Dans un premier temps, nous avons analysé les conceptions de 275 enseignants tunisiens et identifié en quoi certaines de ces conceptions pourraient être des obstacles aux apprentissages. Une conception anatomisante du cerveau pourrait s'opposer à sa conception en termes de réseaux neuronaux. Mettre le cerveau aux commandes de tout le corps, avec un relent de dualisme corps esprit, empêche de penser son épigenèse et sa construction en fonction de son activité propre ; il en est de même pour une conception d'un déterminisme purement génétique ou purement environnementale de nos comportements. Jusqu'à quel point ces obstacles ne dépendent-ils que d'un manque de connaissances, en particulier sur les réseaux neuronaux et l'épigenèse cérébrale ? Pour répondre à cette question, nous avons analysé les conceptions d'élèves (1an avant le bac) et d'enseignants (inscrits en DEA didactique ou autres) avant et après un enseignement sur l'épigenèse (trois situations d'enseignement, dont une en visioconférence). Les résultats de cette seconde partie de la thèse confirment que ces conceptions peuvent évoluer à la suite d'un enseignement.

Les travaux de cette thèse se situent dans le cadre de la discrimination conceptuelle. Notre objectif est de caractériser des classes d'objets imprécis et structurés, à partir de concepts imprécis. Le modèle de représentation des données utilise un formalisme objet pour décrire les relations de dépendance entre les attributs et modélise l'imprécision à l'aide de termes linguistiques organisés en structure de treillis. Dans un premier temps, nous avons défini des fonctions de reconnaissances floues permettant de mesurer l'appartenance graduelle d'une observation à un concept. Ces fonctions sont construites à partir de métriques qui prennent en compte les différents aspects du modèle. Ensuite, à partir des notions de complétude et de consistance, nous avons élaboré des critères évaluant la qualité de discrimination d'un concept au contour imprécis. L'utilisation de quantificateurs et modificateurs linguistiques permet de préciser cette qualité de discrimination en tenant compte des erreurs de classement. Enfin, nous avons développé des méthodes d'acquisition de concepts imprécis à partir d'exemples et de contre-exemples. Ces méthodes déterminent un recouvrement des exemples à partir de descriptions reconnaissant au plus, un nombre fixe de contre-exemples. Nos méthodes de discrimination s'appuient, pour déterminer efficacement des concepts, sur les opérateurs de généralisation et sur la structure de treillis des descriptions discriminantes. Afin d'améliorer la qualité et la fiabilité des résultats, une procédure de sélection des attributs les plus discriminants a été proposée. Implantées dans un système d'apprentissage, ces différentes méthodes sont appliquées à plusieurs expérimentations.

Dans cette thèse, nous présentons une structure qui comprend tous les méthodes développées pour interpréter des résultats d'expression des gènes en incorporant des annotations sur les gènes. Puis, nous abordons la question de la découverte de « clusters » (algorithmes non-supervisées) parmi des profils d'expression de gène, et nous proposons deux approches spécifiques à ce sujet : CGGA (Co-expressed Gene Groups Analysis) and GENMINER (Gene-integrated analysis using association rules mining). CGGA est une méthode de l'approche a priori qu'intègre l'information issue des données des biopuces, i.e. les profils d'expression des gènes, avec les annotations fonctionnelles des gènes issues des différentes sources d'information génomique tel que Gène Ontologie. GENMINER est une méthode de co-clustering basé dans l'extraction de règles d'association qu'intègre l'information des profils d'expression des gènes (discrétisées) a partir de différentes sources d'information biologique sur les gènes (en incluant la totalité de l'information minimale contenue dans la biopuce). A la fin nous ciblons la question de la découverte de classes par des méthodes supervisés, a ce sujet nous proposons GENETREE (GENE-integrated analysis for biological sample prediction using decision TREEs). GENETREE est une méthode de co-clustering basé dans les arbres de décision qui permet d'intégrer les profils d'expression des gènes et l'information contenue dans les sources d'information biologique relative aux voies métaboliques (en tenant en compte la variable temporelle du processus biologique. Les expérimentations menées avec les trois méthodes ont permis de mettre en évidence les principaux groupes de gènes fonctionnellement riches et co-exprimés dans les différents jeux de données d'expression des gènes qui ont été analysées.

