Loin des automates du début du XVIIe siècle, le traitement automatique de la langue connaît dernièrement une évolution rapide notamment dans le domaine de l'analyse de corpus. Dans le cadre de la génération, les travaux restent cependant plus rares, principalement en raison de la complexité de leur implémentation. En plus des difficultés propres à la création de phrases ou de textes, un tel outil doit être en mesure d'effectuer une analyse du thème de l'interaction afin d'y conformer sa production. L'objectif de mon mémoire est la génération de phrases aléatoires, donc sans analyse de thème, syntaxiquement et sémantiquement correctes. Pour le côté syntaxique, j'ai décidé de construire mon programme autour d'une ontologie syntaxique basée sur un corpus du journal « Le Monde ». Le but de cette ontologie syntaxique est de permettre la génération de phrases ayant une structure syntaxique correcte. Le côté sémantique devait s'effectuer par l'ajout à cette structure d'un lexique marqué et permettre la génération de phrases sémantiquement correctes. Ce lexique devait être marqué à l'aide des structures de traits des grammaires syntagmatiques guidées par les têtes. Malheureusement, certains problèmes logistiques m'ont obligé à utiliser un vocabulaire marqué catégoriellement et, par là même, à abandonner la partie sémantique de la génération. Mon projet de mémoire traite donc de la création d'un générateur de phrases, de sa conception à sa réalisation. ______________________________________________________________________________

Ce mémoire s'inscrit dans un axe stratégique du groupement des Ecoles des Mines : GEMBIO. Dans ce contexte, plusieurs collaborations ont été initiées, notamment avec des chercheurs de l'Institut Pasteur de Paris, de l'Inserm/Hôpitaux de Paris, et du CEA dans le cadre du programme ToxNuc-e. De ces échanges, est née notre problématique. Plus d'un millier de bases de données biologiques sont disponibles en ligne. Leur exploitation et le croisement de leurs contenus entraînent souvent ce constat des chercheurs biologistes : « J'ai souvent une vingtaine de fenêtres ouvertes sur mon écran : je m'y perds ». Souvent l'analyse et le croisement des données est fait par simple copier-coller dans un tableur. Si l'intégration de données à apporté des solutions ponctuelles à des problèmes particuliers, elle ne propose pas pour autant une réponse concrète à la multiplicité des fenêtres pour l'utilisateur, à la surcharge d'information, et à la difficulté de croiser l'information provenant de plusieurs sources hétérogènes. Nous proposons un environnement de cartographie des connaissances biologiques qui facilite l'intégration et la visualisation des données biologiques. Basé sur un métamodèle simple de graphe, I²DEE (Integrated and Interactive Data Exploration Environment) se veut souple et extensible afin de répondre aux besoins des différentes approches existantes de l'intégration. Il permet un accès homogène aux principales ressources biologiques et son adaptabilité offre des réponses visuelles personnalisées à des tâches spécifiques. Après une analyse des besoins des chercheurs biologistes et l'identification des problématiques de traitement de l'information sous-jacentes, un état de l'art de l'intégration de données hétérogènes est présenté. L'approche proposée reprend les principes existants en architecture des IHM et en cartographie géographique. L'environnement I2DEE est alors présenté à partir de son architecture et son métamodèle. Deux modules de l'environnement sont détaillés : l'entrepôt de données biologiques et la boîte à outils graphique permettant de construire rapidement des applications adaptées. Des résultats ont été obtenus dans deux contextes applicatifs distincts : l'ingénierie terminologique et ontologique, et l'analyse de données d'expression de gènes issues de puces à ADN. Ils sont discutés et analysés en regard des objectifs initialement fixés.

