Les données portant sur des événements abondent dans notre société technologique. Une façon intéressante de présenter des données temporelles réelles pour faciliter leur interprétation est un récit généré automatiquement. La compréhension de récits implique la construction d'un réseau causal par le lecteur. Les systèmes de data-to-text narratifs semblent reconnaître l'importance des relations causales. Cependant, celles-ci jouent un rôle secondaire dans leurs planificateurs de document et leur identification repose principalement sur des connaissances du domaine. Cette thèse propose un modèle d'interprétation assistée de données temporelles par génération de récits structurés à l'aide d'un mélange de règles d'association automatiquement extraites et définies manuellement. Les associations suggèrent des hypothèses au lecteur qui peut ainsi construire plus facilement une représentation causale des événements. Ce modèle devrait être applicable à toutes les données temporelles répétitives, comprenant de préférence des actions ou activités, telles que les données d'activités de la vie quotidienne. Les règles d'association séquentielles sont choisies en fonction des critères de confiance et de signification statistique tels que mesurés dans les données d'entraînement. Les règles d'association basées sur les connaissances du monde et du domaine exploitent la similitude d'un certain aspect d'une paire d'événements ou des patrons causaux difficiles à détecter statistiquement. Pour interpréter une période à résumer déterminée, les paires d'événements pour lesquels une règle d'association s'applique sont associées et certaines associations supplémentaires sont dérivées pour former un réseau associatif. L'étape la plus importante du pipeline de génération automatique de texte (GAT) est la planification du document, comprenant la sélection des événements et la structuration du document. Pour la sélection des événements, le modèle repose sur la confiance des associations séquentielles pour sélectionner les faits les plus inhabituels. L'hypothèse est qu'un événement qui est impliqué par un autre avec une probabilité relativement élevée peut être laissé implicite dans le texte. La structure du récit est appelée le fil associatif ramifié, car il permet au lecteur de suivre les associations du début à la fin du texte. Il prend la forme d'un arbre couvrant sur le sous-réseau associatif précédemment sélectionné. Les associations qu'il contient sont sélectionnées en fonction de préférences de type d'association et de la distance temporelle relative. Le fil associatif ramifié est ensuite segmenté en paragraphes, phrases et syntagmes et les associations sont converties en relations rhétoriques. L'étape de microplanification définit des patrons lexico-syntaxiques décrivant chaque type d'événement. Lorsque deux descriptions d'événement doivent être assemblées dans la même phrase, un marqueur discursif exprimant la relation rhétorique spécifiée est employé. Un événement principal et un événement principal précédent sont déterminés pour chaque phrase. Lorsque le parent de l'événement principal dans le fil associatif n'est pas l'événement principal précédent, un anaphorique est ajouté au marqueur discursif frontal de la phrase. La réalisation de surface peut être effectuée en anglais ou en français grâce à des spécifications lexico-syntaxiques bilingues et à la bibliothèque Java SimpleNLG-EnFr. Les résultats d'une évaluation de la qualité textuelle montrent que les textes sont compréhensibles et les choix lexicaux adéquats. / Data about events abounds in our technological society. An attractive way of presenting real-life temporal data to facilitate its interpretation is an automatically generated narrative. Narrative comprehension involves the construction of a causal network by the reader. Narrative data-to-text systems seem to acknowledge causal relations as important. However, they play a secondary role in their document planners and their identification relies mostly on domain knowledge. This thesis proposes an assisted temporal data interpretation model by narrative generation in which narratives are structured with the help of a mix of automatically mined and manually defined association rules. The associations suggest causal hypotheses to the reader who can thus construct more easily a causal representation of the events. This model should be applicable to any repetitive temporal data, preferably including actions or activities, such as Activity of Daily Living (ADL) data. Sequential association rules are selected based on the criteria of confidence and statistical significance as measured in training data. World and domain knowledge association rules are based on the similarity of some aspect of a pair of events or on causal patterns difficult to detect statistically. To interpret a specific period to summarize, pairs of events for which an association rule applies are associated. Some extra associations are then derived. Together the events and associations form an associative network. The most important step of the Natural Language Generation (NLG) pipeline is document planning, comprising event selection and document structuring. For event selection, the model relies on the confidence of sequential associations to select the most unusual facts. The assumption is that an event that is implied by another one with a relatively high probability may be left implicit in the text. The structure of the narrative is called the connecting associative thread because it allows the reader to follow associations from the beginning to the end of the text. It takes the form of a spanning tree over the previously selected associative sub-network. The associations it contains are selected based on association type preferences and relative temporal distance. The connecting associative thread is then segmented into paragraphs, sentences, and phrases and the associations are translated to rhetorical relations. The microplanning step defines lexico-syntactic templates describing each event type. When two event descriptions need to be assembled in the same sentence, a discourse marker expressing the specified rhetorical relation is employed. A main event and a preceding main event are determined for each sentence. When the associative thread parent of the main event is not the preceding main event, an anaphor is added to the sentence front discourse marker. Surface realization can be performed in English or French thanks to bilingual lexico-syntactic specifications and the SimpleNLG-EnFr Java library. The results of a textual quality evaluation show that the texts are understandable and the lexical choices adequate.

