L'analyse et l'exploitation des préférences interviennent dans de nombreux domaines, comme l'économie, les sciences sociales ou encore la psychologie. Depuis quelques années, c'est l'e-commerce qui s'intéresse au sujet dans un contexte de personnalisation toujours plus poussée. Notre étude s'est portée sur la représentation et l'apprentissage de préférences sur des objets décrits par un ensemble d'attributs. Ces espaces combinatoires sont immenses, ce qui rend impossible en pratique la représentation in extenso d'un ordre de préférences sur leurs objets. C'est pour cette raison que furent construits des langages permettant de représenter de manière compacte des préférences sur ces espaces combinatoires. Notre objectif a été d'étudier plusieurs langages de représentation de préférences et l'apprentissage de préférences. Nous avons développé deux axes de recherche. Le premier axe est l'algorithme DRC, un algorithme d'inférence dans les réseaux bayésiens. Alors que les autres méthodes d'inférence utilisent le réseau bayésien comme unique source d'information, DRC exploite le fait qu'un réseau bayésien est souvent appris à partir d'un ensemble d'objets qui ont été choisis ou observés. Ces exemples sont une source d'information supplémentaire qui peut être utilisée lors de l'inférence. L'algorithme DRC, de ce fait, n'utilise que la structure du réseau bayésien, qui capture des indépendances conditionnelles entre attributs et estime les probabilités conditionnelles directement à partir du jeu de données. DRC est particulièrement adapté à une utilisation dans un contexte où les lois de probabilité évoluent mais où les indépendances conditionnelles ne changent pas. Le second axe de recherche est l'apprentissage de k-LP-trees à partir d'exemples d'objets vendus. Nous avons défini formellement ce problème et introduit un score et une distance adaptés. Nous avons obtenu des résultats théoriques intéressants, notamment un algorithme d'apprentissage de k-LP-trees qui converge avec assez d'exemples vers le modèle cible, un algorithme d'apprentissage de LP-tree linéaire optimal au sens où il minimise notre score, ainsi qu'un résultat sur le nombre d'exemples suffisants pour apprendre un " bon " LP-tree linéaire : il suffit d'avoir un nombre d'exemples qui dépend logarithmiquement du nombre d'attributs du problème. Enfin, une contribution expérimentale évalue différents langages dont nous apprenons des modèles à partir d'historiques de voitures vendues. Les modèles appris sont utilisés pour la recommandation de valeur en configuration interactive de voitures Renault. La configuration interactive est un processus de construction de produit où l'utilisateur choisit successivement une valeur pour chaque attribut. Nous évaluons la précision de la recommandation, c'est-à-dire la proportion des recommandations qui auraient été acceptées, et le temps de recommandation ; de plus, nous examinons les différents paramètres qui peuvent influer sur la qualité de la recommandation. Nos résultats sont concluants : les méthodes que nous avons évaluées, qu'elles proviennent de la littérature ou de nos contributions théoriques, sont bien assez rapides pour être utilisées en ligne et ont une précision très élevée, proche du maximum théorique. / The analysis and the exploitation of preferences occur in multiple domains, such as economics, humanities and psychology. E-commerce got interested in the subject a few years ago with the surge of product personalisation. Our study deals with the representation and the learning of preferences on objects described by a set of attributes. These combinatorial spaces are huge, which makes the representation of an ordering in extenso intractable. That's why preference representation languages have been built: they can represent preferences compactly on these huge spaces. In this dissertation, we study preference representation languages and preference learning.Our work focuses on two approaches. Our first approach led us to propose the DRC algorithm for inference in Bayesian networks. While other inference algorithms use the sole Bayesian network as a source of information, DRC makes use of the fact that Bayesian networks are often learnt from a set of examples either chosen or observed. Such examples are a valuable source of information that can be used during the inference. Based on this observation, DRC uses not only the Bayesian network structure that captures the conditional independences between attributes, but also the set of examples, by estimating the probabilities directly from it. DRC is particularly adapted to problems with a dynamic probability distribution but static conditional independences. Our second approach focuses on the learning of k-LP-trees from sold items examples. We formally define the problem and introduce a score and a distance adapted to it. Our theoretical results include a learning algorithm of k-LP-trees with a convergence property, a linear LP-tree algorithm minimising the score we defined and a sample complexity result: a number of examples logarithmic in the number of attributes is enough to learn a "good" linear LP-tree. We finally present an experimental contribution that evaluates different languages whose models are learnt from a car sales history. The models learnt are used to recommend values in interactive configuration of Renault cars. The interactive configuration is a process in which the user chooses a value, one attribute at a time. The recommendation precision (the proportion of recommendations that would have been accepted by the user) and the recommendation time are measured. Besides, the parameters that influence the recommendation quality are investigated. Our results are promising: these methods, described either in the literature or in our contributions, are fast enough for an on-line use and their success rate is high, even close to the theoretical maximum.

