Motivée par l'annonce d'une société de l'information, l'école entreprend sa modernisation par l'informatisation et la diffusion des techniques d'information et de communication, les (TIC). Elle installe les bases de nouveaux comportements d'apprentissage, de nouveaux modes de transmission du savoir qui privilégient l'accès à l'information comme sources de connaissances sans tenir compte de la manière de faire des élèves. Dans ce cadre nouveau, l'activité de recherche d'information est conçue comme une activité rationnelle, guidée par l'intention de répondre à un besoin d'information en faisant l'usage d'outils de recherche considérés comme « boite noire ». La question de l'appropriation de l'outil et de sa technique auprès du jeune public pose problème.Dans une perspective exploratoire, notre étude interroge ce que font les élèves de collège des moteurs de recherche. A partir du cadre théorique de l'activité instrumentée de Rabardel nous montrons par une étude qualitative que les collégiens détournent le moteur de recherche pour gérer leur activité de recherche avec les situations qu'ils rencontrent, investissant alors les outils de recherche de propriétés symboliques tout en développant des schèmes nouveaux d'interaction avec les interfaces, de nouvelles littéracies. Cette étude permet de mieux comprendre la signification de l'usage des moteurs chez les jeunes collégiens, rappelant que l'usage impose une nouvelle organisation. Les collégiens développent trois types de stratégies, aménageant des territoires d'habileté distincts qui peuvent faire l'objet d'apprentissages spécifiques. / Motivated by the announcement of an information society, schools begin their modernization through computerization and through the dissemination of innovative technics.Access to information is becoming a new way of learning. In this new framework, information retrieval is conceived as a planned activity, guided by the intention of fulfilling a need for information by the use of search engines without technical explanations.The question of the « Cognitive dimensions of artefacts information » is not addressed. The problem of human versus machine communication is set aside as well. From the perspective of Rabardel's instrumented activity theory, we show through a qualitative study that young students divert the search engine to manage their activity : they use what the machine gives them as a new situation. Secondary school students build new patterns of interaction with interfaces, new literacies.This study provides a better understanding on the meaning of students' research behavior with the search engine. Young students develop three types of strategies, landscaping distinct skill areas which may help the development of specific learnings.

Certains problèmes ne peuvent être résolus ni par les ordinateurs seuls ni par les humains seuls. La visualisation d'information est une solution commune quand il est nécessaire de raisonner sur de grandes quantités de données. Plus une visualisation est efficace, plus il est possible de résoudre des problèmes complexes. Dans la recherche en visualisation d'information, une visualisation est généralement considérée comme efficace quand elle permet de comprendre les données. Les méthodes d'évaluation cherchent à déterminer si les utilisateurs comprennent les données affichées et sont capables d'effectuer des tâches analytiques comme, par exemple, identifier si deux variables sont corrélées. Cette thèse suggère d'aller au-delà de ce ``paradigme de l'analyse visuelle'' et élargir le champ de recherche à un autre type de tâche: la prise de décision. Les tâches de décision sont essentielles à tous, du directeur d'entreprise qui doit prendre des décisions importantes à l'individu ordinaire qui choisit un plan de carrière ou désire simplement acheter un appareil photo. Néanmoins, les décisions ne se résument pas à la simple compréhension de l'information et sont difficiles à étudier. Elles peuvent impliquer des préférences subjectives, n'ont pas toujours de vérité de terrain, et dépendent souvent de connaissances externes aux données visualisées. Pourtant, les tâches de décision ne font pas partie des taxonomies de tâches en visualisation et n'ont pas été bien définies. De plus, la recherche manque de métriques, de méthodes et de travaux empiriques pour valider l'efficacité des visualisations pour la prise de décision. Cette thèse offre une définition opérationnelle pour une classe particulière de tâches de décision, et présente une analyse systématique qui identifie les visualisations multidimensionnelles compatibles avec ces tâches. Elle présente en outre la première comparaison empirique de techniques de visualisation multidimensionnelle basée sur leur capacité à aider la décision, et esquisse une méthodologie et des métriques pour évaluer la qualité des décisions. Elle explore ensuite le rôle des instructions dans les tâches de décision et des tâches analytiques équivalentes, et identifie des différences de performance entre les deux tâches. De même que les sciences de la vision informent la visualisation d'information sur les limites de la vision humaine, aller au-delà du paradigme