La planification devient complexe quand il s’agit de gérer des situations incertaines. Prédire de façon précise est une tâche fastidieuse pour les planificateurs humains. L’approche Simulation-Based Planning consiste à associer la planification à la simulation. Chaque plan généré est simulé afin d’être testé et évalué. Le plan le plus approprié est alors retenu. Cependant, le problème est encore plus complexe lorsque viennent s’ajouter des contraintes spatiales. Par exemple, lors d’un feu de forêt, des bulldozers doivent construire une ligne d’arrêt pour arrêter la propagation des feux. Ils doivent alors tenir compte non seulement de l’avancée des feux mais aussi des caractéristiques du terrain afin de pouvoir avancer plus facilement. Nous proposons une approche de géosimulation basée sur les agents et qui a pour but d’assister la planification dans un espace réel, à large échelle géographique et surtout à forte composante spatiale. Un feu de forêt est un problème typique nécessitant une planification dans un monde réel incertain et soumis à de fortes contraintes spatiales. Nous illustrons donc notre approche (nommée ENCASMA) sur le problème des feux de forêts. L’approche consiste à établir un parallélisme entre l’Environnement Réel ER (p.ex. une forêt incendiée) et un Environnement de Simulation ES (p.ex. une reproduction virtuelle de la forêt incendiée). Pour garantir un niveau acceptable de réalisme, les données spatiales utilisées dans l’ES doivent absolument provenir d’un SIG (Système d’information Géographique). Les planificateurs réels comme les pompiers ou les bulldozers sont simulés par des agents logiciels qui raisonnent sur l’espace modélisé par l’ES. Pour une meilleure sensibilité spatiale (pour tenir compte de toutes les contraintes du terrain), les agents logiciels sont dotés de capacités avancées telles que la perception. En utilisant une approche par géosimulation multiagent, nous pouvons générer une simulation réaliste du plan à exécuter. Les décideurs humains peuvent visualiser les conséquences probables de l’exécution de ce plan. Ils peuvent ainsi évaluer le plan et éventuellement l’ajuster avant son exécution effective (sur le terrain). Quand le plan est en cours d’exécution, et afin de garantir la cohérence des données entre l’ER et l’ES, nous gardons trace sur l’ES des positions (sur l’ER) des planificateurs réels (en utilisant les technologies du positionnement géoréférencé). Nous relançons la planification du reste du plan à partir de la position courante de planificateur réel, et ce de façon périodique. Ceci est fait dans le but d’anticiper tout problème qui pourrait survenir à cause de l’aspect dynamique de l’ER. Nous améliorons ainsi le processus classique de l’approche DCP (Distributed Continual Planning). Enfin, les agents de l’ES doivent replanifier aussitôt qu’un événement imprévu est rapporté. Étant donné que les plans générés dans le cas étudié (feux de forêts) sont essentiellement des chemins, nous proposons également une approche basée sur la géosimulation orientée agent pour résoudre des problèmes particuliers de Pathfinding (recherche de chemin). De plus, notre approche souligne les avantages qu’apporte la géosimulation orientée agent à la collaboration entre agents humains et agents logiciels. Plus précisément, elle démontre : • Comment la cognition spatiale des agents logiciels sensibles à l’espace peut être complémentaire avec la cognition spatiale des planificateurs humains. • Comment la géosimulation orientée agent peut complémenter les capacités humaines de planification lors de la résolution de problèmes complexes. Finalement, pour appliquer notre approche au cas des feux de forêts, nous avons utilisé MAGS comme plate-forme de géosimulation et Prometheus comme simulateur du feu. Les principales contributions de cette thèse sont : 1. Une architecture (ENCASMA) originale pour la conception et l’implémentation d’applications (typiquement des applications de lutte contre les désastres naturels) dans un espace géographique réel à grande échelle et dynamique. 2. Une approche basée sur les agents logiciels pour des problèmes de Pathfinding (recherche de chemin) particuliers (dans un environnement réel et à forte composante spatiale, soumis à des contraintes qualitatives). 3. Une amélioration de l’approche de planification DCP (plus particulièrement le processus de continuité) afin de remédier à certaines limites de la DCP classique. 