La maîtrise de l'information interne et externe de l'organisation est déterminante pour la réussite du processus d'intelligence économique (IE) visant à la résolution d'un problème décisionnel. La collecte et le traitement de l'information parmi les acteurs impliqués dans le processus d'IE nécessitent un processus de collaboration. Cette thèse porte sur la gestion du processus de collaboration dans la recherche d'information (RI) afin de faciliter la résolution d'un problème décisionnel. Nous avons développé deux modèles et un système de recherche collaborative d'information (RCI) pour faciliter la gestion des activités collectives ainsi que la collaboration synchrone et explicite entre des collaborateurs lors de la RI. Le première modèle est la pyramide de collaboration composé de six phases nécessaires pour la réussite d'une RCI. Ces phases sont: (1) la phase de confiance de départ, (2) la phase de compréhension partagée du problème à résoudre, (3) la phase de communication, (4) la phase de partage de connaissances, (5) la phase de conscience de groupe et (6) la phase de répartition des tâches. Le deuxième modèle est un modèle de communication pour la RCI. Ce modèle que nous nommons COCIR (Communication model for Collaborative Information Retrieval) est une modélisation du contexte collaboratif pour le partage de connaissances lors de la RI. Les attributs de ce modèle permettent de contextualiser chaque échange dans la collaboration afin de gérer les différents types de connaissances exprimées et ceci pour faciliter le partage de connaissances entre les collaborateurs. Ces deux modèles ont été implémentés dans le système MECOCIR que nous avons développé pour valider nos propositions.

La recherche en conception de produits aboutit à des méthodologies et des outils dans le but d'améliorer innovation et créativité. Dans ce contexte, notre recherche propose un modèle de la phase d'exploration du processus de conception de produits; bien que cruciales pour la suite du processus de conception, les phases amont étaient jusqu'à présent peu décrites, en partie car elles impliquent des opérations cognitives difficilement observables. Notre recherche s'est appuyée sur la mise en œuvre d'un protocole expérimental composé de questionnaires, d'entretiens et de simulations d'activités de conception, réalisé avec la participation de designers professionnels. Cette démarche a permis de décrire les stratégies de recherche d'informations et d'images par les designers dans la phase d'exploration du processus de conception et de montrer que le raisonnement créatif amont s'appuie principalement sur les informations visuelles. L'impact des images sur la créativité en design a ensuite été étudié, en particulier en fonction du secteur d'influence de l'image (architecture, mode

Bien que s'inscrivant dans un cadre global de recherche d'information (RI) classique, l'indexation d'image ne tire que peu parti des nombreux travaux existants en RI textuelle et en traitement automatique des langues (TAL). Nous identifions deux niveaux auxquels de tels travaux peuvent s'intégrer aux systèmes d'indexation d'images. Le premier niveau est celui de la description du contenu visuel des images. Pour y intégrer des techniques de TAL, nous adoptons la description des images par mots visuels proposée par Sivic et Zisserman. Cette représentation soulève deux problématiques similaires aux problématiques classiques de la RI textuelle~: le choix des termes d'indexation les plus pertinents pour décrire les documents et la prise en compte des relations entre ces termes. Pour répondre à la première de ces problématiques nous proposons une étude des stop-lists et des pondérations dans le cadre de l'indexation d'images. Cette étude montre que, contrairement au cas des textes, il n'existe pas de pondération optimale pour tous types de requêtes, et que la pondération doit être choisie en fonction de la requête. Pour la seconde, nous utilisons des modèles de langues, outil classique du TAL que nous adaptons au cas des images, pour dépasser l'hypothèse d'indépendance des termes dans un cadre de classification d'images. Nos expérimentations montrent que prendre en compte des relations géométriques entre mots visuels permet d'améliorer les performances des systèmes. Le second niveau étudié est l'indexation sémantique des images : il est possible d'utiliser des méthodes de TAL sur des textes accompagnant les images pour obtenir des descriptions textuelles de celles-ci. Dans un premier temps, nous montrons que les descripteurs classiques d'images ne permettent pas d'obtenir des systèmes d'annotation d'images efficaces. Puis nous proposons une méthode d'annotation qui contourne cet écueil en se basant sur des descripteurs textuels et visuels de haut-niveau~: nous extrayons des textes des entités nommées, que nous mettons en relation avec des concepts visuels détectés dans les images afin d'annoter celles-ci. Nous validons notre approche sur un corpus réel et de grande taille composé d'articles de presse.

