Les environnements d'intelligence ambiante servent d'interface entre les applications et les utilisateurs. Ces applications doivent prendre en compte le contexte dans lequel les utilisateurs évoluent (le lieu, la position sociale ou hiérarchique ou l'activité par exemple) pour adapter leur comportement. Il doit exister un flux d'informations de l'environnement vers les applications. Ces applications doivent pouvoir prendre en compte dynamiquement l'arrivée de nouveaux éléments dans l'environnement (utilisateurs ou dispositifs), et les informations de contexte en provenance de l'environnement doivent pouvoir parvenir aux applications entrantes ; ces flux d'informations ne peuvent pas être déterminés à l'avance et doivent se construire pendant l'exécution. Les modèles de gestion de l'information de contexte existants ne traitent pas ou peu cet aspect dynamique de l'informatique diffuse. Nous proposons d'utiliser les technologies du web sémantique pour décrire et rechercher ces informations : l'information de contexte est exprimée en RDF et décrite par des ontologies OWL. Ces technologies, parce qu'elles sont fondées sur l'hypothèse du monde ouvert, assurent l'ouverture du système et la prise en compte de dispositifs hétérogènes. Nous montrons qu'à l'aide d'un protocole simple qui permet à chacun des dispositifs et des applications d'exhiber sur le réseau un modèle des informations de contexte qu'il produit ou qu'il recherche et de s'identifier, toutes les applications de l'environnement satisfont leurs besoins en informations de contexte. De surcroît, l'ouverture des langages de description d'ontologies permet l'extension des descriptions de contexte à tout moment et les technologies d'alignement d'ontologies permettent l'utilisation d'ontologies développées indépendamment. Nous avons implémenté un composant pour la gestion de l'information de contexte fondé sur ce modèle. Puis nous avons développé une architecture distribuée où les dispositifs et les applications embarquent ce composant et exposent un modèle de l'information de contexte qu'ils recherchent ou produisent. Nous avons montré comment cette architecture permet d'accepter sans interruption de nouveaux composants.

Ce travail est fondé sur une approche organisationnelle pour la gestion des connaissances lors des projets de conception mécanique. Lors de ces travaux, nous avons pris en compte les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception où les acteurs métier travaillent ensemble, créent, utilisent et partagent leurs connaissances pour atteindre le même objectif : le développement d'un nouveau système mécanique. Quatre aspects ont été développés dans ce travail : <br />- L'élaboration d'un modèle organisationnel du processus de conception où sont représentés les rôles des acteurs métier, leurs compétences, leurs interactions ainsi que les connaissances qu'ils utilisent et partagent tout au long des activités de conception. Ce modèle est un guide pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances lors des projets de conception ;<br />- La définition d'un modèle de mémoire organisationnelle, MemoDesign, fournissant un cadre pour la structuration et l'indexation des connaissances à archiver lors des projets de conception ;<br />- La construction d'une ontologie appelée OntoDesign permettant d'inférer et de manipuler les connaissances du domaine ;<br />- La conception et l'implantation du système multi-agents KATRAS prenant en compte les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception et chargé de la construction de mémoires de projet au fil de l'eau des projets de conception mécaniques.