La recherche scientifique est dans une période de transition. Les vagues de découvertes dont la plupart ont un fort impact potentiel économique et social ont été accompagnées par l'émergence de nouveaux modes de production de la science. Cependant, même si la recherche est une activité stratégique, elle demeure largement méconnue et les transformations récentes de la production scientifique accentuent le flou qui entoure cette activité. A une opposition simple entre science appliquée et science fondamentale, se substitue toute une gamme de catégories conçues pour rendre compte de la diversité et de l'imbrication des activités dans lesquelles chercheurs et ingénieurs sont engagés. Au-delà du modèle de la recherche académique et de celui de l'innovation, plusieurs modes de coopération et de fertilisation croisée entre la recherche universitaire et l'entreprise se conjuguent. Les modèles polaires sont la recherche universitaire et l'innovation dans l'industrie. Dans le premier modèle, la société délègue aux chercheurs la mission d'accroître le stock de connaissances disponibles et accessibles par tous. Au sein de la communauté académique, les modalités d'organisation, et plus particulièrement les règles de fonctionnement (Merton 1973; Dasgupta and David 1994) permettent une autorégulation des chercheurs. La compétition entre les chercheurs et la lutte pour la priorité des découvertes impose la divulgation des connaissances produites, ce qui permet de stimuler l'effort des scientifiques, de récompenser les meilleurs et de valider les connaissances produites. Sans contrôler le contenu de la recherche, la société peut intervenir par la seule fixation des règles pour s'assurer de la productivité et de la qualité du travail de recherche. Le second modèle est conçu pour gérer des projets destinés à concevoir de nouveaux produits, de nouveaux services et de nouveaux procédés de fabrication. Les chercheurs sont dans ce cas à l'écoute des utilisateurs de la technologie ou du service qui seuls valideront les développements effectués. Le projet d'innovation n'a d'autres ambitions que de les satisfaire. L'organisation de la recherche doit permettre ces liaisons avec l'environnement et doit rendre possible les réorientations nécessaires. Comme le remarquent Callon et al. (Callon, Larédo et al. 1995), ces deux modèles s'opposent terme à terme. Le premier s'inscrit dans une logique de l'autonomie de la communauté scientifique, le second est profondément ancré dans l'entreprise. Le premier requiert la divulgation de connaissances codifiées, publiées sous forme d'articles ou de livres, le second privilégie les savoirs tacites et locaux incorporés dans des dispositifs techniques destinés à être commercialisés. Cette opposition des principes de gestion des deux modèles d'organisation de la production scientifique et technique laisse la place à de nombreux modes d'organisation hybride qui permettent les transferts scientifiques et techniques. Les formes hybrides d'organisation permettent de mieux comprendre comment le développement conjoint d'innovations s'opère. Cependant, pour mieux saisir les mécanismes d'innovation que mobilisent différentes organisations (entreprises, laboratoires publics, ...), il est indispensable d'avoir une représentation adaptée de l'innovation.

Cette thèse, fruit d'une collaboration LORIA / INRA, porte sur l'étude du raisonnement à partir de cas pour aider à l'interprétation d'organisations spatiales agricoles. Les agronomes effectuent des enquêtes auprès d'exploitants agricoles, afin d'appréhender les relations entre structure spatiale et fonctionnement des exploitations. Des modèles graphiques, appelés chorèmes d'exploitations, permettent de synthétiser ces données d'enquêtes. Sur la base de ces chorèmes, nous avons modélisé l'organisation spatiale des exploitations par des graphes bipartites aux sommets et aux arc étiquetés par des concepts. A certains sous-graphes, décrivant des structures spatiales intéressantes, sont adjoints des explications, décrivant l'organisation fonctionnelle, pour constituer des cas. La modélisation conjointe a abouti à la reconception des chorèmes et à la constitution d'une base de cas et de hiérarchies de concepts du domaine. Le système de RàPC ROSA permet de proposer des explications de fonctionnement à un graphe d'organisation spatiale en utilisant les cas enregistrés. La comparaison des graphes s'appuie sur le mécanisme des logiques de description : étant donné un graphe d'exploitation cible, on lui associe des graphes sources de la base de cas au moyen d'opérations de généralisation et de spécialisation.

Nous présentons dans cette thèse le modèle DOAN (DOcument ANnotation Model), destiné à répondre aux besoins de modélisation de la société Arisem. Arisem est éditeur de logiciels dans le domaine de la gestion des connaissances. La plateforme que l'entreprise propose s'inscrit dans le cycle collecte / analyse / diffusion de l'information. À partir de données de nature hétérogène et d'origines diverses (ex. : Internet, intranet, base de données), elle procède à différentes analyses (ex. : classement automatique, extraction de concepts émergents), afin de fournir des informations synthétiques et utiles à l'utilisateur. Partant de cette problématique, nous avons identifié trois besoins principaux pour le modèle : expressivité, flexibilité et performances. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un modèle basé sur le paradigme d'agrégation de facettes, qui permet aux concepteurs de décrire des données complexes, hétérogènes et évolutives. Au-delà de la simple notion de document, il rend possible la représentation d'objets métiers, comme par exemple des annotations ou des arbres de catégorisation. Complété par un système de types riches et par la capacité d'exprimer des contraintes entre facettes, ce modèle nous permet de répondre aux besoins d'expressivité et de flexibilité. Nous proposons d'autre part un algorithme permettant de traduire les éléments du modèle DOAN en une implémentation relationnelle. Une fois le modèle instancié, les accès en modification sont contrôlés à l'aide de procédures stockées afin de garantir la consistance des données. Les accès en consultations sont en revanche effectués directement à l'aide de requêtes SQL. Les concepteurs peuvent ainsi faire des requêtes à la fois complexes et performantes, tirant parti au maximum des possibilités du système de gestion de bases de données. Cette approche permet une montée en charge importante et répond aux besoins de performances.

