Cette recherche s'inscrit dans le domaine de la personnalisation d'Entrepôt de Données (ED) et concerne l'aide à l'exploitation d'un ED. Nous intéressons à l'assistance à apporter à un utilisateur lors d'une analyse en ligne, dans son utilisation de ressources d'exploitation existantes. Le domaine d'application concerné est la gestion hospitalière, dans le cadre de la nouvelle gouvernance, et en se limitant au périmètre du Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI). Cette recherche a été supportée par l'Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM). L'approche retenue pour développer une telle assistance à l'utilisateur d'ED est sémantique et guidée par l'usage d'ontologies. Le système d'assistance mettant en oeuvre cette approche, nommé Ontologies-based Personalization System (OPS), s'appuie sur une Base de Connaissances (BC) exploitée par un moteur de personnalisation. La BC est composée des trois ontologies : de domaine, de l'ED et des ressources. Le moteur de personnalisation permet d'une part une recherche personnalisée de ressources d'exploitation de l'ED en s'appuyant sur le profil de l'utilisateur, et d'autre part pour une ressource particulière, une recommandation de ressources complémentaires selon trois stratégies possibles. Afin de valider nos propositions, un prototype du système OPS a été développé avec un moteur de personnalisation a été implémenté en Java et exploitant une base de connaissance constituée des trois ontologies en OWL interconnectées. Nous illustrons le fonctionnement de notre système sur trois scenarii d'expérimentation liés au PMSI et définis avec des experts métiers de l'APHM. / This research is situated in the domain of Data Warehouses (DW) personalization and concerns DW assistance. Specifically, we are interested in assisting a user during an online analysis processes to use existing operational resources. The application of this research concerns hospital management, for hospitals governance, and is limited to the scope of the Program of Medicalization of Information Systems (PMSI). This research was supported by the Public Hospitals of Marseille (APHM). Our proposal is a semantic approach based on ontologies. The support system implementing this approach, called Ontology-based Personalization System (OPS), is based on a knowledge base operated by a personalization engine. The knowledge base is composed of three ontologies: a domain ontology, an ontology of the DW structure, and an ontology of resources. The personalization engine allows firstly, a personalized search of resources of the DW based on users profile, and secondly for a particular resource, an expansion of the research by recommending new resources based on the context of the resource. To recommend new resources, we have proposed three possible strategies. To validate our proposal, a prototype of the OPS system was developed, a personalization engine has been implemented in Java. This engine exploit an OWL knowledge composed of three interconnected OWL ontologies. We illustrate three experimental scenarios related to PMSI and defined with APHM domain experts.

Les objectifs de la thèse sont l'a nalyse approfondie d'un système de supervision automatique de la ventilation artificielle des patients hospitalisés en soins intensifs et l'élaboration de solutions pour améliorer et étendre son fonctionnement. Ce système adapte l'assistance en pression de la ventilation spontanée avec aide inspiratoire (AI) par un rétrocontrôle basé sur la fréquence respiratoire du patient et, comme variables de "sécurité", le volume courant et le CO2 de fin d'expiration (etCO2). Il établit ainsi une classification ventilatoire et règle un niveau de pression d'AI.Sur la base d'études publiées rapportant des limitations, d'analyses d'une base de données rétrospectives acquises sur patient, d'études sur banc-test et d'études observationnelles prospectives réalisées chez les patients, nous avons étudié précisément le fonctionnement du système. Pour la plupart des limitations, une solution a été proposée et évaluée sur banc. A partir d'une étude clinique, nous avons proposé une amélioration de la procédure de traitement du signal etCO2 par le système. En nous basant sur les observations de la base de données, nous avons décrit une procédure automatisée de sevrage de la PEP dont un niveau supérieur à 5 mbar entrave le sevrage par le système. Sur le même principe, nous avons souhaité, en amont de l'AI, tenter d'automatiser un changement de mode depuis la ventilation assistée contrôlée. Au travers d'une étude clinique, nous avons déterminé des critères ventilatoires qui pourraient permettre d'automatiser cette procédure. L'ensemble a permis la définition d'une méthodologie d'évaluation et d'amélioration d'un système automatisé de ventilation artificielle / The objectives of the thesis are the detailed analysis of an automated system of management of artificial ventilation for patients in intensive care unit and the elaboration of solutions to improve and upgrade its functioning. This system automatically adapts the level of pressure support ventilation (PSV) through a feedback based on the respiratory rate of the patient and, as “safety” variables, the tidal volume and the end tidal of expired CO2 (etCO2). The system, called “SmartCare”, establishes a ventilatory classification and sets a level of inspiratory pressure.We precisely studied the system functioning on the basis of published studies reporting limitations, on a database analysis compound with retrospective data acquired on patients, of bench-test studies and observational prospective studies performed in patients. For most of the limitations, a solution was proposed and evaluated on bench. Using the results of a clinical study, we proposed an improvement of etCO2 signal processing. From observations of the database, we described a procedure of automated weaning of positive end expiratory pressure level which hinders pressure support weaning if above 5 mbar. On the same principle, upstream to PSV, we wished to automate a change of ventilation mode from assist control ventilation. Through a clinical study, we determined ventilatory criteria which could allow automation of this procedure. The whole project allowed to define a methodology of evaluation and improvement of an automated mechanical ventilation system

