Un défi majeur de la Robotique aujourd'hui est sans doute celui du robot personnel, capable de rendre service à l'Homme. De nombreux travaux de recherche dans le domaine sont axés sur le développement de robots autonomes destinés à évoluer dans des environnements de grandes dimensions en présence de public. Cette perspective pose naturellement le problème de l'interaction et de la relation entre l'Homme et le robot. En effet, lors de sa navigation, le robot doit être capable de détecter et de prendre en compte de manière explicite la présence de personnes dans son voisinage pour les éviter ou leur céder le passage, le but étant de faciliter et de sécuriser leur déplacements. De plus, il doit disposer de capacités d'interaction telles que la reconnaissance de gestes permettant à l'Homme de communiquer avec lui. Cette thèse porte plus spécifiquement sur la détection et le suivi de personnes ainsi que la reconnaissance de gestes élémentaires à partir du flot vidéo d'une caméra couleur embarquée sur le robot. Le filtrage particulaire est très adapté à ce contexte. Il permet de s'affranchir de toute hypothèse restrictive quant aux distributions de probabilités entrant en jeu dans la caractérisation du problème. De plus, ce formalisme permet de combiner/fusionner aisément différentes sources de mesures. Malgré ce constat, la fusion de données par filtrage particulaire nous semble assez peu exploitée et souvent confinée à un nombre relativement restreint de primitives visuelles. Nous proposons différents schémas de filtrage, où l'information visuelle est prise en compte dans les fonctions d'importance et de vraisemblance au moyen de primitives forme, couleur et mouvement image. Nous évaluons alors quelles combinaisons de primitives visuelles et d'algorithmes de filtrage répondent au mieux aux modalités d'interaction envisagées pour notre robot "guide de musée", qui est censé interpeller les visiteurs, interagir avec eux et les guider. Notre dernière contribution porte sur la reconnaissance de gestes symboliques permettant de communiquer avec le robot. Une stratégie de filtrage particulaire efficace est proposée afin de suivre et reconnaître simultanément des configurations de la main et des dynamiques gestuelles dans le flot vidéo.

Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l’automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l’objectif principal est de guider les utilisateurs (experts ou novices) durant le processus d’exploration et d’analyse de leur ensemble de données. Nous illustrons, l’approche sur laquelle s’appuie VizAssit pour guider les utilisateurs dans le choix et le paramétrage des visualisations. VizAssist propose un processus en deux étapes. La première étape consiste à recueillir les objectifs annoncés par l’utilisateur ainsi que la description de son jeu de données à visualiser, pour lui proposer un sous ensemble de visualisations candidates pour le représenter. Dans cette phase, VizAssist suggère différents appariements entre la base de données à visualiser et les visualisations qu’il gère. La seconde étape permet d’affiner les différents paramétrages suggérés par le système. Dans cette phase, VizAssist utilise un algorithme génétique interactif qui a pour apport de permettre aux utilisateurs d’évaluer et d’ajuster visuellement ces paramétrages. Nous présentons enfin les résultats de l’évaluation utilisateur que nous avons réalisé ainsi que les apports de notre outil à accomplir quelques tâches de fouille de données. / In this thesis, we deal with the problem of automating the process of choosing an appropriate visualization and its parameters in the context of visual data mining. To solve this problem, we developed a user assistant "VizAssist" which mainly assist users (experts and novices) during the process of exploration and analysis of their dataset. We illustrate the approach used by VizAssit to help users in the visualization selection and parameterization process. VizAssist proposes a process based on two steps. In the first step, VizAssist collects the user’s objectives and the description of his dataset, and then proposes a subset of candidate visualizations to represent them. In this step, VizAssist suggests a different mapping between the database for representation and the set of visualizations it manages. The second step allows user to adjust the different mappings suggested by the system. In this step, VizAssist uses an interactive genetic algorithm to allow users to visually evaluate and adjust such mappings. We present finally the results that we have obtained during the user evaluation that we performed and the contributions of our tool to accomplish some tasks of data mining.

