Cette thèse illustre le rôle que l'Ingénierie Ontologique (IO) peut jouer dans les Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH). Même si ce rôle touche à la fois la conception et la diffusion de l'apprentissage, nous nous attardons sur son rôle dans la conception. Nous montrons alors comment il vise à combler un manque, celui de l'assistance aux concepteurs. Notre but est donc de faire la preuve de la contribution possible de l'IO dans l'ingénierie des EIAH, et pour illustrer cette preuve, nous prenons l'assistance aux concepteurs pédagogiques comme exemple de situation où l'IO est utile. Nous abordons le problème, en le posant de la façon suivante: Comment assister les concepteurs pédagogiques dans leur tâche parfois complexe de design pédagogique (DP), alors que les systèmes auteurs ne leur offrent pas l'assistance nécessaire pour concevoir des scénarios sémantiquement corrects, c'est-à-dire des scénarios valides du point de vue des Théories et Paradigmes d'Apprentissage, d'Enseignement et de Design pédagogique (TPAED), ni le moyen de procéder à une telle validation sémantique? Nous montrons que la cause principale de ce manque dans les systèmes auteurs (incluant les systèmes orientés pédagogie, orientés performance, hypermédias, adaptatifs et collaboratifs et Web, pour n'en nommer que quelques-uns) est leur faible représentation explicite du DP et des TPAED dans leur modèle pédagogique. Nous privilégions une approche d'IO basée sur le Web sémantique afin de profiter des technologies bien établies et standardisées qui en découlent, à savoir les langages Web basés sur la syntaxe XML, les services Web et les annotations sémantiques. Pour mettre en oeuvre notre thèse, nous proposons la conception d'un système d'aide permettant d'apporter au concepteur pédagogique l'assistance dont il a besoin lors de l'utilisation de tout système auteur. Nous nommons ce système CIAO, ce qui signifie qu'il s'agit d'un système d'aide à la Conception Intelligemment Assistée par des Ontologies. CIAO exploite une ontologie formalisant les TPAED, dont nous assurons la construction selon une approche d'IO que nous proposons. Les services offerts au concepteur sont assurés grâce à des règles de validation syntaxique et sémantique que nous avons créées et intégrées à CIAO. Quelle que soit la situation dans laquelle l'IO est utilisée, il s'agit d'un processus complexe qu'il faut avant tout développer de façon méthodologique. Cette thèse apporte aussi une solution sur cet aspect méthodologique de l'IO, puisque nous proposons une Méthode Intégrée d'IO appelée, MI2O. Cette méthode est dite intégrée parce qu'elle tient compte des points forts des principales méthodes d'IO et du standard du génie logiciel IEEE 1074-1995 (l'ontologie étant considérée comme un produit du génie logiciel). Notre contribution peut se résumer ainsi: (1) La méthode MI2O, utilisée pour construire l'Ontologie des Théories et Paradigmes d'Apprentissage, d'Enseignement et de Design pédagogique ou OTPAED ; (2) L'OTPAED, une contribution originale pouvant être exploitée par tous les systèmes auteurs d'EIAH ; (3) Le système CIAO, un système réactif d'assistance en design pédagogique qui donne, entre autres, du conseil pour la conception des scénarios pédagogiques syntaxiquement/sémantiquement valides selon une théorie déterminée. Ainsi, il offre une validation flexible de scénarios selon les standards du DP (par ex. IMS Learning Design) et selon les TPAED. Le prototype que nous avons développé tend à montrer le potentiel de l'IO en contexte de DP en illustrant (à travers plusieurs scénarios d'utilisation de CIAO) comment des ontologies peuvent être exploitées pour assister le concepteur pédagogique; (4) Les règles de validation syntaxiques et sémantiques de CIAO. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Environnement interactif pour l'apprentissage humain, Ingénierie ontologique, Intelligence artificielle dans l'éducation, Méthodologie, Ontologie, Représentation des connaissances, Système auteur, Système tutoriel intelligent, Théories et paradigmes de l'apprentissage, de l'enseignement et du design pédagogique.