4. Une solution pratique pour un problème réel et complexe : la lutte contre les feux de forêts. Cette nouvelle solution permet aux experts du domaine de mieux planifier d’avance les actions de lutte et aussi de surveiller l’exécution du plan en temps réel. / Planning becomes complex when addressing uncertain situations. Accurate predictions remain a hard task for human planners. The Simulation-Based Planning approach consists in associating planning and simulation. Each generated plan is simulated in order to be tested and evaluated. The most appropriate plan is kept. The problem is even more complex when considering spatial constraints. For example, when fighting a wildfire, dozers build a firebreak to stop fire propagation. They have to take into account not only the fire spread but also the terrain characteristics in order to move easily. We propose an agent-based geosimulation approach to assist such planners with planning under strong spatial constraints in a real large-scale space. Forest fire fighting is a typical problem involving planning within an uncertain real world under strong spatial constraints. We use this case to illustrate our approach (ENCASM). The approach consists in drawing a parallel between the Real Environment RE (i.e. a forest in fire) and the Simulated Environment SE (i.e. a virtual reproduction of the forest). Spatial data within the SE should absolutely come from a GIS (Geographic Information System) for more realism. Real planners such as firefighters or dozers are simulated using software agents which reason about the space of the SE. To achieve a sufficient spatial awareness (taking into account all terrain’s features), agents have advanced capabilities such as perception. Using a multiagent geosimulation approach, we can generate a realistic simulation of the plan so that human decision makers can visualize the probable consequences of its execution. They can thus evaluate the plan and adjust it before it can effectively be executed. When the plan is in progress and in order to maintain coherence between RE and SE, we keep track in the SE of the real planners’ positions in the RE (using georeferencing technologies). We periodically replan the rest of the plan starting from the current position of the real planner. This is done in order to anticipate any problem which could occur due to the dynamism of the RE. We thus enhance the process of the classical Distributed Continual Planning DCP. Finally, the agents must replan as soon as an unexpected event is reported by planners within the RE. Since plans in the studied case (forest fires) are mainly paths, we propose a new approach based on agent geosimulation to solve particular Pathfinding problems. Besides, our approach highlights the benefits of the agent-based geo-simulation to the collaboration of both humans and agents. It thus shows: • How spatial cognitions of both spatially aware agents and human planners can be complementary. • How agent-based geo-simulation can complement human planning skills when addressing complex problems. Finally, when applying our approach on firefighting, we use MAGS as a simulation platform and Prometheus as a fire simulator. The main contributions of this thesis are: 1. An original architecture (ENCASMA) for the design and the implementation of applications (typically, natural disasters applications) in real, dynamic and large-scale geographic spaces. 2. An agent-based approach for particular Pathfinding problems (within real and spatially constrained environments and under qualitative constraints). 3. An enhancement of the DCP (particularly, the continual process) approach in order to overcome some limits of the classical DCP. 4. A practical solution for a real and complex problem: wildfires fighting. This new solution aims to assist experts when planning firefighting actions and monitoring the execution of these plans.

De manière générale, les problèmes séquentiels de décisions multiagents sont très difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement ni complètement l'état de leur environnement. Les modèles actuels pour représenter ces problèmes restent à ce jour très généraux et difficilement applicables dans les multiples applications possibles. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches de réduction de la complexité computationnelle et en pire cas de ces modèles. Une première approche se base sur l'utilisation de contraintes sur l'espace des actions possibles que les différents agents du système peuvent entreprendre. Cette utilisation de connaissances a priori dans la modélisation au travers de modèles déjà connus, mais non appliqués à la prise de décision séquentielle permet une réduction significative d'un des facteurs de la complexité algorithmique. La seconde approche consiste à restreindre les possibilités d'observations de l'agent à un ensemble similaire à l'espace d'états utilisé pour représenter son environnement. De cette manière, nous montrons que les agents peuvent converger rapidement en probabilité vers des croyances communes sans nécessairement avoir à communiquer. Dans ce contexte, nous avons également développé un algorithme permettant alors aux agents de se coordonner au moment de l'exécution lorsqu'il n'existe pas de communication explicite. Enfin, nous avons entrepris la mise en application de telles réductions à deux problèmes. Un premier problème de patrouille multiagent est considéré et modélisé, et un second problème lié à l'apprentissage de POMDPS continus dans des cas précis de transition et d'observabilité est également abordé. Les résultats obtenus montrent que dans certains cas de problèmes de coordination, la communication ? lorsqu'elle est disponible ? est non négligeable, et que dans le cas de l'apprentissage de POMDPs, considérer le quasi-déterminisme du modèle permet l'apprentissage de converger.

