Dans les logiques épistémiques, la connaissance est généralement modélisée par un graphe de mondes possibles, qui correspondent aux alternatives à l'état actuel du monde. Ainsi, les arêtes entre les mondes représentent l'indistinguabilité. Connaître une proposition signifie que cette proposition est vraie dans toutes les alternatives possibles. Les informaticiens théoriques ont cependant remarqué que cela a conduit à plusieurs problèmes, à la fois intuitifs et techniques : plus un agent est ignorant, plus elle a d'alternatives à examiner ; les modèles peuvent alors devenir trop grands pour la vérification de système. Ils ont récemment étudié comment la connaissance pourrait être réduite à la notion de visibilité. Intuitivement, l'idée de base est que quand un agent voit quelque chose, alors elle sait sa valeur de vérité. A l'inverse, toute combinaison de valeurs de vérité des variables non observables est possible pour l'agent. Ces informations d'observabilité permettent de reconstituer la sémantique standard de la connaissance : deux mondes sont indistinguables pour un agent si et seulement si chaque variable observée par cet agent a la même valeur dans les deux mondes. Notre objectif est de démontrer que les logiques épistémiques fondées sur la visibilité constituent un outil approprié pour plusieurs applications importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle. Dans le cadre actuel de ces logiques de visibilité, chaque agent a un ensemble de variables propositionnelles qu'elle peut observer ; ces visibilités sont constantes à travers le modèle. Cela accompagne une hypothèse forte : les visibilités sont connues de tous, et sont même connaissance commune. De plus, la construction de la connaissance à partir de la visibilité entraîne des validités contre-intuitives, la plus importante étant que l'opérateur de la connaissance distribue sur les disjonctions de littéraux : si un agent sait que p ou q est vrai, alors elle sait que p est vrai ou que q est vrai, parce qu'elle peut les voir. Dans cette thèse, nous proposons des solutions à ces deux problèmes et les illustrons sur diverses applications telles que la planification épistémique ou les jeux booléens épistémiques, et sur des exemples plus spécifiques tels que le problème des enfants sales ou le problème du bavardage. Nous étudions en outre des propriétés formelles des logiques que nous concevons, fournissant axiomatisations et résultats de complexité. / In epistemic logic, knowledge is usually modelled by a graph of possible worlds, representing the alternatives to the current state of the world. So edges between worlds stand for indistinguishability. To know a proposition means that that proposition is true in all possible alternatives. Theoretical computer scientists however noticed that this led to several issues, both intuitively and technically: the more an agent is ignorant, the more alternatives she must consider; models may then become too big for system verification. They recently investigated how knowledge could be reduced to the notion of visibility. Intuitively, the basic idea is that when an agent sees something, then she knows its truth value. The other way round, any combination of truth values of the non-observable variables is possible for the agent. Such observability information allows us to reconstruct the standard semantics of knowledge: two worlds are indistinguishable for an agent if and only if every variable observed by her has the same value in both worlds. We aim to demonstrate that visibility-based epistemic logics provide a suitable tool for several important applications in the field of artificial intelligence. In the current settings of these logics of visibility, every agent has a set of propositional variables that she can observe; these visibilities are constant across the model. This comes with a strong assumption: visibilities are known to everyone, and are even common knowledge. Moreover, constructing knowledge from visibility brings about counter-intuitive validities, the most important being that the knowledge operator distributes over disjunction of literals: if an agent knows that p or q is true, then she knows that p is true or that q is true because she can see them. In this thesis, we propose solutions to these two problems and illustrate them on various applications such as epistemic planning or epistemic boolean games, and on more specific examples such as the muddy children problem or the gossip problem. We moreover study formal properties of the logics we design, providing axiomatizations and complexity results.