La contribution de ce travail de thèse s'inscrit au sein d'un domaine multidisciplinaire regroupant le traitement automatique du langage naturel, l'indexation dans un système d'information documentaire et l'organisation des connaissances autour de l'information écrite. Sa particularité consiste en la mise à disposition d'outils pour le traitement automatique de l'information.<br />L'objectif est de construire une Plate-forme d'analyse morpho-syntaxique pour l'indexation automatique et la recherche d'information. Elle est composée d'un noyau d'indexation automatique (processus d'indexation) qui utilise le modèle des syntagmes nominaux comme descripteurs de l'information textuelle. Ces syntagmes sont organisés selon une approche Logique Intensionnelle/Extensionnelle (processus de classification des connaissances) qui permet d'ordonner les objets d'une classe et de distinguer les classes de connaissances. A la base de cette dernière propriété, nous construisons notre approche pour la recherche d'information (processus de recherche d'information). <br />Cette Plate-forme d'analyse dans sa logique de fonctionnement sera un outil d'investigation orienté vers l'organisation et la gestion des connaissances écrites.<br />Dans notre recherche, cet aspect sur l'organisation des connaissances a été conduit dans le but de faire émerger les propriétés linguistiques et le traitement du langage dans une pratique expérimentale sur l'indexation automatique documentaire. Nous avons montré la nécessité de coordonner d'autres sources et stratégies dans l'exploration de ces propriétés. Il s'agit du mode de raisonnement et de la technique d'exploitation des objets du discours spécifiques à la gestion des connaissances (comme étape préalable à la recherche d'information).<br />Ces deux derniers aspects (mode et technique) intégrés dans le processus de la présentation et de l'organisation du syntagme nominal offrent des scénarii pertinents pour la recherche d'informations.

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés. / Machine learning (ML) is an important tool in the field of music information retrieval (MIR). Many MIR tasks can be solved by training a classifier over a set of features. For MIR tasks based on music audio, it is possible to extract features from the audio with signal processing techniques. However, some musical aspects are hard to extract with simple heuristics. To obtain richer features, we can use ML to learn a representation from the audio. These learned features can often improve performance for a given MIR task. In order to learn interesting musical representations, it is important to consider the particular aspects of music audio when building learning models. Given the temporal and spectral structure of music audio, deep and multi-scale representations are particularly well suited to represent music. This thesis focuses on learning representations from music audio. Deep and multi-scale models that improve the state-of-the-art for tasks such as instrument recognition, genre recognition and automatic annotation are presented.