La vigilance telle que définie par van Schie (2021) est la capacité d'être conscient des changements pertinents et imprévus dans son environnement. L'hypovigilance, un état de vigilance réduite, affecte la perception, l'attention, la prise de décision et le jugement, et constitue une manifestation d'un délirium. Cette dernière condition est associée, dans les milieux de soins, à une incidence élevée de complications médicales. Il est donc intéressant d'explorer la détection d'une baisse de vigilance afin de prédire le délirium pour qu'un système d'aide à la décision puisse un jour identifier des épisodes de délirium ou prédire leur survenue à l'avance. Cependant, cela doit être effectué de façon non intrusive, efficace, et en continu, particulièrement dans des milieux opérationnels comme les unités de soins intensifs. Or, les avancées en intelligence artificielle permettent de développer des modèles de détection de l'hypovigilance basés sur les fluctuations psychophysiologiques des signes vitaux tels que la fréquence cardiaque et la respiration, comme mesures indirectes des changements d'état de vigilance. L'objectif de cette étude était de dériver un algorithme d'intelligence artificielle capable de détecter les épisodes d'hypovigilance à partir de tels signes vitaux de patients admis aux soins intensifs. En utilisant la base de données ÉVEILS (Évaluation du délirium à l'aide de paramètres physiologiques et de la surveillance de l'hypovigilance) six modèles ont été développés. Le plus performant fut le LightGBM, avec une précision moyenne de 0.76, un rappel moyen de 0.74 et un score F1 moyen de 0.69. Ces résultats mettent en évidence la possibilité de développer un modèle automatisé pour détecter l'hypovigilance à partir des signes vitaux colligés en continue au chevet des patients. Des études supplémentaires seront nécessaires pour valider ce modèle auprès d'autres cohortes de patients, et pour une généralisation à des populations en santé et à d'autres types de contextes où la vigilance est aussi importante (par exemple des pilotes d'avion). / Vigilance is defined by van Schie (2021) as the ability to be aware of relevant and unexpected changes in an individual's environment. Hypovigilance, a state of reduced vigilance, affects perception, attention, decision-making, and judgment, and is a clinical manifestation of delirium and one of the diagnostic criteria used to diagnose delirium. The latter condition is associated, in hospital care environments, with a high incidence of medical complications. It is therefore desirable to use hypovigilance detection to identify and eventually possibly predict the onset of episodes of delirium. However, this must be done non-intrusively, efficiently, and continuously, particularly in operational settings such as intensive care units. Advances in artificial intelligence (AI) are now making it possible to develop hypovigilance detection models based on psychophysiological fluctuations in vital signs such as heart rate and respiration, as indirect measures of changes in vigilance state. The aim of this study was to derive an AI algorithm capable of detecting hypovigilance episodes from such vital signs of patients admitted to intensive care unit. Using the ÉVEILS (Evaluation of delirium using physiological parameters and hypovigilance monitoring) database, six models were developed. The best performing model was LightGBM, with an average precision of 0.76, an average recall of 0.74, and an average F1 score of 0.69. These results highlight the possibility of developing an automated model to detect hypovigilance based on vital signs collected continuously at the bedside. Further studies need to be conducted to validate this model with other patient cohorts, and for generalization to healthy populations and other types of context where vigilance is also important (e.g. aircraft pilots).