Malgré l'essor de l'Extraction d'Information et le développement de nombreuses applications dédiées lors de ces vingt dernières années, cette tâche rencontre des problèmes lorsqu'elle est réalisée sur des textes atypiques comme des Notes de Communication Orale.<br />Les Notes de Communication Orale sont des textes issus de prises de notes réalisées lors d'une communication orale (entretien, réunion, exposé, etc.) et dont le but est de synthétiser le contenu informatif de la communication. Leurs contraintes de rédaction (rapidité et limitation de la quantité d'écrits) sont à l'origine de particularités linguistiques auxquelles sont mal adaptées les méthodes classiques de Traitement Automatique des Langues et d'Extraction d'Information. Aussi, bien qu'elles soient riches en informations, elles ne sont pas exploitées par les systèmes extrayant des informations à partir de textes.<br />Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'extraction adaptée aux Notes de Communication Orale. Cette méthode, nommée MEGET, est fondée sur une ontologie modélisant les connaissances contenues dans les textes et intéressantes du point de vue des informations recherchées (« ontologie d'extraction »). Cette ontologie est construite en unifiant une « ontologie des besoins », décrivant les informations à extraire, avec une « ontologie des termes », conceptualisant les termes du corpus à traiter liés avec ces informations. L'ontologie des termes est élaborée à partir d'une terminologie extraite des textes et enrichie par des termes issus de documents spécialisés. L'ontologie d'extraction est représentée par un ensemble de règles formelles qui sont fournies comme base de connaissance au système d'extraction SYGET. Ce système procède d'abord à un étiquetage des instances des éléments de l'ontologie d'extraction présentes dans les textes, puis extrait les informations recherchées. Cette approche est validée sur plusieurs corpus.

Le travail présenté dans ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches cherche à faire le point sur le domaine de l'Ingénierie des connaissances et à étudier ses apports, présents et futurs, à la gestion des connaissances médicales. L'Ingénierie des connaissances ne peut pas résoudre à elle seule les problèmes de la gestion des connaissances médicales. Un certain nombre d'années passées à travailler dans ces domaines fondamentaux - pour l'Ingénierie des connaissances - et appliqués - pour la gestion des connaissances médicales - nous ont convaincu qu'il était nécessaire de mobiliser d'autres domaines dans une approche pluridisciplinaire. C'est que nous avons fait en entreprenant des recherches qui ressortissent à l'Ingénierie des connaissances mais aussi au domaine des systèmes d'information et à la gestion. C'est cette démarche que nous développons dans ce mémoire.

Dans un environnement collaboratif de développement de produit, plusieurs acteurs, ayant différents points de vue et intervenant dans plusieurs phases du cycle de vie de produit, doivent communiquer et échanger des connaissances entre eux. Ces connaissances, existant sous différents formats hétérogènes, incluent potentiellement plusieurs concepts tels que l'historique de conception, la structure du produit, les features, les paramètres, les contraintes, et d'autres informations sur le produit. Les exigences industrielles de réduction du temps et du coût de production nécessitent l'amélioration de l'interopérabilité sémantique entre les différents processus de développement afin de surmonter ces problèmes d'hétérogénéité tant au niveau syntaxique, structurel, que sémantique. Dans le domaine de la CAO, la plupart des méthodes existantes pour l'échange de données d'un modèle de produit sont, effectivement, basées sur le transfert des données géométriques. Cependant, ces données ne sont pas suffisantes pour saisir la sémantique des données, telle que l'intention de conception, ainsi que l'édition des modèles après leur échange. De ce fait, nous nous sommes intéressés à l'échange des modèles " intelligents ", autrement dit, définis en termes d'historique de construction, de fonctions intelligentes de conception appelées features, y compris les paramètres et les contraintes. L'objectif de notre thèse est de concevoir des méthodes permettant d'améliorer l'interopérabilité sémantique des systèmes CAO moyennant les technologies du Web Sémantique comme les ontologies OWL DL et le langage des règles SWRL. Nous avons donc élaboré une approche d'échange basée sur une ontologie commune de features de conception, que nous avons appelée CDFO " Common Design Features Ontology ", servant d'intermédiaire entre les différents systèmes CAO. Cette approche s'appuie principalement sur deux grandes étapes. La première étape consiste en une homogénéisation des formats de représentation des modèles CAO vers un format pivot, en l'occurrence OWL DL. Cette homogénéisation sert à traiter les hétérogénéités syntaxiques entre les formats des modèles. La deuxième étape consiste à définir des règles permettant la mise en correspondance sémantique entre les ontologies d'application de CAO et notre ontologie commune. Cette méthode de mise en correspondance se base principalement, d'une part, sur la définition explicite des axiomes et des règles de correspondance permettant l'alignement des entités de différentes ontologies, et d'autre part sur la reconnaissance automatique des correspondances sémantiques supplémentaires à l'aide des capacités de raisonnement fournies par les moteurs d'inférence basés sur les logiques de description. Enfin, notre méthode de mise en correspondance est enrichie par le développement d'une méthode de calcul de similarité sémantique appropriée pour le langage OWL DL, qui repose principalement sur les composants des entités en question tels que leur description et leur contexte.