Cette thèse est consacrée à la modélisation qualitative des réseaux biologiques pour l'innovation thérapeutique. Elle étudie comment utiliser les réseaux Booléens, et comment les améliorer, afin d'identifier des cibles thérapeutiques au moyen d'approches in silico. Elle se compose de deux travaux : i) un algorithme exploitant les attracteurs des réseaux Booléens pour l'identification in silico de cibles dans des modèles Booléens de réseaux biologiques pathologiquement perturbés, et ii) une amélioration des réseaux Booléens dans leur capacité à modéliser la dynamique des réseaux biologiques grâce à l'utilisation des opérateurs de la logique floue et grâce au réglage des arrêtes. L'identification de cibles constitue l'une des étapes de la découverte de nouveaux médicaments et a pour but d'identifier des biomolécules dont la fonction devrait être thérapeutiquement modifiée afin de lutter contre la pathologie considérée. Le premier travail de cette thèse propose un algorithme pour l'identification in silico de cibles par l'exploitation des attracteurs des réseaux Booléens. Il suppose que les attracteurs des systèmes dynamiques, tel que les réseaux Booléens, correspondent aux phénotypes produits par le système biologique modélisé. Sous cette hypothèse, et étant donné un réseau Booléen modélisant une physiopathologie, l'algorithme identifie des combinaisons de cibles capables de supprimer les attracteurs associés aux phénotypes pathologiques. L'algorithme est testé sur un modèle Booléen du cycle cellulaire arborant une inactivation constitutive de la protéine du rétinoblastome, tel que constaté dans de nombreux cancers, tandis que ses applications sont illustrées sur un modèle Booléen de l'anémie de Fanconi. Les résultats montrent que l'algorithme est à même de retourner des combinaisons de cibles capables de supprimer les attracteurs associés aux phénotypes pathologiques, et donc qu'il réussit l'identification in silico de cibles proposée. En revanche, comme tout résultat in silico, il y a un pont à franchir entre théorie et pratique, requérant ainsi une utilisation conjointe d'approches expérimentales. Toutefois, il est escompté que l'algorithme présente un intérêt pour l'identification de cibles, notamment par l'exploitation du faible coût des approches computationnelles, ainsi que de leur pouvoir prédictif, afin d'optimiser l'efficience d'expérimentations coûteuses. La modélisation quantitative en biologie systémique peut s'avérer difficile en raison de la rareté des détails quantitatifs concernant les phénomènes biologiques, particulièrement à l'échelle subcellulaire, l'échelle où les médicaments interagissent avec leurs cibles. Une alternative permettant de contourner cette difficulté est la modélisation qualitative étant donné que celle-ci ne requiert que peu ou pas d'informations quantitatives. Parmi les méthodes de modélisation qualitative, les réseaux Booléens en sont l'une des plus populaires. Cependant, les modèles Booléens autorisent leurs variables à n'être évaluées qu'à vrai ou faux, ce qui peut apparaître trop simpliste lorsque des processus biologiques sont modélisés. En conséquence, le second travail de cette thèse propose une méthode de modélisation dérivée des réseaux Booléens où les opérateurs de la logique floue sont utilisés et où les arrêtes peuvent être réglées. Les opérateurs de la logique floue permettent aux variables d'être continues, et ainsi d'être plus finement évaluées qu'avec des méthodes de modélisation discrètes tel que les réseaux Booléens, tout en demeurant qualitatives. De plus, dans le but de considérer le fait que certaines interactions peuvent être plus lentes et/ou plus faibles que d'autres, l'état des arrêtes est calculé afin de moduler en vitesse et en force le signal qu'elles véhiculent. La méthode proposée est illustrée par son implémentation sur un petit échantillon de la signalisation du récepteur au facteur de croissance épidermique... [etc] / This thesis is devoted to the qualitative modeling of biological networks for therapeutic innovation. It investigates how to use the Boolean network formalism, and how to enhance it, for identifying therapeutic targets through in silico approaches. It is composed of two works: i) an algorithm using Boolean network attractors for in silico target identification in Boolean models of pathologically disturbed biological networks, and ii) an enhancement of the Boolean network formalism in modeling the dynamics of biological networks through the incorporation of fuzzy operators and edge tuning. Target identification, one of the steps of drug discovery, aims at identifying biomolecules whose function should be therapeutically altered in order to cure the considered pathology. The first work of this thesis proposes an algorithm for in silico target identification using Boolean network attractors. It assumes that attractors of dynamical