Face à la forte polarisation des activités d'innovation, une littérature foisonnante s'est intéressée, depuis une vingtaine d'années, à la problématique de la géographie des collaborations pour l'innovation, en se centrant sur un déterminant essentiel, l'échange de connaissances tacites. L'objectif de notre recherche est d'apporter des éléments explicatifs nouveaux en intégrant des déterminants rarement étudiés, qui relèvent de la construction des collaborations. Dans cette perspective, nous développons une grille théorique insistant sur l'existence de contraintes associées à la recherche de ressources complémentaires, d'une part, et de contraintes liées aux possibilités de mise en relation des partenaires (relations sociales, dispositifs de médiation et collaborations antérieures), d'autre part. Nous montrons également comment ces contraintes influencent, à coté des déterminants traditionnels, la géographie des collaborations et son évolution au cours du temps. En nous appuyant sur une analyse qualitative et économétrique de données relationnelles portant directement sur des collaborations pour l'innovation, nous vérifions d'abord le caractère multiscalaire des partenariats d'innovation et révélons son inertie au cours du temps. Nous mesurons ensuite, le poids des différents déterminants de cette géographie. Nous montrons d'une part le rôle important des contraintes de ressources. Nous révélons d'autre part l'existence d'effets de proximité spatiale qui résultent moins de contraintes d'échanges de connaissances tacites que des possibilités de mise en relation. Il s'avère plus généralement que les logiques de contact, mobilisées par les acteurs pour trouver leur(s) partenaire(s), jouent un rôle structurant dans la géographie des collaborations mais variable selon leur nature et les caractéristiques structurelles des territoires.

La conduite de systèmes autonomes nécessite de prendre des décisions en fonction des observations et des objectifs courants : cela implique des tâches à effectuer en ligne, avec les moyens de calcul embarqués. Cependant, il s'agit généralement de tâches combinatoires, gourmandes en temps de calcul et en espace mémoire. Réaliser ces tâches intégralement en ligne dégrade la réactivité du système ; les réaliser intégralement hors ligne, en anticipant toutes les situations possibles, nuit à son embarquabilité. Les techniques de compilation de connaissances sont susceptibles d'apporter un compromis, en déportant au maximum l'effort de calcul avant la mise en situation du système. Ces techniques consistent à traduire un problème dans un certain langage, fournissant une forme compilée de ce problème, dont la résolution est facile et la taille aussi compacte que possible. L'étape de traduction peut être très longue, mais elle n'est effectuée qu'une seule fois, hors ligne. Il existe de nombreux langages-cible de compilation, notamment le langage des diagrammes de décision binaires (BDDs), qui ont été utilisés avec succès dans divers domaines de l'intelligence artificielle, tels le model-checking, la configuration ou la planification. L'objectif de la thèse était d'étudier l'application de la compilation de connaissances à la conduite de systèmes autonomes. Nous nous sommes intéressés à des problèmes réels de planification, qui impliquent souvent des variables continues ou à grand domaine énuméré (temps ou mémoire par exemple). Nous avons orienté notre travail vers la recherche et l'étude de langages-cible de compilation assez expressifs pour permettre de représenter de tels problèmes. Dans la première partie de la thèse, nous présentons divers aspects de la compilation de connaissances ainsi qu'un état de l'art de l'utilisation de la compilation dans le domaine de la planification. Dans une seconde partie, nous étendons le cadre des BDDs aux variables réelles et énumérées, définissant le langage-cible des " interval automata " (IAs). Nous établissons la carte de compilation des IAs et de certaines restrictions des IAs, c'est-à-dire leurs propriétés de compacité et leur efficacité vis-à-vis d'opérations élémentaires. Nous décrivons des méthodes de compilation en IAs pour des problèmes exprimés sous forme de réseaux de contraintes continues. Dans une troisième partie, nous définissons le langage-cible des " set-labeled diagrams " (SDs), une autre généralisation des BDDs, permettant de représenter des IAs discrétisés. Nous établissons la carte de compilation des SDs et de certaines restrictions des SDs, et décrivons une méthode de compilation de réseaux de contraintes discrets en SDs. Nous montrons expérimentalement que l'utilisation de IAs et de SDs pour la conduite de systèmes autonomes est prometteuse.

