Les travaux présentés dans ce mémoire abordent la problématique de l'interprétation de documents techniques. Dans ce contexte, ils se trouvent à la confluence de différentes thématiques de recherche telles que le traitement du signal et des images, la reconnaissance de formes, l'intelligence artificielle, la communication Homme/Machine et l'ingénierie des connaissances. En effet, si ces domaines scientifiques diffèrent dans leurs fondements, ils sont complémentaires et leurs apports respectifs sont indispensables pour la conception d'un système d'interprétation fiable et adaptable. Dans ce contexte pluridisciplinaire, le mémoire est organisé en deux parties. La première partie propose une méthodologie originale permettant la détection et la reconnaissance de formes (caractères et symboles) multi-orientées et multi-échelles. L'approche adoptée est basée sur la transformée de Fourier-Mellin. Elle permet la reconnaissance de formes isolées, mais aussi, dans une certaine mesure, de formes connectées. Son utilisation autorise en outre l'estimation des paramètres de mouvements des formes. Les outils développés sont évalués et comparés sur différentes bases de caractères et les résultats obtenus sont tout à fait compétitifs au regard des approches de la littérature. La seconde partie de ce mémoire aborde quant à elle la problématique de l'interprétation de documents techniques avec un point de vue orienté vers l'ingénierie des connaissances. Les réflexions proposées dans ce cadre permettent selon nous de montrer la faisabilité et la pertinence d'une démarche orientée connaissances pour la conception d'un système d'interprétation. Elles ont donné lieu à une implémentation conduisant à un système nommé NATALI v2. Une représentation explicite des connaissances, une architecture logicielle à base d'agents ainsi que différentes interfaces homme-machine offrent une bonne adaptabilité et une grande souplesse au système.

Nous présentons une recherche en ingénierie des connaissances appliquée aux prédicats linguistiques et aux définitions lexicographiques de la théorie Sens-Texte (TST). Notre méthodologie comporte trois étapes. 1. Nous montrons en quoi la conceptualisation de la TST devrait être étendue pour faciliter sa formalisation. Nous justifions la nécessité de définir un niveau sémantique profond (SemP) à base de graphes. Nous y définissons la notion de type d'unité sémantique profonde et sa structure actancielle, de sorte que leur organisation hiérarchique puisse correspondre à une hiérarchie de sens au sein de laquelle ces structures actancielles sont héritées et spécialisées. Nous reconceptualisons les définitions lexicographiques au niveau SemP, et au niveau du dictionnaire. Finalement, nous présentons un prototype d'éditeur de définitions basé sur la manipulation directe de graphes. 2. Nous proposons un formalisme de représentation des connaissances adapté à cette conceptualisation. Nous démontrons que les logiques de description et le formalisme des Graphes Conceptuels ne sont pas adaptés, et nous construisons alors un nouveau formalisme, dit des Graphes d'Unités. 3. Nous étudions l'opérationnalisation du formalisme des Graphes d'Unités. Nous lui associons une sémantique formelle basée sur la théorie des modèles et l'algèbre relationnelle, et montrons que les conditions de décidabilité du raisonnement logique correspondent aux intuitions des lexicographes. Nous proposons également une implémentation du formalisme avec les standards du web sémantique, ce qui permet de profiter des architectures existantes pour l'interopérationnalisation sur le web des données lexicales liées. / We present our research in applying knowledge engineering to linguistic predicates and lexicographic definitions of the Meaning-Text Theory (MTT). We adopt a three-step methodology. 1. We first show how the MTT conceptualization should be extended to ease its formalization. We justify the need of defining a new graph-based deep semantic level. We define the notion of deep semantic unit types and its actantial structure, so that their hierarchical organization may correspond to a hierarchy of meanings, inside which actantial structures are inherited and specialized. We re-conceptualize lexicographic definitions at the deep semantic level, and at the level of dictionaries. Finally, we present a definition editor prototype based on graph direct manipulation, which will allow us, in future work, to integrate our formal model into explanatory combinatorial lexicographic projects. 2. We then propose a knowledge representation formalism (KR) adapted for this conceptualization. We demonstrate that Description Logics and the Conceptual Graphs formalism do not fit our needs. This leads us to construct a new knowledge representation formalism: the Unit Graphs formalism. 