Avec la popularité grandissante de la mise en ligne d’images, il importe de se questionner sur le processus de repérage dans le but d’améliorer les résultats. En ce qui concerne notre recherche, nous nous intéressons au repérage d’images par un professionnel dans le contexte d’un service référence. Notre étude tente de comprendre comment les professionnels effectuant le service de référence dans un musée ou une université qui font de la recherche d’images ou d’informations sur une image utilisent les métadonnées associées à ces dernières. La collecte de données a été effectuée grâce à trois méthodes : un journal de bord, une entrevue semi-dirigée et une observation. Même si notre étude est de type exploratoire, il a été possible d’affirmer que les professionnels ont un rôle de médiateur important et que le type d’établissement dans lequel ils travaillent a une incidence sur la nature du rôle de médiateur. Les résultats de la collecte de données prouvent que la sélection de l’outil pour le repérage dépend du type d’établissement. Par ailleurs, la formulation de la recherche est étroitement liée avec les termes présents dans la requête de l’usager et cette étape détermine le niveau de médiation des professionnels. L’examen de l’usage des métadonnées par les professionnels a démontré que les éléments identifiés comme utiles varient selon le type de requêtes.

De nos jours, l'importance sans cesse croissante des masses de données conduit les <br />décideurs de divers domaines à faire appel aux techniques d'Extraction de Connaissances <br />à partir des Données (ECD). L'une des étapes principales de ce processus est la fouille <br />de données. Or, interpréter les résultats issus de ces méthodes de fouille de données, <br />en particulier pour les méthodes de classication automatique, reste complexe pour les <br />utilisateurs. Ce qui rend indispensable l'utilisation d'une nouvelle approche permettant <br />d'aider les utilisateurs à interpréter automatiquement leurs résultats. Ainsi, nous propo- <br />sons une nouvelle approche, appelée AIMFD (Approche d'Incorporation de Métadonnées <br />dans la Fouille de Données) qui se résume principalement à intégrer des informations <br />sémantiques (métadonnées) permettant d'aider les utilisateurs à interpréter de manière <br />automatique les résultats des méthodes de fouille de données. Nous appliquons cette ap- <br />proche au domaine de la classication automatique.

Dans le contexte de recherche et développement d'un nouveau traitement thérapeutique, le chercheur veut surveiller ses thématiques de recherche pour actualiser ses connaissances. Il a besoin d'accéder à l'information qui lui est utile directement sur son ordinateur. La prise en compte de la complexité d'un système biologique, révèle la très grande difficulté à traduire de façon linguistique toute une réflexion hypothétique. Nous proposons dans ce travail, un procédé détaché du système de langue. Pour ce faire, nous présentons une méthodologie basée sur une indexation qualitative en utilisant un filtrage personnalisé. L'index n'est plus d'ordre linguistique mais de type " liaisons de connaissances ". Cette méthode d'indexation qualitative appliquée à " l'information retrieval " contraste avec l'indexation documentaire et l'utilisation d'un thésaurus tel que le MeSH lorsqu'il s'agit d'exprimer une requête complexe. Le choix du sujet d'expérimentation sur la base de données Medline via PubMed constitue une démonstration de la complexité d'expression d'une problématique de recherche. Le thème principal est un traitement possible de la maladie d'Alzheimer. Cette expérience permet de mettre en avant des documents contenus dans Medline qui ne répondent pas ou peu à une indexation en mots-clés. Les résultats obtenus suggèrent qu'une " indexation en connaissances " améliore significativement la recherche d'information dans Medline par rapport à une simple recherche sur Google pratiquée habituellement par le chercheur. Assimilable à une veille scientifique, cette méthodologie ouvre une nouvelle collaboration entre professionnels de l'information et chercheurs

Cette thèse traite la notion d'indexation pédagogique et l'aborde sous l'angle de la recherche et du choix de textes pour l'enseignement des langues. Ce problème est replacé dans le champ disciplinaire de l'ALAO (Apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur) et des apports potentiels du TAL (Traitement Automatique des Langues) à cette discipline, avant d'être confronté à des éléments provenant plus directement de la didactique des langues, pour proposer une approche empirique. Celle-ci est ensuite justifiée par l'incapacité des standards de description de ressources pédagogiques actuels à modéliser des ressources brutes de manière cohérente, en particulier des textes pour l'enseignement des langues. La thèse s'articule ensuite autour de deux questionnaires visant à connaitre les pratiques déclarées des enseignants quant à la recherche et au choix de textes dans le cadre de la tâche de planification des cours. Le premier questionnaire permet la formalisation de la notion de contexte pédagogique, qui est ultérieurement appréhendée à travers certaines de ses composantes grâce au second questionnaire. Enfin, ces premières ébauches de formalisation servent de fondement à la définition d'un modèle dont l'objectif est de rendre compte de la contextualité des propriétés dites pédagogiques quand elles sont appliquées à des ressources brutes. Des pistes d'implantation du modèle sont finalement proposées dans le cadre de la description d'un système informatique.