de l'analyse visuelle implique de prendre en compte les limites du raisonnement humain. Cette thèse passe en revue la théorie de la décision afin de mieux comprendre comment les humains prennent des décisions, et formule une nouvelle taxonomie de biais cognitifs basée sur la tâche utilisateur. En outre, elle démontre empiriquement que des biais peuvent être présents même quand l'information est bien visualisée, et qu'une décision peut être ``correcte'' mais néanmoins irrationnelle, dans le sens où elle est influencée par des informations non pertinentes. Cette thèse examine finalement comment mitiger les biais. Les méthodes pour améliorer le raisonnement humain reposent souvent sur un entraînement intensif à des principes et à des procédures abstraites, qui se révèlent souvent peu efficaces. Les visualisations offrent une opportunité dans la mesure où ses concepteurs peuvent remodeler l'environnement pour changer la façon dont les utilisateurs assimilent les données. Cette thèse passe en revue la théorie de la décision pour identifier de possibles solutions de conception. De plus, elle démontre empiriquement que supplémenter une visualisation par des interactions qui facilitent des stratégies de décision alternatives peut mener à des décisions plus rationnelles. Via des études empiriques, cette thèse suggère que le paradigme de l'analyse visuelle n'est pas en mesure de relever tous les défis de la prise de décision aidée de la visualisation, mais qu'aller au-delà peut contribuer à faire de la visualisation un puissant outil de prise de décision. / There are problems neither humans nor computers can solve alone. Computer-supported visualizations are a well-known solution when humans need to reason based on a large amount of data. The more effective a visualization, the more complex the problems that can be solved. In information visualization research, to be considered effective, a visualization typically needs to support data comprehension. Evaluation methods focus on whether users indeed understand the displayed data, can gain insights and are able to perform a set of analytic tasks, e.g., to identify if two variables are correlated. This dissertation suggests moving beyond this "visual analysis paradigm" by extending research focus to another type of task: decision making. Decision tasks are essential to everybody, from the manager of a company who needs to routinely make risky decisions to an ordinary person who wants to choose a career life path or simply find a camera to buy. Yet decisions do not merely involve information understanding and are difficult to study. Decision tasks can involve subjective preferences, do not always have a clear ground truth, and they often depend on external knowledge which may not be part of the displayed dataset. Nevertheless, decision tasks are neither part of visualization task taxonomies nor formally defined. Moreover, visualization research lacks metrics, methodologies and empirical works that validate the effectiveness of visualizations in supporting a decision. This dissertation provides an operational definition for a particular class of decision tasks and reports a systematic analysis to investigate the extent to which existing multidimensional visualizations are compatible with such tasks. It further reports on the first empirical comparison of multidimensional visualizations for their ability to support decisions and outlines a methodology and metrics to assess decision accuracy. It further explores the role of instructions in both decision tasks and equivalent analytic tasks, and identifies differences in accuracy between those tasks. Similarly to vision science that informs visualization researchers and practitioners on the limitations of human vision, moving beyond the visual analysis paradigm would mean acknowledging the limitations of human reasoning. This dissertation reviews decision theory to understand how humans should, could and do make decisions and formulates a new taxonomy of cognitive biases based on the user task where such biases occur. It further empirically shows that cognitive biases can be present even when information is well-visualized, and that a decision can be ``correct'' yet irrational, in the sense that people's decisions are influenced by irrelevant information. This dissertation finally examines how biases can be alleviated. Current methods for improving human reasoning often involve extensive training on abstract principles and procedures that often appear ineffective. Yet visualizations have an ace up their sleeve: visualization designers can re-design the environment to alter the way people process the data. This dissertation revisits decision theory to identify possible design solutions. It further empirically demonstrates that enriching a visualization with interactions that facilitate alternative decision strategies can yield more rational decisions. Through empirical studies, this dissertation suggests that the visual analysis paradigm cannot fully address the challenges of visualization-supported decision making, but that moving beyond can contribute to making visualization a powerful decision support tool.