systems, such as Boolean networks, correspond to phenotypes produced by the modeled biological system. Under this assumption, and given a Boolean network modeling a pathophysiology, the algorithm identifies target combinations able to remove attractors associated with pathological phenotypes. It is tested on a Boolean model of the mammalian cell cycle bearing a constitutive inactivation of the retinoblastoma protein, as seen in cancers, and its applications are illustrated on a Boolean model of Fanconi anemia. The results show that the algorithm returns target combinations able to remove attractors associated with pathological phenotypes and then succeeds in performing the proposed in silico target identification. However, as with any in silico evidence, there is a bridge to cross between theory and practice, thus requiring it to be used in combination with wet lab experiments. Nevertheless, it is expected that the algorithm is of interest for target identification, notably by exploiting the inexpensiveness and predictive power of computational approaches to optimize the efficiency of costly wet lab experiments. Quantitative modeling in systems biology can be difficult due to the scarcity of quantitative details about biological phenomenons, especially at the subcellular scale, the scale where drugs interact with there targets. An alternative to escape this difficulty is qualitative modeling since it requires few to no quantitative information. Among the qualitative modeling approaches, the Boolean network formalism is one of the most popular. However, Boolean models allow variables to be valued at only true or false, which can appear too simplistic when modeling biological processes. Consequently, the second work of this thesis proposes a modeling approach derived from Boolean networks where fuzzy operators are used and where edges are tuned. Fuzzy operators allow variables to be continuous and then to be more finely valued than with discrete modeling approaches, such as Boolean networks, while remaining qualitative. Moreover, to consider that some interactions are slower and/or weaker relative to other ones, edge states are computed in order to modulate in speed and strength the signal they convey. The proposed formalism is illustrated through its implementation on a tiny sample of the epidermal growth factor receptor signaling pathway. The obtained simulations show that continuous results are produced, thus allowing finer analysis, and that modulating the signal conveyed by the edges allows their tuning according to knowledge about the modeled interactions, thus incorporating more knowledge. The proposed modeling approach is expected to bring enhancements in the ability of qualitative models to simulate the dynamics of biological networks while not requiring quantitative information. The main prospect of this thesis is to use the proposed enhancement of Boolean networks to build a version of the algorithm based on continuous dynamical systems...[etc]

Les grands réseaux de communication sont partout, des centres de données avec des millions de serveurs jusqu’aux réseaux sociaux avec plusieurs milliards d’utilisateurs.Cette thèse est dédiée à l’étude fine de la complexité de différents problèmes combinatoires sur ces réseaux. Dans la première partie, nous nous intéressons aux propriétés des plongements des réseaux de communication dans les arbres. Ces propriétés aident à mieux comprendre divers aspects du trafic dans les réseaux (tels que la congestion). Plus précisément, nous étudions la complexité du calcul de l’hyperbolicité au sens de Gromov et de paramètres des décompositions arborescentes dans les graphes. Ces paramètres incluent la longueur arborescente (treelength) et l’épaisseur arborescente (treebreadth). Au passage, nous démontrons de nouvelles bornes sur ces paramètres dans de nombreuses classes de graphes, certaines d’entre elles ayant été utilisées dans la conception de réseaux d’interconnexion des centres de données. Le résultat principal dans cette partie est une relation entre longueur et largeur arborescentes (treewidth), qui est un autre paramètre très étudié des graphes. De ce résultat, nous obtenons une vision unifiée de la ressemblance des graphes avec un arbre, ainsi que différentes applications algorithmiques. Nous utilisons dans cette partie divers outils de la théorie des graphes et des techniques récentes de la théorie de la complexité / Large scale communication networks are everywhere, ranging from data centers withmillions of servers to social networks with billions of users. This thesis is devoted tothe fine-grained complexity analysis of combinatorial problems on these networks.In the first part, we focus on the embeddability of communication networks totree topologies. This property has been shown to be crucial in the understandingof some aspects of network traffic (such as congestion). More