Les phénomènes physiques complexes peuvent être simulés numériquement par des techniques mathématiques basées souvent sur la discrétisation des équations aux dérivées partielles régissant ces phénomènes. Ces simulations peuvent mener ainsi à la résolution de très grands systèmes. La parallélisation des codes de simulation numérique, c'est-à-dire leur adaptation aux architectures des calculateurs parallèles, est alors une nécessité pour parvenir à faire ces simulations en des temps non-exorbitants. Le parallélisme s'est imposé au niveau des architectures de processeurs et les cartes graphiques sont maintenant utilisées pour des fins de calcul généraliste, aussi appelé "General-Purpose computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)", avec comme avantage évident l'excellent rapport performance/prix. Cette thèse se place dans le domaine de la conception de ces applications hautes-performances pour la simulation des machines électriques. Nous fournissons une méthodologie basée sur l'Ingénierie Dirigées par les Modèles (IDM) qui permet de modéliser une application et l'architecture sur laquelle l'exécuter afin de générer un code OpenCL. Notre objectif est d'aider les spécialistes en algorithmes de simulations numériques à créer un code efficace qui tourne sur les architectures GPGPU. Pour cela, une chaine de compilation de modèles qui prend en compte les plusieurs aspects du modèle de programmation OpenCL est fournie. De plus, pour rendre le code raisonnablement efficace par rapport à un code développé à la main, nous fournissons des transformations de modèles qui regardent des niveaux d'optimisations basées sur les caractéristiques de l'architecture (niveau de mémoire par exemple). Comme validation expérimentale, la méthodologie est appliquée à la création d'une application qui résout un système linéaire issu de la Méthode des Éléments Finis pour la simulation de machines électriques. Dans ce cas nous montrons, entre autres, la capacité de la méthodologie de passer à l'échelle par une simple modification de la multiplicité des unités GPU disponibles.

Une part importante de l’activité de communication humaine est dédiée au récit d’événements (fictifs ou non). Ces récits doivent être cohérents et intéressants pour être pertinents. Dans le domaine de la génération automatique de récits, la question de l’intérêt a souvent été négligée, ou traitée via l’utilisation de méthodes ad hoc, au profit de la cohérence des structures narratives produites. Nous proposons d’aborder le processus de création des récits sous l’angle de la modélisation quantitative de critères de pertinence narrative via l’application d’un modèle cognitif de l’intérêt événementiel. Nous montrerons que cet effort de modélisation peut servir de guide pour concevoir un modèle cognitivement plausible de génération de narrations. / Humans devote a considerable amount of time to producing narratives. Whatever a story is used for (whether to entertain or to teach), it must be relevant. Relevant stories must be believable and interesting. The field of computational generation of narratives has explored many ways of generating narratives, especially well-formed and understandable ones. The question of what makes a story interesting has however been largely ignored or barely addressed. Only some specific aspects of narrative interest have been considered. No general theoretical framework that would serve as guidance for the generation of interesting and believable narratives has been provided. The aim of this thesis is to introduce a cognitive model of situational interest and use it to offer formal criteria to decide to what extent a story is relevant. Such criteria could guide the development of a cognitively plausible model of story generation.