Le patrimoine documentaire des entreprises s'est souvent accumulé sans que ces dernières puissent s'adapter au rythme des évolutions des technologies de l'information. La mémoire collective qui ne cesse d'être produite voit sa masse croître et est devenue éparse et hétérogène. Comme nombre d'entreprises, des problématiques transverses imposent aujourd'hui à la Division Ingénierie Nucléaire (DIN) d'EDF d'être capable de mobiliser ses connaissances de façon opérationnelle. Mais la valorisation de son patrimoine informationnel dépasse largement les aspects techniques pour prendre en compte l'organisation dans sa globalité. Ce sont en effet les métiers cœurs de l'entreprise qui sont le point de départ de notre réflexion. Dans ce contexte d'ingénierie c'est par la documentation que les connaissances techniques transitent et sont exprimées par des concepts propres aux métiers. La terminologie métiers est la clé permettant de valoriser les connaissances et de mieux gérer le patrimoine de la DIN. Elle nous permet d'aller vers une représentation explicite, au sein d'une base de connaissances centrée sur le " sens métier " de l'organisation. Notre approche résolument empirique et qualitative aboutit à une méthode de construction d'une base de connaissances métiers appliquée à un domaine délimité de la Division Ingénierie Nucléaire d'EDF.

Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'une requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'information. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celui du Web Sémantique : associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficient. Nous définissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, compatible avec le langage standard de définition d'ontologies, OWL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (i.e. les coordonnées géométriques des objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relations spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que : "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sont les objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sémantique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Également, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise à préciser la portée spatiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.

Le sujet principal de cette thèse est la segmentation 3D de tumeurs du cerveau et de leurs différentes composantes (oedème et nécrose), ainsi que de structures internes du cerveau en IRM. Pour la segmentation de tumeurs nous proposons un cadre général qui est une combinaison des paradigmes fondés sur les régions et les contours. Dans ce cadre, nous segmentons d'abord le cerveau en utilisant une méthode adaptée aux cas pathologiques et extrayons des informations globales sur la tumeur par analyse de symétrie. La deuxième étape segmente la tumeur et ses composantes. Pour cela, nous proposons une méthode nouvelle et originale qui combine l'information de régions et de contours en deux phases. Pour la première, l'initialisation, nous présentons deux nouvelles méthodes. La première est une nouvelle méthode de classification floue qui exploite à la fois l'information des voxels et leurs voisinages (inspirés des champs Markov (MRF)), l'appartenance et la typicalité. La seconde se fonde sur l'analyse de la symétrie. La segmentation initiale de la tumeur est raffinée dans la deuxième phase par un modèle déformable contraint par des relations spatiales. Les relations spatiales sont obtenues en utilisant la segmentation initiale et les tissus environnant la tumeur. La méthode proposée peut être employée pour une grande classe de tumeurs dans n'importe quelle modalité en IRM. Pour segmenter une tumeur et ses composantes automatiquement, le cadre proposé a besoin seulement d'une image CE-T1w (con- trast enhanced T1-weighted) et d'une image FLAIR. Dans le cas d'une image CE-T1w seulement, l'interaction de l'utilisateur peut être nécessaire. Nous avons évalué cette méthode sur une base de données de 20 images CE-T1w et 10 images FLAIR avec différents types de tumeurs. Un autre but de cette thèse est la segmentation de structures internes du cerveau en présence d'une tumeur. Pour cela, une connaissance a priori sur l'anatomie et l'organisation spatiale des structures est fournie par une ontologie. Pour segmenter chaque structure, nous exploitons ses relations spatiales par rapport à d'autres structures, selon la connaissance a priori. Nous choisissons alors les relations spatiales qui sont valables en fonction de la tumeur segmentée. Ces relations spatiales sont alors modélisées dans un cadre flou proposé par notre groupe. Comme pour la tumeur, la procédure de segmentation de chaque structure comporte deux étapes. Dans la première étape nous recherchons la segmentation initiale de la structure dans le cerveau globalement segmenté. Le processus de recherche est fait dans la région d'intérêt fournie par la fusion des relations spatiales. Pour segmenter globalement les structures du cerveau nous employons deux méthodes. La première est la classification floue propos ée et la seconde repose sur les ensembles de niveaux multi-phases. Pour raffiner la segmentation initiale, nous employons un modèle déformable qui est contraint par les relations spatiales de la structure. Cette méthode a été également évaluée sur 10 images CE-T1w pour segmenter les ventricules, les noyaux caudés et les thalami.

