Les récentes avancées en matière de systèmes d'acquisition et de modélisation ont permis la mise à disposition d'une très grande quantité de données numériques (e.g. images, vidéos, modèles 3D) dans différents domaines d'application. En particulier, la création d'Environnements Virtuels (EVs) nécessite l'exploitation de données nu-mériques pour permettre des simulations et des effets proches de la réalité. Malgré ces avancées, la conception d'EVs dédiés à certaines applications requiert encore de nombreuses et parfois laborieuses étapes de modélisation et de traitement qui impliquent plusieurs experts (e.g. experts du domaine de l'application, experts en modélisation 3D et programmeur d'environnements virtuels, designers et experts communication/marketing). En fonction de l'application visée, le nombre et le profil des experts impliqués peuvent varier. Les limitations et difficultés d'au-jourd'hui sont principalement dues au fait qu'il n'existe aucune relation forte entre les experts du domaine qui ont des besoins, les experts du numérique ainsi que les outils et les modèles qui prennent part au processus de déve-loppement de l'EV. En fait, les outils existants focalisent sur des définitions souvent très détaillées des formes et ne sont pas capables de supporter les processus de créativité et d'innovation pourtant garants du succès d'un pro-duit ou d'une application. De plus, la grande quantité de données numériques aujourd'hui accessible n'est pas réellement exploitée. Clairement, les idées innovantes viennent souvent de la combinaison d'éléments et les don-nées numériques disponibles pourraient être mieux utilisées. Aussi, l'existence de nouveaux outils permettant la réutilisation et la combinaison de ces données serait d'une grande aide lors de la phase de conception conceptuelle de formes et d'EVs. Pour répondre à ces besoins, cette thèse propose une nouvelle approche et un nouvel outil pour la conception conceptuelle d'EVs exploitant au maximum des ressources existantes, en les intégrant et en les combinant tout en conservant leurs propriétés sémantiques. C'est ainsi que le Modèle de Description Générique de Formes (MDGF) est introduit. Ce modèle permet la combinaison de données multimodales (e.g. images et maillages 3D) selon trois niveaux : Conceptuel, Intermédiaire et Données. Le niveau Conceptuel exprime quelles sont les différentes parties de la forme ainsi que la façon dont elles sont combinées. Chaque partie est définie par un Elément qui peut être soit un Composant soit un Groupe de Composants lorsque ceux-ci possèdent des carac-téristiques communes (e.g. comportement, sens). Les Eléments sont liés par des Relations définies au niveau Con-ceptuel là où les experts du domaine interagissent. Chaque Composant est ensuite décrit au niveau Données par sa Géométrie, sa Structure et ses informations Sémantiques potentiellement attachées. Dans l'approche proposée, un Composant est une partie d'image ou une partie d'un maillage triangulaire 3D. Quatre Relations sont proposées (fusion, assemblage, shaping et localisation) et décomposées en un ensemble de Contraintes qui contrôlent la po-sition relative, l'orientation et le facteur d'échelle des Composants au sein de la scène graphique. Les Contraintes sont stockées au niveau Intermédiaire et agissent sur des Entités Clés (e.g. points, des lignes) attachées à la Géo-métrie ou à la Structure des Composants. Toutes ces contraintes sont résolues en minimisant une fonction énergie basée sur des grandeurs physiques. Les concepts du MDGF ont été implémentés et intégrés au sein d'un outil de design conceptuel développé par l'auteur. Différents exemples illustrent le potentiel de l'approche appliquée à différents domaines d'application. / Due to the great advances in acquisition devices and modeling tools, a huge amount of digital data (e.g. images, videos, 3D models) is becoming now available in various application domains. In particular, virtual envi-ronments make use of those digital data allowing more attractive and more effectual communication and simula-tion of real or not (yet) existing environments and objects. Despite those innovations, the design of application-oriented virtual environment still results from a long and tedious iterative modeling and modification process that involves several actors (e.g. experts of the domain, 3D modelers and VR programmers, designers or communica-tions/marketing experts). Depending of the targeted application, the number and the profiles of the involved actors may change. Today's limitations and difficulties are mainly due to the fact there exists no strong relationships between the expert of the domain with creative ideas, the digitally skilled actors, the tools and the shape models taking part to the virtual environment development process. Actually, existing tools mainly focus on the detailed geometric definition of the shapes and are not suitable to effectively support creativity and innovation, which are considered as key elements for successful products and applications. In addition, the huge amount of available digital data is not fully exploited. Clearly, those data could be used as a source of inspiration for new solutions, being innovative ideas frequently coming from the (unforeseen) combination of existing elements. Therefore, the availability of software tools allowing the re-use and combination of such digital data would be an effective support for the conceptual design phase of both single shapes and VR environments. To answer those needs, this thesis proposes a new approach and system for the conceptual design of VRs and associated digital assets by taking existing shape resources, integrating and combining them together while keeping their semantic meanings. To support this, a Generic Shape Description Model (GSDM) is introduced. This model allows the combination of multimodal data (e.g. images and 3D meshes) according to three levels: conceptual, intermediate and data levels. The conceptual level expresses what the different parts of a shape are, and how they are combined together. Each part of a shape is defined by an Element that can either be a Component or a Group of Components when they share common characteristics (e.g. behavior, meaning). Elements are linked with Relations defined at the Concep-tual level where the experts in the domain are acting and exchanging. Each Component is then further described at the data level with its associated Geometry, Structure and potentially attached Semantics. In the proposed ap-proach, a Component is a part of an image or a part of a 3D mesh. Four types of Relation are proposed (merging, assembly, shaping and location) and decomposed in a set of Constraints which control the relative position, orien-tation and scaling of the Components within the 3D viewer. Constraints are stored at the intermediate level and are acting on Key Entities (such as points, a lines, etc.) laying on the Geometry or Structure of the Components. All these constraints are finally solved while minimizing an additional physically-based energy function. At the end, most of the concepts of GSDM have been implemented and integrated into a user-oriented conceptual design tool totally developed by the author. Different examples have been created using this tool demonstrating the potential of the approach proposed in this document.

