Proposer un nouvel outil informatique d'aide à la conception initiale architecturale<br />nécessite une réflexion sur le processus de création en soi. Il existe une articulation entre<br />des procédures conceptuelles typiques et les moyens informatisés qui leur correspondent<br />et sont envisageables. Nous avons opté délibérément pour une de ces procédures : les<br />architectes utilisent des références externes (non nécessairement architecturales) pour<br />stimuler l'émergence de nouvelles idées de projet. Cette approche fonde notre maquette<br />informatique expérimentale « kaléidoscope » caractérisée comme système ouvert de<br />références au projet d'architecture. Deux points sont essentiels : 1) le système doit<br />permettre une interprétation et une construction personnelle de la connaissance<br />référentielle, sachant que 2) les références peuvent appartenir à des domaines extérieurs à<br />l'architecture. Le modèle informatique part d'un élément de base : une référence, formée<br />de l'association d'une image (principale source référentielle) à des concepts et/ou à des<br />textes. Les concepts sont graphiquement représentés et organisés dans des thésaurus<br />thématiques. Le système « kaléidoscope » comporte plusieurs modes de recherche et de<br />navigation ouvrant l'accès aux références, moyens de favoriser l'apparition de nouvelles<br />idées de projet.

La conception de variété (ou diversité) de produit est un processus essentiel pour atteindre le niveau de flexibilité requis par la personnalisation de masse. Pendant le processus de conception de la variété, les clients et les experts sont impliqués dans la définition de la meilleure solution. Par conséquent, la compréhension des liens entre les connaissances provenant de ces différents domaines, i.e. client, produit, processus est devenue nécessaire. Dans cette thèse, nous nous intéressons en particulier à la formalisation de ces connaissances. En effet, même si plusieurs efforts ont étés accomplis dans le domaine de la représentation de la connaissance, la pensée logiciste (i.e. utilisation de méthode à base de logiques formelles) reste la base de la majeure partie des travaux sur la formalisation de la connaissance. Des réflexions appropriées sur l’utilisation des logiques peuvent montrer les risques d’ambiguïté de la représentation: l’utilisation de la logique conduit souvent à une représentation sujette à plusieurs interprétations, i.e. une représentation ambiguë. Une représentation avec cette caractéristique ne répond pas à l’exigence de bien comprendre les liens entre les différentes connaissances impliquées dans la conception de la variété. Notre travail s’intéresse, donc, au développement d’un cadre de modélisation de la connaissance de conception basé sur l’anti-logicisme. Les travaux sur les systèmes développés à partir des principes de cette école de représentation de la connaissance montrent à travers des applications concrètes dans les domaines de la robotique ou des systèmes multi-agents que les comportements intelligents peuvent être obtenus sans une représentation de la connaissance basée sur les logiques. Ce cadre permet de développer une variété de produit-processus à partir d’une clientèle définie au départ. Finalement, un critère pour comparer les différentes alternatives de variété générées est aussi proposé. Une méthode pour instancier le cadre de modélisation sur un logiciel de CAO 3D a été développée. De plus, un prototype pour utiliser les modèles de connaissance avec un solveur mathématique a été conçu et développé. Les propositions ont été testées sur un cas d’étude industriel, i.e. batterie froide d’un appareil de réfrigération. Ce test a permis de discuter les avantages et les limites de nos propositions / The product variety design is an essential process in order to deal with the flexibility requested by the mass-customisation. During the product variety stage, customers and expert are involved in the definition of the best variety. Therefore a deep understanding of the links between knowledge coming from the customer domain, product domain and process domain is needed. In this thesis the research focus is on the formalisation of this knowledge. Indeed, even if many efforts are present in the knowledge representation literature, logics are always used to build these links. But appropriate reflections about the use of logics can lead to recognise the risk of ambiguity of the representations, i.e. more than one interpretation of the same represented object are possible. This ambiguity would make the represented knowledge not appropriate for the product variety design. In this work, we propose a framework for the knowledge representation based on the anti-logicism. Since the samples of anti-logicist systems (e.g. multi-agents, robots) have shown an intelligent behaviour without a representation based on logics, we use the principles the anti-logicism to propose our knowledge representation framework. A knowledge representation framework that allows to connect the customer requirements to the manufacturing process parameters is proposed. The core feature of the models based on this framework is the non-ambiguity. Indeed, each piece of knowledge that composes the model can be interpreted in one unique way. This feature allows the perfect collaboration between customer, product engineers and process engineering during the variety design stage. Once the pieces of knowledge coming from different domains are integrated in one model, the framework explains how to generate alternatives of product-process variety by starting from a given customer set. Finally a criterion to compare the different generated alternatives of product-process variety is proposed. A method to instantiate the framework on a 3D CAD has been developed. Moreover, a prototype that uses the knowledge model along with a mathematical solver to propose the best variety has been developed. The impact of the framework on the selection process and on the design process of a customisable product (i.e. water coil) is tested. The test of the instantiation and the prototype allows to show the advantages and the limit of the proposals

La problématique abordée dans cette thèse est la conception d'un modèle informatique qui permet de générer automatiquement les rétroactions épistémiques en se basant sur l'état de connaissance de l'apprenant et en prenant ainsi en compte la dimension didactique de la connaissance. Ce travail se situe dans le cadre d'un environnement informatique pour l'apprentissage de la formation professionnelle. <br />Dans le cadre de notre travail, les résultats du diagnostic de l'état de connaissance de l'apprenant ne peuvent être déduits qu'avec un certain degré d'incertaine. De ce fait, nous avons choisi les réseaux bayésiens pour représenter la connaissance et le diagnostic, et l'approche de la théorie de la décision pour automatiser la prise de décisions didactiques.<br />L'état de connaissance de l'apprenant est déduit en appliquant l'inférence dans le réseau bayésien en fonction des traces de ses activités. Les résultats du diagnostic sont ensuite utilisés dans le modèle de la prise de décisions didactiques pour produire les rétroactions épistémiques en quatre étapes : 1) le choix de la cible qui permet de sélectionner les connaissances visées par la rétroaction ; 2) la détermination de l'objectif qui permet de définir le but de la rétroaction du point de vue de l'apprentissage ; 3) le choix de la forme de la rétroaction ; 4) la détermination du contenu de la rétroaction. <br />Nous avons implémenté et intégré le modèle de prise de décisions didactiques dans la plateforme de TELEOS. Ainsi, nous avons testé et évalué la cohérence du comportement informatique du modèle, sa sensibilité aux modifications des probabilités et des paramètres, et la pertinence des rétroactions produites.