Les travaux présentés se situent dans le cadre d'extraction de connaissance à partir de données. Un contexte d'étude intéressant et d'actualité a été choisi : les sites web adaptatifs. Pour mettre en oeuvre, de manière la plus automatique possible, de tels sites adaptés aux utilisateurs, nous décidons d'apprendre des modèles d'utilisateurs ou, plus précisément, de leurs types de navigations sur un site web donné. Ces modèles sont appris par inférence grammaticale. Les données disponibles liées au contexte du Web sont particulièrement difficiles à récupérer proprement. Nous choisissons de nous focaliser sur les fichiers de logs serveur en supprimant le bruit inhérent à ces derniers. L'inférence grammaticale peut généraliser ses données d'entrée pour obtenir de bons modèles de langages. Nous travaillons sur les mesures de similarité entre langages pour l'évaluation de la qualité des modèles appris. L'introduction d'une mesure euclidienne entre modèles de langages représentés sous forme d'automates permet de pallier les problèmes des métriques existantes. Des résultats théoriques montrent que cette mesure a les propriétés d'une vraie distance. Enfin, nous présentons divers résultats d'expérimentation sur des données du web que nous pré-traitons avant d'apprendre grâce à elles des modèles utilisateurs issus de l'inférence grammaticale stochastique. Les résultats obtenus sont sensiblement meilleurs que ceux présents dans l'état de l'art, notamment sur les tâches de prédiction de nouvelle page dans une navigation utilisateur.

Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phénomènes. Cette importante capacité d'adaptation est observée dans le cas de tuteurs humains. Les humains sont capables de gérer toutes ces complexités à l'aide de l'attention et du mécanisme de conscience (Baars B. J., 1983, 1988), et (Sloman, A and Chrisley, R., 2003). Toutefois, reconstruire et implémenter des capacités humaines dans un agent artificiel est loin des possibilités actuelles de la connaissance de même que des machines les plus sophistiquées. Pour réaliser un comportement humanoïde dans une machine, ou simplement pour mieux comprendre l'adaptabilité et la souplesse humaine, nous avons à développer un mécanisme d'apprentissage proche de celui de l'homme. Ce présent travail décrit quelques concepts d'apprentissage fondamentaux implémentés dans un agent cognitif autonome, nommé CTS (Conscious Tutoring System) développé dans le GDAC (Dubois, D., 2007). Nous proposons un modèle qui étend un apprentissage conscient et inconscient afin d'accroître l'autonomie de l'agent dans un environnement changeant ainsi que d'améliorer sa finesse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage, Conscience, Agent cognitif, Codelet.

Les microARNs sont de petits ARNs qui participent à la régulation de l'expression génique dans les organismes vivants. Depuis l'apparition des nouvelles techniques de séquençage à haut débit, leur identification et caractérisation dans les espèces animales et végétales font partie des défis actuels de la bioinformatique. Dans ce mémoire nous abordons ce problème en recherchant les microARNs exprimés chez le blé sous une dizaine de conditions environnementales différentes. Contrairement aux études antérieures similaires dans d'autres organismes, des difficultés additionnelles se sont ajoutées, associées à la partialité du génome du blé disponible, la multitude de conditions expérimentales et le peu de microARNs connus retrouvés par prédiction. Une nouvelle approche, employant une double validation par deux algorithmes de prédiction, a permis d'identifier plus de 3862 microARNs potentiels chez le blé ainsi que leurs gènes cibles. Parmi eux, 206 sont différentiellement exprimés entre les conditions expérimentales. Ces microARNs ont été répartis en 1222 familles en fonction des paramètres de leur similarité intra et intergroupe déduite des microARNs connus de mirBase. Pour minimiser le nombre de faux positifs, nous avons développé une méthode d'apprentissage machine (miRdup) pour valider la position des microARNs séquencés sur son pré-microARN en estimant plusieurs caractéristiques associées à ces petits ARNs. Ce dernier nous a permis d'établir 1016 microARNs avec un haut score de prédiction (502 familles). Pour chacun des microARNs prédits, en exploitant les données de leurs niveaux d'expression et l'identification des gènes ciblés, nous avons décrypté leurs rôles dans les différentes conditions expérimentales imposées au blé. Plusieurs microARNs sont en cours de validation expérimentale. Par ailleurs, pour faciliter l'implémentation de cette plateforme, nous avons intégré le pipeline de recherche conçu au cours de ce mémoire dans le logiciel Armadillo. Ce dernier permettra à l'avenir de faciliter la reproduction d'une telle étude chez d'autres plantes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : microARNS, prédiction, séquençage haut débit, blé, apprentissage machine.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lyon 2 : 2003. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. Index.

Thèse doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2005. / Bibliogr. p. 197-206.

Thèse doctorat : Traitement du signal et télécommunications : Rennes 1 : 2007. / Bibliogr. p. 271-279.

Thèse doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2005. / Bibliogr. p. 209-220.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lyon 2 : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Lyon 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran titre. 160 Réf. bibliogr.