L'essor des travaux en informatique affective voit la naissance de diverses questions de recherches pour étudier les interactions agents /humains. Parmi elles, se pose la question de l'impact des relations interpersonnelles sur les stratégies de communications. Les interactions entre un agent conversation et un utilisateur humain prennent généralement place dans des environnements collaboratifs où les interlocuteurs partagent des buts communs. La relation interpersonnelle que les individus créent durant leurs interactions affecte leurs stratégies de communications. Par ailleurs, des individus qui collaborent pour atteindre un but commun sont généralement amenés à négocier. Ce type de négociation permet aux négociateurs d'échanger des informations afin de mieux collaborer. L'objectif cette thèse est d'étudier l'impact de la relation interpersonnelle de dominance sur les stratégies de négociation collaborative entre un agent et un humain. Ce travail se base sur des études en psychologie sociale qui ont défini les comportements liés à la manifestation de la dominance dans une négociation. Nous proposons un modèle de négociation collaborative dont le modèle décisionnel est régi par la relation de dominance. En effet, en fonction de sa position dans le spectre de dominance, l'agent est capable d'exprimer une stratégie de négociation spécifique. En parallèle, l'agent simule une relation interpersonnelle de dominance avec son interlocuteur. Pour ce faire, nous avons doté l'agent d'un modèle de théorie de l'esprit qui permet à l'agent de raisonner sur les comportements de son interlocuteur afin de prédire sa position dans le spectre de dominance. Ensuite, il adapte sa stratégie de négociation vers une stratégie complémentaire à celle détectée chez son interlocuteur. Nos résultats ont montré que les comportements de dominance exprimés par notre agent sont correctement perçus. Par ailleurs, le modèle de la théorie de l'esprit est capable de faire de bonnes prédictions avec seulement une représentation partielle de l'état mental de l'interlocuteur. Enfin, la simulation de la relation interpersonnelle de dominance a un impact positif sur la négociation: les négociateurs atteignent de bon taux de gains communs. De plus, la relation de dominance augmente le sentiment d'appréciation entre les négociateurs et la négociation est perçue comme confortable. / The rise of work in affective computing sees the emergence of various research questions to study agent / human interactions. Among them raises the question of the impact of interpersonal relations on the strategies of communication. Human/agent interactions usually take place in collaborative environments in which the agent and the user share common goals. The interpersonal relations which individuals create during their interactions affects their communications strategies. Moreover, individuals who collaborate to achieve a common goal are usually brought to negotiate. This type of negotiation allows the negotiators to efficiently exchange information and their respective expertise in order to better collaborate. The objective of this thesis is to study the impact of the interpersonal relationship of dominance on collaborative negotiation strategies between an agent and a human. This work is based on studies from social psychology to define the behaviours related to the manifestation of dominance in a negotiation. We propose a collaborative negotiation model whose decision model is governed by the interpersonal relation of dominance. Depending on its position in the dominance spectrum, the agent is able to express a specific negotiation strategy. In parallel, the agent simulates an interpersonal relationship of dominance with his interlocutor. To this aim, we provided the agent with a model of theory of mind that allows him to reason about the behaviour of his interlocutor in order to predict his position in the dominance spectrum. Afterwards, the agent adapts his negotiation strategy to complement the negotiation strategy detected in the interlocutor. Our results showed that the dominance behaviours expressed by our agent are correctly perceived by human participants. Furthermore, our model of theory of mind is able de make accurate predictions of the interlocutor behaviours of dominance with only a partial representation of the other's mental state. Finally, the simulation of the interpersonal relation of dominance has a positive impact on the negotiation: the negotiators reach a good rate of common gains and the negotiation is perceived comfortable which increases the liking between the negotiators.

ARécemment, les caméras RGB-D ont été introduites sur le marché et ont permis l’exploration de nouvelles approches de reconnaissance d’actions par l’utilisation de deux modalités autres que les images RGB, à savoir, les images de profondeur et les séquences de squelette. Généralement, ces approches ont été évaluées en termes de taux de reconnaissance. Cette thèse s’intéresse principalement à la reconnaissance rapide d’actions à partir de caméras RGB-D. Le travail a été focalisé sur une amélioration conjointe de la rapidité de calcul et du taux de reconnaissance en vue d’une application temps-réel. Dans un premier temps, nous menons une étude comparative des méthodes existantes de reconnaissance d’actions basées sur des caméras RGB-D en utilisant les deux critères énoncés : le taux de reconnaissance et la rapidité de calcul. Suite aux conclusions résultant de cette étude, nous introduisons un nouveau descripteur de mouvement, à la fois précis et rapide, qui se base sur l’interpolation par