Les récents développements des nouvelles technologies de l’information et de la communication font du Web une véritable mine d’information. Cependant, les pages Web sont très peu structurées. Par conséquent, il est difficile pour une machine de les traiter automatiquement pour en extraire des informations pertinentes pour une tâche ciblée. C’est pourquoi les travaux de recherche s’inscrivant dans la thématique de l’Extraction d’Information dans les pages web sont en forte croissance. Aussi, l’interrogation de ces informations, généralement structurées et stockées dans des index pour répondre à des besoins d’information précis correspond à la Recherche d’Information (RI). Notre travail de thèse se situe à la croisée de ces deux thématiques. Notre objectif principal est de concevoir et de mettre en œuvre des stratégies permettant de scruter le web pour extraire des Entités Nommées (EN) complexes (EN composées de plusieurs propriétés pouvant être du texte ou d’autres EN) de type entreprise ou de type événement, par exemple. Nous proposons ensuite des services d’indexation et d’interrogation pour répondre à des besoins d’informations. Ces travaux ont été réalisés au sein de l’équipe T2I du LIUPPA, et font suite à une commande de l’entreprise Cogniteev, dont le cœur de métier est centré sur l’analyse du contenu du Web. Les problématiques visées sont, d’une part, l’extraction d’EN complexes sur le Web et, d’autre part, l’indexation et la recherche d’information intégrant ces EN complexes. Notre première contribution porte sur l’extraction d’EN complexes dans des textes. Pour cette contribution, nous prenons en compte plusieurs problèmes, notamment le contexte bruité caractérisant certaines propriétés (pour un événement par exemple, la page web correspondante peut contenir deux dates : la date de l’événement et celle de mise en vente des billets). Pour ce problème en particulier, nous introduisons un module de détection de blocs qui permet de focaliser l’extraction des propriétés sur des blocs de texte pertinents. Nos expérimentations montrent une nette amélioration des performances due à cette approche. Nous nous sommes également intéressés à l’extraction des adresses, où la principale difficulté découle du fait qu’aucun standard ne se soit réellement imposé comme modèle de référence. Nous proposons donc un modèle étendu et une approche d’extraction basée sur des patrons et des ressources libres.Notre deuxième contribution porte sur le calcul de similarité entre EN complexes. Dans l’état de l’art, ce calcul se fait généralement en deux étapes : (i) une première calcule les similarités entre propriétés et (ii) une deuxième agrège les scores obtenus pour le calcul de la similarité globale. En ce qui concerne cette première étape, nous proposons une fonction de calcul de similarité entre EN spatiale, l’une représentée par un point et l’autre par un polygone. Elle complète l’état de l’art. Notons que nos principales propositions se situent au niveau de la deuxième étape. Ainsi, nous proposons trois techniques pour l’agrégation des scores intermédiaires. Les deux premières sont basées sur la somme pondérée des scores intermédiaires (combinaison linéaire et régression logistique). La troisième exploite les arbres de décisions pour agréger les scores intermédiaires. Enfin, nous proposons une dernière approche basée sur le clustering et le modèle vectoriel de Salton pour le calcul de similarité entre EN complexes. Son originalité vient du fait qu’elle ne nécessite pas de passer par le calcul de scores de similarités intermédiaires. / Recent developments in information technologies have made the web an important data source. However, the web content is very unstructured. Therefore, it is a difficult task to automatically process this web content in order to extract relevant information. This is a reason why research work related to Information Extraction (IE) on the web are growing very quickly. Similarly, another very explored research area is the querying of information extracted on the web to answer an information need. This other research area is known as Information Retrieval (IR). Our research work is at the crossroads of both areas. The main goal of our work is to develop strategies and techniques for crawling the web in order to extract complex Named Entities (NEs) (NEs with several properties that may be text or other NEs). We then propose to index them and to query them in order to answer information needs. This work was carried out within the T2I team of the LIUPPA laboratory, in collaboration with Cogniteev, a company which core business is focused on the analysis of web content. The issues we had to deal with were the extraction of complex NEs on the web and the development of IR services supplied by the extracted data. Our first contribution is related to complex NEs extraction from text content. For this contribution, we take into consideration several problems, in particular the noisy context characterizing some properties (the web page describing an event for example, may contain more than one dates: the event’s date and the date of ticket’s sales opening). For this particular problem, we introduce a block detection module that focuses property's extraction on relevant text blocks. Our experiments show an improvement of system’s performances. We also focused on address extraction where the main issue arises from the fact that there is not a standard way for writing addresses in general and on the web in particular. We therefore propose a pattern-based approach which uses some