Cette thèse relève de l’ingénierie des connaissances et en particulier elle s’inscrit dans le cadre technique du web sémantique. Nous prenons un objet particulier : une théorie linguistique de la temporalité (temps et aspect), et nous proposons une traduction en plusieurs étapes de cette théorie en un artefact de représentation des connaissances : une ontologie. Nous passons en revue différents modèles (logiques, IA, linguistiques) de représentation du temps. Nous détaillons la notion d’ontologie en elle-même et telle qu’elle est utilisée dans le cadre informatique. Ensuite nous traduisons la théorie linguistique que nous choisissons en un objet vérifiant les propriétés d’un réseau d’entités qui sont caractéristiques d’une ontologie au sens du web sémantique. La dernière étape consiste en l’implémentation de notre ontologie en utilisant les standards W3C. / This is a knowledge engineering work that specifically deal with semantic web technologies. We first take an particular objet: a linguistic theory of time and aspect and we propose a translation of it into a knowledge engineering artefact (an ontology) following several steps. We look at different approach of time (logical, AI, linguistic) of time representation. Then we analyse the notion of ontology as understood in the computer science framework. An ontology is a network of entities, we give a translation of the linguistic theory of time and aspect into an ontology and we translate this resulting ontology using W3C semantic web standards.

Cette note de synthèse pour l'habilitation à diriger les recherches présente vingt ans de recherches sur les environnements d'apprentissage, c'est-à-dire sur les éléments délimitant les contours et les composants d'une situation au cours de laquelle il est possible « d'apprendre », de mettre en œuvre un processus de changement des conduites et/ou des connaissances. Les environnements d'apprentissage objets de ces recherches intègrent la plupart du temps des artefacts, des instruments utilisables pour l'apprentissage, sans pour autant se confondre avec ce que l'on appelle des environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH).<br />Cette note est construite autour de deux champs de problématiques : d'un côté, comprendre les environnements d'apprentissage, de l'autre les construire, ces deux champs se renvoyant l'un à l'autre dans un processus dynamique de recherche : comprendre pour construire des environnements efficaces et pertinents pour un public et un type d'apprentissage donnés ; construire pour comprendre car la pertinence d'un environnement d'apprentissage n'est démontrée que par un suivi attentif et rigoureux de ses effets, et nécessite donc expérimentation, analyse, et leçons tirées de l'expérimentation. <br />Des travaux résultant du premier champ de problématique (« comprendre »), l'auteur, après avoir fait un état des savoirs et des questions en suspens aux trois niveaux d'analyse (micro, méso, macro), aboutit à la conclusion que les environnements d'apprentissage sont à la fois : <br />- une forme matérielle, qui détermine les situations d'apprentissage possibles et conditionne les processus d'apprentissage qui s'y déroulent sous l'influence de ses dispositions spatio-temporelles, des instruments qui s'y trouvent et de leur utilisabilité ; <br />- une organisation, qui détermine les formes d'interactions possibles entre les acteurs participant aux situations d'apprentissage sous l'influence de l'environnement matériel, des règles du jeu et des normes qu'elle génère ; <br />- un « monde » caractérisé par un système de valeurs, des formes identitaires et un modèle socioéconomique particulier. <br />Pour l'auteur, la pédagogie et d'une manière générale les méthodes utilisées pour traiter les difficultés potentielles d'apprentissage (didactique) ont une influence déterminante à chaque niveau, mais se combinent avec les autres déterminants pour produire un système complexe caractéristique, l'environnement d'apprentissage. Les questions de recherche actuelles portent notamment sur cette combinatoire et l'effet de chacun de ces déterminants.<br />Les travaux du second champ de problématique (« construire »), débouchent sur l'analyse critique de plusieurs approches actuelles de l'ingénierie, notamment du fait du morcellement de leur objet d'application (contextes, compétences, connaissances, dispositif, parcours, didactique, scénario d'activité, etc.) et posent la question de leur articulation par rapport à l'objet composite et appréhendable à plusieurs niveaux qu'est un environnement d'apprentissage. <br />Une partie des approches actuelles d l'ingénierie repose sur une instrumentation. S'appuyant sur ses travaux et un état de l'art, l'auteur contribue à la réflexion sur l'instrumentation de l'ingénierie des environnements d'apprentissage, en proposant de s'appuyer sur des travaux émergents comme les « Competency Maps », les « Topic Maps », et plus largement sur les langages formels de modélisation (méthodes formelles d'ingénierie des connaissances et de scénarisation, etc.), pour proposer finalement, comme projet intégrateur des questions de recherche sur ce domaine, un projet d'instrumentation de l'ingénierie prenant en compte la dimension formation, la dimension technique et la dimension management de projet, tant dans leur forme que dans leur contenu, projet qui reposerait sur une ontologie unifiée des notions utilisées aujourd'hui dans les divers paradigmes de l'ingénierie.