splines cubiques de valeurs cinématiques du squelette, appelé Kinematic Spline Curves (KSC). De plus, afin de pallier les effets négatifs engendrés par la variabilité anthropométrique, la variation d’orientation et la variation de vitesse, des méthodes de normalisation spatiale et temporelle rapide ont été proposées. Les expérimentations menées sur quatre bases de données prouvent la précision et la rapidité de ce descripteur. Dans un second temps, un deuxième descripteur appelé Hiearchical Kinematic Coavarince(HKC) est introduit. Ce dernier est proposé dans l’optique de résoudre la question de reconnaissance rapide en ligne. Comme ce descripteur n’appartient pas à un espace euclidien, mais à l’espace des matrices Symétriques semi-Définies Positives (SsDP), nous adaptons les méthodes de classification à noyau par l’introduction d’une distance inspirée de la distance Log-Euclidienne, que nous appelons distance Log-Euclidienne modifiée. Cette extension nous permet d’utiliser des classifieurs adaptés à l’espace de caractéristiques (SPsD).Une étude expérimentale montre l’efficacité de cette méthode non seulement en termes de rapidité de calcul et de précision, mais également en termes de latence observationnelle. Ces conclusions prouvent que cette approche jointe à une méthode de segmentation d’actions pourrait s’avérer adaptée à la reconnaissance en ligne et ouvrent ainsi de nouvelles perspectives pour nos travaux futurs. / The recent availability of RGB-D cameras has renewed the interest of researchers in the topic of human action recognition. More precisely, several action recognition methods have been proposed based on the novel modalities provided by these cameras, namely, depth maps and skeleton sequences. These approaches have been mainly evaluated in terms of recognition accuracy. This thesis aims to study the issue of fast action recognition from RGB-D cameras. It focuses on proposing an action recognition method realizing a trade-off between accuracy and latency for the purpose of applying it in real-time scenarios. As a first step, we propose a comparative study of recent RGB-D based action recognition methods using the two cited criteria: accuracy of recognition and rapidity of execution. Then, oriented by the conclusions stated thanks to this comparative study, we introduce a novel, fast and accurate human action descriptor called Kinematic Spline Curves (KSC).This latter is based on the cubic spline interpolation of kinematic values. Moreover, fast spatialand temporal normalization are proposed in order to overcome anthropometric variability, orientation variation and rate variability. The experiments carried out on four different benchmarks show the effectiveness of this approach in terms of execution time and accuracy. As a second step, another descriptor is introduced, called Hierarchical Kinematic Covariance(HKC). This latter is proposed in order to solve the issue of fast online action recognition. Since this descriptor does not belong to a Euclidean space, but is an element of the space of Symmetric Positive semi-definite (SPsD) matrices, we adapt kernel classification methods by the introduction of a novel distance called Modified Log-Euclidean, which is inspiredfrom Log-Euclidean distance. This extension allows us to use suitable classifiers to the feature space SPsD of matrices. The experiments prove the efficiency of our method, not only in terms of rapidity of calculation and accuracy, but also in terms of observational latency. These conclusions show that this approach combined with an action segmentation method could be appropriate to online recognition, and consequently, opens up new prospects for future works.

Cette thèse a pour objectif l’amélioration des capacités communicatives des agents logiciels en interaction avec des humains. Dans ce but, nous proposons une méthodologie basée sur l’étude d’un corpus d’interactions Homme-Homme orientées vers la réalisation d’une tâche. Nous proposons un cadre qui s’appuie sur les jeux de dialogue afin de modéliser des motifs dialogiques observés. Nous illustrons la spécification de tels jeux depuis des motifs extraits en appliquant l'ensemble des étapes de noter méthodologie à un corpus. Les jeux spécifiés sont validés en montrant qu’ils décrivent de façon appropriée les motifs apparaissant dans le corpus de référence. Enfin, nous montrons l’intérêt interprétatif et génératif de notre modèle pour le fondement du comportement communicatif conventionnel d’un agent interagissant avec un humain. Nous implémentons ce modèle dans le module Dogma, exploitable par un agent dans un dialogue impliquant deux interlocuteurs. / This research work aims at improving the communicative behaviour of software agents interacting with humans. To this purpose, we present a data-driven methodology based on the study of a task oriented corpus consisting of Human-Human interactions. We present a framework to specify dialogue games from observed interaction patterns based on the notion of social commitments and conversational gameboard. We exemplify the specification of dialogue games by implementing all the steps of our methodology ona task-oriented corpus. The produced games are validated by showing that they appropriately describe the patterns appearing in a reference corpus. Eventually, we show that an agent can take advantage of our model to regulate its conventional communicative behaviour on both interpretative and generative levels. We implement this model into Dogma, a module that can be used by an agent to manage its communicative behaviour in a two-interlocutor dialogue.

