L'île de La Réunion, inscrite au patrimoine mondial de l'UNESCO pour la beauté de ses paysages et pour sa biodiversité exceptionnelle, va accueillir dans les prochaines années une population de plus en plus importante. Les documents de planification réglementant l'évolution de l'urbanisation dans l'île doivent donc en tenir compte afin de gérer au mieux l'évolution et la structuration du foncier local. Dans un contexte de recherche pluridisciplinaire, l'enjeu de nos travaux est donc de proposer des méthodes et outils facilitant les interactions entre les informaticiens et les thématiciens qui apportent leur expertise à la construction de modèles de simulation dédiés à la prospective territoriale et de faire en sorte que ces modèles puissent fournir des pistes de réflexions aux décideurs confrontés aux choix de demain afin d'aider à mettre en place une organisation des territoires qui soit la plus cohérente possible. Après avoir participé à la réalisation de DS, un modèle qui permet de simuler conjointement l'évolution de la population et celle du Mode d'Occupation des Sols à La Réunion, nous nous sommes focalisés sur l'étude de l'émergence, une notion qui apparaît dans nos simulations en environnement spatialisé, mais pour laquelle il n'existe pas d'outils génériques permettant de la manipuler. Nous l'avons définie comme étant une méta-connaissance, ce qui nous a permis de proposer une méthodologie de conception de simulations et un cadre formel qui ont abouti à la mise en place de structures émergentes dans la plateforme de simulation GEAMAS-NG. Celle-ci, ou les entités de la SOA elles-mêmes, peuvent ainsi prendre conscience de l'émergence de phénomènes et les matérialiser en ayant recours à la connaissance des thématiciens. Nous avons alors montré l'intérêt de ces propositions en expérimentant la réification de phénomènes émergents observés dans DS.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la programmation par contraintes quantifiées, un formalisme étendantla programmation par contraintes classique en ajoutant aux variables des quantificateurs existentiels ouuniversels, ce qui apporte en théorie une expressivité suffisante pour modéliser des problèmes avec adversaireou incertitude sur certains paramètres sous forme de problèmes appelés QCSP (Quantified Constraintsatisfaction Problem).Nous commençons par apporter une réponse aux difficultés de modélisation de problèmes réels dont estfrappée la programmation par contraintes quantifiées en introduisant une extension aux QCSP permettantd'expliciter les actions possibles de l'agent principal et de son adversaire. Puis, nous décrivons différentproblèmes grâce à ce formalisme, et discutons de la place de cette extension parmi les formalismes voisins créésen réponse à cette même difficulté de modélisation. Enfin, nous nous intéressons à la notion d'optimisationdans le cas des contraintes quantifiées, et apportons un formalisme d'optimisation de contraintes quantifiéespermettant d'exprimer des problèmes multi-niveaux non linéaires.

Les techniques de rendu en Synthèse d'Images produisent des images d'une scène virtuelle en prenant comme point de départ la définition de cette scène : les objets qui la composent, leur position, leurs matériaux, mais aussi la position de l'observateur. Parmi les techniques de rendu, on distingue les techniques de rendu Photo-Réalistes, qui cherchent à produire une image aussi proche que possible de la réalité, en simulant les échanges lumineux à l'intérieur de la scène. On obtient ainsi une image de la scène avec les effets d'éclairage, à la fois directs et indirects, les reflets, les ombres... La recherche dans le domaine de la simulation de l'éclairage a énormément progressé au cours des dernières années, de telle sorte que la production d'images photoréalistes est désormais un objectif accessible pour le grand public. Plusieurs applications industrielles tirent parti de cette génération d'images photoréalistes : visite virtuelle de bâtiments, jeux vidéo, prototypage virtuel, effets spéciaux, design architectural... Ces applications industrielles ont un effet d'entraînement sur la recherche : les utilisateurs (et les industriels) sont demandeurs d'effets toujours plus réalistes, et les chercheurs sont mis à contribution. Le décalage entre la date de publication d'un nouvel algorithme et son emploi dans un produit industriel s'est considérablement réduit, passant de plus de 10 ans dans les années 1990 à quelques années seulement en 2006. Non seulement ce dynamisme augmente les possibilités d'application industrielle pour nos recherches, mais encore il ouvre de nouvelles directions de recherche, pour combler les besoins accrus en interactivité et en réalisme des utilisateurs. Dans ce mémoire, nous allons nous intéresser à ces problèmes de simulation photo-réaliste de l'éclairage. En particulier, nousallons présenter : la simulation de l'éclairage par des méthodes d'éléments finis multi-échelles (radiosité par ondelettes), la détermination des caractéristiques de la fonction d'éclairage (dérivées, fréquence), et la simulation en temps-réel ou interactif de plusieurs effets lumineux (ombres, reflets spéculaires, éclairage indirect). Ces trois domaines recouvrent l'ensemble de nos travaux pendant cette période.