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Cette thèse aborde les problématiques liées à l'annotation sémantique et au peuplement d'ontologies dans le cadre défini par le Web Sémantique. La représentation explicite des contenus des ressources du Web est possible grâce aux ontologies. Elles modélisent les concepts, leurs attributs et les relations utilisées pour annoter le contenu des documents. Et la base de connaissance, associée à cette ontologie, doit contenir les instances à utiliser pour l'annotation sémantique. L'idée proposée ici est de combiner les outils d'extraction d'information (EI) avec les outils de représentation des connaissances du WS pour les tâches d'annotation et de peuplement. Mais il existe actuellement un fossé entre les formats de représentation utilisés par chacun de ces outils. Cette thèse propose de combler ce fossé en concevant un médiateur capable de transformer les étiquettes générées par les outils d'EI en une représentation plus formelle, que ce soit sous la forme des annotations sémantiques ou des instances d'une ontologie.

Les objectifs de la thèse sont l'a nalyse approfondie d'un système de supervision automatique de la ventilation artificielle des patients hospitalisés en soins intensifs et l'élaboration de solutions pour améliorer et étendre son fonctionnement. Ce système adapte l'assistance en pression de la ventilation spontanée avec aide inspiratoire (AI) par un rétrocontrôle basé sur la fréquence respiratoire du patient et, comme variables de "sécurité", le volume courant et le CO2 de fin d'expiration (etCO2). Il établit ainsi une classification ventilatoire et règle un niveau de pression d'AI.Sur la base d'études publiées rapportant des limitations, d'analyses d'une base de données rétrospectives acquises sur patient, d'études sur banc-test et d'études observationnelles prospectives réalisées chez les patients, nous avons étudié précisément le fonctionnement du système. Pour la plupart des limitations, une solution a été proposée et évaluée sur banc. A partir d'une étude clinique, nous avons proposé une amélioration de la procédure de traitement du signal etCO2 par le système. En nous basant sur les observations de la base de données, nous avons décrit une procédure automatisée de sevrage de la PEP dont un niveau supérieur à 5 mbar entrave le sevrage par le système. Sur le même principe, nous avons souhaité, en amont de l'AI, tenter d'automatiser un changement de mode depuis la ventilation assistée contrôlée. Au travers d'une étude clinique, nous avons déterminé des critères ventilatoires qui pourraient permettre d'automatiser cette procédure. L'ensemble a permis la définition d'une méthodologie d'évaluation et d'amélioration d'un système automatisé de ventilation artificielle

