Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de recommandation. L’architecture de système de recommandation proposé se base sur une architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence. La couche sémantique est constituée de deux sous-couches, une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance générale du domaine et une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance spécifique à l'application, plus précisément spécifique aux possibles contraintes des utilisateurs dans l'application. Cette deuxième partie permet de prendre en compte le savoir-faire du fournisseur de l’offre dans les propositions du système de recommandation. La couche utilisateur modélise l’utilisateur au sein du système de recommandation et la couche intelligence contient le processus de recommandation. Nous proposons de décomposer ce dernier en deux sous-processus principaux, un processus dit de projection des individus du domaine sur les profils utilisateurs et un processus de recherche combinatoire. Le premier apporte une pondération, appelée note dans la plupart des systèmes de recommandation, donnant les intérêts probables des utilisateurs pour les différents items. Le processus de recherche combinatoire recherche parmi la multitude de combinaisons possibles, une solution convenable (optimale si possible) à proposer à l'utilisateur. Cette architecture de système de recommandation combinatoire est appliquée au domaine touristique pour l'entreprise Côte-d'Or Tourisme impliquée dans le contrat de recherche. Le but de cette application est de proposer à l'utilisateur un ensemble d'offres touristiques sous forme de séjour. Ce problème touristique amène à la définition formelle d'un problème d'optimisation combinatoire qui est une variante d'un sous-problème du problème de sac à dos. Pour résoudre ce genre de problème, il est nécessaire d'utiliser une métaheuristique afin de tendre vers une bonne solution en un temps raisonnable. Nous présentons un algorithme basé sur le recuit simulé et un algorithme multi-objectif pour la résolution de ce problème. L’instanciation de chaque couche de l’architecture pour le système touristique est décrite en détail. Enfin, cette thèse présente une application mobile faisant office d’interface utilisateur avec le système de recommandation touristique et elle présente les développements techniques nécessaires à ce projet, étant donné son contexte industriel. / This thesis gives a generalization of the recommendation principle of recommender systems. Instead of considering a recommendation as an item, it is considered as a combination of several items following a given pattern. A recommendation of a unique item is then a particular case of this type of recommendation. The proposed recommender system framework is based on an architecture derived from work in adaptive hypermedia systems. Three layers are defined: a semantic layer, a user layer and an intelligence layer. The semantic layer consists of two sub-layers, a sub-layer modeling the content according to the general knowledge of the domain and a sub-layer modeling the content according to the specific knowledge of the application. This second sub-layer allows taking into account the expertise of the offer’s supplier for the proposals of the recommender system. The user layer models the user into the recommender system and the intelligence layer contains recommendation process. We propose to decompose the adaptation into two main processes, a process called projection of domain’s individuals on user profiles and a combinatorial research process. The first brings a weight, called the note in most recommender systems, giving probable users’ interests on the different items. The combinatorial research process searches among the many possible combinations a suitable solution (optimal if possible) to propose to the user. This framework of combinatory recommender systems is applied to the domain of tourism for the company Côte-d'Or Tourisme implied in the research contract. The purpose of this application is to offer the user a set of tourism offers in the form of journey. This tourism problem leads to the formal definition of a combinatory optimization problem which is a variant of the knapsack problem. To resolve this kind of problem, it is necessary to use a metaheuristic to tend toward a good solution in a reasonable time. We present an algorithm based on simulated annealing and a multi-objective algorithm to solve this problem. The instantiation of each layer of the framework for the tourism system is described in detail. Finally, this thesis presents a mobile application serving as a user with the tourism recommender system and it presents the technical developments for this project.

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.

Concevoir une ontologie formelle demande une expertise certaine, qui est la plupart du temps, peu accessible à des experts de contenu. En revanche, de plus en plus d'experts utilisent la modélisation semi-formelle pour représenter leur expertise, car ce type de langage est notamment reconnu pour sa simplicité d'utilisation et sa capacité à représenter des connaissances de types déclaratifs, procédurales, stratégiques et factuels. La modélisation semi-formelle, qui peut constituer une première démarche dans la mise en place d'une mémoire d'entreprise, n'élimine en rien la nécessité de représenter formellement la connaissance, obligeant ainsi à mettre en oeuvre une étape de formalisation du modèle semi-formel. Nous avons conçu une méthodologie de transformation d'un modèle semi-formel en ontologie et développé un assistant logiciel qui semi-automatise, ou automatise les processus de la méthodologie de transformation. La démarche de conception de la méthodologie et de son assistant informatique se divise en trois phases: 1) la phase de Mise en place des composants architecturaux, procéduraux et informatiques de la méthodologie est la phase initiale de la démarche; 2) la phase d'Agrégation des composants ontologiques, procéduraux et informatiques est la phase de développement et d'harmonisation des modules de l'assistant aux processus de la méthodologie; 3) la phase de confirmation est l'étape de tests et de raffinement de la fonctionnalité, de l'assistant informatique et de la méthodologie. Quatre champs disciplinaires sont concernés par cette thèse: en gestion des connaissances, notre approche offre une méthode de formalisation de la connaissance fondée sur une représentation semi-formelle de la connaissance; en ingénierie ontologique, nos travaux offrent un cadre architectural et procédural qui formalise et instrumente le processus de construction d'une ontologie à partir d'une représentation semi-formelle des connaissances; en représentation des connaissances, notre thèse approfondit l'étude d'une catégorisation formelle de la représentation des connaissances qu'elles soient déclaratives, procédurales, stratégiques ou factuelles; et finalement, d'un point de vue informatique, cette recherche présente une architecture et des outils informatiques qui formalisent et rendent exécutable le processus de transformation.

