Le concept de confiance est un concept sociocognitif qui adresse la question de l'interaction dans les systèmes concurrents. Quand la complexité d'un système informatique prohibe l'utilisation de solutions traditionnelles de sécurité informatique en amont du processus de développement (solutions dites de type dur), la confiance est un concept candidat, pour le développement de systèmes d'aide à l'interaction. Dans cette thèse, notre but majeur est de présenter une vue d'ensemble de la discipline de la modélisation de la confiance dans les systèmes informatiques, et de proposer quelques modèles logiques pour le développement de module de confiance. Nous adoptons comme contexte applicatif majeur, les applications basées sur les architectures orientées services, qui sont utilisées pour modéliser des systèmes ouverts telle que les applications web. Nous utiliserons pour cela une abstraction qui modélisera ce genre de systèmes comme des systèmes multi-agents. Notre travail est divisé en trois parties, la première propose une étude de la discipline, nous y présentons les pratiques utilisées par les chercheurs et les praticiens de la confiance pour modéliser et utiliser ce concept dans différents systèmes, cette analyse nous permet de définir un certain nombre de points critiques, que la discipline doit aborder pour se développer. La deuxième partie de notre travail présente notre premier modèle de confiance. Cette première solution basée sur un formalisme logique (logique dynamique épistémique), démarre d'une interprétation de la confiance comme une croyance sociocognitive, ce modèle présentera une première modélisation de la confiance. Apres avoir prouvé la décidabilité de notre formalisme. Nous proposons une méthodologie pour inférer la confiance en des actions complexes : à partir de notre confiance dans des actions atomiques, nous illustrons ensuite comment notre solution peut être mise en pratique dans un cas d'utilisation basée sur la combinaison de service dans les architectures orientées services. La dernière partie de notre travail consiste en un modèle de confiance, où cette notion sera perçue comme une spécialisation du raisonnement causal tel qu'implémenté dans le formalisme des règles de production. Après avoir adapté ce formalisme au cas épistémique, nous décrivons trois modèles basés sur l'idée d'associer la confiance au raisonnement non monotone. Ces trois modèles permettent respectivement d'étudier comment la confiance est générée, comment elle-même génère les croyances d'un agent et finalement, sa relation avec son contexte d'utilisation. / The concept of trust is a socio-cognitive concept that plays an important role in representing interactions within concurrent systems. When the complexity of a computational system and its unpredictability makes standard security solutions (commonly called hard security solutions) inapplicable, computational trust is one of the most useful concepts to design protocols of interaction. In this work, our main objective is to present a prospective survey of the field of study of computational trust. We will also present two trust models, based on logical formalisms, and show how they can be studied and used. While trying to stay general in our study, we use service-oriented architecture paradigm as a context of study when examples are needed. Our work is subdivided into three chapters. The first chapter presents a general view of the computational trust studies. Our approach is to present trust studies in three main steps. Introducing trust theories as first attempts to grasp notions linked to the concept of trust, fields of application, that explicit the uses that are traditionally associated to computational trust, and finally trust models, as an instantiation of a trust theory, w.r.t. some formal framework. Our survey ends with a set of issues that we deem important to deal with in priority in order to help the advancement of the field. The next two chapters present two models of trust. Our first model is an instantiation of Castelfranchi & Falcone's socio-cognitive trust theory. Our model is implemented using a Dynamic Epistemic Logic that we propose. The main originality of our solution is the fact that our trust definition extends the original model to complex action (programs, composed services, etc.) and the use of authored assignment as a special kind of atomic actions. The use of our model is then illustrated in a case study related to service-oriented architecture. Our second model extends our socio-cognitive definition to an abductive framework that allows us to associate trust to explanations. Our framework is an adaptation of Bochman's production relations to the epistemic case. Since Bochman approach was initially proposed to study causality, our definition of trust in this second model presents trust as a special case of causal reasoning, applied to a social context. We end our manuscript with a conclusion that presents how we would like to extend our work.

Les systèmes de vision artificielle sont aujourd'hui limités à l'extraction de données issues de ce que les caméras « voient ». Cependant, la compréhension de ce qu'elles voient peut être enrichie en associant la connaissance du contexte et la connaissance d'interprétation d'un humain.Dans ces travaux de thèse, nous proposons une approche associant des algorithmes de vision atificielle à une modélisation sémantique du contexte d'acquisition.Cette approche permet de réaliser un raisonnement sur la connaissance extraite des images par les caméras en temps réel. Ce raisonnement offre une réponse aux problèmes d'occlusion et d'erreurs de détections inhérents aux algorithmes de vision artificielle. Le système complet permet d'offrir un ensemble de services intelligents (guidage, comptage...) tout en respectant la vie privée des personnes observées. Ces travaux forment la première étape du développement d'un bâtiment intelligent qui peut automatiquement réagir et évoluer en observant l'activité de ces usagers, i.e., un bâtiment intelligent qui prend en compte les informations contextuelles.Le résultat, nommé WiseNET, est une intelligence artificielle en charge des décisions au niveau du bâtiment (qui pourrait être étendu à un groupe de bâtiments ou même a l'échelle d'un ville intelligente). Elle est aussi capable de dialoguer avec l'utilisateur ou l'administrateur humain de manière explicite. / To date, computer vision systems are limited to extract digital data of what the cameras "see". However, the meaning of what they observe could be greatly enhanced by environment and human-skills knowledge.In this work, we propose a new approach to cross-fertilize computer vision with contextual information, based on semantic modelization defined by an expert.This approach extracts the knowledge from images and uses it to perform real-time reasoning according to the contextual information, events of interest and logic rules. The reasoning with image knowledge allows to overcome some problems of computer vision such as occlusion and missed detections and to offer services such as people guidance and people counting. The proposed approach is the first step to develop an "all-seeing" smart building that can automatically react according to its evolving information, i.e., a context-aware smart building.The proposed framework, named WiseNET, is an artificial intelligence (AI) that is in charge of taking decisions in a smart building (which can be extended to a group of buildings or even a smart city). This AI enables the communication between the building itself and its users to be achieved by using a language understandable by humans.