Dans l’industrie de l’avionique, les Générateurs Automatiques de Code (GAC) sont de plus en plus utilisés pour produire des parties du logiciel embarqué. Puisque le code généré fait partie d’un logiciel critique, les standards de sûreté exigent une vérification approfondie du GAC: la qualification. Dans cette thèse en collaboration avec AdaCore, nous cherchons à réduire le coût des activités de test par des méthodes automatiques et efficaces.La première partie de la thèse aborde le sujet du test unitaire qui assure une exhaustivité élevée mais qui est difficile à réaliser pour les GACs. Nous proposons alors une méthode qui garantit le même niveau d’exhaustivité en n’utilisant que des tests d’intégration de mise en œuvre plus facile. Nous proposons tout d’abord une formalisation du langage ATL de définition du GAC dans la théorie des Transformations Algébriques de Graphes. Nous définissons ensuite une traduction de postconditions exprimant l’exhaustivité du test unitaire en des préconditions équivalentes qui permettent à terme de produire des tests d’intégration assurant le même niveau d’exhaustivité. Enfin, nous proposons d’optimiser l’algorithme complexe de notre analyse à l’aide de stratégies de simplification dont nous mesurons expérimentalement l’efficacité.La seconde partie du travail concerne les oracles de tests du GAC, c’est à dire le moyen de valider le code généré par le GAC lors d’un test. Nous proposons un langage de spécification de contraintes textuelles capables d’attester automatiquement de la validité du code généré. Cette approche est déployée expérimentalement à AdaCore pour le projet QGen, un générateur de code Ada/C à partir de Simulink®. / In the avionics industry, Automatic Code Generators (ACG) are increasingly used to produce parts of the embedded software. Since the generated code is part of critical software, safety standards require a thorough verification of the ACG called qualification. In this thesis in collaboration with AdaCore, we seek to reduce the cost of testing activities by automatic and effective methods.The first part of the thesis addresses the topic of unit testing which ensures exhaustiveness but is difficult to achieve for ACGs. We propose a method that guarantees the same level of exhaustiveness by using only integration tests which are easier to carry out. First, we propose a formalization of the ATL language in which the ACG is defined in the Algebraic Graph Transformation theory. We then define a translation of postconditions expressing the exhaustiveness of unit testing into equivalent preconditions that ultimately support the production of integration tests providing the same level of exhaustiveness. Finally, we propose to optimize the complex algorithm of our analysis using simplification strategies that we assess experimentally.The second part of the work addresses the oracles of ACG tests, i.e. the means of validating the code generated by the ACG during a test. We propose a language for the specification of textual constraints able to automatically check the validity of the generated code. This approach is experimentally deployed at AdaCore for a Simulink® to Ada/C ACG called QGen.

Dans ces travaux, nous explorons comment les techniques de Générations Automatiques de Langue Naturelle (GLN) peuvent être utilisées pour aborder la tâche de génération (semi-)automatique de matériel et d'activités dans le contexte de l'apprentissage de langues assisté par ordinateur. En particulier, nous montrons comment un Réalisateur de Surface (RS) basé sur une grammaire peut être exploité pour la création automatique d'exercices de grammaire. Notre réalisateur de surface utilise une grammaire réversible étendue, à savoir SemTAG, qui est une Grammaire d'Arbre Adjoints à Structure de Traits (FB-TAG) couplée avec une sémantique compositionnelle basée sur l'unification. Plus précisément, la grammaire FB-TAG intègre une représentation plate et sous-spécifiée des formules de Logique de Premier Ordre (FOL). Dans la première partie de la thèse, nous étudions la tâche de réalisation de surface à partir de formules sémantiques plates et nous proposons un algorithme de réalisation de surface basé sur la grammaire FB-TAG optimisé, qui supporte la génération de phrases longues étant donné une grammaire et un lexique à large couverture. L'approche suivie pour l'optimisation de la réalisation de surface basée sur FB-TAG à partir de sémantiques plates repose sur le fait qu'une grammaire FB-TAG peut être traduite en une Grammaire d'Arbres Réguliers à Structure de Traits (FB-RTG) décrivant ses arbres de dérivation. Le langage d'arbres de dérivation de la grammaire TAG constitue un langage plus simple que le langage d'arbres dérivés, c'est pourquoi des approches de génération basées sur les arbres de dérivation ont déjà été proposées. Notre approche se distingue des précédentes par le fait que notre encodage FB-RTG prend en compte les structures de traits présentes dans la grammaire FB-TAG originelle, ayant de ce fait des conséquences importantes par rapport à la sur-génération et la préservation de l'interface syntaxe-sémantique. L'algorithme de génération d'arbres de dérivation que nous proposons est un algorithme de type Earley intégrant un ensemble de techniques d'optimisation bien connues: