Les besoins croissants continuels de la médecine et de la santé accentuent la nécessité de systèmes d'alertes médicales bien adaptés. Ces systèmes d'alerte peuvent être utilisés par une variété de patients et d'acteurs médicaux. Ils devraient permettre de contrôler un large éventail de variables médicales. Nous proposons Tempas, un système d'alertes paramétrées par les utilisateurs. Aux alertes détectées on associées deux indices de qualité. L'indice d'applicabilité qui exprime dans quelle mesure un patient est concerné par l'alerte, et l'indice de confiance qui exprime la fiabilité de l'alerte concernant la fraicheur des données utilisées lors de sa détection. Les indices de qualité associés à une alerte détectée se calculent grâce aux informations liées à une situation d'alerte paramétrée par l'utilisateur. Une situation d'alerte est définie à partir d'une composition de conditions d'activation. Une condition d'activation est construite à partir d'une valeur linguistique exprimant l'état (par exemple température élevée) ou la tendance (par exemple tension systolique à la hausse) d'une entité observable (la température, la tension systolique, etc.). Lorsque la situation d'alerte est évaluée, le système utilise les connaissances préparées préalablement par les utilisateurs concernant les valeurs linguistiques. C'est-à-dire, quelle valeur linguistique représente le mieux une valeur quantitative sous un contexte spécifique. Les alertes détectées pouvant être nombreuses, nous définissons un politique de notification pour ne notifier que les alertes pertinentes dans le but de ne pas fatiguer les utilisateurs. D'abord les alertes sont filtrées à partir des indices de qualité. Parmi les alertes restantes, le système filtre par expressivité : choisir les tendances plus durables et les valeurs linguistiques les plus expressives. Ensuite, dans le cas d'alertes consécutives, le système ne garde que les alertes qui accomplissent les préférences des utilisateurs, comme celles dont l'indice d'applicabilité augmente. L'objectif final est de fidéliser l'utilisateur au système d'alertes en lui fournissant un service de qualité. Il s'approprie le système en même temps qu'il définit les situations d'alerte. Ainsi, il est capable de l'adapter lui-même au contexte afin d'obtenir des alertes de meilleure qualité. L'adaptation est guidée par les indices de qualité utilisés pour réduire les faux-positifs et faux-négatifs ainsi que pour contrôler la sur-notification d'alertes. Nous proposons de nous appuyer sur les systèmes existants en apportant des fonctionnalités de dynamisme et d'évolution, ainsi que des facilités de paramétrage et d'adaptation en temps réel au contexte d'utilisation afin d'exploiter au mieux les observations. / The continuous increasing needs in medicine and healthcare, accentuate the need of well-adapted medical alert systems. Such alert systems may be used by a variety of patients and medical actors. These systems should allow monitoring a wide range of medical variables. We work on Tempas an alert system setup by users. Detected alerts have two quality indices. The applicability index which indicates how well a patient is affected by the alert, and the confidence index, which expresses the reliability of the alert concerning the freshness of the data used in its detection. Quality indices associated with a detected alert are calculated using information related to an alert situation configured by the user. An alert situation is defined from multiple activation conditions. An activation condition is constructed from a linguistic value expressing the state (e.g. high temperature) or trend (e.g. systolic blood pressure rising) of an observable entity (temperature, systolic blood pressure, etc.). When the alert condition is evaluated, the system uses knowledge previously prepared by users regarding linguistic values. That is, what linguistic value best represents a quantitative value in a specific context. Since many alerts can be detected, we define a notification policy to notify only the relevant alerts in order to keep the users' interest. First alerts are filtered from the quality indices. Of the remaining alerts, the system filters by expressiveness: to keep more sustainable trends and the most expressive linguistic values. Then, in the case of consecutive alerts, the system keeps only those that fulfill the user preferences, such as those whose applicability index increases. The ultimate goal is to keep the user loyalty to the alert system by providing quality service. The user appropriates the system while he defines the alert situation. Thus, he is able to adapt the alert situation by himself to the context to obtain better alerts. The adaptation is guided by quality indices used to reduce false positives and false negatives as well as to control the over-alerting. We propose to leverage existing systems by providing dynamism and evolution features, as well as facilities for setup and real-time adaptation to the context of use in order to fully exploit the observations.

