L'apprentissage de geste est un processus complexe, impliquant de nombreux processus sous-jacents (psychomoteurs, cognitifs, biophysiques). Cet apprentissage peut être divisé en plusieurs grandes phases, définies par la capacité de l'apprenant à produire et à percevoir son geste. A l'instar d'un formateur adaptant son discours et son attitude à l'apprenant, un environnement d'apprentissage doit pouvoir adapter les aides qu'il fournit, d'une part en analysant l'état de l'apprenant, et d'autre part en prédisant les aides qui bénéficieront à son apprentissage. Nous proposons une approche modélisant les interactions entre l'apprenant et l'environnement d'apprentissage; c'est-à-dire l'évolution de l'état de l'apprenant en fonction des configurations successives de l'environnement, permettant une adaptation automatique et dynamique de la sélection d'aides. En s'appuyant sur des travaux portant sur la reconnaissance de gestes et les tuteurs intelligents, nous proposons un cadre formel permettant de représenter la qualité de l'activité gestuelle dans un espace métrique. Cette représentation interprète les résultats issus de modèles probabilistes comme des variables floues illustrant le niveau de l'apprenant sur chacune des dimensions du geste. Nous représentons l'environnement comme l'ensemble des actions possibles, chaque action étant représentée par un vecteur de paramètres estimant la situation dans laquelle l'action est la plus pertinente. Dans un premier temps, ces paramètres sont fixés par des experts, et nous considérons cette expertise comme parfaite. Dans un second temps, nous étudions une problématique omniprésente dans les domaines des environnements d'apprentissage, qui fait état de l'écart entre l’expertise et la réalité. Les domaines "mal définis" sont en effet répandus, du fait du coût et de la difficulté à réunir des experts, et de la complexité inhérente à la définition précise d'un domaine. Ne considérant plus le seul avis des experts, le processus de sélection d 'aides peut alors être vu comme une séquence de décisions dont l'objectif est de proposer à chaque itération l'action qui maximisera le gain en matière d'apprentissage. En s'appuyant sur des travaux récents portant sur les séquences de décisions, notre approche considère le processus de sélection d'aides comme un problème de bandit. Le problème de bandit vise à maximiser un gain lors d'une séquence de décisions, et modélise le compromis entre exploration (choisir une action dont l'influence est inconnue), et exploitation (choisir la meilleure action connue). Nous proposons dans ce cadre une extension des méthodes SoftMax. L'implémentation de notre modèle sur une plateforme d'apprentissage de la calligraphie a été réalisée dans le cadre d'une collaboration avec des experts de ce domaine. Nous montrons, au travers de deux cas d’étude, l'intérêt de notre modèle pour l'apprentissage de la calligraphie. Dans le premier cas d’étude, l'adaptation est construite depuis notre représentation du geste, et un ensemble de règles fixées par des experts. Nous y montrons l'avantage apporté par l'apport d'une diversité d'aides. Dans le second cas d'étude, nous comparons deux types d 'adaptation : une adaptation basée sur des règles, et une adaptation basée sur notre approche dynamique. Nous montrons les différences entre ces deux approches, et illustrons les avantages de l'approche dynamique lorsque les règles sont imprécises. / Gesture learning is a complex and multi-step process where trainees are supposed to improve several psychomotor and cognitive skills. This process can be divided into phases depending on trainees’ ability to perform and perceive their gestures. As human tutors adapt their behavior according to their perception and understanding of trainees learning situations' a learning environment should select an appropriate behavior from a representation of trainees’ learning states and a prediction of the potential influence of every possible behavior. The work presented in this document describes an approach modeling the interactions between a trainee and a learning environment: it represents trainees’ consecutive performances and the influence of the environment on these performances. This approach aims at permitting an adaptive selection of the pedagogical actions (i.e. behaviors) implemented in the environment. Relying on related works in the domains of gesture recognition and intelligent tutoring systems, we propose to represent the gestural activity in a metric space. This representation interprets results from a probabilistic mode as fuzzy variables highlighting trainees' level on every aspect of the gesture. We represent the environment as the set of actions it can select, every action being represented by a feature vector describing the learning situation maximizing the action's influence. As a first step, these features are given by a set of experts, and we consider the rules provided as perfect. As a second step, we study an ubiquitous issue in the field of learning environments, which is the difference between the rules provided by experts and the reality of trainees’ needs toward feedback. Ill-defined domains are indeed more and more common, as collecting expert knowledge is difficult and costly, and as studied learning domains are becoming more and more complex and difficult to define. In this second step, the selection process does not rely on expert knowledge, and this process can be seen as a sequence of decisions. At each iteration, the goal is thus to select the action which would maximize the reward in terms of benefits for trainees' learning. The action selection process is represented as a multi-armed bandit problem, where the goal is to compromise between exploration of unknown actions and exploitation of known actions. We present an extension of SoftMax methods which handles multi-dimensional contextual rewards. Taking advantage of the collaboration with calligraphy experts, a calligraphy training platform was implemented as part of this work. Two studies, where participants train on this platform, show the benefits of the proposed approach on calligraphy learning. In a first experiment, action selection is based on expert rules, and we show that providing a diversity of feedback improves skill acquisition. In a second experiment, we compare two configurations of the environment: a selection of actions based on expert rules, and a selection of actions based on the SoftMax method. We describe the difference between the influence of these two approaches on trainees' learning, and we point out the benefits of using dynamic rules.

