Les outils d'édition collaborative permettent à un groupe de personnes distribuées dans le temps, dans l'espace et à travers les organisations, de travailler ensemble sur les mêmes documents. Un système d'édition collaborative efficace doit permettre à n'importe qui de modifier n'importe quel type de données à n'importe quel moment. Cela pose des problèmes de maintient de la cohérence des données au sein des ces systèmes. Nous présentons trois approches de maintient de la cohérence dans les systèmes collaboratifs distribués: une approche transactionnelle, une approche basée sur les transformées opérationnelles et une approche basée sur les types commutatifs répliqués.

Les logiciels évoluent au fil du temps avec la modification, l'ajout et la suppression de nouvelles classes, méthodes, fonctions, dépendances. Une conséquence est que le comportement peut être placé dans de mauvais paquetages et casser la modularité du logiciel. Une bonne organisation des classes dans des paquetages identifiables facilite la compréhension, la maintenance, les tests et l'évolution des logiciels. Nous soutenons que les responsables manquent d'outils pour assurer la remodularisation logicielle. La maintenance des logiciels nécessite des approches qui aident à (i) la compréhension de la structure au niveau du paquetage et l'évaluation de sa qualité; (ii) l'identification des problèmes de modularité, et (iii) la prise de décisions pour le changement. Dans cette thèse nous proposons ECOO, une approche qui aide la remodularisation. Elle concerne les trois domaines de recherche suivants: - Comprendre les problèmes de dépendance entre paquetages. Nous proposons des visualisations mettant en évidence les dépendances cycliques au niveau des paquetages. - Proposer des dépendances qui devraient être changées. L'approche propose des dépendances à changer pour rendre le système plus modulaire. - Analyser l'impact des changements. L'approche propose une analyse d'impact du changement pour essayer les modifications avant de les appliquer sur le système réel. L'approche présentée dans cette thèse a été validée qualitativement et les résultats ont été pris en compte dans la réingénierie des systèmes analysés. Les résultats obtenus démontrent l'utilité de notre approche.