Cette thèse présente Adetoa, système dédié au repérage et à l'annotation sémantique automatique d'expressions temporelles dans des pages Web pour une application de e-tourisme. Une étude linguistique détaillée a permis de mettre en avant les caractéristiques et la complexité de l'expression de la temporalité dans les pages Web touristiques. Une étude sémiotique de ce type de pages a montré que les données y étaient organisées de manière fort variée, ne présentant aucune régularité, ce qui rend difficile voire parfois impossible l'automatisation de leur analyse. Ces analyses ont mené à l'élaboration d'un ensemble important de transducteurs (avec Unitex) pour les tâches de repérage et d'annotation des expressions temporelles, ce qui constitue une ressource pouvant être généralisée. De plus, d'autres informations du domaine touristique sont repérées : les objets du tourisme et les adresses. Des transducteurs de liage permettent de grouper toutes les informations concernant une même offre touristique. Pour l'annotation et l'intégration d'Adetoa à la chaîne de traitement du projet Eiffel, un schéma d'annotation et des règles de transformations ont été mis au point. Sans en être un calque direct, le schéma d'annotation suit une ontologie du tourisme. Il permet ainsi de rester au plus près des expressions linguistiques de manière à les caractériser finement. L'ontologie a ensuite pu être adaptée en conséquence, pour un meilleur stockage des données dans la base de connaissance qui lui correspond. L'évaluation d'Adetoa, présentée dans cette thèse, a montré des résultats satisfaisants aussi bien d'un point de vue théorique que pour cette application industrielle.

L'objectif de ce travail est de réaliser une nouvelle plateforme d'interprétation sismique 3D semi-automatique basée sur la connaissance géologique employée aujourd'hui par les experts du domaine. A l'heure actuelle, la majeure partie des solutions sont basées sur les traitements d'image et l'utilisation de quantités d'attributs sismiques. Elles fournissent un résultat interprétable par un expert qui réalise alors une correspondance informelle entre la nouvelle image obtenue et des objets géologiques. Nous désirons explorer une nouvelle méthodologie mettant en avant la formalisation de la connaissance utilisée dans l'interprétation sismique comme la vision cognitive le permet et le conseille. Ainsi, nous caractérisons le résultat des traitements d'images opérés sur le bloc sismique grâce à des concepts et à relations visuelles provenant d'une ontologie dédiée. Ces caractéristiques nous permettent alors de formaliser l'interprétation d'objets géologiques à partir de ces instances et ainsi de proposer de manière automatique des solutions d'interprétation d'un bloc sismique, que l'expert pourra choisir de valider. Dans ce travail, nous avons à coeur de nous concentrer sur l'identification de deux premiers objets géologiques à identifier dans une image sismique : les horizons et les failles. Une ontologie de ce domaine d'étude est proposée afin de servir de base pour la création de la plateforme.