3. Finally, we operationalize the Unit Graphs formalism. We assign it a formal semantic model, which we create based on model theory and relational algebra. We then show that the reasoning decidability conditions match the intuitions that lexicographers have. We also provide an implementation using semantic web standards, which enable us to use existing architectures for sharing, interoperability, and knowledge querying over the web of lexical linked data.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet < personnalisation des environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH) > financé par la Région Rhône-Alpes. La personnalisation des EIAH est essentiellement dépendante de la capacité à produire des traces pertinentes et exploitables des activités des apprenants interagissant avec un EIAH. Dans ce domaine, l'exploitation des traces relève explicitement plusieurs problématiques allant de sa représentation de manière normalisée et intelligible à son traitement et interprétation en temps différé ou en temps réel au moment même de l'apprentissage. La multiplication des pratiques et des usages des traces requiert des outils génériques pour soutenir leurs exploitations. L'objectif de cette thèse est de définir les fondements théoriques de tels outils génériques permettant l'exploitation des traces d'interaction. Ceci nous a amené à définir la notion de Systèmes à Base de Trace modélisées : une classe de systèmes à base de connaissances facilitant le raisonnement et l'exploitation des traces modélisées. L'approche théorique proposée pour construire de tels systèmes s'articule autour de deux contributions : (1) La définition d'un cadre conceptuel définissant les concepts, l'architecture et les services mobilisés par les SBT. (2) La définition d'un cadre formel pour les systèmes à base de traces modélisées. Plus précisément, la proposition d'un langage pour l'interrogation et la transformation de trace modélisées à base de règles permettant des évaluations ponctuelles et continues. La sémantique formelle de ce langage est définie sous forme d'une théorie des modèles et d'une théorie de point fixe, deux formalismes habituellement utilisés pour décrire la sémantique formelle des langages de représentation de connaissances / This thesis is funded by the Rhône-Alpes Region as a part of the project < Personalisation of Technology-Enhanced Learning (TEL) Systems >. Personalising TEL Systems is, above all, dependent on the capacity to produce relevant and exploitable traces of individual or collaborative learning activities. In this field, exploiting interaction traces addresses several problems ranging from its representation in a normalised and intelligible manner to its processing and interpretation in continuous way during the ongoing TEL activities. The proliferation of trace-based exploitations raises the need of generic tools to support their representation and exploitation. The main objective of this thesis is to define the theoretical foundations of such generic tools. To do that, we define the notion of Trace-Based System (TBS) as a kind of Knowledge-based system whose main source of knowledge is a set of trace of user-system interactions. This thesis investigates practical and theoretical issues related to TBS, covering the spectrum from concepts, services and architecture involved by such TBS (conceptual framework) to language design over declarative semantics (formal framework). The central topic of our framework is the development of a high-level trace transformation language supporting deductive rules as an abstraction and reasoning mechanism for traces. The declarative semantics for such language is defined by a (Tarski-style) model theory with accompanying fixpoint theory

Les besoins croissants en formation et en entrainement au travail d’équipe ont motivé l’utilisationd’Environnements de réalité Virtuelle Collaboratifs de Formation (EVCF) qui permettent aux utilisateurs de travailler avec des agents autonomes pour réaliser une activité collective. L’idée directrice est que la coordination efficace entre les membres d’une équipe améliore la productivité et réduit les erreurs individuelles et collectives. Cette thèse traite de la mise en place et du maintien de la coordination au sein d’une équipe de travail composée d’agents et d’humains interagissant dans un EVCF.L’objectif de ces recherches est de doter les agents virtuels de comportements conversationnels permettant la coopération entre agents et avec l’utilisateur dans le but de réaliser un but commun.Nous proposons une architecture d’agents Collaboratifs et Conversationnels, dérivée de l’architecture Belief-Desire-Intention (C2-BDI), qui gère uniformément les comportements délibératifs et conversationnels comme deux comportements dirigés vers les buts de l’activité