L’échange d’informations entre périphériques variés et sur internet soulève de nombreux problèmes par le volume et l’hétéroclisme des données échangées. La plupart de ces échanges utilisent le format XML. Afin de les faciliter, des traitements intelligents, comme la classification et la transformation automatiques, ont été développés. Le but de cette thèse est double : proposer un framework d'apprentissage pour la classification de documents XML et étudier l'apprentissage de transformations de documents XML. Le choix d’utiliser la Programmation Logique Inductive a été fait. Même si les méthodes d'apprentissage ont alors un surcoût algorithmique non négligeable (certaines opérations deviennent NP-dures), la représentation relationnelle semble adaptée aux documents XML de par son expressivité. Notre framework pour la classification fait suite à l'étude de familles de clauses pour la représentation de structures arborescentes. Il repose sur une réécriture des opérations de base de la PLI que sont la theta-subsomption et le moindre généralisé [Plotkin1971]. Nos algorithmes sont polynomiaux en temps dans la taille de leur entrée là où ceux standards sont exponentiels. Ils permettent une identification à la limite [Gold1967] de nos familles de clauses. Notre seconde contribution débute par la modélisation d’une famille de clauses dans la lignée des programmes fonctionnels [Paulson91]. Ces clauses sont une adaptation à la PLI des scripts d'édition et prennent en compte un contexte. Elles permettent la représentation de transformations de documents XML. Leurs apprentissages sont possibles grâce à deux algorithmes de type A*, approche courante en PLI (HOC-Learner [Santos2009]). / The recent proliferation of XML documents in databases and web applications rises some issues due to the numerous data exchanged and their diversity. To ease their uses, some smart means have been developed such as automatic classification and transformation. This thesis has two goals:• To propose a framework for the XML documents classification task.• To study the XML documents transformation learning.We have chosen to use Inductive Logic Programming. The expressiveness of logic programs grants flexibility in specifying the learning task and understandability to the induced theories. This flexibility implies a high computational cost, constraining the applicability of ILP systems. However, XML documents being trees, a good concession can be found.For our first contribution, we define clauses languages that allow encoding xml trees. The definition of our classification framework follows their studies. It stands on a rewriting of the standard ILP operations such as theta-subsumption and least general generalization [Plotkin1971]. Our algorithms are polynomials in time in the input size whereas the standard ones are exponentials. They grant an identification in the limit [Gold1967] of our languages.Our second contribution is the building of methods to learn XML documents transformations. It begins by the definition of a clauses class in the way of functional programs [Paulson91]. They are an ILP adaptation of edit scripts and allow a context. Their learning is possible thanks to two A*-like algorithms, a common ILP approach (HOC-Learner [Santos2009]).

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Orléans : 1995. / Résumé en français. Bibliogr. p. 264-270.

Cette thèse s’intéresse à la sémantique dénotationnelle (en théorie desmodèles et en théorie des jeux) de quatre langages de programmation logique: - LP, le plus restrictif de tous, - DLP, une extension de LP aux disjonctions, - LPN, une extension de LP aux négations, et - DLPN, qui inclut les deux.Ce manuscrit apporte trois contributions principales:(1) Un cadre abstrait pour la sémantique de la programmation logique yest défini, et toutes les approches sémantiques que nous étudions par lasuite prennent place dans ce cadre.Nous définissons la notion générale d'espace de valeurs de vérité commeune structure algébrique spécifique, satisfaisant un certain ensembled'axiomes. Les booléens forment l'exemple canonique d'un tel espace,mais nous devons étudier des cas plus généraux si nous voulonsconsidérer la "négation par l'échec". Pour cela, nous définissons etétudions une famille infinie d'espaces, paramétrée par un ordinal.(2) Une sémantique des jeux pour LP a été définie en 1986, et son étudea été approfondie en 1998. Elle a ensuite été étendue au cas desprogrammes LPN en 2005.Ici nous développons en détails une sémantique pour les programmes DLP.Nous prouvons qu'elle est correcte et complète par rapport aux modèlesminimaux de Minker.(3) Nous définissons un opérateur sémantique qui, étant donnée une sémantique abstraite d'un langage non disjonctif, la transforme en une sémantique disjonctive associée.La correction de cette transformation découle du fait qu'elle conserveles équivalences de sémantiques.Nous en présentons ensuite quelques applications qui permettent, entre autres, d'obtenir la première sémantique des jeux pour DLPN. / In this thesis, we study denotational semantics (model-theoretic andgame-theoretic) of four logic programming languages:- LP which is the most restrictive one;- DLP which extends LP by allowing disjunctions;- LPN which extends LP by allowing negations; and- DLPN which allows both.The three main contributions of this dissertation can be summarized as follows:(1) An abstract framework for logic programming semantics is definedand all semantic approaches that we study are placed within this framework.We define the general notion of a truth value space as an appropriate algebraicstructure that satisfies a set of axioms.The booleans form the canonical example of such a space, but we need toconsider much more general ones when dealing with negation-as-failure. Forthis we define and study an infinite family of spaces, parametrized over anordinal number.(2) A game semantics for LP was defined in 1986 and further studied in 1998.Then in 2005 it was extended for the case of LPN programs.Here a game semantics for DLP programs is developed in full detail; we provethat it is sound and complete with respect to the standard, minimal modelssemantics of Minker.(3) We define a semantic operator which transforms any given abstractsemantics of a non-disjunctive language to a semantics of the"corresponding" disjunctive one. We exhibit the correctness of thistransformation by proving that it preserves equivalences of semantics,and we present some applications of it, obtaining new game semantics forDLPN, among others.