lexicons for extracting addresses from text, regardless of proprietary resources.Our second contribution deals with similarity computation between complex NEs. In the state of the art, this similarity computation is generally performed in two steps: (i) first, similarities between properties are calculated; (ii) then the obtained similarities are aggregated to compute the overall similarity. Our main proposals focuses on the second step. We propose three techniques for aggregating property’s similarities. The first two are based on the weighted sum of these property’s similarities (simple linear combination and logistic regression). The third technique however, uses decision trees for the aggregation. Finally, we also propose a last approach based on clustering and Salton vector model. This last approach evaluates the similarity at the complex NE level without computing property’s similarities. We also propose a similarity computation function between spatial EN, one represented by a point and the other by a polygon. This completes those of the state of the art.

Considérant un point de vue général de cette thèse aborde le problème de trouver, à partir d'un ensemble de blocs de construction, un sous-ensemble qui procure une solution à un problème donné. Ceci est fait en tenant compte de la compatibilité de chacun des blocs de construction par rapport au problème et l'aptitude d'interaction entre ces parties pour former ensemble une solution. Dans la perspective notamment de la thèse sont les blocs de construction de méta-modèles et le problème donné est une description d'un problème peut être résolu en utilisant un logiciel et d'être résolu en utilisant un système multi-agents. Le noyau de la proposition de thèse est un processus qui analyse un problème donné et puis il proposé une solution possible basée sur système multi-agents pour ce problème. Il peut également indiquer que le problème ne peut être résolu par ce paradigme. Le processus adressée par la thèse consiste en les étapes principales suivantes: (1) A travers un processus de caractérisation on analyse la description du problème pour localiser le domaine de solutions, puis choisissez une liste de candidats des méta-modèles. (2) Les caractérisations de méta-modèles candidats sont prises, ils sont définis dans plusieurs domaines de la solution. On fait la chois parmi le domaine trouvé dans la étape précédant. (3) On crée un système multi-agents où chaque agent représente un candidat méta-modèle. Dans cette société les agents interagissent les uns avec les autres pour trouver un groupe de méta-modèles qui est adapté pour représenter une solution donnée. Les agents utilisent des critères appropriés pour chaque méta-modèle à représenter. Il évalue également la compatibilité des groupes créés pour résoudre le problème de décider le groupe final qui est la meilleure solution. Cette thèse se concentre sur la fourniture d'un processus et un outil prototype pour résoudre plutôt la dernière étape de la liste. Par conséquent, le chemin proposé a été créé à l'aide de plusieurs concepts de la méta-analyse, l'intelligence artificielle de coopération, de la cognition bayésienne, incertitude, la probabilité et statistique. / From a general point of view this thesis addresses an automatic path to build a solution choosing a compatible set of building blocks to provide such a solution to solve a given problem. To create the solution it is considered the compatibility of each available building block with the problem and also the compatibility between each building block to be employed within a solution all together. In the particular perspective of this thesis the building blocks are meta-models and the given problem is a description of a problem that can be solved using software using a multi-agent system paradigm. The core of the thesis proposal is the creation of a process based on a multi-agent system itself. Such a process analyzes the given problem and the available meta-models then it matches both and thus it suggests one possible solution (based on meta-models) for the problem. Nevertheless if no solution is found it also indicates that the problem can not be solved through this paradigm using the available meta-models. The process addressed by the thesis consists of the following main steps: (1) Through a process of characterization the problem description is analyzed in order to locate the solution domain and therefore employ it to choose a list of most domain compatible meta-models as candidates. (2) There are required also meta-model characterization that evaluate each meta-model performance within each considered domain of solution. (3) The matching step is built over a multi-agent system where each agent represents a candidate meta-model. Within this multi-agent system each agent interact with each other in order to find a group of suitable meta-models to represent a solution. Each agent use as criteria the compatibility between their represented candidate meta-model with the other represented meta-models. When a group is found the overall compatibility with the given problem is evaluated. Finally each agent has a solution group. Then these groups are compared between them in order to find the most suitable to solve the problem and then to decide the final group. This thesis focuses on providing a process and a prototype tool to solve the last step. Therefore the proposed path has been created using several concepts from meta-analysis, cooperative artificial intelligence, Bayesian cognition, uncertainty, probability and statistics.