La composition des services web, en tant que moyen de fournir des applications à valeur ajoutée a engendré un grand intérêt aussi bien dans le milieu industriel que dans la communauté des chercheurs. Dans le premier cas, l'accent a été mis sur la définition des standards basés sur le langage XML. Elle est de nature exclusivement syntaxique. Dans le deuxième cas, on aborde la composition sous une approche basée sur le web sémantique et la description de services est basée sur des informations sémantiques. Les deux approches ayant été développées séparément bien que l'objectif que l'on veut atteindre est le même à savoir la fourniture d'outils de composition automatique de services. Dans ce mémoire, nous proposons une approche « mixte » qui essaye de rassembler les avantages des deux méthodes précédentes. L'originalité de la solution consiste à utiliser les standards industriels de la composition tout en utilisant un système à base de connaissances modélisant les contraintes de la composition de services. Les mécanismes utilisés sont les règles exprimées par la logique d'ordre 1 avec les concepts orientés objet. Nous avons réalisé un prototype qui a montré la concrétisation des idées avancées afin de mettre en place un système de composition pouvant être utilisé pour des applications réelles. Le prototype est illustré par un exemple provenant de l’industrie de la distribution et du transport électrique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : services web, composition, système à base de connaissances, Jess, wsdl, bpel4ws

Les métriques logicielles jouent un rôle très important dans la prédiction de la qualité. Elles aident les gestionnaires dans la prise de décisions afin de budgétiser, contrôler, estimer le coût et analyser les risques d'un produit au cours de son développement. Dans ce travail, nous proposons une approche basée sur les connaissances pour analyser et estimer des facteurs de qualité dans des systèmes à objets. Pour concrétiser notre approche, nous avons construit un prototype regroupant les fonctionnalités de deux logiciels. Nous avons utilisé le logiciel Weka pour faire l'apprentissage automatique de connaissances et ainsi construire des modèles prédictifs. Ensuite, nous avons traduit ces modèles en un système à base de règle JRules, pour la prédiction et la prise de décision. Ces deux fonctions principales sont offertes pour deux types d'utilisateur : un débutant et un expert dans le domaine de la conception en génie logiciel. Le rôle principal de l'expert est de valider un tel modèle prédictif. Nous avons expérimenté notre prototype sur des bases de données qui représentent des mesures de métriques récoltées sur des logiciels fonctionnels. Les résultats obtenus dans le cadre de différentes expériences permettent de prédire et d'estimer certains facteurs de qualité tels que la maintenabilité, la réutilisabilité et la prédisposition aux fautes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Qualité du logiciel, apprentissage automatique, base de connaissances, modèles prédictifs, système à base de règles, prise de décision.

Les travaux de recherche développés dans ce manuscrit portent sur la conception de systèmes de génération automatique de programmes de traitement d'images. De tels systèmes ont pour ambition de permettre à des utilisateurs non nécessairement experts en traitement d'images de construire seuls des programmes de traitement d'images dédiés. Cet objectif pose des défis importants en grande partie causés par les fossés sensoriel et sémantique qui séparent le contenu des images à traiter des besoins des utilisateurs. Les contributions se situent dans le domaine de l'ingénierie des connaissances où l'objectif est abordé sous l'angle du pilotage d'algorithmes à partir de systèmes à base de connaissances. Le point de vue développé soutient que le recours aux connaissances symboliques explicites, et donc à des systèmes à base de connaissances, est une voie prometteuse pour concevoir des systèmes de traitement d'images, dès lors que l'on envisage d'accroître les capacités d'adaptation à tout un ensemble de contextes différents. C'est sous cet angle que sont abordées les différentes parties du système : la formulation d'objectifs de traitement d'images ; la génération automatique de programmes ; l'interaction Homme-Machine ; l'acquisition de connaissances.

Parmi les systèmes a base de connaissances fondes sur des techniques d'intelligence artificielle nous nous intéressons plus particulièrement aux systèmes de seconde génération (systèmes a schémas de raisonnement multiples) de type multi-agent. Le paradigme multi-agent est issu des approches de l'intelligence artificielle distribuée et permet de pallier les limitations rencontrées lors de la resolution de problèmes complexes. Le but de ce travail est d'analyser le raisonnement, et plus particulièrement d'aborder son étude en univers multi-agent. Il convient de préciser que celui-ci n'est pas un concept indépendant en lui-même: il est au contraire étroitement lie a d'autres problématiques telles que l'étude et la représentation des connaissances, la spécification des structures de contrôle, des protocoles de communication et d'allocation des taches ou le degré de sophistication de l'architecture interne des agents. Pour ce fait deux typologies originales, issues de l'étude approfondie de la connaissance et du raisonnement, seront proposées au long de cette thèse: l'une a caractère formelle l'autre a caractère technologique. La typologie formelle pour la classification des connaissances et du raisonnement permet une vue synthétique d'éléments souvent présentes de façon éparse et s'avère un outil d'assistance a la modélisation des connaissances et des raisonnements. La typologie technologique prend en compte les paramètres régissant les raisonnements propres a la technologie multi-agent non seulement au niveau individuel de l'agent mais aussi ceux développés au sein du groupe d'agents. Ces travaux ont contribue a la conception du système multi-agent kids (knowledge based image diagnosis system), système multi-agent dédié a l'interprétation d'images biomédicales. Ce système, par la variété des formes de connaissances et de raisonnement engages, illustre l'intérêt des typologies formelle et technologique proposées