Par l'exploitation de nos capacités visuelles, la visualisation scienti que entend proposer aux ingénieurs et aux chercheurs un outil visant à les assister dans l'acquisition de connaissance à partir de phénomènes complexes. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette lignée, à ceci près qu'il s'intéresse plutôt à l'utilisation des technologies de la Réalité Virtuelle dans le but d'amener un utilisateur expert au coeur du processus d'exploration et d'analyse des données, ce que nous appelons Exploration de données scienti fiques. Dans le but d'arriver à des processus d'exploration efficaces, notre recherche s'est portée sur la mise en place de techniques d'interactions intuitives, susceptibles d'exploiter au mieux les capacités sensorimotrices de l'être humain. Pour atteindre cet objectif, deux conditions nous paraissent être essentielles. D'une part, il faut que les informations transmises via différents canaux sensorimoteurs aient une certaine cohérence à être délivrées ensemble : il est primordial que l'exploitation d'un canal pour véhiculer une information ne soit pas en concurrence avec ce qui est fait sur un autre canal. D'autre part, il est souhaitable que le potentiel de chaque canal soit utilisé au meilleur de sa capacité. Dans ce contexte, ce travail a débuté par une analyse de l'utilisation de l'haptique dans l'Exploration de données scientifi ques. Pour ce type d'usage, il a été identifié quatre tâches fondamentales (Sélectionner, Localiser, Relier et Arranger) pour lesquelles l'haptique semble présenter un réel avantage par rapport aux autres canaux sensoriels. Pour chacune de ces tâches, nous avons montré, au travers d'une large étude bibliographique, comment l'interaction haptique pouvait être exploitée afi n d'off rir des méthodes d'exploration efficaces. Sur la base de cette analyse organisée autour de ces quatre catégories, nous avons ensuite mis en évidence les problématiques liées aux tâches identifiées. Ainsi, nous avons souligné, d'une part que l'haptique pouvait faciliter la sélection de données scienti fiques dans des contextes où celles-ci sont massives, et d'autre part nous avons montré le besoin de mettre en place de nouvelles méthodes de suivi de structures d'intérêts (iso-surfaces, lignes de courant etc.). Notre problématique ayant ainsi été posée, nous avons d'une part étudié l'utilisation de retour multimodaux non visuels pour la recherche et la sélection de cibles dans un environnent virtuel 3d. Les situations impliquant une ou plusieurs cibles furent analysées, et plusieurs paradigmes d'interaction ont été proposés. Dans cet ordre d'idées, nous sommes arrivés à défi nir et valider un principe directeur pour l'usage de retours haptico-sonores pour la recherche et la sélection d'une cible donn ée située dans une scène 3d pouvant en contenir plusieurs autres. Nous avons en eff et montré que, pour une telle tâche, il était préférable d'exploiter la spatialisation sonore a n de localiser la cible désirée dans l'espace, tandis que le retour haptique permettait une sélection précise de la cible. D'autre part, nous nous sommes attaqués aux problèmes liés au rendu haptique d'ensembles de données pouvant présenter de fortes variations. A cet eff et, suite à un rappel de l'apport de l'haptique pour le rendu de surfaces dans le domaine médical, nous avons analysé certains besoins pouvant être comblés par l'ajout de ce canal sensorimoteur dans l'analyse d'iso-surfaces issues de simulation de Mécanique des Fluides Numérique (MFN). Par la suite nous avons proposé et évalué, par l'intermédiaire d'expériences de perception et de mesures de performance, de nouvelles méthodes de rendu haptique d'iso-surfaces dont l'une des originalités est de pouvoir se passer d'une représentation polygonale intermédiaire. En fin, nous avons appliquécette nouvelle approche d'exploration de données scientifi ques à l'analyse des résultats d'une simulation d'un écoulement dans une cavité ouverte. Ainsi, nous avons proposé deux méthodes d'analyse multi-sensorielle, dédiées à l'exploration d'un ensemble de données issu d'une simulation de MFN, en exploitant les approches génériques développées précédemment. La première méthode concerne une analyse interactive de la géométrie de l'écoulement, alors que la seconde se rapporte à une analyse multi-sensorielle de la topologie de l'écoulement. Les premières évaluations menées ont indiqué que les méthodes proposées tendaient à favoriser une meilleure compréhension du phénomène analysé et qu'elles pouvaient diminuer la charge cognitive habituellement requise par une telle tâche. A titre de conclusion, soulignons que cette thèse de doctorat ouvre la voie à un certain nombre de perspectives de recherches. A court terme, il s'agit de compléter les travaux relatifs à l'analyse de l'aspect dynamique de la simulation d'un écoulement dans une cavité ouverte. Ces travaux consisteront à proposer et valider différentes interactions multimodales visant à examiner les échanges/recirculations pouvant exister entre/dans les parties de la dite cavité. Mais au-delà des travaux relatifs à la MFN, l'expérience acquise à travers ces travaux pluridisciplinaires (informatique, mécanique des fluides, ergonomie cognitive) me permettra à moyen terme d'élargir mes travaux de recherche à l'exploration de données médicales, météorologiques, ou géologiques.

Le sujet principal de cette thèse porte sur la fouille de données numériques et plus particulièrement de données d'expression de gènes. Ces données caractérisent le comportement de gènes dans diverses situations biologiques (temps, cellule, etc.). Un problème important consiste à établir des groupes de gènes partageant un même comportement biologique. Cela permet d'identifier les gènes actifs lors d'un processus biologique, comme par exemple les gènes actifs lors de la défense d'un organisme face à une attaque. Le cadre de la thèse s'inscrit donc dans celui de l'extraction de connaissances à partir de données biologiques. Nous nous proposons d'étudier comment la méthode de classification conceptuelle qu'est l'analyse formelle de concepts (AFC) peut répondre au problème d'extraction de familles de gènes. Pour cela, nous avons développé et expérimenté diverses méthodes originales en nous appuyant sur une extension peu explorée de l'AFC : les structures de patrons. Plus précisément, nous montrons comment construire un treillis de concepts synthétisant des familles de gènes à comportement similaire. L'originalité de ce travail est (i) de construire un treillis de concepts sans discrétisation préalable des données de manière efficace, (ii) d'introduire une relation de similarité entres les gènes et (iii) de proposer des ensembles minimaux de conditions nécessaires et suffisantes expliquant les regroupements formés. Les résultats de ces travaux nous amènent également à montrer comment les structures de patrons peuvent améliorer la prise de d écision quant à la dangerosité de pratiques agricoles dans le vaste domaine de la fusion d'information.