Les techniques de reconnaissance et de synthèse vocale deviennent de plus en plus performantes et robustes, ce qui facilite la création des applications de dialogue oral humain-machine. Ce sont des applications à partir desquelles la machine dialogue oralement avec l'humain en imitant l'acte de communication des humains. Cependant, le dialogue entre l'humain et la machine manque encore de naturel, de souplesse et est parfois même agaçant. Alors que les recherches se sont orientées vers l'aspect acoustique et sémantique du signal de la parole, d'autres se sont positionnées au niveau de l'apprentissage de la machine. Cette technique consiste à lui apprendre une stratégie du dialogue. La stratégie optimale du dialogue permet à l'humain et à la machine de communiquer de manière efficace. La question qui se pose en informatique cognitive est de savoir comment une machine peut apprendre des séquences de comportements, en l'occurrence, des énoncés du langage naturel qui, lorsque confrontées à une séquence effective, doivent être aptes à interagir avec celui qui a ces comportements (humains)? . Plus généralement, l'un des domaines importants de recherche en informatique cognitive est celui de la représentation des connaissances qu'il faut construire pour permettre à la machine d'effectuer une tâche de type intelligence artificielle. Pour ce faire, il existe plusieurs approches. Quelle que soit celle retenue, il faut d'abord savoir quelle est sa représentation, ensuite, savoir comment transférer ces connaissances à la machine pour qu'elle puisse apprendre afin d'améliorer sa performance. Ce transfert relève de trois aspects fondamentaux de notre thèse : représentation des connaissances, acquisition des connaissances et recherche d'information. Notre recherche ne vise cependant pas des réponses abstraites. Elle les explore directement dans un domaine spécifique où ces connaissances sont éminemment requises et doivent être apprises: le dialogue oral humain-machine qui se réalise dans un système de dialogue oral humain-machine. Dans ce système, nous nous concentrerons sur l'aspect stratégique du dialogue considéré comme étant important pour contrôler les interactions orales entre l'humain et la machine [ENG05], [HEN05], [LEV00], [PIE04], [SCH05], [SCH06], [SCH99]. Une stratégie optimale du dialogue permet à la machine de contrôler efficacement ces interactions orales. Nos hypothèses de solutions à appliquer dans le domaine du dialogue sont: 1-La connaissance que représente la stratégie du dialogue peut être vue comme un processus dynamique qui est composé de séquences d'actions. Il traduit un comportement stochastique, dynamique et coopératif avec lequel deux interlocuteurs s'engagent dans un dialogue. Ce processus peut être décrit comme le processus de décision de Markov (état, action, transition, récompense). 2-Pour transférer cette connaissance de l'humain à la machine, nous proposerons une approche d'apprentissage par renforcement avec l'aide d'un utilisateur simulé (Pietquin et Beaufort, 2005 ; J. Schatzmann et al., 2006). Cette approche permet à la machine d'acquérir les connaissances des stratégies optimales du dialogue. 3-Cette stratégie optimale est le résultat, non seulement de la formalisation des connaissances et de l'apprentissage, mais est aussi obtenue grâce à la recherche d'information qui se manifeste à travers un mécanisme de transition entre les états qu'offre le modèle de Markov. Nous démontrerons la faisabilité de notre approche par la réalisation d'un prototype qui met en évidence le processus d'apprentissage proposé. Le dialogue issu de cet apprentissage sera simulé oralement par une interface Windows programmé en Visual Studio C++/.Net dans le laboratoire de R&D de Nuance Communications, Inc. Ainsi, nous démontrerons qu'un système avec une stratégie apprise, modélisée selon nos hypothèses de représentation et d'acquisition des connaissances sera meilleur qu'un système sans stratégie apprise grâce à cette approche. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L'AUTEUR: représentation des connaissances, acquisition des connaissances, recherche d'information, contrôle des interactions, intelligence artificielle, processus de décision de Markov, apprentissage machine par renforcement, stratégie du dialogue, système de dialogue oral humain-machine, utilisateur simulé.

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Ce mémoire s'intéresse au métier du représentant pharmaceutique considéré comme le principal acteur professionnel de communication entre les compagnies pharmaceutiques et les prescripteurs de médicaments. Ces derniers refusent de plus en plus de les rencontrer soit par manque de temps, soit en raison des jugements négatifs portés sur leurs compétences considérées insuffisantes, soit pour des raisons reliées aux évolutions de la technologie (e-detailing, vidéoconférence, etc.). De ce fait, les changements et les évolutions auxquels les représentants pharmaceutiques font face exigent une redéfinition de leur métier et un ajustement de leurs compétences. Nous posons alors l'hypothèse que le transfert et le partage de connaissances entre le représentant et le médecin sont inadéquats et nous utilisons des théories managériales, notamment dans le domaine de la gestion des connaissances, pour comprendre comment ce savoir peut se partager entre ces deux individus. Notre recherche inclut deux corpus théoriques, le Métier et la Gestion des connaissances. Le premier nous aide à comprendre davantage les composantes à la fois identitaires et cognitives du métier du représentant alors que le second porte sur le modèle de Nonaka et Takeuchi (1997) concernant les conditions de la création et de la circulation des connaissances dans l'entreprise innovante. Ce modèle permet précisément d'identifier des pratiques qui favorisent la circulation et le transfert de connaissances entre acteurs d'organisations différentes, soit le représentant et le médecin. Élaborer tous ces concepts dans notre revue de littérature et tenter de les reconnaître dans ce cas spécifique, à travers 20 entrevues semi-dirigées (représentants-médecins-directeurs de compagnie pharmaceutique) et l'observation non participante lors de l'interaction entre ces individus, nous éclairent d'une part sur la problématique pragmatique existante au niveau de la circulation des connaissances entre un couple inhabituel d'acteurs et d'autre part sur l'utilité d'un modèle de gestion des connaissances, spécialement celui du modèle de Nonaka et Takeuchi (1997). ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Gestion des connaissances, représentant pharmaceutique, médecins, métier, industrie pharmaceutique, e-detailing, Nonaka et Takeuchi.