Les organisations doivent relever le défi d'adapter leurs processus aux changements qui peuvent survenir dans l'environnement dynamique dans lequel elles opèrent. Les adaptations dans le processus aboutissent à plusieurs variantes de processus, c'est-à-dire dans différentes versions du modèle de processus. Les variantes de processus peuvent différer en termes d'activités, de ressources, de flux de contrôle et de données. Ainsi, le concept d'un modèle de processus personnalisable est apparu et il vise à adapter le modèle de processus en fonction des exigences d'un contexte spécifique. Un modèle de processus personnalisable peut représenter toutes les variantes de processus dans un modèle unique dans lequel les parties communes ne sont représentées qu’une seule fois et les spécificités de chaque variante sont préservées. Alors, grâce à des transformations dans le modèle de processus générique, une variante de processus peut en être dérivée. En tant qu'avantages, cette approche permet d'éliminer les redondances, favorise la réutilisation, entre autres. Cependant, la personnalisation des modèles de processus n'est pas une tâche triviale. La personnalisation doit assurer que la variante obtenue est correcte du point de vue structurel et comportemental, c'est-à-dire la variante obtenue ne doit pas présenter d'activités déconnectées, d’interblocages actifs ou d'interblocages, entre autres. En outre, la variante de processus doit satisfaire à toutes les exigences du contexte de l'application, aux réglementations internes et externes, entre autres. De plus, il est nécessaire de fournir à l'utilisateur des directives et des recommandations lors de la personnalisation du processus. Les directives permettent la personnalisation correcte des variantes de processus, en évitant les problèmes de comportement. Les recommandations concernant le contexte de l'entreprise rendent possible l'amélioration du processus et aussi la personnalisation des variantes en fonction des besoins spécifiques. Dans ce contexte, cette recherche propose un cadre pour la personnalisation des variantes de processus en fonction des besoins de l'utilisateur. La personnalisation est réalisée grâce à l'utilisation d'ontologies pour la sélection des variantes. Le cadre est composé de trois étapes. La première correspond à l'identification des variantes à partir d'un journal d'événements au moyen de techniques d'exploration de processus, qui permettent de découvrir des points de variation, c'est-à-dire les parties du processus sujettes à variation, les alternatives disponibles pour chaque point de variation et les règles de sélection des alternatives disponibles. L'identification des variantes de processus et de leurs caractéristiques à partir d'un journal des événements permet de personnaliser un modèle de processus en fonction du contexte de l'application. À partir de ces aspects, la deuxième étape peut être développée. Cette étape concerne le développement d'un questionnaire, dans lequel chaque question est liée à un point de variation et chaque réponse correspond à la sélection d'une variante. Dans la troisième étape, deux ontologies sont proposées. La première formalise les connaissances liées aux réglementations externes et internes et aux connaissances des spécialistes. La deuxième ontologie se réfère aux points de variation, aux alternatives existantes pour chaque point de variation et aux règles liées à la sélection de chaque alternative. Ensuite, ces ontologies sont intégrées dans une nouvelle ontologie, qui contient les connaissances nécessaires pour personnaliser la variante de processus. Ainsi, à travers le questionnaire et le raisonnement sémantique, la variante est sélectionnée et les recommandations concernant le processus d’affaires sont fournies en fonction de la sélection de l'utilisateur lors de la personnalisation du processus. Le cadre proposé est évalué au moyen d'une étude de cas liée au traitement des patients chez qui [...] / The efficiency of organizations relies on its ability to adapt their business processes according to changes that may occur in the dynamic environment in which they operate. These adaptations result in new versions of the process model, known as process variants. Thus, several process variants can exist, which aim to represent all the related contexts that may differ in activities, resources, control flow, and data. Thus, has emerged the concept of customizable process model. It aims to adapt the process model according to changes in the business context. A process model can be customized by representing the process family in one single model enabling to derive a process variant through transformations in this single model. As benefits, this approach enables to avoid redundancies, promotes the model reuse and comparison, among others. However, the process variant customization is not a trivial-task. It must be ensured that the variant is correct in a structural and behavioural way (e.g. avoiding disconnected activities or deadlocks), and respecting all the requirements of the application context. Besides, the resulting process variant must respect all requirements related to the application context, internal and external regulations, among others. In addition, recommendations and guidance should be provided during the process