L'essor de l'informatique affective ouvre aujourd'hui la porte à la création de dispositifs artificiels dotés d'une forme d'intelligence sociale et émotionnelle. L’étude de l'interaction homme-machine dans ce contexte offre de nombreuses pistes de recherche. Parmi celles-ci se trouve la question de la personnalité : comment il est possible de modéliser certaines caractéristiques d’une personnalité artificielle ? Comment ces caractéristiques influencent le déroulement de l'interaction entre l'homme et la machine ? Cette question globale soulève plusieurs questions de recherche : Comment définir la personnalité ? Sur quels modèles et théories issus de la psychologie peut-on s'appuyer pour développer une personnalité artificielle ? Quelle méthodologie adopter pour aborder l’implémentation d'un concept psychologique complexe ? Qu'apporte le développement informatique d'une personnalité à l'interaction homme-machine ? Au domaine de la psychologie de la personnalité ? Comment évaluer expérimentalement ces apports ? Pour aborder ces questions, nos travaux se positionnent dans une optique pluridisciplinaire, au croisement de l’informatique et de la psychologie. Au regard de sa pertinence pour une approche computationnelle, nous avons modélisé la régulation du Soi comme une composante de la personnalité. Ce concept est approché à partir de la théorie du regulatory focus. Sur cette base théorique, un cadre de travail conceptuel et un modèle computationnel sont proposés. Un questionnaire mesurant le regulatory focus a également été développé et validé. Ces propositions théoriques sont mises en œuvre dans deux implémentations data-driven (dimensionnelle vs socio-cognitive) dotant des agents de regulatory focus en utilisant de l’apprentissage automatique. Deux études utilisateurs (interaction unique avec agent artificiel vs sessions répétées avec agent animé), présentées dans un cadre ludique, ont permis d’étudier la perception du regulatory focus chez un agent et son impact sur l'interaction. Nos résultats encouragent l’utilisation du regulatory focus en informatique affective et ouvrent des perspectives sur les liens théoriques et méthodologiques entre informatique et psychologie. / The development of affective computing is leading to the design of artificial devices endowed with a form of social and emotional intelligence. The study of human-computer interaction in this context offers many research tracks. Among them is the question of personality: how to model some characteristics of an artificial personality? How these characteristics will influence the course of interaction with users? This goal rises several research questions: how to define personality? On which models and theories from psychology should we rely to define some artificial personality? Which methodology will help to address the implementation of such a complex psychological concept? What could artificial personality bring to the field of human-computer interaction? And to the psychology of personality? How to experimentally evaluate these contributions? To address these issues, this thesis takes a multidisciplinary approach, at the crossing of computing science and psychology. Given its relevance to a computational approach, we modeled self-regulation as a component of personality. This concept is approached from the regulatory focus theory. On this theoretical basis, a conceptual framework and a computational model are proposed. Our theoretical proposals led to two data-driven implementations (dimensional vs. socio-cognitive) which endowed our artificial agents with regulatory focus by using machine-learning. A French questionnaire measuring regulatory focus was designed and validated. Two user studies (brief interaction with artificial agents vs. repeated sessions with animated agents), where the regulatory focus of agents is conveyed via game strategies, enabled the study of regulatory focus perception and its impact on the interaction. Our results support the use of regulatory focus in affective computing and open perspectives on the theoretical and methodological links between computer science and psychology.

L’évaluation de l'utilisabilité des systèmes interactifs est l'un des plus grands intérêts de la communauté des Interactions Homme-Machine. Pour réussir cette évaluation, plusieurs méthodes et outils d'évaluation subjective et objective ont été proposés et appliqués dans l'académie et l'industrie. Dans ce contexte, les évaluateurs d'utilisabilité travaillent habituellement avec beaucoup et différents types de données. Ceux-ci sont générés à partir de diverses méthodes et outils et liés à différents critères d'utilisabilité. En général, la compréhension et l'interprétation de ces données hétérogènes ne sont pas des tâches faciles. Dans cette thèse, nous proposons d'intégrer des données d'évaluation subjective et objective afin de mieux aider les évaluateurs à la prise de décision sur la qualité des systèmes interactifs dans le domaine des systèmes de supervision du trafic. En effet, nous avons appliqué le modèle de mesure d'information défini par la norme ISO/IEC 15939 avec l'utilisation des indicateurs dans un environnement d'évaluation des systèmes interactifs. Le développement de cet environnement a débuté depuis une décennie. Ainsi, pour compléter sa mise en œuvre et le mettre en pratique, nous avons appliqué plusieurs indicateurs d'utilisabilité proposés dans l'évaluation d’un système de supervision du trafic. Ces indicateurs intègrent les résultats d'évaluation subjective et objective des questionnaires d'utilisabilité, un inspecteur des règles ergonomiques et un mouchard électronique. Ils fournissent une base pour aider à l'interprétation des résultats obtenus. De plus, ils permettent la détection des problèmes d'utilisabilité et donnent des recommandations pour améliorer les interfaces utilisateur. Enfin, cette thèse propose des perspectives de recherche sur la base des limites rencontrées. / Usability evaluation for interactive systems is one of the greatest interests for Human-Computer Interaction community. To the success of this evaluation, several subjective and objective evaluation methods and tools have been proposed and applied in academy and industry. In this context, usability evaluators usually work with a lot of and different kind of data. These data are generated from various methods and tools and related to different usability criteria. In general, understanding and interpreting these heterogeneous data are not easy tasks. In this thesis, we propose to integrate subjective and objective evaluation data to better support the quality evaluators’ decision-making for traffic supervision systems domain. In fact, we applied the measurement information model defined by ISO/IEC 15939 with the use of indicators in an interactive system evaluation environment. The development of this environment has started in a decade. Thus, for completing implementation and putting it into practice, we have applied several proposed usability indicators in the evaluation of a traffic supervision system. These indicators integrate subjective and objective evaluation results from usability questionnaires, an ergonomic guidelines inspector and an electronic informer. They provide a basis for aiding the interpretation of their results obtained. Furthermore, they allow detecting usability problems and give recommendations for enhancing the user interfaces. Finally, this thesis propose research perspectives based on the encountered limits.