Ma thèse porte sur la réalisation de l'interopérabilité des métadonnées au niveau des schémas et de langages de description. Cela est fait d'une manière automatique via le développement d'un outil de matching des schémas. Pour cela, j'ai proposé dans ma thèse une nouvelle approche de matching, baptisée MuMIe (Multilevel Metadata Integration). Elle a pour but de réaliser l'interopérabilité sur les deux niveaux (schémas et langages de description). La technique proposée transforme les schémas provenant de différents langages en graphes, en capturant uniquement quelques concepts basiques. Une méthodologie de matching est ensuite effectuée sur ces graphes permettant de trouver les correspondances entre leurs noeuds. Cela est fait via l'utilisation de plusieurs informations sémantiques et structurelles. La deuxième partie de ma thèse était consacrée à la modélisation sémantique des informations dédiées au multimédia (profiles des utilisateurs, caractéristiques des réseaux de transmission, terminaux, etc).J'ai développé un métamodèle nommé CAM4Home (Collaborative Aggregated Multimedia for Digital Home) pour la fusion des métadonnées. La spécification de ce métamodèle a été faite avec le langage RDFS.

Depuis l'avènement du numérique, la demande de données par les utilisateurs des systèmes d'information géographique (SIG) ne fait qu'augmenter. Les organismes utilisateurs se retrouvent souvent devant plusieurs sources de données géographiques potentielles et ils doivent alors évaluer la qualité de chaque source en fonction de leurs besoins. Pour ce faire, ces organismes pourraient faire appel à un expert en qualité qui pourrait les aider à déterminer s'il y a adéquation (i.e. qualité externe) entre les données et leurs besoins. Pour utiliser le système MUM, l'expert en qualité doit recueillir de l'information sur les jeux de données. Dans le domaine de la géomatique, cette information se retrouve généralement sous la forme de métadonnées émises par les producteurs de données. Le système MUM, développé par Devillers et al. [2004b], a été conçu initialement en fonction d'une approche bottom-up, où on utilise des métadonnées fines pour extraire des indicateurs globaux de qualité, à l'aide d'opérateurs d'agrégation typiques des outils SOLAP. Il s'agit là d'une solution qui permet de faciliter l'analyse de la qualité, particulièrement dans des contextes de données hétérogènes. Par contre, comme le mentionnent les concepteurs de MUM, le manque de métadonnées fines est un obstacle à l'utilisation du système MUM dans sa forme actuelle. L'objectif de la présente recherche a donc été d'élaborer une méthode de génération des métadonnées dite top-down. Cette méthode permet de générer, lorsque possible, les métadonnées fines (au niveau des occurrences, voire des primitives géométriques) d'un jeu de données à l'aide des métadonnées grossières et des opinions d'experts touchant un ensemble d'occurrences. Cette méthodologie amène l'expert en qualité à utiliser dans certains cas des sources de données différentes. Ceci soulève alors un problème concernant l'hétérogénéité de la fiabilité des sources utilisées pour évaluer la qualité externe. Le concept de métaqualité a été introduit pour répondre à ce problème d'hétérogénéité. Il permet en effet de quantifier le risque lié à l'imperfection de l'information contenue dans les indicateurs de qualité. L'enrichissement du système MUM a donc été réalisé grâce à la conception du modèle E-QIMM (Extented Quality Information Management Model) qui est une extension du modèle QIMM de Devillers [2004] et qui permet d'intégrer la dimension ± Métaqualité ¿ dans le processus d'évaluation de la qualité.