Le travail présenté dans ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches cherche à faire le point sur le domaine de l'Ingénierie des connaissances et à étudier ses apports, présents et futurs, à la gestion des connaissances médicales. L'Ingénierie des connaissances ne peut pas résoudre à elle seule les problèmes de la gestion des connaissances médicales. Un certain nombre d'années passées à travailler dans ces domaines fondamentaux - pour l'Ingénierie des connaissances - et appliqués - pour la gestion des connaissances médicales - nous ont convaincu qu'il était nécessaire de mobiliser d'autres domaines dans une approche pluridisciplinaire. C'est que nous avons fait en entreprenant des recherches qui ressortissent à l'Ingénierie des connaissances mais aussi au domaine des systèmes d'information et à la gestion. C'est cette démarche que nous développons dans ce mémoire.

L'ingénierie des connaissances (IC), définie comme un processus de modélisation des connaissances [Aussenac et al., 92], a, de son coté, mis en place des méthodes pour recueillir la connaissance et la structurer, en général en concevant des modèles. Elle fournit une démarche d'analyse et de modélisation d'une résolution de problèmes où les connaissances profondes sont extraites en tant que règles et actions de comportement. Les techniques de l'IC sont utilisées dans le but de fournir un accès cognitif aux connaissances produites dans une organisation. Pour ce faire, plusieurs méthodes, telles que commonKADS, MASK, CYGMA, etc., [Dieng et al., 00] ont été définies. Ces méthodes permettent d'obtenir des mémoires d'entreprises modélisant des connaissances relatives à des activités données notamment dans leurs processus de résolution de problèmes. De leur côté, les projets de conception au sein des organisations, font émerger et mobiliser des connaissances, ces connaissances apparaissent dans les différentes étapes du processus de conception ce qui implique le rapport direct entre la connaissance et la conception. la réalisation d'un projet de conception suit généralement plusieurs étapes ascendantes jusqu'à l'aboutissement à l'objectif visé. Tout au long de ces étapes, l'idée à la base du projet, se précise au fur et à mesure jusqu'à sa concrétisation. Lors de la réalisation du projet on est souvent amené à choisir entre plusieurs alternatives tout en prenant en compte l'environnement dans lequel se déroule le projet. Nous nous sommes intéressés dans notre travail à étudier les approches d'extraction et de modélisation des connaissances dans des projets de conception. Cette modélisation vise à définir une mémoire de projet gardant une trace structurée du déroulement du projet.

L'informatique dépendante du contexte est un paradigme de l'informatique qui tient en considération les éléments de l'environnement d'une entité (utilisateur, périphérique, etc.). Ce paradigme, qui prend une place de plus en plus importante grâce au développement rapide des technologies mobiles, a mené à la mise en place de différentes architectures et de divers modèles qui fournissent l'information sur le contexte. Au niveau des architectures plusieurs solutions ont été proposées mais présentent tout de même certaines limites notamment, au niveau de la modélisation du contexte. De nombreux modèles ont été proposés dépendamment des taches à réaliser, mais se concentrent sur les capteurs physiques comme source principales des données de contexte et ignorent les informations qu'on pourrait acquérir de la fouille des différents profils en ligne d'un utilisateur. Dans ce travail, nous proposons une architecture middleware pour le traitement et la gestion des informations du contexte pour un usager mobile en exploitant les données de Facebook comme source d'informations de contexte. Ainsi, nous analysons le réseau Facebook et le représentons sous forme de modèle ontologique. Nous fusionnons, ce modèle avec une ontologie du contexte relative à une simple application du domaine médical. Le modèle obtenu constitue notre solution proposée pour l'exploitation des données disponibles sur les réseaux en ligne dans la modélisation d'un contexte médical simplifié. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : informatique mobile, modélisation du contexte, application dépendantes du contexte, architecture middleware, réseaux sociaux, modélisation de l'ontologie, ontologie du contexte.