Ce mémoire contribue à la thématique de l'évaluation des interfaces utilisateur. Il se base sur deux contributions pour l'évaluation de ces interfaces. La première consiste en un Framework se basant sur trois différentes techniques d'évaluation (le mouchard électronique, le questionnaire et l'inspection des règles ergonomiques). La seconde consiste en deux ensembles de composants graphiques pour la composition d'interfaces graphiques avec les environnements de développement intégral du type WYSIWYG. Le premier ensemble vise à inspecter la présentation statique de l'interface lors de la conception de cette dernière. Cette inspection s'effectue localement par le composant graphique lui-même par rapport à un ensemble de règles ergonomiques. Le second ensemble consiste à l'évaluation de l'interface utilisateur en analysant l'interaction entre l'utilisateur et l'interface. Cet ensemble de composants opère avec un mouchard dédié à cet usage. Une évaluation de ces deux contributions ainsi que des perspectives de recherche concluront ce présent mémoire. / This thesis report is a contribution to the user interface evaluation theme. Our thesis is based mainly on two contributions for user interface evaluation. The first one consists of a Framework dedicated for user interface evaluation. It is based on three evaluation techniques (the electronic informer, the questionnaire and the ergonomic inspection). The second consists of two sets of graphical controls for composing the user interface using WYSIWYG integrated development environment. The thirst set is intended to inspect the user interface static display during the design phase. This inspection is elaborated by the control itself according to ergonomic guidelines. The second set consists in evaluating user interfaces by analyzing the interaction between the user and the interface. This set of controls operates with an electronic informer dedicated to user interface evaluation. An evaluation of these two contributions as well as research perspectives concludes this present report.

Les séries temporelles deviennent omniprésentes dans la vie moderne et leur analyse de plus en plus difficile compte tenu de leur taille. L’analyse des grandes séries de données implique des tâches telles que l’appariement de modèles (motifs), la détection d’anomalies, l’identification de modèles fréquents, et la classification ou le regroupement (clustering). Ces tâches reposent sur la notion de similarité. La communauté scientifique a proposé de plusieurs techniques, y compris de nombreuses mesures de similarité pour calculer la distance entre deux séries temporelles, ainsi que des techniques et des algorithmes d’indexation correspondants, afin de relever les défis de l’évolutivité lors de la recherche de similarité.Les analystes, afin de s’acquitter efficacement de leurs tâches, ont besoin de systèmes d’analyse visuelle interactifs, extrêmement rapides, et puissants. Lors de la création de tels systèmes, nous avons identifié deux principaux défis: (1) la perception de similarité et (2) la recherche progressive de similarité. Le premier traite de la façon dont les gens perçoivent des modèles similaires et du rôle de la visualisation dans la perception de similarité. Le dernier point concerne la rapidité avec laquelle nous pouvons redonner aux utilisateurs des mises à jour des résultats progressifs, lorsque les temps de réponse du système sont longs et non interactifs. Le but de cette thèse est de répondre et de donner des solutions aux défis ci-dessus.Dans la première partie, nous avons étudié si différentes représentations visuelles (Graphiques en courbes, Graphiques d’horizon et Champs de couleur) modifiaient la perception de similarité des séries temporelles. Nous avons essayé de comprendre si les résultats de recherche automatique de similarité sont perçus de manière similaire, quelle que soit la technique de visualisation; et si ce que les gens perçoivent comme similaire avec chaque visualisation s’aligne avec différentes mesures de similarité. Nos résultats indiquent que les Graphes d’horizon s’alignent sur des mesures qui permettent des variations de décalage temporel ou d’échelle (i.e., ils promeuvent la déformation temporelle dynamique). En revanche, ils ne s’alignent pas sur des mesures autorisant des variations d’amplitude et de décalage vertical (ils ne promeuvent pas des mesures basées sur la z-normalisation). L’inverse semble être le cas pour les Graphiques en courbes et les Champs de couleur. Dans l’ensemble, nos travaux indiquent que le choix de la visualisation affecte les schémas temporels que l’homme considère comme similaires. Donc, la notion de similarité dans les séries temporelles est dépendante de la technique de visualisation.Dans la deuxième partie, nous nous sommes concentrés sur la recherche progressive de similarité dans de grandes séries de données. Nous avons étudié la rapidité avec laquelle les