Thèse de doctorat : Bioinformatique : Evry-Val d'Essonne : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse de doctorat : Gestion : Strasbourg : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 172-179.

Le Web est devenu riche en informations circulant à travers le monde entier via le réseau Internet. Cela a provoqué l'expansion de grandes quantités de données. De plus, ces données sont souvent non structurées et difficiles à être utilisées dans des applications Web. D'une part, l'intérêt des utilisateurs pour l'exploitation de ces données a augmenté d'une façon concurrentielle. D'autre part, les données ne sont pas faciles à être consultées par l'humain. Cet intérêt a motivé les chercheurs à penser à des approches d'extraction des données à partir du Web, d'où l'apparition des adaptateurs. Un adaptateur est basé sur un ensemble des règles d'extraction définissant l'emplacement des données dans le document à extraire. Plusieurs outils existent pour la construction de ces règles. Notre travail s'intéresse au problème de l'extraction de données à partir du Web. Dans ce document, nous proposons une méthode d'extraction des données à partir du Web basée sur l'apprentissage machine pour la construction des règles d'extraction. Les résultats de l'extraction de notre approche démontrent une importance en matière de précision d'extraction et une meilleure performance dans le processus d'apprentissage. L'utilisation de notre outil dans une application d'interrogation de sources de données a permis de répondre aux besoins des utilisateurs d'une manière très simple et automatique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : extraction, adaptateurs, règles d'extraction, apprentissage machine, Web, applications Web.

Les défis pour voir des robots opérant dans l'environnement de tous les jours des humains et sur unelongue durée soulignent l'importance de leur adaptation aux changements qui peuvent être imprévisiblesau moment de leur construction. Ils doivent être capable de savoir quelles parties échantillonner, et quelstypes de compétences il a intérêt à acquérir. Une manière de collecter des données est de décider par soi-même où explorer. Une autre manière est de se référer à un mentor. Nous appelons ces deux manièresde collecter des données des modes d'échantillonnage. Le premier mode d'échantillonnage correspondà des algorithmes développés dans la littérature pour automatiquement pousser l'agent vers des partiesintéressantes de l'environnement ou vers des types de compétences utiles. De tels algorithmes sont appelésdes algorithmes de curiosité artificielle ou motivation intrinsèque. Le deuxième mode correspond au guidagesocial ou l'imitation, où un partenaire humain indique où explorer et où ne pas explorer.Nous avons construit une architecture algorithmique intrinsèquement motivée pour apprendre commentproduire par ses actions des effets et conséquences variées. Il apprend de manière active et en ligne encollectant des données qu'il choisit en utilisant plusieurs modes d'échantillonnage. Au niveau du metaapprentissage, il apprend de manière active quelle stratégie d'échantillonnage est plus efficace pour améliorersa compétence et généraliser à partir de son expérience à un grand éventail d'effets. Par apprentissage parinteraction, il acquiert de multiples compétences de manière structurée, en découvrant par lui-même lesséquences développementale.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

En phase de préparation d'un processus de fouille de données, une part importante<br />du travail est consacrée à la construction et à la sélection des variables descriptives.<br />L'approche filtre univariée usuellement adoptée nécessite l'emploi d'une méthode<br />d'évaluation d'une variable. Nous considérons la question de l'évaluation supervisée d'une<br />variable séquentielle. Pour résoudre ce problème, nous montrons qu'il suffit de résoudre<br />un problème plus général : celui de l'évaluation supervisée d'une mesure de similitude.<br /><br />Nous proposons une telle méthode d'évaluation. Pour l'obtenir, nous formulons le<br />problème en un problème de recherche d'une partition de Voronoi informative. Nous<br />proposons un nouveau critère d'évaluation supervisée de ces partitions et une nouvelle<br />heuristique de recherche optimisée. Le critère prévient automatiquement le risque de surapprentissage<br />et l'heuristique trouve rapidement une bonne solution. Au final, la méthode<br />réalise une estimation non paramétrique robuste de la densité d'une variable cible catégorielle<br />conditionnellement à une mesure de similitude définie à partir d'une variable descriptive.<br /><br />La méthode a été testée sur de nombreux jeux de données. Son utilisation permet<br />de répondre à des questions comme : quel jour de la semaine ou quelle tranche horaire<br />sur la semaine discrimine le mieux le segment auquel appartient un foyer à partir de sa<br />consommation téléphonique fixe ? Quelle série de mesures permet de quantifier au mieux l'appétence à un nouveau service ?

Cette étude exploratoire examine comment l’exploration identitaire entre en jeu dans l’utilisation d’un avatar et dans la participation aux activités d’apprentissage collaboratif dans un monde virtuel. Nous inspirant de l’ethnographie virtuelle, nous avons participé à douze activités collaboratives et nous avons ensuite interrogé treize utilisateurs du monde virtuel Second Life qui y collaborent pour apprendre. Les participants ont démontré une volonté ou un désintérêt à collaborer avec les autres utilisateurs dans Second Life non principalement pas selon le sexe, l’ethnicité ou le degré d’anthropomorphisme de leurs avatars comme l’indique la littérature, mais plutôt selon leur niveau d’expertise. Cette étude suggère que le travail identitaire des utilisateurs peut exercer une grande influence sur leurs collaborations et que le travail identitaire est capable d’aider les utilisateurs à renforcer, à repenser et à améliorer leurs identités et pratiques professionnelles sur les plans virtuels et non virtuels.

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2004. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 30 août 2006). Publié aussi en version papier.