Ce mémoire porte sur l'étude de nouvelles méthodes de détection précoce des maladies sur les plantes du cannabis avec de l'imagerie par tests non-destructifs. Ces méthodes permettent la détection des ravageurs sur les plantes du cannabis à l'état précoce à partir d'images multispectrales et ainsi facilitent l'automatisation de l'inspection et la surveillance des cultures. Le travail se sépare en trois parties. Premièrement, les différentes techniques utilisées dans ce domaine pour la détection des plantes malades ainsi que la surveillance de celle-ci seront détaillées. Ensuite, il sera question d'un article publié dans le cadre de la conférence SPIE Defense + Commercial Sensing (Ahmed, et al., 2023). Cet article propose une nouvelle méthode pour la détection précoce des maladies sur les plants de cannabis en utilisant l'intelligence artificielle et l'imagerie multispectrale. À ce jour, il s'agit du premier article disponible avec cette méthode testée sur des plants du cannabis. Il permet d'introduire le reste de ce mémoire puisque le travail fait dans le cadre de cet article a directement contribué au reste de la recherche. Il sera ensuite question du travail effectué pour obtenir des images multispectrales avec la caméra multispectrale Micasense Red-Edge. Nous parlerons de la nouvelle méthode qui a été appliquée pour réussir la détection. Pour terminer, nous montrerons les résultats de ce projet sous la forme de graphes et de tableaux des différentes prédictions

À l’heure du Web 2.0, de nouvelles pratiques d’apprentissage se sont développées au sein de la communauté universitaire. Les étudiants adoptent des pratiques d’intégration de leurs activités sociales au sein de leur processus d’apprentissage. Ces derniers s’attendent à avoir accès à une vaste quantité d’information à travers des outils formels ou informels et à faire partie d'une communauté mondiale de pairs. Le besoin de combiner les ressources institutionnelles et personnelles formalise le concept d’environnement personnel d’apprentissage (EPA). Toutefois, l’élaboration de tels environnements nécessite de développer des compétences complexes que les étudiants du supérieur, pourtant décrits comme natifs du numérique, ne possèdent pas nécessairement. Quelques supports de construction d’EPA ont été proposés dans la littérature, mais ces travaux mettent de côté un point important qui est l’interopérabilité des ressource s. L’objectif du présent mémoire est de fournir aux étudiants un support de construction de leur EPA sous forme d’un tableau de bord, qui permettra d’avoir une vision actualisée des ressources et d’exploiter davantage les liens qui en découlent. Offrir aux étudiants un support de construction de leur EPA est une façon de leur faciliter la réappropriation individuelle des ressources d’apprentissage provenant de sources variées et une gestion optimale en termes de contenu et de processus. La solution proposée est basée sur le concept des systèmes multi-agents et repose sur le modèle organisationnel Agent - Groupe - Rôle. Un prototype a également été implémenté et a permis de démontrer la faisabilité de la solution proposée. / With Web 2.0, the university community have developed new learning practices. Students adopt practices for integrating their social activities into their learning process. The needs of learners are rapidly changed and institutions do not still offer resources totally adapted to this context. Students expect to have access to a vast amount of information through formal or informal tools and to be part of a global peer community. The need to combine institutional and personal resources implies a new concept: Personal Learning Environment (PLE). A PLE is defined as a space for learners to customize the aggregation of heterogeneous resources for their learning needs. Developing such environments requires the involvement of complex skills that higher education students, though described as digital natives, do not necessarily possess. The objective of this research work is to allow students to have support for the construction of their PLE as a dashboard. It would provide an up - to - date view of resources use and further exploit the resulting linkages. The proposed solution is based on the Agent - Group - Role organizational model, one of design method for multi-agent systems. A prototype was also implemented and allowed to demonstrate the feasibility of the proposed solution.