premières réponses approximatives et puis des mises à jour des résultats progressifs sont détectées lors de l’exécuton des requêtes progressives. Nos résultats indiquent qu’il existe un écart entre le moment où la réponse finale s’est trouvée et le moment où l’algorithme de recherche se termine, ce qui entraîne des temps d’attente gonflés sans amélioration. Des estimations probabilistes pourraient aider les utilisateurs à décider quand arrêter le processus de recherche, i.e., décider quand l’amélioration de la réponse finale est improbable. Nous avons développé et évalué expérimentalement une nouvelle méthode probabiliste qui calcule les garanties de qualité des résultats progressifs de k-plus proches voisins (k-NN). Notre approche apprend d’un ensemble de requêtes et construit des modèles de prédiction basés sur deux observations: (i) des requêtes similaires ont des réponses similaires; et (ii) des réponses progressives renvoyées par les indices de séries de données sont de bons prédicteurs de la réponse finale. Nous fournissons des estimations initiales et progressives de la réponse finale. / Time series are becoming ubiquitous in modern life, and given their sizes, their analysis is becoming increasingly challenging. Time series analysis involves tasks such as pattern matching, anomaly detection, frequent pattern identification, and time series clustering or classification. These tasks rely on the notion of time series similarity. The data-mining community has proposed several techniques, including many similarity measures (or distance measure algorithms), for calculating the distance between two time series, as well as corresponding indexing techniques and algorithms, in order to address the scalability challenges during similarity search.To effectively support their tasks, analysts need interactive visual analytics systems that combine extremely fast computation, expressive querying interfaces, and powerful visualization tools. We identified two main challenges when considering the creation of such systems: (1) similarity perception and (2) progressive similarity search. The former deals with how people perceive similar patterns and what the role of visualization is in time series similarity perception. The latter is about how fast we can give back to users updates of progressive similarity search results and how good they are, when system response times are long and do not support real-time analytics in large data series collections. The goal of this thesis, that lies at the intersection of Databases and Human-Computer Interaction, is to answer and give solutions to the above challenges.In the first part of the thesis, we studied whether different visual representations (Line Charts, Horizon Graphs, and Color Fields) alter time series similarity perception. We tried to understand if automatic similarity search results are perceived in a similar manner, irrespective of the visualization technique; and if what people perceive as similar with each visualization aligns with different automatic similarity measures and their similarity constraints. Our findings indicate that Horizon Graphs promote as invariant local variations in temporal position or speed, and as a result they align with measures that allow variations in temporal shifting or scaling (i.e., dynamic time warping). On the other hand, Horizon Graphs do not align with measures that allow amplitude and y-offset variations (i.e., measures based on z-normalization), because they exaggerate these differences, while the inverse seems to be the case for Line Charts and Color Fields. Overall, our work indicates that the choice of visualization affects what temporal patterns humans consider as similar, i.e., the notion of similarity in time series is visualization-dependent.In the second part of the thesis, we focused on progressive similarity search in large data series collections. We investigated how fast first approximate and then updates of progressive answers are detected, while we execute similarity search queries. Our findings indicate that there is a gap between the time the final answer is found and the time when the search algorithm terminates, resulting in inflated waiting times without any improvement. Computing probabilistic estimates of the final answer could help users decide when to stop the search process. We developed and experimentally evaluated using benchmarks, a new probabilistic learning-based method that computes quality guarantees (error bounds) for progressive k-Nearest Neighbour (k-NN) similarity search results. Our approach learns from a set of queries and builds prediction models based on two observations: (i) similar queries have similar answers; and (ii) progressive best-so-far (bsf) answers returned by the state-of-the-art data series indexes are good predictors of the final k-NN answer. We provide both initial and incrementally improved estimates of the final answer.