Depuis quelques années, les statistiques indiquent une croissance exponentielle de l’incidence de certaines infections transmissibles sexuellement chez les jeunes adultes. Certaines enquêtes témoignent en outre des comportements peu responsables en matière de santé sexuelle chez cette population, bien que l’offre d’information sur les conséquences de tels comportements soit importante et diversifiée. Par ailleurs, le comportement informationnel de cette population en matière de santé sexuelle demeure peu documenté. La présente étude porte sur le comportement informationnel de jeunes adultes québécois en matière de santé sexuelle. Plus spécifiquement, elle répond aux quatre questions de recherche suivantes : (1) Quelles sont les situations problématiques auxquelles les jeunes adultes sont confrontés en santé sexuelle?, (2) Quels sont les besoins informationnels exprimés par les jeunes adultes lors de ces situations problématiques?, (3) Quels sont les processus et les sources d’information qui soutiennent la résolution de ces besoins informationnels? et (4) Quelle est l’utilisation de l’information trouvée? Cette recherche descriptive a utilisé une approche qualitative. Le milieu retenu est l’Université de Montréal pour deux raisons : il s’agit d’un milieu cognitivement riche qui fournit un accès sur place à des ressources en santé sexuelle. Les huit jeunes adultes âgés de 18 à 25 ans qui ont pris part à cette étude ont participé à une entrevue en profondeur utilisant la technique de l’incident critique. Chacun d’entre eux a décrit une situation problématique par rapport à sa santé sexuelle et les données recueillies ont été l’objet d’une analyse de contenu basée sur la théorisation ancrée. Les résultats indiquent que les jeunes adultes québécois vivent des situations problématiques relatives à l’aspect physique de leur santé sexuelle qui peuvent être déclenchées par trois types d’éléments : un événement à risques, un symptôme physique subjectif et de l’information acquise passivement. Ces situations problématiques génèrent trois catégories de besoins informationnels : l’état de santé actuel, les conséquences possibles et les remèdes. Pour répondre à ces besoins, les participants se sont tournés en majorité vers des sources professionnelles, personnelles et verbales. La présence de facteurs contextuels, cognitifs et affectifs a particularisé leur processus de recherche d’information en modifiant les combinaisons des quatre activités effectuées, soit débuter, enchaîner, butiner et différencier. L’automotivation et la compréhension du problème représentent les deux principales utilisations de l’information. D’un point de vue théorique, les résultats indiquent que le modèle général de comportement informationnel de Choo (2006), le modèle d’environnement d’utilisation de l’information de Taylor (1986, 1991) et le modèle d’activités de recherche d’information d’Ellis (1989a, 1989b, 2005) peuvent être utilisés dans le contexte personnel de la santé sexuelle. D’un point de vue pratique, cette étude ajoute aux connaissances sur les critères de sélection des sources d’information en matière de santé sexuelle. / Over the pasts few years, statistics have indicated an exponential growth in the incidence of some sexually transmitted diseases among young adults. Certain studies suggest less-than-responsible sexual health behaviours among this population, despite readily available information, from diverse sources, on the consequences of such behaviours. Furthermore, the sexual health information behaviour of this population has not yet been well documented. This study focuses on the sexual health information behaviour of a group of young Quebec adults. More specifically, it answers the following four research questions: (1) What are the problematic situations faced by young adults in matters of sexual health?; (2) What are the information needs arising from these problematic situations?; (3) What are the information search processes and sources used to answer these information needs? and (4) Once found, how was this information used? This descriptive research used a qualitative approach. The Université de Montréal was chosen as the research environment for two reasons: it is a cognitively rich milieu that offers on-site access to sexual health resources. Eight young adults aged from 18 to 25 participated in an in-depth interview using the critical incident technique. Each participant described a problematic situation with respect to their sexual health and the resulting data were analysed using a grounded theory based method. Results indicate that young Quebec adults are faced with problematic situations with respect to physical aspects of their sexual life that can be triggered by three types of elements: a risky event, a subjective physical symptom or passively acquired information. These problematic situations generate three categories of information needs: the actual health state, potential consequences and cures. To answer these needs, a majority of participants turned to professional, personal and verbal sources. Situational, cognitive, and affective factors differentiated their information search process with different combinations of four information search activities: starting, chaining, browsing, and differentiating. Self-motivation and understanding of the problem represent the two main information uses. At a theoretical level, results indicates that the general information model (Choo 2006), the information use environment model (Taylor 1986, 1991) and the information search activities (Ellis 1989a, 1989b, 2005) can be used in the personal context of sexual health. At a practical level, this study enriches the knowledge of the criteria for selecting information sources in the context of sexual health.

