L'affinage technique et l'adoption récente des technologies tactiles multi-points par les industriels et les utilisateurs ont fixé l'attention des designers d'interaction sur ces technologies. Tandis que de nombreuses études en interaction homme-machine se sont intéressées à comparer la performance de ces interfaces à celle des interfaces WIMP traditionnelles, peu se sont attachées à intégrer dans leur approche les spécificités du canal gestuel et les modalités d'interactions multi-tactiles. Dans cette étude, je défends l'idée que le design de telles interactions ne peut être approché qu'en suivant un modèle d'interaction spécifique intégrant l'ensemble des composantes physiques, cognitives, sensorielles et motrices du geste dans le couplage homme-machine. J'articule ma recherche autour d'un espace de conception, courte analyse sociotechnique de mon objet d'étude, dans lequel je définis un modèle d'interaction descriptif et génératif. Je détermine un ensemble de principes conceptuels et techniques permettant l'évaluation et la conception du design d'interfaces multi-tactiles de manière systémique et extensible. Au cours de cette étude, je précise les limites du paradigme d' " interface naturelle " en nuançant les effets du réalisme des interactions dans l'efficacité de tels systèmes. Enfin, je présente les travaux de conception et de développement d'un environnement de développement réalisé dans le cadre d'un dispositif CIFRE qui a accompagné cette étude et permis d'enrichir le modèle théorique.

During the last decade, my main research topic was on medical image analysis, and more particularly on image registration. However, I was also following in background a more theoretical research track on statistical computing on manifolds. With the recent emergence of computational anatomy, this topic gained a lot of importance in the medical image analysis community. During the writing of this habilitation manuscript, I felt that it was time to present a more simple and uni ed view of how it works and why it can be important. This is why the usual short synthesis of the habilitation became a hundred pages long text where I tried to synthesizes the main notions of statistical computing on manifolds with application in registration and computational anatomy. Of course, this synthesis is centered on and illustrated by my personal research work.

L'idée de l'argumentation est de rechercher dans une base de connaissances, pour chaque proposition dont on souhaite évaluer la validité, les raisons qui étayent cette proposition et celles qui l'infirment. Un argument est alors entendu comme une paire comprenant une proposition et les raisons qui la justifient. Notre propos est d'offrir des outils formels pour la génération automatique d'arguments par deux agents en situation de dialogue. Ces outils reposent sur les X-logiques, formalisme non-monotone proposé en 1996 par Siegel et Forget et déterminant un cadre fondateur autour de la notion de preuve pour le raisonnement non-monotone. En particulier l'ensemble X servant à paramétrer la relation d'inférence confère une souplesse inégalée à la gestion dynamique des arguments. Après un tour d'horizon des travaux passés en matière de représentations logiques pour l'argumentation, nous introduisons les X-logiques, à partir desquelles est composée la notion d'attitude d'un agent par rapport à une formule. Nous définissons ensuite des opérateurs de confrontation qui permettent d'associer des ensembles de formules aux attitudes d'un agent. Le concept de réponse d'un agent à un ensemble de formules est alors élaboré en tant que motivation de l'attitude de cet agent vis-à-vis de l'ensemble en question. Plusieurs formes de réponses sont distinguées parmi lesquelles les notions de réponse pertinente ou encore de mensonge. Une réponse représente les raisons qui justifient la conclusion d'un argument : c'est à partir du calcul de ces réponses que nous exhibons une procédure de génération automatique d'arguments. Enfin nous montrons que notre cadre argumentatif permet de générer les contre-arguments conservatifs maximaux de Besnard et Hunter (2001), arguments retenus pour leur pertinence.

Cette thèse se situe dans le domaine de la modélisation spatio-temporelle, et nos travaux portent plus particulièrement sur la gestion de l'information statistique territoriale. Aujourd'hui, la mise à disposition d'un grand volume d'informations statistiques territoriales par différents producteurs (Eurostat, l'INSEE, l'Agence Européenne de l'Environnement, l'ONU, etc.) offre une perspective d'analyses riches, permettant de combiner des données portant sur des thématiques diverses (économiques, sociales, environnementales), à des niveaux d'étude du territoire multiples : du local (les communes) au global (les états). Cependant, il apparaît que les supports, les définitions, les modalités de classification, et le niveau de fiabilité de ces données ne sont pas homogènes, ni dans l'espace, ni dans le temps. De ce fait, les données sont difficilement comparables. Cette hétérogénéité est au cœur de notre problématique, et pour lui faire face, c'est-à-dire l'appréhender, la mesurer et la contrôler, nous faisons dans cette thèse trois propositions pour permettre in fine une exploitation avisée de ce type de données. La première proposition a pour cible le support de l'information statistique territoriale, et cherche à rendre compte à la fois de son caractère évolutif et de son caractère hiérarchique. La deuxième proposition traite du problème de variabilité sémantique des valeurs statistiques associées au support, au moyen de métadonnées. Nous proposons un profil adapté du standard ISO 19115, facilitant l'acquisition de ces métadonnées pour des producteurs de données. La troisième proposition explore la mise à disposition d'outils pour analyser et explorer ces informations dans un mode interactif. Nous proposons une plate-forme dédiée aux analyses statistiques et visant à repérer des valeurs exceptionnelles (outliers en anglais), et à les mettre en relation avec leur origine, et les modalités de leur production.