collective. Nous proposons un modèle intégré de la coordination fondé sur l’approche des modèles mentaux partagés, afin d’établir la coordination au sein de l’équipe de travail composée d’humains et d’agents. Nous soutenons que les interactions en langage naturel entre les membres d’une équipe modifient les modèles mentaux individuels et partagés des participants. Enfin, nous décrivons comment les agents mettent en place et maintiennent la coordination au sein de l’équipe par le biais de conversations en langage naturel. Afin d’établir un couplage fort entre la prise de décision et le comportement conversationnel collaboratif d’un agent, nous proposons tout d’abord une approche fondée sur la modélisation sémantique des activités humaines et de l’environnement virtuel via le modèle mascaret puis, dans un second temps, une modélisation du contexte basée sur l’approche Information State. Ces représentations permettent de traiter de manière unifiée les connaissances sémantiques des agents sur l’activité collective et sur l’environnement virtuel ainsi que des informations qu’ils échangent lors de dialogues.Ces informations sont utilisées par les agents pour la génération et la compréhension du langage naturel multipartite. L’approche Information State nous permet de doter les agents C2BDI de capacités communicatives leur permettant de s’engager pro-activement dans des interactions en langue naturelle en vue de coordonner efficacement leur activité avec les autres membres de l’équipe. De plus, nous définissons les protocoles conversationnels collaboratifs favorisant la coordination entre les membres de l’équipe. Enfin, nous proposons dans cette thèse un mécanisme de prise de décision s’inspirant de l’approche BDI qui lie les comportements de délibération et de conversation des agents. Nous avons mis en oeuvre notre architecture dans trois différents scénarios se déroulant dans des EVCF. Nous montrons que les comportements conversationnels collaboratifs multipartites des agents C2BDI facilitent la coordination effective de l’utilisateur avec les autres membres de l’équipe lors de la réalisation d’une tâche partagée. / Growing needs of educational and training requirements motivate the use of collaborative virtual environments for training (CVET) that allows human users to work together with autonomous agents to perform a collective activity. The vision is inspired by the fact that the effective coordination improves productivity, and reduces the individual and team errors. This work addresses the issue of establishing and maintaining the coordination in a mixed human-agent teamwork in the context of CVET. The objective of this research is to provide human-like conversational behavior of the virtual agents in order to cooperate with a user and other agents to achieve shared goals.We propose a belief-desire-intention (BDI) like Collaborative Conversational agent architecture(C2BDI) that treats both deliberative and conversational behaviors uniformly as guided by the goal-directed shared activity. We put forward an integrated model of coordination which is founded on the shared mental model based approaches to establish coordination in a human-agent teamwork. We argue that natural language interaction between team members can affect and modify the individual and shared mental models of the participants. Finally, we describe the cultivation of coordination in a mixed human-agent teamwork through natural language conversation. In order to establish the strong coupling between decision making and the collaborative conversational behavior of the agent, we propose first, the Mascaret based semantic modeling of human activities and the VE, and second, the information state based context model. This representation allows the treatment of semantic knowledge of the collaborative activity and virtual environment, and information exchanged during the dialogue conversation in a unified manner. This knowledge can be used by the agent for multiparty natural language processing (understanding and generation) in the context of the CEVT. To endow the communicative capabilities to C2BDI agent, we put forward the information state based approach for the natural language processing of the utterances. We define collaborative conversation protocols that ensure the coordination between team members. Finally, in this thesis, we propose a decision making mechanism, which is inspired by the BDI based approach and provides the interleaving between deliberation and conversational behavior of the agent. We have applied the proposed architecture to three different scenarios in the CVET. We found that the multiparty collaborative conversational behavior of C2BDI agent is more constructive and facilitates the user to effectively coordinate with other team members to perform a shared task.

