différentes simulations effectuées tout au long de ce travail montrent l'efficacité énergétique des approches proposées ainsi que l'amélioration de la connectivité des nœuds.

In this thesis we deal with the application of Network Coding to guarantee the Quality of Service (QoS) for wireless multi-hop networks. Since the medium is shared, wireless networks suffer from the negative interference impact on the bandwidth. It is thus interesting to propose a Network Coding based approach that takes into account this interference during the routing process. In this context, we first propose an algorithm minimizing the interference impact for unicast flows while respecting their required bandwidth. Then, we combine it with Network Coding to increase the number of admitted flows and with Topology Control to still improve the interference management. We show by simulation the benefit of combining the three fields: Network Coding, interference consideration and Topology Control. We also deal with delay management for multicast flows and use the Generation-Based Network Coding (GBNC) that combines the packets per blocks. Most of the works on GBNC consider a fixed generation size. Because of the network state variations, the delay of decoding and recovering a block of packets can vary accordingly degrading the QoS. To solve this problem, we propose a network-and content-aware method that adjusts the generation size dynamically to respect a certain decoding delay. We also enhance it to overcome the issue of acknowledgement loss. We then propose to apply our approach in a Home Area Network for Live TV and video streaming. Our solution provides QoS and Quality of Experience for the end user with no additional equipment. Finally, we focus on a more theoretical work in which we present a new Butterfly-based network for multi-source multi-destination flows. We characterize the source node buffer size using the queuing theory and show that it matches the simulation results.

Face à l'explosion des nouvelles technologies (mobiles, capteurs, etc.), de grandes quantités de données localisées dans l'espace et dans le temps sont désormais disponibles. Les bases de données associées peuvent être qualifiées de bases de données spatio-temporelles car chaque donnée est décrite par une information spatiale (e.g. une ville, un quartier, une rivière, etc.) et temporelle (p. ex. la date d'un événement). Cette masse de données souvent hétérogènes et complexes génère ainsi de nouveaux besoins auxquels les méthodes d'extraction de connaissances doivent pouvoir répondre (e.g. suivre des phénomènes dans le temps et l'espace). De nombreux phénomènes avec des dynamiques complexes sont ainsi associés à des données spatio-temporelles. Par exemple, la dynamique d'une maladie infectieuse peut être décrite par les interactions entre les humains et le vecteur de transmission associé ainsi que par certains mécanismes spatio-temporels qui participent à son évolution. La modification de l'un des composants de ce système peut déclencher des variations dans les interactions entre les composants et finalement, faire évoluer le comportement global du système.Pour faire face à ces nouveaux enjeux, de nouveaux processus et méthodes doivent être développés afin d'exploiter au mieux l'ensemble des données disponibles. Tel est l'objectif de la fouille de données spatio-temporelles qui correspond à l'ensemble de techniques et méthodes qui permettent d'obtenir des connaissances utiles à partir de gros volumes de données spatio-temporelles. Cette thèse s'inscrit dans le cadre général de la fouille de données spatio-temporelles et l'extraction de motifs séquentiels. Plus précisément, deux méthodes génériques d'extraction de motifs sont proposées. La première permet d'extraire des motifs séquentiels incluant des caractéristiques spatiales. Dans la deuxième, nous proposons un nouveau type de motifs appelé "motifs spatio-séquentiels". Ce type de motifs permet d'étudier l'évolution d'un ensemble d'événements décrivant une zone et son entourage proche. Ces deux approches ont été testées sur deux jeux de données associées à des phénomènes spatio-temporels : la pollution des rivières en France et le suivi épidémiologique de la dengue en Nouvelle Calédonie. Par ailleurs, deux mesures de qualité ainsi qu'un prototype de visualisation de motifs sont été également proposés pour accompagner les experts dans la sélection des motifs d'intérêts.