Le maintien en condition opérationnelle des équipements industriels est un des enjeux importants de l'entreprise, et a fait passer la maintenance d'un centre de coût à un centre de profit, ce qui a eu pour conséquence une éclosion de logiciels d'aide à la maintenance allant de la GMAO aux plateformes de e-maintenance. Ces systèmes d'aide fournissent aux différents acteurs de la maintenance, un support à la décision et un ensemble de services permettant une gestion informatisée d'activités de base appartenant au processus de maintenance (exemple l'intervention, la planification, le diagnostic, etc.). Toutefois, les besoins des utilisateurs évoluent dans le temps en fonction de nouvelles contraintes, de leur expertise, des nouvelles connaissances. Par contre les services fournis n'évoluent pas et nécessitent une réactualisation. Afin de tenir compte de l'évolution de ces connaissances, pour que ces systèmes d'aide puissent répondre aux besoins des utilisateurs et puissent proposer des services à la demande et des services évolutifs nous avons fait le point dans cette thèse sur les avantages et limites des systèmes informatiques d'aide existants notamment les plateformes de e-maintenance (systèmes les plus avancés aujourd'hui en maintenance). Pour pallier le manque des systèmes existants, nous avons proposé le concept de s-maintenance qui est caractérisé principalement par les échanges collaboratifs entre applications et utilisateurs, par des connaissances communes du domaine de maintenance. Pour mettre en œuvre ce concept, nous avons proposé une plateforme orientée connaissances assurant des fonctionnalités auto-x (auto-traçabilité, auto-apprentissage, autogestion) qui permettent de répondre aux caractéristiques de la s-maintenance. L'architecture à base de composants de cette plateforme prend appui sur une base de connaissances partagée entre les différents composants qu'elle intègre au profit de l'interopérabilité sémantique ainsi que de la capitalisation des connaissances. Nous avons par ailleurs développé une ontologie du domaine de maintenance sur laquelle s'appuie cette base de connaissances. Finalement, afin de développer les fonctionnalités auto-x assurées par la plateforme nous avons proposé un système à base de traces exploitant la base de connaissances et l'ontologie associée

Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de recommandation. L'architecture de système de recommandation proposé se base sur une architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence. La couche sémantique est constituée de deux sous-couches, une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance générale du domaine et une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance spécifique à l'application, plus précisément spécifique aux possibles contraintes des utilisateurs dans l'application. Cette deuxième partie permet de prendre en compte le savoir-faire du fournisseur de l'offre dans les propositions du système de recommandation. La couche utilisateur modélise l'utilisateur au sein du système de recommandation et la couche intelligence contient le processus de recommandation. Nous proposons de décomposer ce dernier en deux sous-processus principaux, un processus dit de projection des individus du domaine sur les profils utilisateurs et un processus de recherche combinatoire. Le premier apporte une pondération, appelée note dans la plupart des systèmes de recommandation, donnant les intérêts probables des utilisateurs pour les différents items. Le processus de recherche combinatoire recherche parmi la multitude de combinaisons possibles, une solution convenable (optimale si possible) à proposer à l'utilisateur. Cette architecture de système de recommandation combinatoire est appliquée au domaine touristique pour l'entreprise Côte-d'Or Tourisme impliquée dans le contrat de recherche. Le but de cette application est de proposer à l'utilisateur un ensemble d'offres touristiques sous forme de séjour. Ce problème touristique amène à la définition formelle d'un problème d'optimisation combinatoire qui est une variante d'un sous-problème du problème de sac à dos. Pour résoudre ce genre de problème, il est nécessaire d'utiliser une métaheuristique afin de tendre vers une bonne solution en un temps raisonnable. Nous présentons un algorithme basé sur le recuit simulé et un algorithme multi-objectif pour la résolution de ce problème. L'instanciation de chaque couche de l'architecture pour le système touristique est décrite en détail. Enfin, cette thèse présente une application mobile faisant office d'interface utilisateur avec le système de recommandation touristique et elle présente les développements techniques nécessaires à ce projet, étant donné son contexte industriel.