precisely, we studythe computational complexity of Gromov hyperbolicity and of tree decompositionparameters in graphs – including treelength and treebreadth. On the way, we givenew bounds on these parameters in several graph classes of interest, some of thembeing used in the design of data center interconnection networks. The main resultin this part is a relationship between treelength and treewidth: another well-studiedgraph parameter, that gives a unifying view of treelikeness in graphs and has algorithmicapplications. This part borrows from graph theory and recent techniques incomplexity theory. The second part of the thesis is on the modeling of two privacy concerns with social networking services. We aim at analysing information flows in these networks,represented as dynamical processes on graphs. First, a coloring game on graphs isstudied as a solution concept for the dynamic of online communities. We give afine-grained complexity analysis for computing Nash and strong Nash equilibria inthis game, thereby answering open questions from the literature. On the way, wepropose new directions in algorithmic game theory and parallel complexity, usingcoloring games as a case example

The evolution of metabolism regulation is an intertwined process, where different strategies are constantly being developed towards a cognitive ability to perceive and respond to an environment. Organisms depend on an orchestration of a complex set of chemical reactions: maintaining homeostasis with a changing environment, while simultaneously sending material and energetic resources to where they are needed. The success of an organism requires efficient metabolic regulation, highlighting the connection between evolution, population dynamics and the underlying biochemistry. In this work, I represent organisms as coupled information-processing networks, that is, gene-regulatory networks receiving signals from the environment and acting on chemical reactions, eventually affecting material flows. I discuss the mechanisms through which metabolism control is improved during evolution and how the nonlinearities of competition influence this solution-searching process. The propagation of the populations through the resulting landscapes generally point to the role of the rhythm of cell division as an essential phenotypic feature driving evolution. Subsequently, as it naturally follows, different representations of organisms as oscillators are constructed to indicate more precisely how the interplay between competition, maturation timing and cell-division synchronisation affects the expected evolutionary outcomes, not always leading to the \"survival of the fastest\".

Um in einer Menge von Daten nach bestimmten Informationen suchen und filtern zu können, verwenden Suchmaschinen und Datenbanksysteme Queries (Suchanfragen). Diese Queries sind häufig durch eine eigene Sprache definiert, welche die Bildung von komplexen Ausdrücken erlaubt. Die Systeme antworten auf die Suchanfrage in Form einer Ergebnismenge. Komplexe Suchanfragen ermöglichen dabei das Auffinden von präzisen Ergebnissen. Faceted Browsing ist ein Benutzerschnittstellen-Paradigma zum Suchen und Filtern von Daten. Dabei können Suchanfragen visuell erstellt und sukzessiv verfeinert werden, ohne die spezielle Anfragesprache kennen zu müssen. Die einfache und intuitive Benutzbarkeit der Oberfläche bildet das Erfolgsrezept, sodass Faceted Browsing in vielen Anwendungen, wie beispielsweise auch in Online-Shops, zum Einsatz kommt. Bisher sind die Systeme überwiegend so konzipiert, dass Queries, welche aus Konjunktionen von Disjunktionen bestehen, gebildet werden können. Es stellt sich nun die Frage, ob auch komplexere Suchanfragen mittels Faceted Browsing erstellt werden können und welche Veränderungen der Oberfläche dafür notwendig sind. Reichen die Veränderungen dabei so weit, dass zu Gunsten der Komplexität der Suchanfrage auf die Einfachheit der Oberfläche verzichtet werden muss oder existieren Möglichkeiten, komplexere Queries zu bilden und dabei die Einfachheit der Oberfläche zu bewahren? Ziel der Arbeit ist es, zu ermitteln, welche Komplexität die Suchanfragen, die mittels Faceted Browsing gebildet werden, aufweisen können, ohne dabei die einfache Benutzbarkeit der Facettenbrowseroberfläche zu verlieren. Dazu wird die bisherige Mächtigkeit von Facettenbrowseroberflächen hinsichtlich der Querybildung analysiert. Weiterhin werden komplexere Suchanfragen auf ihre Umsetzbarkeit mit Hilfe des Faceted Browsing untersucht. Es wird betrachtet, auf welche Weise sich bisherige Facettenbrowseroberflächen verändern müssen, um die visuelle Erstellung solcher Suchanfragen zu ermöglichen. Durch die prototypische Erweiterung eines bestehenden Facettenbrowsers um notwendige Oberflächenelemente soll die Möglichkeit bestehen, komplexere Suchanfragen, als bisher mittels Faceted Browsing möglich, zu bilden.