Cette thèse porte sur l'utilisation d'ontologies et de bases de connaissances pour guider différentes étapes du processus d'Extraction de Connaissances à partir de Bases de Données (ECBD) et sur une application en pharmacogénomique. Les données relatives à ce domaine sont hétérogènes, complexes, et distribuées dans diverses bases de données, ce qui rend cruciale l'étape préliminaire de préparation et d'intégration des données à fouiller. Je propose pour guider cette étape une approche originale d'intégration de données qui s'appuie sur une représentation des connaissances du domaine sous forme de deux ontologies en logiques de description : SNP-Ontology et SO-Pharm. Cette approche a été implémentée grâce aux technologies du Web sémantique et conduit au peuplement d'une base de connaissances pharmacogénomique. Le fait que les données à fouiller soient alors disponibles dans une base de connaissances entraîne de nouvelles potentialités pour le processus d'extraction de connaissances. Je me suis d'abord intéressé au problème de la sélection des données les plus pertinentes à fouiller en montrant comment la base de connaissances peut être exploitée dans ce but. Ensuite j'ai décrit et appliqué à la pharmacogénomique, une méthode qui permet l'extraction de connaissances directement à partir d'une base de connaissances. Cette méthode appelée Analyse des Assertions de Rôles (ou AAR) permet d'utiliser des algorithmes de fouille de données sur un ensemble d'assertions de la base de connaissances pharmacogénomique et d'expliciter des connaissances nouvelles et pertinentes qui y étaient enfouies.

Réalisée dans le cadre d'un projet Esprit Il, cette thèse a eu pour objectif principal la réalisation d'un système à base de connaissances pour la conception de réseaux. A travers le développement de ce système appelé NEST (pour Network design Expert SysTem), deux principaux ax~s de recherche ont été entrepris : la modélisation d'une activité de conception pour laquelle 1 'intelligence artificielle a relativement peu de théories et la configuration de réseaux locaux pour laquelle peu de systèmes experts ont été conçus. L'originalité de l'approche est d'avoir employé plusieurs formalismes :un modèle centré objets pour les concepts de base, prolog pour l'implémentation des connaissances opératoires et une architecture constituée de plans de contrôle 1 tâches 1 sous-tâches 1 modules. En outre, implémenter un système à base de connaissances nécessite de représenter les connaissances propres au domaine d'application choisi. Une étude a été menée afin d'établir l'état de l'art en ce qui concerne la représentation des connaissances. Certains points particuliers ont été développés tels que la programmation orientée objets et les méthodes de représentation des connaissances employées pour résoudre des problèmes de conception. Le développement de NEST fait partie prenante du projet MMI2 dont le but est la réalisation d'une interface multi-modes pour des systèmes à base de connaissances. Les différents modes de communication permis par cette interface sont les langues naturelles (anglais, français, espagnol), le graphique, le gestuel et un langage de commande. Un premier démonstrateur intégrant ces modes et le système NESTa été présenté en Octobre 1991 et lors de la conférence Esprit en Novembre 1991 à Bruxelles.