Les ontologies sont des nouvelles formes de contrôle intelligent de l'information. Elles présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l'information à des fins de navigation, de rappel, de précision, etc. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d'évolution. Étant donné la complexité des changements à apporter, un processus de maintenance, du moins semi-automatique, s'impose de plus en plus pour faciliter cette tâche et assurer sa fiabilité. L'approche proposée trouve son fondement dans un modèle cognitif décrivant un processus d'extraction de connaissances à partir de textes et de thésaurus. Nous mettons ainsi, les textes au centre du processus d'ingénierie des connaissances et présentons une approche se démarquant des techniques formelles classiques en représentation de connaissances par son indépendance de la langue. Les traitements textuels sont fondés principalement sur un processus de classification supporté par un réseau de neurones (ART 1) et sur l'Indexation Sémantique Latente appliquée sur des classes de termes. Partant de l'hypothèse que l'extraction -de connaissances à partir de textes ne peut se contenter d'un traitement statistique (ni même linguistique) de données textuelles pour accaparer toute leur richesse sémantique, un processus d'extraction de connaissances à partir d'un thésaurus a été conçu afin d'intégrer, le mieux possible, les connaissances du domaine au sein de l'ontologie. Ce processus est fondé principalement sur un calcul d'associations sémantiques entre des Vecteurs Conceptuels. Le modèle proposé représente une chaîne de traitement (ONTOLOGICO) au sein de la plateforme SATIM. Ce modèle vise à assister les experts de domaine dans leur tâche de conceptualisation et de maintenance des ontologies en se basant sur un processus itératif supporté par un ensemble de modules, en particulier, un extracteur de termes, un lemmatiseur, un segmenteur, un classifieur, un module de raffinement sémantique basé sur l'Indexation Sémantique Latente et un identificateur de termes reliés basé sur le calcul de similarité sémantique entre les couples de vecteurs conceptuels. La découverte de relations entre termes pour les besoins d'une conceptualisation de domaine s'avère être le résultat d'une complémentarité de traitements appliqués tant sur des textes de domaine que sur un thésaurus. D'une part, les analyses textuelles fondées principalement sur l'application de l'Indexation Sémantique Latente sur des classes de termes génèrent des relations sémantiques précises. D'autre part, l'extraction de relations sémantiques à partir d'un thésaurus, en se basant sur une représentation par des Vecteurs conceptuels, constitue un choix théorique judicieux et performant. Ce processus joue en effet, un rôle important dans la complétude des relations. Ce projet de recherche se place au coeur des échanges entre terminologie et acquisition de connaissances. Il amène une réflexion sur les divers paliers à envisager dans une telle démarche de modélisation de connaissances textuelles pour des objectifs de maintenance d'une ontologie de domaine. La méthodologie proposée constitue une aide précieuse dans le domaine de la maintenance des ontologies. Elle assiste les terminologues chargés de naviguer à travers de vastes données textuelles pour extraire et normaliser la terminologie et facilite la tâche des ingénieurs en connaissances, chargés de modéliser des domaines. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maintenance d'ontologie, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), Indexation Sémantique Latente, Vecteurs Conceptuels, Classification automatique, Réseaux de Neurones.