Thèse (D. en informatique cognitive)--Université du Québec à Montréal, 2005. / En tête du titre: Université du Québec à Montréal. Bibliogr.: f. [172]-186. Publié aussi en version électronique.

Pour répondre à une demande de plus en plus exigeante en termes de personnalisation, de délai et de coût, la Chaîne Logistique a pour objectif d’être intégrée et agile. Pour cela la Chaîne Logistique se doit de gérer des flux d’information structurés et non structurés au travers de Systèmes d’Information. Contrairement aux premiers, les flux d’information non structurés sont difficilement intégrables car ils échappent à toutes logiques normatives. Ils se développent en situation de travail effective, au travers d’échanges interpersonnels, favorisant le développement de connaissances. Cependant de récents travaux en Système de Gestion des Connaissances et traitant de la connaissance dans la Chaîne Logistique positionnent les connaissances issues de ces flux d’information non structurés comme une ressource clé pour le développement de l’agilité des organisations. Ce travail propose de comprendre comment la mise en place d’un ERP (Système d’Information de gestion, couramment utilisé pour gérer la Chaîne Logistique) associée à une démarche de gestion des connaissances peut permette l’intégration des flux d’information structurés et non structurés dans une Chaîne Logistique intra-organisationnelle. Il s’appuie pour cela sur une recherche-intervention réalisée au sein de la Chaîne Logistique de Bonfiglioli Transmissions, sur une période de trois ans. Ce travail souligne, d’une part, l'intérêt d'associer Système d'Information de Gestion et Système de Gestion des Connaissances pour intégrer les flux d'information structurés et non structurés de la chaîne logistique et améliorer son efficacité. Il met ensuite en avant le rôle d’un management orienté relations et connaissances dans la mise en place d’un Système de Gestion des Connaissances recherchant la production de connaissances pour l’amélioration de l'efficacité de la Chaîne Logistique. Enfin, il met en avant qu’un manque de reconnaissance par l’organisation, du mode de fonctionnement centré connaissance naissant de la démarche, conduit à la destruction du réseau d’échange des connaissances et à une déstabilisation de l'organisation. L’analyse de nos résultats terrains au travers de la Théorie de l’Acteur-Réseau permet de confirmer l’importance des dimensions relationnelles, cognitives, et structurelles du capital social organisationnel dans la mise en place d’une démarche de Gestion des Connaissances pour la Chaîne Logistique intra-organisationnelle. Ce travail conclut qu’une démarche de Gestion des Connaissances pour la Chaîne Logistique intra-organisationnelle devrait passer par une articulation cohérente des trois dimensions du capital social par l’organisation. / To reply to increasingly demanding market needs in terms of customizing, lead-times and costs, Supply Chain aims to be integrated and agile. For that, a Supply Chain must manage structured and unstructured information flows via Information Systems. Contrary to the first ones, unstructured information flows are difficult to integrate because they escape all normative logic. They grow in real-life work situations through interpersonal exchanges that encourage the development of knowledge. Nevertheless recent works in Knowledge Management 2.0 and dealing with knowledge in a Supply Chain highlight this knowledge coming from unstructured information flows as a key resource for organizational agility. This work proposes to understand how an ERP implementation (Management Information System, usually used in Supply Chain Management) associated with a knowledge management approach can contribute to the integration of structured and unstructured information flows within an intra-organizational Supply Chain. It takes as its base a research-action made within the Supply Chain of the Bonfiglioli Transmissions firm, over a period of 3 years. This work underlines, on one hand, the role of a relations and knowledge orientated management in the building of a Knowledge Management System aiming to develop knowledge for improved performance. On the other hand, it highlights that a lack of recognition and appropriation by the organization, of the Knowledge Management System dedicated to the Supply Chain, leads to the destruction of the knowledge-exchange network and a destabilization of the organization. The analysis of our ground-work results through the Actor-Network Theory corroborates the importance of the relational, cognitive and structural dimensions of a social organizational capital in a Knowledge Management System. The conclusion of this work is that a sustainable Knowledge Management System must pass by a coherent articulation, by the organization, of the three dimensions of the social capital.