[pt] Nós começamos essa dissertação com um panorama geral e introdutório dos tópicos de Sensibilidade a Ruído e Percolação . Como essas áreas podem ser desconhecidas por muitos estudantes de pós-graduação, nós apresentamos o material de uma maneira acessível, com o intuito de divulgar importantes técnicas e resultados dessas áreas. Nós também vamos introduzir o modelo para Percolação de Voronoi e apresentar resultados sobre probabilidades de cruzamentos neste modelo. Nos últimos dois capulos nós iremos considerar Sensibilidade a Ruído para Percolação do tipo quenched. Em particular, no penúltimo capítulo nós vamos apresentar resultados do artigo Quenched Voronoi Percolation de Daniel Ahlberg, Simon Griffiths, Robert Morris e Vincent Tassion, e no último capítulo provaremos um teorema que melhora uma das cotas deste artigo. / [en] We begin this dissertation by giving an introductory overview of the topics of Noise Sensitivity and Percolation. As these areas may be unfamiliar to many graduate students, we present the material in an accessible way, with the objective of publicising important techniques and results in these areas.We shall also introduce the model of Voronoi Percolation and present results of Vincent Tassion on crossing probabilities in this model. In the last two chapters we consider Noise Sensitivity of Quenched Voronoi Percolation. In particular, in the penultimate chapter we present the results of the paper Quenched Voronoi Percolation by Daniel Ahlberg, Simon Griffiths, Robert Morris and Vincent Tassion, and in the final chapter we prove a theorem which improves one of the bounds of that paper.

The effective behavior of composite materials is of great interest in materials science. The properties of such a material at the macroscale can be directly coupled to the properties of the material at the microscale. The random distribution of microscopic phases can be simulated using models of stochastic geometry. Random, two-dimensional, two-phase microstructures were constructed by stochastic simulation using the planar Boolean model. An extensive study was conducted to relate the effective hyperelastic material behavior to the stochastic parameters of the Boolean model and the physical parameters of the microstructure. Well-known approaches to determine the size of the representative volume element were adapted for this context and their results were compared.

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Simple counting quantifiers that can be used to compare the number of role successors of an individual or the cardinality of a concept with a fixed natural number have been employed in Description Logics (DLs) for more than two decades under the respective names of number restrictions and cardinality restrictions on concepts. Recently, we have considerably extended the expressivity of such quantifiers by allowing to impose set and cardinality constraints formulated in the quantifier-free fragment of Boolean Algebra with Presburger Arithmetic (QFBAPA) on sets of role successors and concepts, respectively. We were able to prove that this extension does not increase the complexity of reasoning. In the present paper, we investigate the expressive power of the DLs obtained in this way, using appropriate bisimulation characterizations and 0–1 laws as tools to differentiate between the expressiveness of different logics. In particular, we show that, in contrast to most classical DLs, these logics are no longer expressible in first-order predicate logic (FOL), and we characterize their first-order fragments. In most of our previous work on DLs with QFBAPA-based set and cardinality constraints we have employed finiteness restrictions on interpretations to ensure that the obtained sets are finite, as required by the standard semantics for QFBAPA. Here we dispense with these restrictions to ease the comparison with classical DLs, where one usually considers arbitrary models rather than finite ones, easier. It turns out that doing so does not change the complexity of reasoning.

We introduce a new description logic that extends the well-known logic ALCQ by allowing the statement of constraints on role successors that are more general than the qualified number restrictions of ALCQ. To formulate these constraints, we use the quantifier-free fragment of Boolean Algebra with Presburger Arithmetic (QFBAPA), in which one can express Boolean combinations of set constraints and numerical constraints on the cardinalities of sets. Though our new logic is considerably more expressive than ALCQ, we are able to show that the complexity of reasoning in it is the same as in ALCQ, both without and with TBoxes. / The first version of this report was put online on April 6, 2017. The current version, containing more information on related work, was put online on July 13, 2017. This is an extended version of a paper published in the proceedings of FroCoS 2017.