L'objectif de ce travail de thèse est de permettre sur le long terme de proposer des interactions sociales personnalisées exploitant l’attirance que les personnes souffrant de Troubles du Spectre Autistique (TSA) ont envers les robots humanoïdes, tels que Nao (Softbank Robotics), afin d’améliorer leurs capacités d’interaction sociale. Trois institutions spécialisées pour personnes atteintes de TSA participent à notre étude : l'IME Notre Ecole et l'IME MAIA, Institut médico-éducatif pour enfants et adolescents atteints de TSA et la Lendemaine, Foyer d’Aide Médicalisée pour adultes atteints de TSA.Les différences inter-individuelles sont très présentes dans les TSA et elles impactent différemment le comportement de chaque individu avec TSA dans sa vie (par exemples la communication, l'attention jointe, ou encore les troubles moteurs, à des degrés différents pour chaque individu), et dans cette étude, durant leur interaction sociale avec un robot.Afin d’envisager à long terme une interaction personnalisée pour chaque participant, une première étape a consisté à définir leur profil sensorimoteur. L'hypothèse qui guide notre étude est que l'intégration des informations visuelles et proprioceptives (perception, consciente ou non, de la position et des changements des différentes parties du corps) d'une personne joue un rôle sur ses capacités sociales. Une personne qui réagit peu aux informations visuelles et qui utilise les informations proprioceptives relatives à ses mouvements ou à la position de son corps de manière exacerbée, aurait plus de difficultés à s’engager et à maintenir une interaction sociale.Les profils sensoriels des participants ont été évalués à l’aide du test du Profil Sensoriel de Dunn et du test sensorimoteur impliquant une scène mobile virtuelle afin d’évaluer leur dépendance visuelle et proprioceptive. L'analyse des données a permis de classer nos participants en trois groupes montrant des comportements différents face aux informations proprioceptives et visuelles, et à leur intégration.Nous avons ensuite étudié les liens entre les profils sensoriels des participants et leurs différents comportements sociaux à travers plusieurs tâches impliquées dans les interactions sociales : (1) reconnaissance d'émotions exprimées par deux robots, un avatar et une personne ; (2) interaction sociale avec le robot Nao sur la salutation ; (3) attention conjointe avec le robot Nao, et (4) imitation avec le robot Nao. Cette dernière tâche a fait l’objet de sessions répétées sur huit semaines (modèle de thérapie sur l'apprentissage et de renforcement de l'imitation pour enfants avec TSA).A travers ces études, nous avons pu observer que les participants ayant une plus forte dépendance à la proprioception et une indépendance au champ visuel ont eu plus de difficultés à interagir avec le robot (moins de regards vers le robot, moins de réponses à l'attention conjointe, plus de difficultés à reconnaitre les émotions, et à imiter un partenaire) que les autres participants.Nous avons pu observer que les sessions avec le robot Nao ont eu un effet bénéfique chez les participants avec TSA. A la suite des sessions répétées avec le robot Nao, les participants ont montré une amélioration de leurs capacités sociales (regard vers le partenaire, imitations) vers un partenaire d'imitation humain.Ces résultats confortent l'idée d'utiliser les profils sensoriels des personnes avec TSA pour leur proposer, dans des recherches futures, des interactions personnalisées avec les robots. / The goal of this thesis is to provide contributions that will help in the long term to enable personalized robot-based social interaction for individuals with Autism Spectrum Disorders (ASD). This work was done in collaboration with three care facilities for people suffering from ASD: IME MAIA (France) and IME Notre Ecole, medical and educative schools for children and teenagers with ASD, and FAM La Lendemaine (France), a medical house for adults with ASD.Inter-individual differences are present in ASD, and impact the behaviors of each individual in their lives, and in this study, during their interactions with a robot.The first step of our work was to propose an appropriate method to define the proprioceptive and visual profiles of each of our participants. We based our work on the hypothesis that the proprioceptive (the ability of an individual to determine body segment positions (i.e., joint position sense and to detect limb movements in space) and visual integration of cues of an individual with ASD is an indicator of their social and communication skills. We posit that a mitigated behavioral response (i.e., hyporeactivity) to visual motion and an overreliance on proprioceptive information are linked in individuals with ASD to their difficulties in integrating social cues and engaging in successful social interactions.We used two methods to define the proprioceptive and visual profile of our participant: a well-known questionnaire on sensory preferences and an experimental setup. With the setup, we were able to observe three different groups of postural behaviors in our participants. Thanks to these individual profiles, we could make assumptions on the behaviors that one can expect from each of our participants during interactions with the robot.We aimed to assess various social skills of our participants in regards to their profiles. We designed three single case studies: (1) emotion recognition with different embodiments (two robots, a virtual agent and a human); (2) a short greeting social task with the robot Nao; and (3) a game evaluating joint attention response to the robot Nao. We also conducted eight weeks-long sessions with an imitation task with Nao.Through these studies, we were able to observe that the participants that display an overreliance on proprioceptive cues and a hyporeactivity to visual cues had more difficulties to interact with the robot (less gaze towards the robot, less answers to joint attention initiation behaviors, more difficulties to recognize emotions and to imitate a partner) than the other participants.We were able to observe that the repeated sessions with the robot Nao were benefic for participants with ASD: after the sessions with the robot Nao, the participants showed an improvement in their social skills (gaze to the partner, imitations).Defining such individual profiles could provide promising strategies for designing successful and adapted Human-Robot Interaction for individuals with ASD.