Cette thèse s'intéresse aux réseaux de confusion comme représentation compacte et structurée des hypothèses multiples produites par un moteur de reconnaissance de parole et transmises à un module de post-traitement applicatif. Les réseaux de confusion (CN pour Confusion Networks) sont générés à partir des graphes de mots et structurent l'information sous la forme d'une séquence de classes contenant des hypothèses de mots en concurrence. Le cas d'usage étudié dans ces travaux est celui des hypothèses de reconnaissance transmises à un module de compréhension de la parole dans le cadre d'une application de dialogue déployée par France Telecom. Deux problématiques inhérentes à ce contexte applicatif sont soulevées. De façon générale, un système de dialogue doit non seulement reconnaître un énoncé prononcé par un utilisateur, mais aussi l'interpréter afin de déduire sons sens. Du point de vue de l'utilisateur, les performances perçues sont plus proches de celles de la chaîne complète de compréhension que de celles de la reconnaissance vocale seule. Ce sont ces performances que nous cherchons à optimiser. Le cas plus particulier d'une application déployée implique de pouvoir traiter des données réelles et donc très variées. Un énoncé peut être plus ou moins bruité, dans le domaine ou hors-domaine, couvert par le modèle sémantique de l'application ou non, etc. Étant donnée cette grande variabilité, nous posons la question de savoir si le fait d'appliquer les mêmes traitements sur l'ensemble des données, comme c'est le cas dans les approches classiques, est une solution adaptée. Avec cette double perspective, cette thèse s'attache à la fois à enrichir l'algorithme de construction des CNs dans le but d'optimiser globalement le processus de compréhension et à proposer une stratégie adéquate d'utilisation des réseaux de confusion dans le contexte d'une application réelle. Après une analyse des propriétés de deux approches de construction des CNs sur un corpus de données réelles, l'algorithme retenu est celui du "pivot". Nous en proposons une version modifiée et adaptée au contexte applicatif en introduisant notamment un traitement différencié des mots du graphe qui privilégie les mots porteurs de sens. En réponse à la grande variabilité des énoncés à traiter dans une application déployée, nous proposons une stratégie de décision à plusieurs niveaux qui vise à mieux prendre en compte les spécificités des différents types d'énoncés. Nous montrons notamment qu'il est préférable de n'exploiter la richesse des sorties multiples que sur les énoncés réellement porteurs de sens. Cette stratégie permet à la fois d'optimiser les temps de calcul et d'améliorer globalement les performances du système

Cette thèse s'inscrit dans l'étude des graphes infinis de présentation finie. Nous nous intéressons à la fois à leurs propriétés logiques et aux langages qui leur sont associés. Nous nous concentrons sur l'étude des graphes infinis associés aux automates à pile d'ordre supérieur. Notre première contribution est la définition d'une notion de rationalité pour les piles d'ordre supérieur. Nous montrons que cette notion partage de nombreuses propriétés de la rationalité sur les mots : clôture par complémentaire, accepteurs déterministes et complets, et caractérisation en logique du second ordre monadique. Nous établissons un lien étroit entre les automates à pile d'ordre supérieur et les ensembles rationnels de piles d'ordre supérieur. Notre seconde contribution est l'étude structurelle des graphes associés à ces automates. Nous en donnons différentes caractérisations qui montrent la robustesse de ces familles de graphes infinis.

Information security communities are always talking about "attackers" or "blackhats", but in reality very little is known about their skills. The idea of studying attacker behaviors was pioneered in the early nineties. In the last decade the number of attacks has increased exponentially and honeypots were introduced in order to gather information about attackers and to develop early-warning systems. Honeypots come in different flavors with respect to their interaction potential. A honeypot can be very restrictive, but this implies only a few interactions. However, if a honeypot is very tolerant, attackers can quickly achieve their goal. Choosing the best trade-off between attacker freedom and honeypot restrictions is challenging. In this dissertation, we address the issue of self-adaptive honeypots that can change their behavior and lure attackers into revealing as much information as possible about themselves. Rather than being allowed simply to carry out attacks, attackers are challenged by strategic interference from adaptive honeypots. The observation of the attackers' reactions is particularly interesting and, using derived measurable criteria, the attacker's skills and capabilities can be assessed by the honeypot operator. Attackers enter sequences of inputs on a compromised system which is generic enough to characterize most attacker behaviors. Based on these principles, we formally model the interactions of attackers with a compromised system. The key idea is to leverage game-theoretic concepts to define the configuration and reciprocal actions of high-interaction honeypots. We have also leveraged machine learning techniques for this task and have developed a honeypot that uses a variant of reinforcement learning in order to arrive at the best behavior when facing attackers. The honeypot is capable of adopting behavioral strategies that vary from blocking commands or returning erroneous messages, right up to insults that aim to irritate the intruder and serve as a reverse Turing Test distinguishing human attackers from machines. Our experimental results show that behavioral strategies are dependent on contextual parameters and can serve as advanced building blocks for intelligent honeypots. The knowledge obtained can be used either by the adaptive honeypots themselves or to reconfigure low-interaction honeypots.