La connaissance orthographique des mots est indispensable au développement d'une lecture experte et rapide et d'une écriture correcte. L'acquisition de ces connaissances orthographiques lexicales est un processus complexe, encore mal compris. Cette acquisition se ferait en grande partie de façon implicite au cours de la lecture. Elle dépendrait alors de la qualité du décodage, d'autres facteurs restant à préciser. Des données théoriques et certains premiers résultats empiriques ont suggéré que le traitement visuel simultané de toutes les lettres du mot est un facteur important pour l'acquisition de son orthographe spécifique. Dans ce travail de thèse, cette hypothèse est testée d'une part par des études de régression, d'autre part par des études expérimentales. Les analyses de régression étudient le lien entre l'empan visuo-attentionnel (EVA), estimant les capacités maximales de traitement visuel simultané, et les connaissances orthographiques lexicales. Les résultats montrent une relation significative entre l'EVA et les connaissances orthographiques lexicales lorsque celles-ci sont évaluées par une épreuve de production écrite ou par un test d'auto-apprentissage. Cette relation est spécifique aux connaissances lexicales puisqu'elle ne se généralise pas à l'orthographe grammaticale. Elle existe indépendamment des capacités de mémoire de travail visuo-spatiale et de lecture. Les études expérimentales, tant chez l'enfant que chez l'adulte, explorent toutes le rôle du traitement visuel simultané sur l'acquisition des connaissances orthographiques en situation d'auto-apprentissage. Cette exploration est conduite en contrastant, pendant une lecture de mots nouveaux, une condition expérimentale où le traitement visuel simultané est possible avec une autre condition où ce type de traitement est impossible. Les résultats mettent en évidence un avantage de la condition avec traitement visuel simultané possible, sur la mémorisation de l'orthographe des mots nouveaux. Cet avantage n'est pas dû à des différences de temps de présentation ou de temps de traitement des items entre les deux conditions et confirme donc que, au-delà des capacités de lecture-décodage, les capacités de traitement visuel simultané sont directement impliquées dans l'acquisition des connaissances orthographiques lexicales.

Ce travail de thèse porte sur le choix, l'appréciation et la consommation des légumes chez les enfants de 8 à 11 ans en situation naturelle de repas scolaire. Dans une première étape, nous nous sommes focalisés sur les sujets (i.e. enfants) en étudiant leurs connaissances lexicales et perceptives des légumes. Ainsi, nous avons mis en évidence que la carotte, la tomate et la salade sont les trois légumes les plus familiers chez l'enfant. Les connaissances lexicales des légumes évoluent avec l'âge et sont plus importantes chez les enfants ruraux que chez les urbains. Nous n'avons pas observé de lien entre les connaissances perceptives des enfants et leur âge, leur genre, leur lieu de vie ou encore leur possession d'un potager à la maison. Deux objets ont été sélectionnés à l'issue de la première étape : un légume très connu et apprécié -la carotte ; un légume moins connu et moins apprécié -le brocoli. Dans une seconde étape, nous avons étudié l'influence de la forme et du temps de cuisson de ces deux légumes sur le comportement alimentaire des enfants. Les résultats indiquent que la carotte est plus choisie, appréciée et consommée sous une forme familière et peu cuite. Les enfants préfèrent visuellement les fleurettes de brocoli de petite taille aux fleurettes de grosse taille. Le temps de cuisson n'a pas modifié l'appréciation et la consommation des brocolis. La troisième étape a porté sur une variable situationnelle : les intitulés de plats. Nous avons, d'une part, analysé les préférences des enfants pour des intitulés de plats, et d'autre part, étudié l'influence de deux types d'intitulés sur le choix et la consommation de nouvelles recettes de carotte et de brocoli. L'ajout d'un intitulé de plat précisant le nom du légume s'est révélé être un moyen efficace pour augmenter la probabilité de choix d'une nouvelle recette de légumes présentée conjointement à une recette familière. L'intitulé n'a pas eu d'influence, lorsque la nouvelle recette a été présentée conjointement à une alternative plus appréciée (i.e. le riz). Ces travaux soulignent l'importance de la familiarité de l'enfant avec le légume et avec sa forme culinaire : les enfants choisissent, apprécient et consomment plus un légume familier et sous une forme culinaire familière. De plus, les résultats ont montré que l'intitulé du plat participe au choix des enfants et soulignent l'importance des facteurs situationnels dans le comportement alimentaire.