Ce travail s'inscrit dans la recherche en acquisition des connaissances et en apprentissage automatique pour la modélisation et la validation incrémentale de connaissances de résolution de problème. Nous proposons un modèle simple de représentation des connaissances opératoires qui s'appuie sur la notion de situation, et présentons un outil de modélisation incrémentale et de révision coopérative pour les Bases de Connaissances (BC) exprimées dans cette représentation. Cet outil a été mis au point dans le cadre d'un projet de conception de dialogues télématiques personnalisés. Dans notre modèle, chaque étape intermédiaire de résolution du problème est représentée explicitement dans le SBC sous la forme d'un objet simple et compréhensible appelé "nodule de situation". Les corrections et enrichissements de la BC sont effectués de manière incrémentale, c'est-à-dire au fur et à mesure de la découverte de cas mal résolus, et coopérative, c'est-à-dire en s'appuyant sur un utilisateur / concepteur de la BC compétent dans le domaine. Les caractéristiques de notre approche, que nous proposons de baptiser "révision située", sont les suivantes : l'objectif est de faire en sorte que le processus de révision de la BC soit facile pour l'utilisateur, basé sur des cas concrets, et opérant des corrections "prudentes" et validées. L'outil REVINOS a été développé dans cette optique. Chaque phase de révision coopérative contient une étape de modélisation ou de réutilisation d'objets de la BC, à la charge du concepteur, puis une étape de correction proprement dite, effectuée de manière semi-automatique. REVINOS guide le concepteur tout au long du processus de révision et propose des généralisations à des cas concrets similaires. REVINOS offre l'originalité de chercher à valider les répercussions des corrections proposées, en soumettant au concepteur des exemples abstraits qui correspondent à des ensembles de cas concrets de résolution.

Les systèmes d'information des entreprises actuelles sont de plus en plus " submergés " par des données de tous types : structurées (bases de données, entrepôts de données), semi-structurées (documents XML, fichiers log) et non structurées (textes et multimédia). Ceci a créé de nouveaux défis pour les entreprises et pour la communauté scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de données afin d'en extraire des connaissances. Par ailleurs, dans une organisation, un projet d'Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD) est le plus souvent mené par plusieurs experts (experts de domaine, experts d'ECD, experts de données...), chacun ayant ses préférences, son domaine de compétence, ses objectifs et sa propre vision des données et des méthodes de l'ECD. C'est ce que nous qualifions de processus d'ECD multi-vues (ou processus multi-points de vue). Notre objectif dans cette thèse est de faciliter la tâche de l'analyste d'ECD et d'améliorer la coordination et la compréhensibilité entre les différents acteurs d'une analyse multi-vues, ainsi que la réutilisation du processus d'ECD en termes de points de vue. Aussi, nous proposons une définition qui rend explicite la notion de point de vue en ECD et qui tient compte des connaissances de domaine (domaine analysé et domaine de l'analyste) et du contexte d'analyse. A partir de cette définition, nous proposons le développement d'un ensemble de modèles sémantiques, structurés dans un Modèle Conceptuel, permettant la représentation et la gestion des connaissances mises en œuvre lors d'une analyse multi-vues. Notre approche repose sur une caractérisation multi-critères du point de vue en ECD. Une caractérisation qui vise d'abord à capturer les objectifs et le contexte d'analyse de l'expert, puis orienter l'exécution du processus d'ECD, et par la suite garder, sous forme d'annotations, la trace du raisonnement effectué pendant un travail multi-experts. Ces annotations sont partagées, comparées et réutilisées à l'aide d'un ensemble de relations sémantiques entre points de vue.