Nous nous intéressons dans cette thèse à la planification pour les problèmes de prise de décision décentralisée séquentielle dans l'incertain. Dans le cadre centralisé, l'utilisation des formalismes MDP et POMDP a permis d'élaborer des techniques de planification efficaces. Le cadre Dec-POMDP permet de formaliser les problèmes décentralisés. Ce type de problèmes appartient à une autre classe de complexité que les problèmes centralisés. Pour cette raison, jusqu'à récemment, seuls de très petits problèmes pouvaient être résolus et uniquement pour des horizons très faibles. Des algorithmes heuristiques ont récemment été proposés pour traiter des problèmes de taille plus conséquente mais n'ont pas de preuve théorique de qualité de solution. Nous montrons comment une information heuristique sur le problème à résoudre représentée par une distribution de probabilité sur les croyances centralisées permet de guider la recherche approchée de politique. Cette information heuristique permet de formuler chaque étape de la planification comme un problème d'optimisation combinatoire. Cette formulation conduit à des politiques de meilleure qualité que les approches existantes.

Le logarithme discret sur les courbes elliptiques fournit la panoplie standard de la cryptographie à clé publique: chiffrement asymétrique, signature, authentification. Son extension à des courbes hyperelliptiques de genre supérieur se heurte à la difficulté de construire de telles courbes qui soient sécurisées. Dans cette thèse nous utilisons la théorie des fonctions thêta développée par \name{Mumford} pour construire des algorithmes efficaces pour manipuler les variétés abéliennes. En particulier nous donnons une généralisation complète des formules de Vélu sur les courbes elliptiques pour le calcul d'isogénie sur des variétés abéliennes. Nous donnons également un nouvel algorithme pour le calcul efficace de couplage sur les variétés abéliennes en utilisant les coordonnées thêta. Enfin, nous présentons une méthode de compression des coordonnées pour améliorer l'arithmétique sur les coordonnées thêta de grand niveau. Ces applications découlent d'une analyse fine des formules d'addition sur les fonctions thêta. Si les résultats de cette thèse sont valables pour toute variété abélienne, pour les applications nous nous concentrons surtout sur les Jacobiennes de courbes hyperelliptiques de genre~$2$, qui est le cas le plus significatif cryptographiquement.

Cette thèse traite de l'ordonnancement dans les systèmes distribués. L'objectif est d'étudier l'impact de l'incertitude sur les ordonnancements et de proposer des techniques pour en réduire les effets sur les critères à optimiser. Nous distinguons plusieurs aspects de l'incertitude en considérant celle liée aux limites des méthodes employées (e.g., modèle imparfait) et celle concernant la variabilité aléatoire qui est inhérente aux phénomènes physiques (e.g., panne matérielle). Nous considérons aussi les incertitudes qui se rapportent à l'ignorance portée sur les mécanismes en jeu dans un système donné (e.g., soumission de tâches en ligne dans une machine parallèle). En toute généralité, l'ordonnancement est l'étape qui réalise une association ordonnée entre des requêtes (dans notre cas, des tâches) et des ressources (dans notre cas, des processeurs). L'objectif est de réaliser cette association de manière à optimiser des critères d'efficacité (e.g., temps total consacré à l'exécution d'un application) tout en respectant les contraintes définies. Examiner l'effet de l'incertitude sur les ordonnancements nous amène à considérer les aspects probabilistes et multicritères qui sont traités dans la première partie. La seconde partie repose sur l'analyse de problèmes représentatifs de différentes modalités en terme d'ordonnancement et d'incertitude (comme l'étude de la robustesse ou de la fiabilité des ordonnancements).