Le calage d'un modèle numérique vise à reproduire des événements de référence par l'ajustement de paramètres à base physique. Cette thèse propose une approche à l'aide de Systèmes à Base de Connaissances. Après une définition des concepts clés, sont présentés un état de l'art et une analyse des différents objets, procédures et raisonnements mis en oeuvre pour mener à bien cette tâche. Ces éléments sont formalisés puis intégrés au sein d'un système d'assistance au calage, selon trois niveaux de connaissances : génériques, propres à l'hydraulique fluviale 1-D, et spécifiques au code de calcul utilisé. Deux cas réels d'application sont traités, en fonction des données disponibles et de l'objectif projeté du modèle. La thèse a permis la capitalisation d'un savoir-faire qui a conduit à un prototype opérationnel d'assistance au calage de modèles hydrauliques et au développement d'outils d'intelligence artificielle dédiés au calage et indépendants de la discipline considérée.

Les travaux présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans une problématique d’aide à l’élaboration d’offres, en adoptant le point de vue de l’entreprise soumissionnaire lors d’un processus de réponse à appel d’offres. Ces offres peuvent concerner indifféremment des produits, des services ou des systèmes produit-service (PSS). Dans le cadre de nos travaux, nous regroupons cette diversité sous le terme « PvSS ». Nous nous intéressons donc à la problématique suivante : «Comment maîtriser et assister l’élaboration d’offres en réponse à appel d’offres ?». Notre première contribution consiste en un cadre de modélisation et d’exploitation des connaissances. Ce cadre est composé d’un modèle générique de structure d’offre, ainsi que d’un modèle d’exploitation des connaissances. Le modèle générique de structure d’offre permet de modéliser à la fois (1) la solution technique (ce que l’entreprise propose au client) et (2) son processus de réalisation (comment l’entreprise fournit cette solution). Il intègre également les notions de contexte d’élaboration, d’exigences client, d’indicateurs d’évaluation (coût, délai de réalisation, confiance, etc.) et de risques. Ce modèle est formalisé et exploité à l’aide d’une taxonomie, d’un problème de satisfaction de contraintes (CSP) et de raisonnement à partir de cas (CBR). Notre deuxième contribution porte sur la caractérisation d’une méthodologie de déploiement et d’exploitation du cadre proposé. Cette méthodologie, appelée ISIEM, intègre des phases d’adaptation et de déploiement du cadre en entreprise (phases d’Initialisation, Spécialisation et Implémentation), mais également des phases d’utilisation (phases d’Exploitation et Mise à jour). Les travaux présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre du projet ANR OPERA. Nos deux contributions sont illustrées par un cas d’étude provenant de l’une des entreprises partenaires du projet. / The work presented in this thesis deals with assistance in bid elaboration, by adopting the point of view of the bidder during a tendering response process. These bids may concern products, services or product-service systems (PSS). As part of our work, we group this diversity under the term“PvSS”. We are therefore interested in the following problem: “How to master and assist in bid elaboration in response to calls for tenders?”. Our first contribution is a framework for modelling and exploiting knowledge. This framework is composed of a generic model of bid structure, as well as a knowledge exploitation model. The generic model of bid structure allows the modelling of both (1) the technical solution (what the company proposes to the customer) and (2) its realization process (how the company provides this solution to the customer). It also integrates the elaboration context, customer requirements, the evaluation indicators (cost, delivery time, confidence, etc.) and risks. This model is formalized and exploited using a taxonomy, a constraint satisfaction problem (CSP) and case-based reasoning (CBR). Our second contribution deals with the characterization of a methodology for deploying and exploiting the proposed framework. This methodology, called ISIEM, includes phases of adaptation and deployment of the framework in enterprise (Initialization, Specialization and Implementation phases), but also phases of use (Exploitation and Maintenance phases). The work presented in this thesis is part of the ANR OPERA project. Our two contributions are illustrated by a case study from one of the project’s partner companies.

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.