Afin de poursuivre et d'améliorer la tâche de détection qui est en cours à l'INSA, nous nous sommes concentrés sur la fusion des informations visibles et infrarouges du point de vue de reconnaissance des obstacles, ainsi distinguer entre les véhicules, les piétons, les cyclistes et les obstacles de fond. Les systèmes bimodaux ont été proposées pour fusionner l'information à différents niveaux: des caractéristiques, des noyaux SVM, ou de scores SVM. Ils ont été pondérés selon l'importance relative des capteurs modalité pour assurer l'adaptation (fixe ou dynamique) du système aux conditions environnementales. Pour évaluer la pertinence des caractéristiques, différentes méthodes de sélection ont été testés par un PPV, qui fut plus tard remplacée par un SVM. Une opération de recherche de modèle, réalisée par 10 fois validation croisée, fournit le noyau optimisé pour SVM. Les résultats ont prouvé que tous les systèmes bimodaux VIS-IR sont meilleurs que leurs correspondants monomodaux.

Cette thèse propose un système d'aide à l'indexation et à la recherche de documents pédagogiques fondé sur l'utilisation de Wikipédia.l'outil d'aide à l'indexation permet de seconder les documentalistes dans la validation, le filtrage et la sélection des thématiques, des concepts et des mots-clés issus de l'extraction automatique d'un document. En effectuant une analyse des données textuelles d'un document, nous proposons au documentaliste une liste de descripteurs permettant de représenter et discriminer le document. Le travail du documentaliste se limite alors à une lecture rapide du document et à la sélection et suppression des descripteurs suggérés par le système pour rendre l'indexation homogène, discriminante et exhaustive. Pour cela nous utilisons Wikipédia comme base de connaissances. Le modèle utilisé pour l'extraction des descripteurs permet également de faire de la recherche d'information sur un corpus de document déjà indexé.

Les récentes évolutions dans les technologies de l'information et de la communication, avec le développement de l'Internet, conduisent à l'explosion des volumes des sources de données. Des nouveaux besoins en recherche d'information émergent pour traiter l'information en relation aux contextes d'utilisation, augmenter la pertinence des réponses et l'usabilité des résultats produits, ainsi que les possibles corrélations entre sources de données, en rendant transparentes leurs hétérogénéités. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire apportent des contributions à la conception d'une Nouvelle Approche de Recherche d'Information (NARI) pour la prise de décision. NARI vise à opérer sur des grandes masses de données cataloguées, hétérogènes, qui peuvent être géo référencées. Elle est basée sur des exigences préliminaires de qualité (standardisation, réglementations), exprimées par les utilisateurs, représentées et gérées à l'aide des métadonnées. Ces exigences conduisent à pallier le manque de données ou leur insuffisante qualité, pour produire une information de qualité suffisante par rapport aux besoins décisionnels. En utilisant la perspective des utilisateurs, on identifie et/ou on prépare des sources de données, avant de procéder à l'étape d'intégration des contenus. L'originalité de NARI réside dans la métaphore de l'écart d'impédance (phénomène classique lorsque on cherche à connecter deux systèmes physiques hétérogènes). Cette métaphore, dont R. Jeansoulin est à l'origine, ainsi que l'attention portée au cadre réglementaire, en guident la conception. NARI est structurée par la dimension géographique (prise en compte de divers niveaux de territoires, corrélations entre plusieurs thématiques) : des techniques d'analyse spatiale supportent des tâches de la recherche d'information, réalisées souvent implicitement par les décideurs. Elle s'appuie sur des techniques d'intégration de données (médiation, entrepôts de données), des langages de représentation des connaissances et des technologies et outils relevant du Web sémantique, pour supporter la montée en charge, la généralisation et la robustesse théorique de l'approche. NARI est illustrée sur des exemples relevant de la santé

Cette thèse traite de la révision automatique des connaissances contenues dans les systèmes fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états. Ces systèmes, de par leur performance, sont employés dans de nombreux domaines applicatifs. En particulier, des travaux ont proposés d'utiliser cette approche dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques. La généralisation de données géographique s'intéresse à la dérivation, à partir de données géographiques détaillées, de données moins détaillées adaptées à un besoin particulier (e.g. changement d'échelle). Son automatisation, enjeu majeur pour les agences cartographiques telles que l'Institut Géographique National (IGN), est particulièrement complexe. Les performances des systèmes basés sur l'exploration informée d'arbres d'états sont directement dépendantes de la qualité de leurs connaissances (heuristiques). Or, la définition et la mise à jour de ces dernières s'avèrent généralement fastidieuses. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche de révision hors ligne des connaissances basée sur le traçage du système et sur l'analyse de ces traces. Ces traces sont ainsi utilisées par un module de révision qui est chargé d'explorer l'espace des connaissances possibles et d'en modifier en conséquence les connaissances du système. Des outils de diagnostic en ligne de la qualité des connaissances permettent de déterminer quand déclencher le processus de révision hors ligne des connaissances. Pour chaque méthode et approche que nous présentons, une mise en oeuvre est détaillée et expérimentée dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques

De nos jours, il existe de nombreuses bases de données géographiques (BDG) couvrant le même territoire. Les données géographiques sont modélisées différemment (par exemple une rivière peut être modélisée par une ligne ou bien par une surface), elles sont destinées à répondre à plusieurs applications (visualisation, analyse) et elles sont créées suivant des modes d'acquisition divers (sources, processus). Tous ces facteurs créent une indépendance entre les BDG, qui pose certains problèmes à la fois aux producteurs et aux utilisateurs. Ainsi, une solution est d'expliciter les relations entre les divers objets des bases de données, c'est-à-dire de mettre en correspondance des objets homologues représentant la même réalité. Ce processus est connu sous le nom d'appariement de données géographiques. La complexité du processus d'appariement fait que les approches existantes varient en fonction des besoins auxquels l'appariement répond, et dépendent des types de données à apparier (points, lignes ou surfaces) et du niveau de détail. Nous avons remarqué que la plupart des approches sont basées sur la géométrie et les relations topologiques des objets géographiques et très peu sont celles qui prennent en compte l'information descriptive des objets géographiques. De plus, pour la plupart des approches, les critères sont enchaînés et les connaissances sont à l'intérieur du processus. Suite à cette analyse, nous proposons une approche d'appariement de données qui est guidée par des connaissances et qui prend en compte tous les critères simultanément en exploitant à la fois la géométrie, l'information descriptive et les relations entre eux. Afin de formaliser les connaissances et de modéliser leurs imperfections (imprécision, incertitude et incomplétude), nous avons utilisé la théorie des fonctions de croyance [Shafer, 1976]. Notre approche d'appariement de données est composée de cinq étapes : après une sélection des candidats, nous initialisons les masses de croyance en analysant chaque candidat indépendamment des autres au moyen des différentes connaissances exprimées par divers critères d'appariement. Ensuite, nous fusionnons les critères d'appariement et les candidats. Enfin, une décision est prise. Nous avons testé notre approche sur des données réelles ayant des niveaux de détail différents représentant le relief (données ponctuelles) et les réseaux routiers (données linéaires)

This thesis is an attempt to improve visual object retrieval by allowing users to interact with the system. Our solution lies in constructing an interactive system that allows users to define their own visual concept from a concise set of visual patches given as input. These patches, which represent the most informative clues of a given visual category, are trained beforehand with a supervised learning algorithm in a discriminative manner. Then, and in order to specialize their models, users have the possibility to send their feedback on the model itself by choosing and weighting the patches they are confident of. The real challenge consists in how to generate concise and visually interpretable models. Our contribution relies on two points. First, in contrast to the state-of-the-art approaches that use bag-of-words, we propose embedding local visual features without any quantization, which means that each component of the high-dimensional feature vectors used to describe an image is associated to a unique and precisely localized image patch. Second, we suggest using regularization constraints in the loss function of our classifier to favor sparsity in the models produced. Sparsity is indeed preferable for concision (a reduced number of patches in the model) as well as for decreasing prediction time. To meet these objectives, we developed a multiple-instance learning scheme using a modified version of the BLasso algorithm. BLasso is a boosting-like procedure that behaves in the same way as Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). It efficiently regularizes the loss function with an additive L1-constraint by alternating between forward and backward steps at each iteration. The method we propose here is generic in the sense that it can be used with any local features or feature sets representing the content of an image region.

Cette thèse présente des approches et des outils d'aide à la recherche d'information. Notre travail s'inscrit dans le cadre d'un système de coopération basé sur des ontologies appelé OWSCIS (Ontology and Web Service based Cooperation of Information Sources). Nous traitons le problème de la recherche d'information en proposant une méthode d'enrichissement appelée QUEXME (QUery EXpansion MEthod)de requêtes basée sur l'analyse du comportement des utilisateurs et utilisant la notion d'importance d'un concept par rapport à une requête. Nous avons également abordé le problème de la visualisation dans le système OWSCIS en proposant une architecture du service de visualisation, composée de trois modules : requête, enrichissement et résultats. Les approches proposées dans cette thèse ont été prototypées et l'expérimentation de la méthode QUEXME a été réalisée en utilisant la base d'information (ontologie) développée dans le Système Euro-Méditerranéen d'Information sur les savoir-faire dans le Domaine de l'Eau (SEMIDE).