Les récentes évolutions dans les technologies de l'information et de la communication, avec le développement de l'Internet, conduisent à l'explosion des volumes des sources de données. Des nouveaux besoins en recherche d'information émergent pour traiter l'information en relation aux contextes d'utilisation, augmenter la pertinence des réponses et l'usabilité des résultats produits, ainsi que les possibles corrélations entre sources de données, en rendant transparentes leurs hétérogénéités. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire apportent des contributions à la conception d'une Nouvelle Approche de Recherche d'Information (NARI) pour la prise de décision. NARI vise à opérer sur des grandes masses de données cataloguées, hétérogènes, qui peuvent être géo référencées. Elle est basée sur des exigences préliminaires de qualité (standardisation, réglementations), exprimées par les utilisateurs, représentées et gérées à l'aide des métadonnées. Ces exigences conduisent à pallier le manque de données ou leur insuffisante qualité, pour produire une information de qualité suffisante par rapport aux besoins décisionnels. En utilisant la perspective des utilisateurs, on identifie et/ou on prépare des sources de données, avant de procéder à l'étape d'intégration des contenus. L'originalité de NARI réside dans la métaphore de l'écart d'impédance (phénomène classique lorsque on cherche à connecter deux systèmes physiques hétérogènes). Cette métaphore, dont R. Jeansoulin est à l'origine, ainsi que l'attention portée au cadre réglementaire, en guident la conception. NARI est structurée par la dimension géographique (prise en compte de divers niveaux de territoires, corrélations entre plusieurs thématiques) : des techniques d'analyse spatiale supportent des tâches de la recherche d'information, réalisées souvent implicitement par les décideurs. Elle s'appuie sur des techniques d'intégration de données (médiation, entrepôts de données), des langages de représentation des connaissances et des technologies et outils relevant du Web sémantique, pour supporter la montée en charge, la généralisation et la robustesse théorique de l'approche. NARI est illustrée sur des exemples relevant de la santé

De nos jours, l'information géographique constitue une ressource incontournable dans un contexte de prise de décision et les données numériques spatiales sont de plus en plus fréquemment exploitées comme support et aide à la décision par de nombreuses organisations.<br />L'institution militaire utilise elle aussi les données spatiales comme soutien et aide à la décision. A chaque étape d'une mission, des informations géographiques de tous types sont employées (données numériques, cartes papiers, photographies aériennes...) pour aider les unités dans leurs choix stratégiques. Par ailleurs, l'utilisation de réseaux de communication favorise le partage et l'échange des données spatiales entre producteurs et utilisateurs situés à des endroits différents. L'information n'est pas centralisée, les données sont répliquées sur chaque site et les utilisateurs peuvent ponctuellement être déconnectés du réseau, par exemple lorsqu'une unité mobile va faire des mesures sur le terrain.<br />La problématique principale concerne donc la gestion dans un contexte militaire, d'une application collaborative permettant la mise à jour asynchrone et symétrique de données géographiques répliquées selon un protocole à cohérence faible optimiste. Cela nécessite de définir un modèle de cohérence approprié au contexte militaire, un mécanisme de détection des mises à jour conflictuelles lié au type de données manipulées et des procédures de réconciliation des écritures divergentes adaptées aux besoins des unités participant à la mission.<br />L'analyse des travaux montre que plusieurs protocoles ont été définis dans les communautés systèmes (Cederqvist :2001 ; Kermarrec :2001) et bases de données (Oracle :2003 ; Seshadri :2000) pour gérer la réplication des données. Cependant, les solutions apportées sont souvent fonctions du besoin spécifique de l'application et ne sont donc pas réutilisables dans un contexte différent, ou supposent l'existence d'un serveur de référence centralisant les données. Les mécanismes employés en information géographique pour gérer les données et les mises à jour ne sont pas non plus appropriés à notre étude car ils supposent que les données soient verrouillées aux autres utilisateurs jusqu'à ce que les mises à jour aient été intégrée (approche check in-check out (ESRI :2004), ou utilisent un serveur centralisé contenant les données de référence (versionnement : Cellary :1990).<br />Notre objectif est donc de proposer des solutions permettant l'intégration cohérente et autant que possible automatique, des mises à jour de données spatiales dans un environnement de réplication optimiste, multimaître et asynchrone.<br />Nous proposons une stratégie globale d'intégration des mises à jour spatiales basée sur une vérification de la cohérence couplé à des sessions de mises à jour. L'originalité de cette stratégie réside dans le fait qu'elle s'appuie sur des métadonnées pour fournir des solutions de réconciliation adaptées au contexte particulier d'une mission militaire.<br />La contribution de cette thèse est double. Premièrement, elle s'inscrit dans le domaine de la gestion de la mise à jour des données spatiales, domaine toujours très actif du fait de la complexité et de l'hétérogénéité des données (Nous limitons néanmoins notre étude aux données géographiques vectorielles) et de la relative «jeunesse » des travaux sur le sujet. Deuxièmement, elle s'inscrit dans le domaine de la gestion de la cohérence des données répliquées selon un protocole optimiste, en spécifiant en particulier, de nouveaux algorithmes pour la détection et la réconciliation de données conflictuelles, dans le domaine applicatif de l'information géographique.