Le maintien en condition opérationnelle des équipements industriels est un des enjeux importants de l'entreprise, et a fait passer la maintenance d'un centre de coût à un centre de profit, ce qui a eu pour conséquence une éclosion de logiciels d'aide à la maintenance allant de la GMAO aux plateformes de e-maintenance. Ces systèmes d'aide fournissent aux différents acteurs de la maintenance, un support à la décision et un ensemble de services permettant une gestion informatisée d'activités de base appartenant au processus de maintenance (exemple l'intervention, la planification, le diagnostic, etc.). Toutefois, les besoins des utilisateurs évoluent dans le temps en fonction de nouvelles contraintes, de leur expertise, des nouvelles connaissances. Par contre les services fournis n'évoluent pas et nécessitent une réactualisation. Afin de tenir compte de l'évolution de ces connaissances, pour que ces systèmes d'aide puissent répondre aux besoins des utilisateurs et puissent proposer des services à la demande et des services évolutifs nous avons fait le point dans cette thèse sur les avantages et limites des systèmes informatiques d'aide existants notamment les plateformes de e-maintenance (systèmes les plus avancés aujourd'hui en maintenance). Pour pallier le manque des systèmes existants, nous avons proposé le concept de s-maintenance qui est caractérisé principalement par les échanges collaboratifs entre applications et utilisateurs, par des connaissances communes du domaine de maintenance. Pour mettre en œuvre ce concept, nous avons proposé une plateforme orientée connaissances assurant des fonctionnalités auto-x (auto-traçabilité, auto-apprentissage, autogestion) qui permettent de répondre aux caractéristiques de la s-maintenance. L'architecture à base de composants de cette plateforme prend appui sur une base de connaissances partagée entre les différents composants qu'elle intègre au profit de l'interopérabilité sémantique ainsi que de la capitalisation des connaissances. Nous avons par ailleurs développé une ontologie du domaine de maintenance sur laquelle s'appuie cette base de connaissances. Finalement, afin de développer les fonctionnalités auto-x assurées par la plateforme nous avons proposé un système à base de traces exploitant la base de connaissances et l'ontologie associée.

Le maintien en condition opérationnelle des équipements industriels est un des enjeux importants de l'entreprise, et a fait passer la maintenance d'un centre de coût à un centre de profit, ce qui a eu pour conséquence une éclosion de logiciels d'aide à la maintenance allant de la GMAO aux plateformes de e-maintenance. Ces systèmes d'aide fournissent aux différents acteurs de la maintenance, un support à la décision et un ensemble de services permettant une gestion informatisée d'activités de base appartenant au processus de maintenance (exemple l'intervention, la planification, le diagnostic, etc.). Toutefois, les besoins des utilisateurs évoluent dans le temps en fonction de nouvelles contraintes, de leur expertise, des nouvelles connaissances. Par contre les services fournis n'évoluent pas et nécessitent une réactualisation. Afin de tenir compte de l'évolution de ces connaissances, pour que ces systèmes d'aide puissent répondre aux besoins des utilisateurs et puissent proposer des services à la demande et des services évolutifs nous avons fait le point dans cette thèse sur les avantages et limites des systèmes informatiques d'aide existants notamment les plateformes de e-maintenance (systèmes les plus avancés aujourd'hui en maintenance). Pour pallier le manque des systèmes existants, nous avons proposé le concept de s-maintenance qui est caractérisé principalement par les échanges collaboratifs entre applications et utilisateurs, par des connaissances communes du domaine de maintenance. Pour mettre en œuvre ce concept, nous avons proposé une plateforme orientée connaissances assurant des fonctionnalités auto-x (auto-traçabilité, auto-apprentissage, autogestion) qui permettent de répondre aux caractéristiques de la s-maintenance. L'architecture à base de composants de cette plateforme prend appui sur une base de connaissances partagée entre les différents composants qu'elle intègre au profit de l'interopérabilité sémantique ainsi que de la capitalisation des connaissances. Nous avons par ailleurs développé une ontologie du domaine de maintenance sur laquelle s'appuie cette base de connaissances. Finalement, afin de développer les fonctionnalités auto-x assurées par la plateforme nous avons proposé un système à base de traces exploitant la base de connaissances et l'ontologie associée / Operational condition maintenance of industrial equipment is a principal challenge for the firm production. This fact transfer the maintenance from the cost center to the profit center which has lead to massif development of maintenance support system starting from the GMAO to the e-maintenance platform. These systems provide to the maintenance agent, decision-support, and set of services allowing a computerized management of core activities for maintenance process. (e.g. intervention, planning, diagnostic,...). However, the user request continues evolving in time with respect of their expertise, their renewed knowledge and new constraints. On the other hand, the existing services are not following their requirements and they need to be updated. In this thesis, an overview on the advantage and drawback of existing computerized support system, in particular the e-maintenance platform (the most advanced maintenance system) is presented in order to meet the users needs and propose scalable and on-demand services. To overcome the existing system shortage, we propose the s-maintenance concept characterized by the collaborative exchange between users and applications and the common knowledge of the maintenance field. Thus, to implement this concept, a knowledge-oriented platform is proposed providing the auto-x functionalities (auto-traceability, auto-learning and auto-management) and meeting the s-maintenance characteristics. The architecture based on components of this platform, is also based on shared knowledge between integrated components for the benefit of the semantic interoperability as well as for the knowledge capitalization. Maintenance domain ontology is also developed on which the knowledge base is rested. Finally, in order to develop the auto-x functionalities, provided by the platform, a trace-based system is proposed by exploiting the knowledge base and the associated ontology.