Cette thèse porte sur la modélisation du comportement humain dans les simulations de combat naval. Au sein de l'entreprise DCNS, les simulations de combat naval permettent d'évaluer les performances opérationnelles des navires militaires, dans un scénario donné. Les simulations actuelles ne permettent pas de prendre en compte l'analyse et la décision d'un opérateur, qui peuvent parfois conduire à des réactions inattendues. Le but de cette thèse est donc de modéliser le comportement d'un opérateur pour les simulations de combats navals.Pour représenter les connaissances, la logique non monotone la plus employée a été utilisée: la logique des défauts. Une prise en compte du temps a été ajoutée à cette logique des défauts. La logique des défauts va permettre de calculer des extensions. Chaque extension correspond à une action possible pour l'opérateur.Une méthode qui permet de choisir une extension a été définie. Cette méthode simule la décision de l'opérateur et elle prend en compte le caractère de l'opérateur.

Nous considérons une sous classe d'automates temporisés probabilistes où les contraintes temporelles au niveau des gardes et des invariants sont exprimées par des paramètres. Cette sous classe est appelée la classe des automates Temporisés Probabilistes Paramétrés Semi Déterminés (ATPP Semi Déterminés). Cette classe d'automates se définit en particulier par l'attribution d'une unique distribution à chaque état et par des gardes de la forme x<=a où a est un paramètre ou un entier naturel. Nous imposons de plus deux propriétés sur ces automates qui sont celles de non blocage et fortement non zenon. Notre travail vise à calculer le temps moyen maximal de convergence vers un état dit absorbant q_end dans ce type d'automates. L'unique méthode traitant déjà ce type de problème fait appel à la discrétisation du temps et à l'application de techniques de programmation linéaire. Elle est cependant exponentielle car elle dépend du nombre d'horloges et de la plus grande constante à laquelle sont comparées les horloges, lors de la discrétisation. Le graphe résultant peut être de taille exponentielle. Pour tout ATPP Semi Déterminé, on définit un automate totalement déterministe, appelé ATPP Déterminé, en remplaçant toute garde de la forme x<=a par une garde de la forme x=a. Le temps d'attente en chaque état est ainsi fixé par la valuation de l'état initial qui remet toutes les horloges à zéro. Nous démontrons que le temps moyen de convergence vers q_end dans l'ATPP Déterminé est égal au temps moyen maximal de convergence dans l'ATPP Semi Déterminé dont il découle. Pour calculer le temps moyen de convergence vers q_end nous construisons à partir de l'ATPP Déterminé un graphe appelé "graphe des macro-steps" qui contient de façon concise l'information nécessaire au calcul du coût moyen de convergence vers q_end. Ce graphe est de taille polynomiale et se construit en temps polynomial. Le calcul du temps moyen de convergence dans le graphe des macro-steps est solution d'un système linéaire, comme dans le cas des chaînes de Markov avec coûts. On résout ce système linéaire en temps polynomial, ce qui permet d'obtenir finalement le temps moyen maximal de convergence vers q_end dans l'ATPP Semi Déterminé. Nous appliquons enfin cette méthode à certains protocoles de communication, notamment BRP (Bounded Retransmission Protocol) et CSMA/CD (Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection).

La thèse traite de l'analyse et la classification des états émotionnels perçus dans la parole lors de conversations naturelles. La majorité des expériences ont été effectuées sur des données enregistrées dans un centre d'appel médical contenant 20h de conversation homme-homme. La première partie du travail a consisté à proposer un protocole d'annotation adapté à la complexité des données réelles avec en particulier la possibilité d'annoter deux états émotionnels par segment. Des réflexions ont été conduites sur la manière de valider ces annotations et un vecteur " émotion " a été déduit de chaque annotation. Ces vecteurs ont révélé la présence d'états émotionnels mélangés qui ont été analysés et validés par des tests perceptifs. La deuxième partie porte sur la mise en oeuvre d'algorithmes de classification pour détecter des états émotionnels après l'extraction de plus d'une centaine d'indices paralinguistiques par segment. Les segments non complexes du corpus ont été utilisés pour entraîner des classifieurs, principalement des Support Vector Machine (SVM), afin de discriminer 2 à 5 classes " Emotion ". Les performances ont également été comparées selon le type d'indices extraits et en prenant en considération le sexe ou le rôle (agent/client) du locuteur. Une collaboration a été effectuée avec d'autres sites du réseau d'excellence HUMAINE afin de comparer les indices et méthodes sur des données en allemand. Les performances du LIMSI étaient au niveau de l'état de l'art. Enfin, une comparaison entre les états émotionnels présents dans des données actées et naturelles a montré que les modèles entraînés sur un type de données ne fonctionnaient pas forcément sur l'autre.