Au cours de la dernière décennie, d'énormes quantités de documents multimédias ont été générées. Il est donc important de trouver un moyen de gérer ces données, notamment d'un point de vue sémantique, ce qui nécessite une connaissance fine de leur contenu. Il existe deux familles d'approches pour ce faire, soit par l'extraction d'informations à partir du document (par ex., audio, image), soit en utilisant des données textuelles extraites du document ou de sources externes (par ex., Web). Notre travail se place dans cette seconde famille d'approches ; les informations extraites des textes peuvent ensuite être utilisées pour annoter les documents multimédias et faciliter leur gestion. L'objectif de cette thèse est donc de développer de tels modèles d'extraction d'informations. Mais les textes extraits des documents multimédias étant en général petits et bruités, ce travail veille aussi à leur nécessaire robustesse. Nous avons donc privilégié des techniques simples nécessitant peu de connaissances externes comme garantie de robustesse, en nous inspirant des travaux en recherche d'information et en analyse statistique des textes. Nous nous sommes notamment concentré sur trois tâches : l'extraction supervisée de relations entre entités, la découverte de relations, et la découverte de classes d'entités. Pour l'extraction de relations, nous proposons une approche supervisée basée sur les modèles de langues et l'algorithme d'apprentissage des k-plus-proches voisins. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité et la robustesse de nos modèles, dépassant les systèmes état-de-l'art tout en utilisant des informations linguistiques plus simples à obtenir. Dans la seconde tâche, nous passons à un modèle non supervisé pour découvrir les relations au lieu d'en extraire des prédéfinies. Nous modélisons ce problème comme une tâche de clustering avec une fonction de similarité là encore basée sur les modèles de langues. Les performances, évaluées sur un corpus de vidéos de matchs de football, montrnt l'intérêt de notre approche par rapport aux modèles classiques. Enfin, dans la dernière tâche, nous nous intéressons non plus aux relations mais aux entités, source d'informations essentielles dans les documents. Nous proposons une technique de clustering d'entités afin de faire émerger, sans a priori, des classes sémantiques parmi celles-ci, en adoptant une représentation nouvelle des données permettant de mieux tenir compte des chaque occurrence des entités. En guise de conclusion, nous avons montré expérimentalement que des techniques simples, exigeant peu de connaissances a priori, et utilisant des informations linguistique facilement accessibles peuvent être suffisantes pour extraire efficacement des informations précises à partir du texte. Dans notre cas, ces bons résultats sont obtenus en choisissant une représentation adaptée pour les données, basée sur une analyse statistique ou des modèles de recherche d'information. Le chemin est encore long avant d'être en mesure de traiter directement des documents multimédia, mais nous espérons que nos propositions pourront servir de tremplin pour les recherches futures dans ce domaine.

Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de recommandation. L'architecture de système de recommandation proposé se base sur une architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence. La couche sémantique est constituée de deux sous-couches, une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance générale du domaine et une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance spécifique à l'application, plus précisément spécifique aux possibles contraintes des utilisateurs dans l'application. Cette deuxième partie permet de prendre en compte le savoir-faire du fournisseur de l'offre dans les propositions du système de recommandation. La couche utilisateur modélise l'utilisateur au sein du système de recommandation et la couche intelligence contient le processus de recommandation. Nous proposons de décomposer ce dernier en deux sous-processus principaux, un processus dit de projection des individus du domaine sur les profils utilisateurs et un processus de recherche combinatoire. Le premier apporte une pondération, appelée note dans la plupart des systèmes de recommandation, donnant les intérêts probables des utilisateurs pour les différents items. Le processus de recherche combinatoire recherche parmi la multitude de combinaisons possibles, une solution convenable (optimale si possible) à proposer à l'utilisateur. Cette architecture de système de recommandation combinatoire est appliquée au domaine touristique pour l'entreprise Côte-d'Or Tourisme impliquée dans le contrat de recherche. Le but de cette application est de proposer à l'utilisateur un ensemble d'offres touristiques sous forme de séjour. Ce problème touristique amène à la définition formelle d'un problème d'optimisation combinatoire qui est une variante d'un sous-problème du problème de sac à dos. Pour résoudre ce genre de problème, il est nécessaire d'utiliser une métaheuristique afin de tendre vers une bonne solution en un temps raisonnable. Nous présentons un algorithme basé sur le recuit simulé et un algorithme multi-objectif pour la résolution de ce problème. L'instanciation de chaque couche de l'architecture pour le système touristique est décrite en détail. Enfin, cette thèse présente une application mobile faisant office d'interface utilisateur avec le système de recommandation touristique et elle présente les développements techniques nécessaires à ce projet, étant donné son contexte industriel.