Titre de l'écran-titre (visionné le 30 octobre 2023) / De plus en plus les technologie innovantes tel que l'intelligence artificielle sont introduites dans des organisation des secteurs sensibles tel que le secteur de l'électricité. Le fait de s'interroger sur les enjeux, et les impacts de leurs utilisations massives devient une réelle préoccupation pour la société et son devenir. Cette question est d'autant plus présente lorsqu'il subsiste un doute quant à ces effets sur les travailleurs ou sur les tâches que ces travailleurs doivent accomplir au quotidien. Dans le but d'apporter une contribution à cette préoccupation de la société la présente recherche s'intéresse aux impacts de l'utilisation de l'intelligence artificielle sur les travailleurs et sur leurs tâches. Au travers de la lentille offerte par la théorie de l'adéquation tache-technologie, en deux études, une revue de la littérature et une étude de cas unique, la présente recherche passe en revue les utilisations présentes dans la littérature, qui sont faites de l'IA dans les organisations du secteur de l'électricité. Cette recherche sonde quels en sont les impacts sur les travailleurs et sur leurs tâches et enfin examine la contribution des structures de gouvernances dans cette relation. L'étude de cas, dans une organisation du secteur de l'électricité au Canada permettra entre autres de rapprocher les résultats et d'ouvrir de nouvelles perceptives pour la recherche et la pratique. / More and more, innovative technologies such as artificial intelligence are being introduced into organizations in sensitive sectors such as the electricity industry. Questions about the stakes and impacts of their massive use are becoming a real concern for society and its future. This is even more the case when there are doubts about the effects on workers or the tasks they must perform on a daily basis. With the aim of contributing to this concern for society, the present research looks at the impacts of the use of artificial intelligence on workers and their tasks. Through the lens offered by task-technology fit theory, in two studies, a literature review and a single case study, the present research reviews the uses, present in the literature, that are being made of AI in organizations in the electricity sector. It probes the impact on workers and their tasks and examines the contribution of governance structures to this relationship. The case study, in an electricity sector organization in Canada, will, among other things, reconcile the results and open new insights for research and practice.

À l'heure où les formes de création connaissent une diversification croissante, la question de leur protection par le droit d'auteur pose de plus en plus de questions. Tout particulièrement, l'émergence des robots intelligents, et leurs débuts dans le milieu de la création artistique tendent à brouiller considérablement la frontière entre les créations humaines assistées par un ordinateur, et les créations véritablement générées par la machine. Dans ce contexte, il devient nécessaire de se poser la question de savoir si les créations générées par une intelligence artificielle peuvent, ou non, recevoir la protection que le droit d'auteur accorde par principe aux œuvres de l'esprit. La spécificité de ces nouveaux modes de création pose tout particulièrement la question de savoir quelles prérogatives pourraient être attachées aux produits créatifs générés par une intelligence artificielle, et qui pourraient en être les titulaires.

L’apprentissage multiagent est une direction prometteuse de la recherche récente et à venir dans le contexte des systèmes intelligents. Si le cas mono-agent a été beaucoup étudié pendant les deux dernières décennies, le cas multiagent a été peu étudié vu sa complexité. Lorsque plusieurs agents autonomes apprennent et agissent simultanément, l’environnement devient strictement imprévisible et toutes les suppositions qui sont faites dans le cas mono-agent, telles que la stationnarité et la propriété markovienne, s’avèrent souvent inapplicables dans le contexte multiagent. Dans ce travail de maîtrise nous étudions ce qui a été fait dans ce domaine de recherches jusqu’ici, et proposons une approche originale à l’apprentissage multiagent en présence d’agents adaptatifs. Nous expliquons pourquoi une telle approche donne les résultats prometteurs lorsqu’on la compare aux différentes autres approches existantes. Il convient de noter que l’un des problèmes les plus ardus des algorithmes modernes d’apprentissage multiagent réside dans leur complexité computationnelle qui est fort élevée. Ceci est dû au fait que la taille de l’espace d’états du problème multiagent est exponentiel en le nombre d’agents qui agissent dans cet environnement. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche de la réduction de la complexité de l’apprentissage par renforcement multiagent. Une telle approche permet de réduire de manière significative la partie de l’espace d’états visitée par les agents pour apprendre une solution efficace. Nous évaluons ensuite nos algorithmes sur un ensemble d’essais empiriques et présentons des résultats théoriques préliminaires qui ne sont qu’une première étape pour former une base de la validité de nos approches de l’apprentissage multiagent. / Multiagent learning is a promising direction of the modern and future research in the context of intelligent systems. While the single-agent case has been well studied in the last two decades, the multiagent case has not been broadly studied due to its complex- ity. When several autonomous agents learn and act simultaneously, the environment becomes strictly unpredictable and all assumptions that are made in single-agent case, such as stationarity and the Markovian property, often do not hold in the multiagent context. In this Master’s work we study what has been done in this research field, and propose an original approach to multiagent learning in presence of adaptive agents. We explain why such an approach gives promising results by comparing it with other different existing approaches. It is important to note that one of the most challenging problems of all multiagent learning algorithms is their high computational complexity. This is due to the fact that the state space size of multiagent problem is exponential in the number of agents acting in the environment. In this work we propose a novel approach to the complexity reduction of the multiagent reinforcement learning. Such an approach permits to significantly reduce the part of the state space needed to be visited by the agents to learn an efficient solution. Then we evaluate our algorithms on a set of empirical tests and give a preliminary theoretical result, which is first step in forming the basis of validity of our approaches to multiagent learning.