tabulation, partage-compression (sharing-packing) et indexation basée sur la sémantique. Dans la seconde partie de la thèse, nous explorons comment notre réalisateur de surface basé sur SemTAG peut être utilisé pour la génération (semi-)automatique d'exercices de grammaire. Habituellement, les enseignants éditent manuellement les exercices et leurs solutions et les classent au regard de leur degré de difficulté ou du niveau attendu de l'apprenant. Un courant de recherche dans le Traitement Automatique des Langues (TAL) pour l'apprentissage des langues assisté par ordinateur traite de la génération (semi-)automatique d'exercices. Principalement, ces travaux s'appuient sur des textes extraits du Web, utilisent des techniques d'apprentissage automatique et des techniques d'analyse de textes (par exemple, analyse de phrases, POS tagging, etc.). Ces approches confrontent l'apprenant à des phrases qui ont des syntaxes potentiellement complexes et du vocabulaire varié. En revanche, l'approche que nous proposons dans cette thèse aborde la génération (semi-)automatique d'exercices du type rencontré dans les manuels pour l'apprentissage des langues. Il s'agit, en d'autres termes, d'exercices dont la syntaxe et le vocabulaire sont faits sur mesure pour des objectifs pédagogiques et des sujets donnés. Les approches de génération basées sur des grammaires associent les phrases du langage naturel avec une représentation linguistique fine de leur propriété morpho-syntaxiques et de leur sémantique grâce à quoi il est possible de définir un langage de contraintes syntaxiques et morpho-syntaxiques permettant la sélection de phrases souches en accord avec un objectif pédagogique donné. Cette représentation permet en outre d'opérer un post-traitement des phrases sélectionées pour construire des exercices de grammaire / In this work, we explore how Natural Language Generation (NLG) techniques can be used to address the task of (semi-)automatically generating language learning material and activities in Camputer-Assisted Language Learning (CALL). In particular, we show how a grammar-based Surface Realiser (SR) can be usefully exploited for the automatic creation of grammar exercises. Our surface realiser uses a wide-coverage reversible grammar namely SemTAG, which is a Feature-Based Tree Adjoining Grammar (FB-TAG) equipped with a unification-based compositional semantics. More precisely, the FB-TAG grammar integrates a flat and underspecified representation of First Order Logic (FOL) formulae. In the first part of the thesis, we study the task of surface realisation from flat semantic formulae and we propose an optimised FB-TAG-based realisation algorithm that supports the generation of longer sentences given a large scale grammar and lexicon. The approach followed to optimise TAG-based surface realisation from flat semantics draws on the fact that an FB-TAG can be translated into a Feature-Based Regular Tree Grammar (FB-RTG) describing its derivation trees. The derivation tree language of TAG constitutes a simpler language than the derived tree language, and thus, generation approaches based on derivation trees have been already proposed. Our approach departs from previous ones in that our FB-RTG encoding accounts for feature structures present in the original FB-TAG having thus important consequences regarding over-generation and preservation of the syntax-semantics interface. The concrete derivation tree generation algorithm that we propose is an Earley-style algorithm integrating a set of well-known optimisation techniques: tabulation, sharing-packing, and semantic-based indexing. In the second part of the thesis, we explore how our SemTAG-based surface realiser can be put to work for the (semi-)automatic generation of grammar exercises. Usually, teachers manually edit exercises and their solutions, and classify them according to the degree of dificulty or expected learner level. A strand of research in (Natural Language Processing (NLP) for CALL addresses the (semi-)automatic generation of exercises. Mostly, this work draws on texts extracted from the Web, use machine learning and text analysis techniques (e.g. parsing, POS tagging, etc.). These approaches expose the learner to sentences that have a potentially complex syntax and diverse vocabulary. In contrast, the approach we propose in this thesis addresses the (semi-)automatic generation of grammar exercises of the type found in grammar textbooks. In other words, it deals with the generation of exercises whose syntax and vocabulary are tailored to specific pedagogical goals and topics. Because the grammar-based generation approach associates natural language sentences with a rich linguistic description, it permits defining a syntactic and morpho-syntactic constraints specification language for the selection of stem sentences in compliance with a given pedagogical goal. Further, it allows for the post processing of the generated stem sentences to build grammar exercise items. We show how Fill-in-the-blank, Shuffle and Reformulation grammar exercises can be automatically produced. The approach has been integrated in the Interactive French Learning Game (I-FLEG) serious game for learning French and has been evaluated both based in the interactions with online players and in collaboration with a language teacher