Ce mémoire s'inscrit dans un axe stratégique du groupement des Ecoles des Mines : GEMBIO. Dans ce contexte, plusieurs collaborations ont été initiées, notamment avec des chercheurs de l'Institut Pasteur de Paris, de l'Inserm/Hôpitaux de Paris, et du CEA dans le cadre du programme ToxNuc-e. De ces échanges, est née notre problématique. Plus d'un millier de bases de données biologiques sont disponibles en ligne. Leur exploitation et le croisement de leurs contenus entraînent souvent ce constat des chercheurs biologistes : « J'ai souvent une vingtaine de fenêtres ouvertes sur mon écran : je m'y perds ». Souvent l'analyse et le croisement des données est fait par simple copier-coller dans un tableur. Si l'intégration de données à apporté des solutions ponctuelles à des problèmes particuliers, elle ne propose pas pour autant une réponse concrète à la multiplicité des fenêtres pour l'utilisateur, à la surcharge d'information, et à la difficulté de croiser l'information provenant de plusieurs sources hétérogènes. Nous proposons un environnement de cartographie des connaissances biologiques qui facilite l'intégration et la visualisation des données biologiques. Basé sur un métamodèle simple de graphe, I²DEE (Integrated and Interactive Data Exploration Environment) se veut souple et extensible afin de répondre aux besoins des différentes approches existantes de l'intégration. Il permet un accès homogène aux principales ressources biologiques et son adaptabilité offre des réponses visuelles personnalisées à des tâches spécifiques. Après une analyse des besoins des chercheurs biologistes et l'identification des problématiques de traitement de l'information sous-jacentes, un état de l'art de l'intégration de données hétérogènes est présenté. L'approche proposée reprend les principes existants en architecture des IHM et en cartographie géographique. L'environnement I2DEE est alors présenté à partir de son architecture et son métamodèle. Deux modules de l'environnement sont détaillés : l'entrepôt de données biologiques et la boîte à outils graphique permettant de construire rapidement des applications adaptées. Des résultats ont été obtenus dans deux contextes applicatifs distincts : l'ingénierie terminologique et ontologique, et l'analyse de données d'expression de gènes issues de puces à ADN. Ils sont discutés et analysés en regard des objectifs initialement fixés.

Pour arriver à gérer les changements fréquents des exigences des clients, des produits de plus en plus complexes et faire face à une concurrence de plus en plus dure, les organisations cherchent sans cesse à améliorer l'utilisation de leur portefeuille de connaissances.On remarque ainsi, que depuis une quinzaine d'années, bon nombre d'entre elles ont commencé à structurer leur démarche de gestion des connaissances. Ces démarches ont pour but de résoudre un ou plusieurs des problèmes suivants : le départ en retraite de cadres qui détiennent une connaissance critique, le partage de bonnes pratiques développées par une unité de production, la stimulation de l'innovation d'un centre de recherche, etc. Dans la réalité, la mise en place effective de ces initiatives soulève de nombreux problèmes liés tantôt à la nature tacite de la connaissance, à l'existence de barrières culturelles qu'à l'adoption d'un système logiciel de gestion des connaissances. Cette thèse se situe dans le cadre général de la gestion des connaissances lors du processus de conception de produits. Nous nous intéressons en particulier aux problématiques de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances dans le processus de conception collaborative et routinière à l'aide d'un système logiciel de gestion des connaissances. L'objectif principal de cette thèse est de proposer un Système de Gestion des Connaissances (SGC) pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances, fondé sur une approche organisationnelle et le paradigme des Systèmes Multi-Agents (SMA). Le choix des SMA est naturel car il permet la modélisation et l'implémentation des SGC comme des systèmes distribués où des acteurs différents (les acteurs métiers), agissent de manière autonome pour atteindre un but précis et interagissent afin de réaliser un but commun. Nous proposons une modélisation de système de gestion des connaissances (SGC) qui s'appuie sur la méthodologie ASPECS dédiée à l'analyse, la conception et le déploiement de systèmes complexes. Cette démarche d'analyse et de conception permet de mettre en évidence les objectifs d'un SGC et les principaux mécanismes de son fonctionnement. Parmi les activités d'ASPECS, l'identification des besoins se fait par une approche orientée buts qui permet la modélisation des objectifs du SGC ainsi que les acteurs impliqués et leurs dépendances.La contribution de cette thèse est composée de deux parties. La première consiste en l'analyse du domaine de la gestion des connaissances en ayant à l'esprit l'objectif de développer un SGC basé sur une approche organisationnelle qui met l'accent sur les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception et qui gère la réutilisation des connaissances. La deuxième partie vise à la conception d'un SMA sous la forme d'un collecticiel mettant en œuvre notre approche de réutilisation des connaissances au fil de l'eau.