Le paysage numérique de la culture française et mondiale subit de grands bouleversements depuis une quinzaine d’années avec des mutations historiques des médias, de leur format traditionnel au format numérique, tirant avantageusement parti des nouveaux moyens de communication et des dispositifs mobiles aujourd’hui popularisés. Aux côtés de formes culturelles ayant achevé, ou étant en passe d’achever, leur transition vers le numérique, la bande dessinée tâtonne encore pour trouver sa place dans l’espace du tout dématérialisé. En parallèle de l’émergence de jeunes auteurs créant spécifiquement pour ces nouveaux supports de lecture que sont ordinateurs, tablettes et smartphones, plusieurs acteurs du monde socio-économique s’intéressent à la valorisation du patrimoine existant. Les efforts se concentrent autant sur une démarche d’adaptation des œuvres aux nouveaux paradigmes de lecture que sur celle d’une indexation de leur contenu facilitant la recherche d’informations dans des bases d’albums numérisés ou dans des collections d’œuvres rares. La problématique est double, il s’agit premièrement d’être en mesure d’identifier la structure d’une planche de bande dessinée en se basant sur des extractions de primitives, issues d’une analyse d’image, validées et corrigées grâce à l’action conjointe de deux ontologies, la première manipulant les extractions d’images bas-niveau, la deuxième modélisant les règles de composition classiques de la bande dessinée franco-belge. Dans un second temps l’accent est mis sur l’enrichissement sémantique des éléments identifiés comme composants individuels d’une planche en s’appuyant sur les relations spatiales qu’ils entretiennent les uns avec les autres ainsi que sur leurs caractéristiques physiques intrinsèques. Ces annotations peuvent porter sur des éléments seuls (place d’une case dans la séquence de lecture) ou sur des liens entre éléments (texte prononcé par un personnage). / Since the beginning of the twenty-first century, the cultural industry, both in France and worldwide, has been through a massive and historical mutation. They have had to adapt to the emerging digital technology represented by the Internet and the new handheld devices such as smartphones and tablets. Although some industries successfully transfered a piece of their activity to the digital market and are about to find a sound business model, the comic books industry keeps looking for the right solution and has not yet produce anything as convincing as the music or movie offers. While many new young authors and writers use their creativity to produce specifically digital designed pieces of art, some other minds are focused on the preservation and the development of the already existing heritage. So far, efforts have been concentrated on the transfer from printed to digital support, with a special attention given to their specific features and how they can be used to create new reading conventions. There has also been some concerns about the content indexing, which is a hard task regarding the large amount of data created since the very beginning of the comics history. From a scientific point of view, there are several issues related to these goals. First, it implies to be able to identify the underlying structure of a comic books page. This comes through the extraction of the page's components, their validation and their correction based on the representation and reasoning capacities of two ontologies. The first one focus on the representation of the image analysis concepts and the second one represents the comic books domain knowledge. Secondly, a special attention is given to the semantic enhancement of the extracted elements, based on their spatial relations to each others and on their own characteristics. These annotations can be related to elements only (e.g. the position of a panel in the reading sequence), or to the bound between several elements (e.g. the text pronounced by a character).

<p align="justify">In real life it is very often the case that the available knowledge is imperfect in the sense that it represents multiple possible states of the external world, yet it is unknown which state corresponds to the actual situation of the world. Imperfect knowledge can be of two different categories. Knowledge is incomplete if it represents different states, one of which is true in the external world. On the contrary, knowledge is uncertain if it represents different states which may be satisfied or are likely to be true in the external world.</p><p><p align="justify">Imperfect knowledge can be considered under two different perspectives: using either an algebraic or a logical approach. We present both approaches in relation with the standard relational model, providing the necessary background for the subsequent development.</p><p><p align="justify">The study of imperfect knowledge has been an active area of research, in particular in the context of relational databases. However, due to the complexity of manipulating imperfect knowledge, little practical results have been obtained so far. In this thesis we provide a survey of the field of incompleteness and uncertainty in relational databases;it can be used also as an introductory tutorial for understanding the intuitive semantics and the problems encountered when representing and manipulating such imperfect knowledge. The survey concentrates in giving an unifying presentation of the different approaches and results found in the literature, thus providing a state of the art in the field.</p><p><p align="justify">The rest of the thesis studies in detail the manipulation of one type of incomplete knowledge, namely disjunctive information, and one type of uncertain knowledge, namely probabilistic information. We study both types of imperfect knowledge using similar approaches, that is through an algebraic and a logical framework. The relational algebra operators are generalized for disjunctive and probabilistic relations, and we prove the correctness of these generalizations. In addition, disjunctive and probabilistic databases are formalized using appropriate logical theories and we give sound and complete query evaluation algorithms.</p><p><p align="justify">A major implication of these studies is the conviction that viewing incompleteness and uncertainty as different facets of the same problem would allow to achieve a deeper understanding of imperfect knowledge, which is absolutely necessary for building information systems capable of modeling complex real-life situations. </p> / Doctorat en sciences, Spécialisation Informatique / info:eu-repo/semantics/nonPublished