Le projet EPAC est le point de départ de nos travaux de recherche. Nous présentons ce contexte de travail dans notre premier chapitre.Dans un deuxième temps, nous nous intéressons à la tâche de transcription de la parole. Nous en exposerons quelques jalons, ainsi qu'un inventaire des corpus oraux disponibles aujourd'hui. Enfin, nous comparons deux méthodes de transcription : manuelle et assistée. Par la suite, nous réalisons une étude comparative de huit logiciels d'aide à la transcription. Cela afin de démontrer que, suivant les situations, certains sont plus indiqués que d'autres. Le codage des données est l'objet de notre quatrième chapitre. Peut-on facilement échanger des transcriptions? Nous démontrerons que l'interopérabilité est un domaine où beaucoup de travail reste à faire. Enfin, nous terminons par une analyse détaillée de ce que nous appelons la parole spontanée. Par différents angles, définitions et expériences, nous tentons de circonscrire ce que cette appellation recouvre.

Le but de cette thèse est d'améliorer la qualité des systèmes de recommandation pour la navigation Web en utilisant la séquentialité des actions de navigation des utilisateurs. La notion de séquentialité a déjà été étudiée dans ce contexte. De telles études tentent habituellement de trouver un bon compromis entre précision, complexité en temps et en mémoire, et couverture. De plus, le Web a cela de particulier que du bruit peut être contenu au sein des navigations (erreurs de navigation, apparition de pop-ups, etc.), et que les utilisateurs peuvent effectuer des navigations parallèles. La plupart des modèles qui ont été proposés dans la littérature exploitent soit des suites contiguës de ressources et ne sont pas résistants au bruit, soit des suites discontiguës de ressources et induisent une complexité en temps et en mémoire importantes. Cette complexité peut être réduite en effectuant une sélection sur les séquences, mais cela engendre alors des problèmes de couverture. Enfin à notre connaissance, le fait que les utilisateurs puissent effectuer des navigations parallèles n'a jamais été étudié du point de vue de la recommandation. La problématique de cette thèse est donc de proposer un nouveau modèle séquentiel ayant les cinq caractéristiques suivantes : (1) une bonne précision de recommandation, (2) une bonne résistance au bruit, (3) la prise en compte des navigations parallèles, (4) une bonne couverture (5) et une faible complexité en temps et en mémoire. Afin de répondre à cette problématique, nous nous inspirons de la Modélisation Statistique du Langage (MSL), qui a des caractéristiques très proches de celles de la navigation Web. La MSL est étudiée depuis beaucoup plus longtemps que les systèmes de recommandation et a largement prouvé sa précision et son efficacité. De plus, la plupart des modèles statistiques de langage qui ont été proposés prennent en compte des séquences. Nous avons donc étudié la possibilité d'exploiter les modèles utilisés en MSL et leur adaptation aux contraintes spécifiques de la navigation Web.

L'objectif de cette thèse est d'améliorer la recherche d'objets visuels à l'aide de l'interactivité avec l'utilisateur. Notre solution est de construire un système intéractif permettant aux utilisateurs de définir leurs propres concepts visuels à partir de certains mots-clés visuels. Ces mots-clés visuels, qui en théorie représentent les mots visuels les plus informatifs liés à une catégorie d'objets, sont appris auparavant à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé et d'une manière discriminative. Le challenge est de construire des mots-clés visuels concis et interprétables. Notre contribution repose sur deux points. D'abord, contrairement aux approches existantes qui utilisent les sacs de mots, nous proposons d'employer les descripteurs locaux sans aucune quantification préalable. Deuxièmement, nous proposons d'ajouter une contrainte de régularisation à la fonction de perte de notre classifieur pour favoriser la parcimonie des modèles produits. La parcimonie est en effet préférable pour sa concision (nombre de mots visuels réduits) ainsi pour sa diminution du temps de prédiction. Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons développé une méthode d'apprentissage à instances multiples utilisant une version modifiée de l'algorithme BLasso. BLasso est une forme de boosting qui se comporte similairement au LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Cet algorithme régularise efficacement la fonction de perte avec une contrainte additive de type $L_1$ et ceci en alternant entre des itérations en avant et en arrière. La méthode proposée est générique dans le sens où elle pourrait être utilisée avec divers descripteurs locaux voire un ensemble structuré de descripteurs locaux qui décrit une région locale de l'image.