Nous explorons différents aspects des entrepôts de données et d’OLAP, le point commun de nos recherches étant le modèle fonctionnel pour l'analyse de données. Notre objectif principal est d'utiliser ce modèle dans l'étude de trois aspects différents, mais liés:- l'optimisation de requêtes par réécriture et la gestion du cache,- la visualisation du résultat d'une requête OLAP,- le mapping d'un schéma relationnel en BCNF vers un schéma fonctionnel. L'optimisation de requêtes et la gestion de cache sont des problèmes cruciaux dans l'évaluation de requêtes en général, et les entrepôts de données en particulier; et la réécriture de requêtes est une des techniques de base pour l'optimisation de requêtes. Nous établissons des conditions d'implication de requêtes analytiques, en utilisant le pré-ordre partiel sur l'ensemble de requêtes, et nous définissons un algorithme sain et complet de réécriture ainsi que une stratégie de gestion de cache optimisée, tous les deux basés sur le modèle fonctionnel.Le deuxième aspect important que nous explorons dans cette thèse est celui de la visualisation du résultat. Nous démontrons l'importance pour la visualisation de reproduire des propriétés essentielles de données qui sont les dépendances fonctionnelles. Nous montrons que la connexion, existante entre les données et leur visualisation, est précisément la connexion entre leurs représentations fonctionnelles. Nous dérivons alors un cadre technique, ayant pour objectif d'établir une telle connexion pour un ensemble de données et un ensemble de visualisations. En plus d'analyse du processus de visualisation, nous utilisons le modèle fonctionnel comme un guide pour la visualisation interactive, et définissons ce qu'on appelle la visualisation paramétrique. Le troisième aspect important de notre travail est l'expérimentation des résultats obtenus dans cette thèse. Les résultats de cette thèse peuvent être utilisés afin d’analyser les données contenues dans une table en Boyce-Codd Normal Form (BCNF), étant donné que le schéma de la table peut être transformé aisément en un schéma fonctionnel. Nous présentons une telle transformation (mapping) dans cette thèse. Une fois le schéma relationnel transformé en un schéma fonctionnel, nous pouvons profiter des résultats sur l'optimisation et la visualisation de requêtes. Nous avons utilisé cette transformation dans l’implémentation de deux prototypes dans le cadre de deux projets différents. / In this thesis, we explore different aspects of Data Warehousing and OLAP, the common point of our proposals being the functional model for data analysis. Our main objective is to use that model in studying three different, but related aspects:- query optimization through rewriting and cache management,- query result visualization,- mapping of a relational BCNF schema to a functional schema.Query optimization and cache management is a crucial issue in query processing in general, and in data warehousing in particular; and query rewriting is one of the basic techniques for query optimization. We establish derivability conditions for analytic functional queries, using a partial pre-order over the set of queries. Then we provide a sound and complete rewriting algorithm, as well as an optimized cache management strategy, both based on the underlying functional model.A second important aspect that we explore in the thesis is that of query result visualization. We show the importance for the visualization to reflect such essential features of the dataset as functional dependencies. We show that the connection existing between data and visualization is precisely the connection between their functional representations. We then define a framework, whose objective is to establish such a connection for a given dataset and a set of visualizations. In addition to the analysis of the visualization process, we use the functional data model as a guide for interactive visualization, and define what we call a parametric visualization. A third important aspect of our work is experimentation with the results obtained in the thesis. In order to be able to analyze the data contained in a Boyce-Codd Normal Form (BCNF) table, one can use the results obtained in this thesis, provided that the schema of the table can be mapped to a functional schema. We present such a mapping in this thesis. Once the relational schema has been transformed into a functional schema, we can take advantage of the query optimization and result visualization results presented in the thesis. We have used this transformation in the implementation of two prototypes in the context of two different projects.