Autrefois enfermés à l'intérieur des écrans, les médias numériques s'invitent aujourd'hui au cœur même du quotidien. Informatique ubiquitaire, objets connectés, dispositifs de réalité «mixte» et «augmentée» ... font advenir de nouveaux modes d'expérience spatiale. Pourtant, la portée de cette rupture est encore mal comprise, soit parce que l'on confond expérience esthétique et démonstration technique, soit parce que l'on peine à dépasser les registres traditionnels de la fonction, de l'information et de la fiction. Quelles conséquences pour le design d'espaces? La première partie de cette thèse analyse la terminologie en usage afin de montrer qu'elle ne permet pas de rendre compte de l'expérience esthétique qu'il s'agît de décrire, et propose la notion d'entr'espace comme outil susceptible de la caractériser. Les enjeux sont déplacés depuis le champ strict du numérique vers le cadre plus large de l'histoire du design en vue de mettre en évidence la manière spécifique au design de se saisir des questions soulevées par ces moments de rupture. La deuxième partie explore les tensions qui traversent l'entr'espace en partant du paradigme baroque. Alors que ces dispositifs numériques sont souvent conçus sans prendre en compte les relations spatiales que pourtant ils articulent, l'hypothèse développée est que c'est précisément au niveau de ces relations, considérées dans toute leur épaisseur sensible, que se situent les principaux enjeux. La troisième partie, enfin, propose des axes de réflexion prospectifs en explorant la manière dont l'entr'espace transforme notre expérience de l'habiter à travers les notions de matière, interaction, vie et existence. / Formerly confined inside computer screens, digital media dwells today at the very heart of everyday environments. Ubiquitous computing connected objects, «mixed» and «augmented» reality ... bring about new modes of spatial experience. This breakthrough, however, has not yet been fully acknowledged. Dominant lines of thought either mistake aesthetic experience and technological demonstration, or struggle to get beyond traditional notions of function, information and fiction. What are the consequences for spatial design practice? The first part of this thesis discusses current terminology in order to show its ineffectiveness in describing the precise nature of the aesthetic experience, and proposes the notion of interspace as a conceptual tool to characterize it adequately. The stakes are shifted from the sole realm of the digital towards the larger frame of design history in order to show the specific way that design as a discipline has taken to size the questions rose by analogous technological breakthroughs in the past. The second part explores the tensions that run through interspaces departing from the Baroque paradigm. Whilst such digital devices are often designed without consideration for the spatial relationships they nevertheless organize, the main hypothesis is that it is precisely at the level of such relationships -their fullest sensorial wealth considered-that the highest stakes are. The third and last part introduces prospective lines of thought by exploring the way interspaces transform our experience of dwelling through the notions of matter, interaction, life and existence.

Notre recherche se situe dans le domaine des "Environnements Interactifs d'Apprentissage par Ordinateur", et concerne plus spécialement la conception et la production de simulations pédagogiques. Cette thèse se propose d'aborder la définition de nouveaux environnements de production d'un point de vue pragmatique en partant de cas concrets rencontrés dans la formation professionnelle technique en milieu industriel. Le résultat essentiel de ce travail est la définition du modèle MARS (Modèle-Associations-Représentation-Scénario), cadre conceptuel permettant de structurer l'approche de conception. MARS propose trois espaces de travail dédiés à la spécification du modèle de simulation, du scénario pédagogique, de la représentation et un quatrième espace permettant l'intégration des différents résultats obtenus. La volonté de fournir des solutions opérationnelles nous a amené à définir un processus de développement basé sur le déroulement en parallèle des activités de conception organisées chacune selon un cycle de prototypage automatisé. Nous abordons également la définition des environnements de production en insistant, dans chaque espace de travail, sur l'importance des interfaces et des concepts manipulés par les concepteurs. Nous définissons l'architecture d'un environnement intégré adaptatif qui permet de proposer différents niveaux d'accès adaptés aux compétences des auteurs, au domaine technique étudié, au contexte de production, etc... Nous décrivons enfin un exemple d'environnement que nous avons développé pour TPEC, centre de formation de Hewlett-Packard. L'environnement MELISA proposé aux responsables de formation technique un ensemble de méthodes et outils pour créer, modifier ou adapter, rapidement et à moindre coût, leurs propres applications de simulation, et résoudre ainsi des problèmes non couverts par les techniques traditionnelles de formation.

Les applications parallèles sont de plus en plus complexes et, même si les environnements de développement s'améliorent, de plus en plus difficiles à mettre au point que ce soit du point de vue de leur correction ou, dans le cadre qui nous intéresse, de leurs performances. Un outil intéressant pour la mise au point des performances d'une application est la visualisation de son exécution. Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l'étude, la conception et la réalisation d'un environnement interactif extensible de visualisation pour l'évaluation de performance de systèmes parallèles. Un tel environnement permet de reconstituer le comportement d'une application d'après des traces d'exécution et facilite, par le calcul et la présentation d'indices de performances, la compréhension de son fonctionnement et la détection de ses problèmes de performance. Nous commençons par préciser les concepts importants dans un environnement de visualisation et présentons ensuite l'état de l'art en la matière. Nous décrivons ensuite la conception et la réalisation de l'environnement Scope. Cet environnement est validé par rapport aux objectifs initiaux et son utilité est démontrée par l'étude de sessions d'évaluation de performance d'applications concrètes.