Nous nous intéressons aux approches formelles pour le développement de systèmes réactifs critiques. Le langage synchrone Lustre pour la spécification de tels systèmes a subit des évolutions majeurs au cours des dernières années en intégrant dans sa sémantique à base flots de données synchrones des constructions de plus haut-niveau appelées automates de modes (dans le langage Scade 6). Ceux-ci mettent en œuvre l'activation de modes de calculs en fonction des états et des transitions de l'automate, et reposent pour cela sur la sémantique des horloges du langage Lustre. En particulier, nous étudiions la prise en compte des horloges et des automates de modes dans l'outil de génération de tests GATeL dédié à l'origine au langage Lustre mono-horloge (flots de données purs). GATeL génère automatiquement des séquences de tests pour un modèle à partir d'un objectif de test décrit en Lustre à travers une exploration en arrière des dépendances entre flots et selon des teniques de résolution de contraintes. Nous présentons ces différents domaines et la mise en oeuvre des modifications apportées à l'outil pour prendre en compte les automates de modes. Enfin, nous définissons des critères de couverture structurelle pour les automates de modes et montrons alors comment, en les traduisant de manière automatique sous forme d'objectifs de tests, GATeL permet de générer des séquences couvrant ces critères.

Les voies de signalisation canoniques traditionnelles aident à comprendre l'ensemble des processus de signalisation à l'intérieur de la cellule. Les données phosphoprotéomiques à grande échelle donnent un aperçu des altérations entre différentes protéines dans différents contextes expérimentaux. Notre objectif est de combiner les réseaux de signalisation traditionnels avec des données de séries temporelles phosphoprotéomiques complexes afin de démêler les réseaux de signalisation spécifiques aux cellules. Côté application, nous appliquons et améliorons une méthode de séries temporelles caspo conçue pour intégrer des données phosphoprotéomiques de séries temporelles dans des réseaux de signalisation de protéines. Nous utilisons une étude de cas réel à grande échelle tirée du défi HPN-DREAM BreastCancer. Nous déduisons une famille de modèles booléens à partir de données de séries temporelles de perturbations multiples de quatre lignées cellulaires de cancer du sein, compte tenu d'un réseau de signalisation protéique antérieur. Les résultats obtenus sont comparables aux équipes les plus performantes du challenge HPN-DREAM. Nous avons découvert que les modèles similaires sont regroupés dans l'espace de solutions. Du côté informatique, nous avons amélioré la méthode pour découvrir diverses solutions et améliorer le temps de calcul. / Traditional canonical signaling pathways help to understand overall signaling processes inside the cell. Large scale phosphoproteomic data provide insight into alterations among different proteins under different experimental settings. Our goal is to combine the traditional signaling networks with complex phosphoproteomic time-series data in order to unravel cell specific signaling networks. On the application side, we apply and improve a caspo time series method conceived to integrate time series phosphoproteomic data into protein signaling networks. We use a large-scale real case study from the HPN-DREAM BreastCancer challenge. We infer a family of Boolean models from multiple perturbation time series data of four breast cancer cell lines given a prior protein signaling network. The obtained results are comparable to the top performing teams of the HPN-DREAM challenge. We also discovered that the similar models are clustered to getherin the solutions space. On the computational side, we improved the method to discover diverse solutions and improve the computational time.

Cette thèse s'intéresse à la personnalisation et à la personnification d'agents intelligents dans le cadre d'applications web. Les techniques de personnalisation et de personnification sont de plus en plusutilisées pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs. La plupart de ces techniques reposent sur des outils de raisonnement issus de l'intelligence artificielle. Cependant, ces techniques sont habituellement utilisés de manière ad-hoc pour chaque application. L'approche de cette thèse est de considérer la personnalisation et la personnification comme deux instances d'altération de comportement, et à étudier l'altération du comportements d'agents rationnels. Les principales contributions sont WAIG, un formalisme basé sur le langage Golog adapté à l'expression d'applications web, et PAGE, un cadre formel pour la manipulation et l'altération de programmes agents Golog, permettant la transformation automatique d'agent selon un critère donné. Ces contributions sont illustrés par plusieurs scénarios concrets issus des domaines de la personnalisation et de la personnification. / This thesis deals with personalization and personification of rational agents within the framework of web applications. Personalization and personification techniques are more and more used to answer the needs of users. Most of those techniques are based on reasoning tools that come from the artificial inteligence field. However, those techniques are usually used in an ad-hoc way for each application. The approach of this thesis is to consider personaliaation and personification as two instances of alteration of behaviour, and to study the alteration of the behaviours of rational agents. The main contributions are WAIG, a formalism for the expression of web applications based on the agent programming language Golog, and PAGE, a formal framework for the manipulation and the alteration of Golog agent programs, which allow to transform an agent automatically following a given criterion. Those contributions are illustrated by concrete scenarios from the fields of personalization and personification.