Malgré de nombreux travaux, il apparaît que les outils d'Analyse Typologiques ne permettent pas de réduire les délais d'implantation de la Technologie de Groupe. Cette démarche de rationalisation du système de production pose un problème général de classification que nous baptiserons ACCI. Il s'agit de construire sur un domaine de connaissance peu formalisé, une classification jugée pertinente par les experts du domaine. En terme d'Acquisition de Connaissances, l'ACCI a pour objectif de représenter l'activité d'un groupe d'expert à l'aide d'un modèle dit de classification simple. Les outils susceptibles de contribuer à résoudre ce problème proviennent de domaines variés : l'Analyse Typologique, la Classification Conceptuelle, les réseaux de Neurones et les Algorithmes Génétiques mais reposent sur un principe commun qui défini le concept d'Outils de Classification Automatique (OCA). Dans le cadre de l'ACCI, ces outils présentent des limites intrinsèques. La plupart des travaux menés pour y remédier, proposent des approchent interactives qui aident les experts à reformuler leurs connaissances en fonction de l'OCA utilisé. C'est à dire, sous la forme d'attributs descriptifs des objets tels qu'il devient possible d'en déduire des classes par des opérations de comparaison simples. Nous proposons une approche interactive qui a pour vocation de s'adapter aux experts en intégrant directement dans le processus de classification, les connaissances qu'ils sont à même de formuler naturellement lorsqu'ils valident une partition des objets du domaine. Cette approche a été testé sur un cas réel à l'aide d'un prototype informatique. Elle contribue à résoudre le problème de l'utilisation des outils d'Analyse Typologique pour réduire les délais d'implantation de la TG, et s'applique potentiellement à d'autre domaine, car les connaissances manipulées par le système ne sont pas liées au domaine d'application, mais à la structure recherchée (une partition).

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les travaux de cette thèse concernent la gestion de connaissances au sein des processus techniques d'Ingénierie Système (IS). Ces processus peuvent être considérés comme un espace de création continue de connaissances faisant appel à des savoir-faire multi-métiers et produisant de nombreux « artefacts », allant des spécifications aux composants logiciels et matériels jusqu'au système lui-même, et présentant des degrés très divers de formalisation. A ces éléments, il convient d'ajouter les alternatives de solutions et les justifications de décisions, pour constituer, au final, un ensemble der connaissances métiers implicites aujourd'hui très peu valorisées dans les organisations, et que ces dernières cherchent actuellement à réutiliser au mieux au cours de projets ultérieurs. Pour fournir des éléments de réponse à cette problématique nous proposons un cadre ontologique générique dédié à la modélisation formelle et consensuelle des savoir-faire métiers de l'IS. Nous analysons ensuite l'application de ce cadre à la description des expériences de projets d'ingénierie que nous dénommons Connaissances Métiers Situées (CMS). Pour gérer ces expériences nous proposons d'une part, un modèle de capitalisation de CMS sous forme d'annotations sémantiques des dimensions situation, but, choix et décisions d'ingénierie. Et d'autre part, un modèle de partage de CMS suggérant les expériences potentiellement utiles au cours de projets ultérieurs. Les propositions conceptuelles de cette thèse ont été opérationnalisées à l'aide du formalisme des Graphes Conceptuels et appliquées dans le domaine de l'Ingénierie de Systèmes de défense.

Cette thèse se situe à l'intersection de trois domaines de recherche : le raisonnement à partir de cas, l'extraction de connaissances et la représentation des connaissances. Raisonner à partir de cas consiste à résoudre un nouveau problème en utilisant un ensemble de problèmes déjà résolus, appelés cas. Dans cette thèse, un langage de représentation des variations entre cas est introduit. Nous montrons comment ce langage peut être utilisé pour représenter les connaissances d'adaptation et pour modéliser la phase d'adaptation en raisonnement à partir de cas. Ce langage est ensuite appliqué à la tâche d'apprentissage de connaissances d'adaptation. Un processus d'extraction de connaissances, appelé CabamakA, est mis au point. Ce processus permet d'apprendre des connaissances d'adaptation par généralisation à partir d'une représentation des variations entre cas. Une discussion est ensuite menée sur les conditions d'opérationnalisation de CabamakA au sein d'un processus d'acquisition de connaissances. L'étude aboutit à la proposition d'un nouveau type d'approche pour l'acquisition de connaissances d'adaptation dans lequel le processus d'extraction de connaissances est déclenché de manière opportuniste au cours d'une session particulière de résolution de problèmes. Les diérents concepts introduits dans la thèse sont illustrés dans le domaine culinaire à travers leur application au système de raisonnement à partir de cas Taaable, qui constitue le contexte applicatif de l'étude.