Nos travaux de recherche ont porté sur la compréhension, l'étude et la représentation des processus cognitifs qui interviennent lorsqu'un auteur écrit un document. Le but poursuivi par ces études consiste à développer des environnements pour la création, la révision et la recherche de différents types de documents. Deux types de processus ont fait l'objet des recherches menées: les intentions de communication et l'argumentation. La théorie des actes de langage d'Austin et Searle a servi comme cadre théorique aux modèles développés dans le cadre de projets industriels et académiques. Parmi ces modèles on notera : (1) le modèle ACE (Actes de la Communication Écrite) dans lequel on distingue entre l'action sur le document (méta acte) et l'action sur le lecteur (acte de domaine) et ; (2) le modèle des Structures Intentionnelles qui permet de représenter l'arbre des intentions des auteurs. Du point de vue domaine d'application, nous nous sommes intéressés particulièrement aux types de documents suivants: · Documents techniques (comme la documentation opérationnelle de vol dans un avion); · Documents pédagogiques (les supports de cours); · Documents pour garder des traces de décision lors de conception d'un artefact, appelé Design Rationale; et plus récemment aux · Documents juridiques (les contrats). L'explicitation des processus permet ainsi de rendre les documents accessibles en termes de mots qui portent sur la sémantique des intentions de l'auteur. L'accès peut viser des besoins de traitement ou simplement la navigation et la visualisation, d'autre part elle permet d'aider l'auteur à mieux réfléchir sur sa stratégie de communication et améliorer la lisibilité des documents. La représentation des connaissances avec des métadonnées comme méta structures en utilisant un système d'annotation basé sur des langages en Xml permet de parcourir les documents par des arbres dont les nSuds représentent les intentions des auteurs. La représentation des structures argumentative s utilise la notion de force persuasive des arguments. Le modèle MARINE (Modèle d'Argumentation à INtervalles d'Evaluation) permet d'associer des pondérations sur les composants d'un argument afin de tenir compte des différents critères qui dépendent aussi bien de l'auditoire que de la situation de communication. Il est utilisé dans un prototype, de construction argumentative qui permet à l'auteur de choisir de manière interactive la meilleure stratégie de communication. L'algorithme permet de calculer les meilleurs arguments non seulement de ce qu'il est possible de dire mais surtout en fonction des contre arguments possibles que l'interlocuteur peut émettre selon le contexte. Le choix du meilleur argument est en fait un calcul du meilleur chemin dans un arbre dont les nSuds et les arcs sont pondérés. null null

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur l'organisation de collections multimédia personnelles acquises par un appareil mobile. Ce type de données est désormais de plus en plus présent dans la vie courante avec l'apparition d'appareils photographiques numériques, de téléphones mobiles équipés de capteur photographique ou encore de caméras numériques. Le problème posé est ainsi la recherche et l'indexation de ces collections afin de faciliter leur exploration future. Dans notre travail, nous nous sommes focalisés sur la classification de collections d'images personnelles acquises à partir de capteurs photographiques intégrés dans un téléphone portable. Nous avons choisi de traiter la structuration de la collection d'images comme un problème de classification. Notre approche est basée sur la construction de deux partitions distinctes, l'une temporelle et l'autre spatiale, à partir des métadonnées des images : leur date et leur géolocalisation. Les principaux ingrédients de notre approche sont les modèles de mélange gaussien, dont les paramètres sont estimés avec une adaptation de l'algorithme EM, et le critère statistique ICL pour déterminer la complexité des modèles. Un algorithme incrémental d'optimisation du critère ICL est tout d'abord proposé, permettant la construction de partitions non-hiérarchiques de manière automatique. Il est ensuite combiné avec un algorithme agglomératif pour fournir un algorithme hiérarchique incrémental, afin de pouvoir concevoir des résumés de la collection. Enfin nous proposons plusieurs techniques, combinant les partitions obtenues, pour construire des partitions hybrides spatio-temporelles, prenant en compte les contraintes d'IHM sur un appareil mobile.