L’évaluation de la performance des ouvrages hydrauliques en remblai est un enjeu majeur pour les gestionnaires en charge de leur sécurité. Qu'il s'agisse de digues ou de barrages, la présence de végétation arborescente représente un facteur de fragilité important. Deux types de mécanismes de détérioration peuvent ainsi être initiés ou aggravés : l’érosion interne et l’érosion externe. Or, ce facteur n’a été pris en compte que partiellement dans les modèles d’évaluation existants. De plus, les petits barrages en remblai peuvent avoir des dispositifs d’étanchéité différents et ne sont pas toujours équipés de drains et d’instruments d’auscultation: il est alors nécessaire d’adapter les modèles à chaque cas. L’objectif de la thèse est de répondre à ces verrous scientifiques. Les résultats de nos recherches concernent l’établissement de modèles d’évaluation de la performance basés sur des approches à base de connaissances.La démarche a été appliquée sur des ouvrages réels : 3 tronçons de digues de protection contre les inondations ainsi que 7 barrages en remblai ce qui nous a permis de montrer sa pertinence et donc son potentiel d’utilisation opérationnelle. / The performance assessment of embankment hydraulic works is a major challenge for managers in charge of their security. For both dikes and dams, the presence of trees represents an important fragility factor. Two types of deterioration mechanism can thus be initiated or aggravated: internal erosion or scouring. However, this factor has been taken only partially into account in existing assessment models. In addition, small embankment dams can have different sealing devices and are not always equipped with drains and monitoring instruments: it is thus necessary to customize the models in each case. The aim of the thesis was to remove these scientific obstacles. The results of our research concern the design of performance assessment models relying on knowledge-based approaches.The approach was implemented for real works: three sections of river dikes and seven small embankment dams which allowed us to show its relevance and therefore its operational potential.

Le peuplement de base de connaissance (KBP) est une tâche importante qui présente de nombreux défis pour le traitement automatique des langues. L'objectif de cette tâche est d'extraire des connaissances de textes et de les structurer afin de compléter une base de connaissances. Nous nous sommes intéressés à la reconnaissance de relations entre entités. L'extraction de relations (RE) entre une paire de mentions d'entités est une tâche difficile en particulier pour les relations en domaine ouvert. Généralement, ces relations sont extraites en fonction des informations lexicales et syntaxiques au niveau de la phrase. Cependant, l'exploitation d'informations globales sur les entités n'a pas encore été explorée. Nous proposons d'extraire un graphe d'entités du corpus global et de calculer des caractéristiques sur ce graphe afin de capturer des indices des relations entre paires d'entités. Pour évaluer la pertinence des fonctionnalités proposées, nous les avons testées sur une tâche de validation de relation dont le but est de décider l'exactitude de relations extraites par différents systèmes. Les résultats expérimentaux montrent que les caractéristiques proposées conduisent à améliorer les résultats de l'état de l'art. / Knowledge Base Population (KBP) is an important and challenging task specially when it has to be done automatically. The objective of KBP task is to make a collection of facts of the world. A Knowledge Base (KB) contains different entities, relationships among them and various properties of the entities. Relation extraction (RE) between a pair of entity mentions from text plays a vital role in KBP task. RE is also a challenging task specially for open domain relations. Generally, relations are extracted based on the lexical and syntactical information at the sentence level. However, global information about known entities has not been explored yet for RE task. We propose to extract a graph of entities from the overall corpus and to compute features on this graph that are able to capture some evidence of holding relationships between a pair of entities. In order to evaluate the relevance of the proposed features, we tested them on a task of relation validation which examines the correctness of relations that are extracted by different RE systems. Experimental results show that the proposed features lead to outperforming the state-of-the-art system.

Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’analyse de signatures de pannes dans le domaine de la maintenance avionique, afin d’identifier les défaillances au sein d’équipements en panne et suggérer des actions correctives permettant de les réparer. La thèse a été réalisée dans le cadre d’une convention CIFRE entre Thales Research & Technology et l’Université Paris-Sud. Les motivations sont donc à la fois théoriques et industrielles. Une signature de panne devrait fournir toutes les informations nécessaires pour identifier, comprendre et réparer la panne. Pour comprendre le mécanisme la panne son identification doit donc être explicable. Nous proposons une approche à base d’ontologies pour modéliser le domaine d’étude, permettant une interprétation automatisée des tests techniques réalisés afin d’identifier les pannes et obtenir les actions correctives associées. Il s’agit d’une approche d’apprentissage de concepts permettant de découvrir des concepts représentant les signatures de pannes tout en fournissant des explications sur les choix de propositions de réparations. Comme les signatures ne sont pas connues a priori, un algorithme d’apprentissage automatique non supervisé approxime les définitions des concepts. Les signatures apprises sont fournies sous forme de définitions de la logique de description (DL) et ces définitions servent d’explications. Contrairement aux techniques courantes d’apprentissage de concepts conçues pour faire de l’apprentissage supervisé ou basées sur l’analyse de patterns fréquents au sein de gros volumes de données, l’approche proposée adopte une perspective différente. Elle repose sur une construction bottom-up de l’ontologie. Le processus d’apprentissage est réalisé via un opérateur de raffinement appliqué sur l’espace des expressions de concepts et le processus est guidé par les données, c’est-à-dire les individus de l’ontologie. Ainsi, les notions de justifications, de concepts plus spécifiques et de raffinement de concepts ont été révisées et adaptées pour correspondre à nos besoins. L’approche a ensuite été appliquée au problème de la maintenance avionique. Un prototype a été implémenté et mis en œuvre au sein de Thales Avionics à titre de preuve de concept. / In this thesis we explore the problem of signature analysis in avionics maintenance, to identify failures in faulty equipment and suggest corrective actions to resolve the failure. The thesis takes place in the context of a CIFRE convention between Thales R&T and the Université Paris-Sud, thus it has both a theoretical and an industrial motivation. The signature of a failure provides all the information necessary to understand, identify and ultimately repair a failure. Thus when identifying the signature of a failure it is important to make it explainable. We propose an ontology based approach to model the domain, that provides a level of automatic interpretation of the highly technical tests performed in the equipment. Once the tests can be interpreted, corrective actions are associated to them. The approach is rooted on concept learning, used to approximate description logic concepts that represent the failure signatures. Since these signatures are not known in advance, we require an unsupervised learning algorithm to compute the approximations. In our approach the learned signatures are provided as description logics (DL) definitions which in turn are associated to a minimal set of axioms in the A-Box. These serve as explanations for the discovered signatures. Thus providing a glass-box approach to trace the reasons on how and why a signature was obtained. Current concept learning techniques are either designed for supervised learning problems, or rely on frequent patterns and large amounts of data. We use a different perspective, and rely on a bottom-up construction of the ontology. Similarly to other approaches, the learning process is achieved through a refinement operator that traverses the space of concept expressions, but an important difference is that in our algorithms this search is guided by the information of the individuals in the ontology. To this end the notions of justifications in ontologies, most specific concepts and concept refinements, are revised and adapted to our needs. The approach is then adapted to the specific avionics maintenance case in Thales Avionics, where a prototype has been implemented to test and evaluate the approach as a proof of concept.

.../... / “Standards make a positive contribution to the world we live in. They facilitate trade, spreadknowledge, disseminate innovative advances in technology, and share good management andconformity assessment practices”7. There are a multitude of standard and standard consortiaorganizations producing market relevant standards, specifications, and technical reports in thedomain of Information Communication Technology (ICT). With the number of ICT relatedstandards and specifications numbering in the thousands, it is not readily apparent to users howthese standards inter-relate to form the basis of technical interoperability. There is a need todevelop and document a process to identify how standards inter-relate to form a basis ofinteroperability in multiple contexts; at a general horizontal technology level that covers alldomains, and within specific vertical technology domains and sub-domains. By analyzing whichstandards inter-relate through normative referencing, key standards can be identified as technicalcenters of gravity, allowing identification of specific standards that are required for thesuccessful implementation of standards that normatively reference them, and form a basis forinteroperability across horizontal and vertical technology domains. This Thesis focuses on defining a methodology to analyze ICT standards to identifynormatively referenced standards that form technical centers of gravity utilizing Data Mining(DM) and Social Network Analysis (SNA) graph technologies as a basis of analysis. As a proofof concept, the methodology focuses on the published International Standards (IS) published bythe International Organization of Standards/International Electrotechnical Committee; JointTechnical Committee 1, Sub-committee 36 Learning Education, and Training (ISO/IEC JTC1 SC36). The process is designed to be scalable for larger document sets within ISO/IEC JTC1 that covers all JTC1 Sub-Committees, and possibly other Standard Development Organizations(SDOs).Chapter 1 provides a review of literature of previous standard analysis projects and analysisof components used in this Thesis, such as data mining and graph theory. Identification of adataset for testing the developed methodology containing published International Standardsneeded for analysis and form specific technology domains and sub-domains is the focus ofChapter 2. Chapter 3 describes the specific methodology developed to analyze publishedInternational Standards documents, and to create and analyze the graphs to identify technicalcenters of gravity. Chapter 4 presents analysis of data which identifies technical center of gravitystandards for ICT learning, education, and training standards produced in ISO/IEC JTC1 SC 36.Conclusions of the analysis are contained in Chapter 5. Recommendations for further researchusing the output of the developed methodology are contained in Chapter 6.