customization. Guidance help the user to customize correct process variants, i.e., without behavioural problems. Recommendations about the process context help the user in customizing process variants according specific requirements. Recommendations about the business context refers to providing information about the best practices that can improve the quality of the process. In this context, this research aims to propose a framework for customizing process variants according to the user’s requirements. The customization is achieved by reasoning on ontologies based on the rules for selecting a process variant and in the internal/external regulations and expert knowledge. The framework is composed by three steps. The first step proposes to identify the process variants from an event log through process mining techniques, which enable to discover the variation points, i.e., the parts of the model that are subject to variation, the alternatives for the variation points and the rules to select the alternatives. By identifying the process variants and their characteristics from an event log, the process model can be correctly individualized by meeting the requirements of the context of application. Based on these aspects, the second step can be developed. This step refers to the development of the questionnaire-model approach. In the questionnaire approach each variation point is related to a question, and the alternatives for each question corresponds to the selection of the process variants. The third step corresponds to apply two ontologies for process model customization. One ontology formalizes the knowledge related with the internal and/or external regulations and expert knowledge. The other refers to the variation points, the alternatives for them and the rules for choosing each path. The ontologies then are merged into one new ontology, which contain the necessary knowledge for customize the process variants. Thus, by answering the questionnaire and by reasoning on the ontology, the alternatives related with the business process and the recommendations about the business context are provided for the user. The framework is evaluated through a case study related to the treatment of patients diagnosed with acute ischemic stroke. As result, the proposed framework provides a support decision-making during the process model customization

[Non communiqué] / In the past decade, 3D statistical face model (3D Morphable Model) has received much attention by both the commercial and public sectors. It can be used for face modeling for photo-realistic personalized 3D avatars and for the application 2D face recognition technique in biometrics. This thesis describes how to achieve an automatic 3D face reconstruction system that could be helpful for building photo-realistic personalized 3D avatars and for 2D face recognition with pose variability. The first systems we propose Combined Active Shape Model for 2D frontal facial landmark location and its application in 2D frontal face recognition in degraded condition. The second proposal is 3D Active Shape Model (3D-ASM) algorithm which is presented to automatically locate facial landmarks from different views. The third contribution is to use biometric data (2D images and 3D scan ground truth) for quantitatively evaluating the 3D face reconstruction. Finally, we address the issue of automatic 2D face recognition across pose using 3D Morphable Model

L'utilisation des nouveaux modes de communication et le développement de l'Internet suscitent un vif intérêt dans le milieu pédagogique. Dans ce milieu particulièrement, la structure narrative des documents revêt une importance capitale dans l'optimisation du transfert d'information. Les techniques hypermédias et hypertextes traditionnelles apportent une nouvelle dimension à la lecture mais elles ne permettent pas de respecter une stratégie didactique précise lors de l'élaboration de documents. L'approche proposée introduit des modes de composition de documents structurés basés sur des ontologies. Après avoir présenté l'état des recherches concernant les systèmes d'enseignements interactifs (SEI), la structure documentaire et les ontologies, les notions de Documents Virtuels Personnalisables (DVP), de Brique d'Information (BI) et de composition documentaire sont définies. La composition comporte quatre étapes : recherche d'information, filtrage, organisation et assemblage. L'automatisation de la composition impose que le SEI soit doté d'une connaissance du domaine et d'une connaissance didactique. Une Ontologie du Domaine et une Ontologie Pédagogique en fournissent les modèles. Les BI qui constituent un document font l'objet d'une qualification précise basée sur ces ontologies. Une méthode de composition de documents pédagogiques adaptatifs est proposée et implémentée dans un prototype nommé Sibyl. Cette méthode est basée sur l'association des ontologies. La prédétermination des rôles pédagogiques lors de la qualification des documents affecte néanmoins la pertinence de cette approche : les rôles peuvent être fonction de l'application et du contexte dans lequel les documents sont composés. Une méthodologie est alors introduite pour attribuer automatiquement des rôles à des BI en fonction des intentions d'un utilisateur et de son contexte d'apprentissage.