L'innovation est un processus complexe qui demande des techniques et des outils collaboratifs pour la gestion des connaissances et la communication, afin que les entreprises surmontent les défis d'une économie concurrentielle. Une nouvelle catégorie d’outils connus sous l’acronyme CAI (Computer Aided Innovation) émerge parmi l’éventail des technologies assistées par ordinateur afin de répondre aux demandes industrielles pour une plus grande fiabilité des nouveaux produits et procédés. L’objectif de ces outils (en cours de développement) est d’aider les concepteurs durant tout le processus d’innovation. Actuellement la mise en oeuvre d’un tel outil doit prendre en considération deux développements récents majeurs. Le premier est d’ordre technologique avec les possibilités offertes par le Web 2.0 dans le développement de logiciel. Le deuxième est plus stratégique avec un changement de vision de l’innovation passant de l’innovation fermée (interne à l’entreprise) à l’innovation ouverte (Open Innovation). Ces deux aspects conduisent à de nouvelles formes de CAI nommé Open CAI 2.0. Cette recherche propose une des briques d’un tel outil, pour assister les ingénieurs procédés à résoudre des problèmes innovants principalement dans la phase de conception préliminaire. Nous présentons la structure et la fonctionnalité d’un cadre de collaboration qui met en oeuvre une méthode développée basée sur le couplage entre la théorie TRIZ, et une technique de gestion des connaissances: le raisonnement à partir de cas (RàPC). Ce cadre est une extension du modèle TRIZ-RàPC validé dans le domaine du génie de procèdes. L’approche du processus de résolution est illustrée sur une étude de cas traitant de la gazéification de la biomasse. / In economy nowadays, the act of innovation is in general social; it requires the management of knowledge, and the techniques and methodologies to drive it. Innovation is not the product of one isolated intelligence, instead, it is the result of a multi-disciplinary workgroup lead by a process or a methodology. The conceptual design, which is found in the first stages of the innovation process, represents one of the most important challenges in industry nowadays. One of the main challenges faced by chemical industries related to the conceptual design phase is to provide the means in the form of methods and computational tools, for solving problems systematically, at the same time that benefiting from the collective efforts of individual intelligences involved. Hence, the main objective of this work is to provide a solution to improve the creative capacity of a team involved in the innovation process, in particular the preliminary (critical) phase of conceptual design. Consequently, it is important to understand the techniques, methods and tools that best support the generation of novel ideas and creative solutions. In addition, it is necessary to study the contribution of information and communication technologies as the mean to support collaboration. Web technologies are considered as complementary tools to implement methods and techniques in collaborative design, and particularly in the conceptual design stage. These technologies allow setting up distributed collaborative environments to bring together the resources and the experts who can relate the existing pieces of knowledge to new contexts. It is the synergy created in this kind of environment, which allow producing valuable concepts and ideas in the form of Collective Intelligence. Nevertheless in most existing solutions for collective intelligence or crowdsourcing environments, they do not report the use of a particular methodology to improve the participants' creativity. The solution in this work describes a social network service that enables users to cooperatively solve problems oriented (but not limited) to the phase of conceptual design. In this work we propose that the use of Collective Intelligence in combination with the model TRIZ-CBR could lead the creative efforts in a team to develop innovative solutions. With this work we are looking for connecting experts from one particular field, TRIZ practitioners and stakeholders with the objective to solve problems in collaboration unlashing the collective intelligence to improve creativity. This work uses the basis of the concept named "Open CAI 2.0" to propose a solution in the form of a theoretical framework. The contributions seek to move the development of the field in Computer Aided Innovation a step forward.