Le Web d'aujourd'hui représente un espace où les utilisateurs recherchent, découvrent et partagent des informations. Dans ce cadre, les processus de découverte de services Web jouent un rôle fondamental. Un tel processus permet de faire le lien entre des informations publiées par des fournisseurs de services et des requêtes créées par les internautes. Généralement, un tel processus repose sur une recherche " textuelle " ou à base de " mots-clés ". Or, ce type de recherche ne parvient pas à toujours identifier les services les plus pertinents. Notre idée est de concevoir un système plus " intelligent ", permettant d'utiliser, lors du processus de découverte, une base de connaissances associées aux informations, comme c'est le cas pour le Web sémantique. Cette thèse présente un prototype pour la découverte de services Web sémantiques, utilisant des caractéristiques non-fonctionnelles (descriptives) des services. Notre approche emploie le langage OWL-S (Web Ontology Language for Services) pour définir un modèle de description des paramètres non-fonctionnels des services. Ce modèle a pour but de faciliter la découverte de services Web sémantiques. Ce modèle représente le centre de notre contribution, étant utilisé pour la conception des interfaces et des requêtes. Deux interfaces sont développées, l'une s'adressant aux fournisseurs de services, alors que la deuxième interface est conçue pour l'utilisateur final. L'algorithme de recherche présenté dans cette thèse a pour but d'améliorer la précision et la complétude du processus de découverte de services.

Ces dernières années, les ontologies ont suscité de nombreux travaux dans le domaine du web sémantique. Elles sont utilisées pour fournir le vocabulaire sémantique permettant de rendre la connaissance du domaine disponible pour l'échange et l'interprétation au travers des systèmes d'information. Toutefois, en raison de la nature décentralisée du web sémantique, les ontologies sont très hétérogènes. Cette hétérogénéité provoque le problème de la variation de sens ou ambiguïté dans l'interprétation des entités et, par conséquent, elle empêche le partage des connaissances du domaine. L'alignement d'ontologies, qui a pour but la découverte des correspondances sémantiques entre des ontologies, devient une tâche cruciale pour résoudre ce problème d'hétérogénéité dans les applications du web sémantique. Les principaux défis dans le domaine de l'alignement d'ontologies ont été décrits dans des études récentes. Parmi eux, la sélection de mesures de similarité appropriées ainsi que le réglage de la configuration de leur combinaison sont connus pour être des problèmes fondamentaux que la communauté doit traiter. En outre, la vérification de la cohérence sémantique des correspondances est connue pour être une tâche importante. Par ailleurs, la difficulté du problème augmente avec la taille des ontologies. Pour faire face à ces défis, nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche, qui combine différentes techniques issues des domaines de l'apprentissage automatique, d'appariement de graphes et de recherche d'information en vue d'améliorer la qualité de l'alignement d'ontologies. En effet, nous utilisons des techniques de recherche d'information pour concevoir de nouvelles mesures de similarité efficaces afin de comparer les étiquettes et les profils d'entités de contexte au niveau des entités. Nous appliquons également une méthode d'appariement de graphes appelée propagation de similarité au niveau de la structure qui découvre effectivement des correspondances en exploitant des informations structurelles des entités. Pour combiner les mesures de similarité au niveau des entités, nous transformons la tâche de l'alignement d'ontologie en une tâche de classification de l'apprentissage automatique. Par ailleurs, nous proposons une méthode dynamique de la somme pondérée pour combiner automatiquement les correspondances obtenues au niveau des entités et celles obtenues au niveau de la structure. Afin d'écarter les correspondances incohérentes, nous avons conçu une nouvelle méthode de filtrage sémantique. Enfin, pour traiter le problème de l'alignement d'ontologies à large échelle, nous proposons deux méthodes de sélection des candidats pour réduire l'espace de calcul. Toutes ces contributions ont été mises en œuvre dans un prototype nommé YAM++. Pour évaluer notre approche, nous avons utilisé des données du banc d'essai de la compétition OAEI : Benchmark, Conference, Multifarm, Anatomy, Library and Large Biomedical Ontologies. Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées sont très efficaces. De plus, en comparaison avec les autres participants à la compétition OAEI, YAM++ a montré sa compétitivité et a acquis une position de haut rang.