L'apparition d'interprètes sur de gros systèmes, tels Prolog-Dec10, puis des premiers compilateurs Prolog basés sur le fonctionnement de la machine virtuelle de Warren contribuèrent à la renommée du langage ainsi qu'a sa diffusion dans les universités puis l'industrie comme un puissant langage de l'Intelligence Artificielle [Warren-77, 83]. Le langage Prolog est fondé sur une restriction de la logique du premier ordre : l'ensemble des clauses de Horn. Le fait d'utiliser la logique du premier ordre comme langage de programmation était révolutionnaire parce que, jusqu'en 1972, une des utilisations de la logique en informatique était pour écrire des spécifications formelles et déclaratives. Kowalski nous montre dans son papier sur ce langage [Kowalski-74] que la logique des clauses de Horn possède une interprétation opérationnelle qui la rend très efficace comme fondement d'un langage de programmation, puis il effectue une preuve de la complétude de la méthode de dérivation sur laquelle se fondent tous les interprètes Prolog. De plus, la définition d'une sémantique formelle d'un langage de programmation logique [Emden-Kowalski-76] permet de définir une sémantique du point fixe pour les programmes utilisant les clauses de Hom comme syntaxe formelle, mais elle permet aussi de démontrer qu'elle était identique au modèle minimal d'une sémantique opérationnelle. Cet aspect est aussi étudié dans le cadre de la norme Prolog en cours de rédaction [Deransart&all-85].

Le développement d'un logiciel de simulation numérique, en particulier lorsqu'il est destiné à la résolution de problèmes multiphysiques, implique une augmentation significative de la complexité des structures de données au fur et à mesure des enrichissements. La maîtrise de cette complexité exige une structure bien organisée et extensible. Ces enrichissements successifs introduisent des fonctionnalités intéressantes pour l'utilisateur final mais ceci, bien souvent, au prix d'une difficulté d'utilisation croissante.<br />Cette thèse aborde la problématique de la gestion de la structuration et de la complexité dans une application de simulation numérique multiphysique, par la combinaison de la programmation orientée objet et de règles métiers à l'aide de Prolog, un langage de programmation logique.<br />Nous commençons par établir un modèle de données contenant des classes abstraites qui facilitent l'héritage et l'expansion de cette structure de données. L'objectif est de permettre aux développeurs d'ajouter un nouveau modèle de données ou de modifier un modèle existant, sans remettre en cause l'existant. Un tel modèle de données nécessite des vérifications qui assurent que toutes les commandes et les constructions d'objets soient valides. Nous proposons de réaliser ces vérifications à l'aide d'un moteur de règles et non pas de manière algorithmique comme cela est fait habituellement. Ce moteur de règles, basé sur le langage de programmation logique, donne la possibilité d'exécuter la vérification, bien sûr, mais aussi la proposition et l'explication.<br />Cette approche permet d'une part de réduire la tâche du développeur et d'autre part de faciliter les opérations de l'utilisateur final.

La programmation par contraintes permet de modéliser des problèmes et offre des méthodes de résolution efficaces. Cependant, sa complexité augmentant ces dernières années, son utilisation, notamment pour modéliser des problèmes, est devenue limitée à des utilisateurs possédant une bonne expérience dans le domaine. Cette thèse s'inscrit dans un cadre visant à automatiser la modélisation. Les techniques existantes ont montré des résultats encourageants mais certaines exigences rendent leur utilisation encore problématique. Dans une première partie, nous proposons de dépasser une limite existante qui réside dans la nécessité pour l'utilisateur de fournir des solutions du problème qu'il veut modéliser. En remplacement, il nous fournit des solutions de problèmes proches, c'est-à-dire de problèmes dont la sémantique de fond est la même mais dont les variables et leur domaine peuvent changer. Pour exploiter de telles données, nous proposons d'acquérir, grâce à des techniques de programmation logique inductive, un modèle plus abstrait que le réseau de contraintes. Une fois appris, ce modèle est ensuite transformé pour correspondre au problème initial que souhaitait résoudre l'utilisateur. Nous montrons également que la phase d'apprentissage se heurte à des limites pathologiques et qui nous ont contraints à développer un nouvel algorithme pour synthétiser ces modèles abstraits. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à la possibilité pour l'utilisateur de ne pas donner d'exemples du tout. En partant d'un CSP sans aucune contrainte, notre méthode consiste à résoudre le problème de l'utilisateur de manière classique. Grâce à un arbre de recherche, nous affectons progressivement des valeurs aux variables. Quand notre outil ne peut décider si l'affectation partielle courante est correcte ou non, nous demandons à l'utilisateur de guider la recherche sous forme de requêtes. Ces requêtes permettent de trouver des contraintes à ajouter aux modèles du CSP et ainsi améliorer la recherche.

Th. doct.-ing.--Inform.--Toulouse--I.N.P., 1984. N°: 314.