Le projet consiste à développer un algorithme de guidage permettant à un véhicule aérien autonome (UAV) stabilisé de respecter des contraintes reliées à la mission, appelées contraintes terminales. Les contraintes visées sont l'orientation de la trajectoire et la vitesse du véhicule lors de l'atteinte de la cible, ainsi que le temps d'arrivée à cette cible. Deux approches ont été testées. La première consiste à utiliser des véhicules virtuels pour simuler le comportement d'un véhicule réel en fonction des commandes appliquées. Cet algorithme est cependant limité au respect du temps d'arrivée. La deuxième stratégie consiste à contrôler le véhicule afin d'atteindre une cible virtuelle en mouvement rectiligne qui possède la vitesse et l'orientation souhaitées, et qui croise la cible réelle au temps d'arrivée demandé. La seconde approche a été testé avec succès à l'aide d'un système "Hardware-In-the-Loop" (HIL).

Aujourd’hui, de plus en plus de cours se donnent en ligne. En revanche, ceux-ci restent marginaux et très peu d’entre eux permettent d’obtenir des certifications valables et reconnues. Or l’accès à ces contenus est une ressource incroyable, et de plus en plus d’efforts sont mis dans la numérisation de l’apprentissage. Le but de cette maîtrise est donc d’améliorer la supervision d’examens à distance. En effet, un des points forts d’internet est l’anonymat, et attester de la réussite et des compétences d’une personne devient rapidement non trivial. De plus, les seuls outils couramment disponibles à disposition pour la surveillance sont la caméra et le clavier/souris de l’utilisateur, ce qui donne une information très clairsemée. Pour ce faire, les techniques les plus à jour de tracking, reconnaissance, génération de données, et analyse ont été utilisées afin d’amener de l’automatisation et de «l’intelligence» dans la surveillance. Notons que même pour un humain cette tâche est difficile et décider ou non d’un comportement anormal n’est pas déterministe. Le but est donc d’apporter une aide, un support, pour pouvoir sécuriser les examens à grande échelle. La méthode décrite se base sur les avancées en intelligence artificielle, notamment des réseaux génératifs adversaires (generative adversials networks GANs), de l’apprentissage par renforcement (reinforcement learning RL), des réseaux récurrents (recurrent neurals networks RNN) et de réseaux convolutionels (Convolutional neural networks CNN). / Nowadays, more and more courses are available online. On the other hand, they remain marginal and few of them have given valid and recognized certifications. Yet, those lessons have incredible content, and are an amazing resource. Furthermore, more and more, efforts are made toward numerising learning. The goal of this thesis is to improve online exam monitoring. Indeed, one of the strong points of the internet is anonymity, and attesting the success and skills of someone quickly becomes non-trivial. Moreover, the only commonly accessible tools available for surveillance are the camera, and the user’s keyboard / mouse which gives very sparse information. To do so, we used the most up-to-date tracking, recognition, generation and analysis techniques to introduce automation and «intelligence» in the surveillance. Note that even for a human this task is difficult and that to decide if a behavior is abnormal is not deterministic. The goal is therefore to provide help and support to bring large-scale examination monitoring to a safer level. The method described is based on the advances in artificial intelligence, particularly generative adversials network (GANs), reinforcement learning (RL) convolution neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN).