Afin d'accompagner les professionnels de santé dans leur démarche clinique, plusieurs systèmes de suivi et deprise en charge médicale ont été construits et déployés dans le milieu hospitalier. Ces systèmes permettentprincipalement de collecter des données médicales sur les patients, de les analyser et de présenter les résultats dedifférentes manières. Ils représentent un appui et une aide aux professionnels de santé dans leur prise de décisionpar rapport à l'évolution de l'état de santé des patients suivis. L'utilisation de tels systèmes nécessitesystématiquement une adaptation à la fois au domaine médical concerné et au mode d'intervention. Il estnécessaire, dans un milieu hospitalier, que ces systèmes puissent s'adapter et évoluer d'une manière simple, enlimitant toute maintenance corrective ou évolutive. Ils doivent être en mesure de prendre en compte dynamiquementdes connaissances théoriques et empiriques du domaine issues des experts médicaux.Afin de répondre à ces exigences, nous avons proposé une approche pour la construction d'un système d'aide à ladécision médicale capable de s'adapter au domaine médical concerné et au mode d'intervention approprié pourassister les professionnels de santé dans leur démarche clinique. Cette approche permet notamment l'organisationde la collecte des données médicales, en tenant compte du contexte du patient, la représentation desconnaissances du domaine à base d'ontologies ainsi que leur exploitation associée aux guides de bonnes pratiqueset à l'expérience clinique.Dans la continuité des travaux précédemment réalisés au sein de notre équipe de recherche, nous avons choisid'enrichir, avec notre approche, la plateforme E-care qui est dédiée au suivi et à la détection précoce de touteanomalie de l'état de patients atteints de maladies chroniques. Nous avons pu ainsi adapter facilement la plateformeE-care aux différentes expérimentations qui sont été menées notamment dans des EPHAD de la MutualitéFrançaise en Anjou-Mayenne, au CHU de Hautepierre et au CHUV à Lausanne.Les résultats de ces expérimentations ont montré l'efficacité de l'approche proposée. L'adaptation de la plateformepar rapport au domaine et au mode d'intervention de chacune de ces expérimentations se limite à de la simpleconfiguration. De plus, l'approche proposée a suscité l'intérêt du personnel médical par rapport à l'organisation de lacollecte des données, qui tient compte du contexte du patient, et par rapport à l'exploitation des connaissancesmédicales qui apporte aux professionnels de santé une assistance pour une meilleure prise de décision. / To support health professionals in their clinical processes, several monitoring and medical care systems have beenbuilt and deployed in the hospital setting. These systems are mainly used to collect medical data on patients,analyze and present the outcomes in different ways. They represent support and assistance to health professionalsin their decision making regarding the evolution in the health status of the patients followed. The use of suchsystems always requires an adaptation to both the medical field and the mode of intervention. It is necessary, in ahospital setting, to adapt and evolve these systems in a simple manner, limiting any corrective or evolutionarymaintenance. Moreover, these systems should be able to consider dynamically the domain knowledge from medicalexperts.To meet these requirements, we proposed an approach for the construction of a medical decision support system(MDSS). This MDSS can adapt to the medical field and to the appropriate mode of intervention to assist healthprofessionals in their clinical processes. This approach allows especially the organization of the medical datacollection by taking into account the patient¿s context, the ontology-based knowledge representation of the domainand permits the exploitation of the medical guidelines and the clinical experience.In continuity of our research team¿s previous work, we chose to expand with our approach, the E-care platformwhich is dedicated to monitoring and early detection of any abnormality of the health status of patients with chronicdiseases. We were able to adapt easily the E-care platform for the various experiments that have been conducted,including EPHAD of the Mutualité Française in Anjou-Mayenne, Hautepierre hospital and Lausanne hospital(CHUV).The outcomes of these experiments have shown the effectiveness of the proposed approach. Where, the adaptationof the platform regarding to the domain and mode of intervention of each of these experiments is limited to thesimple configuration. Furthermore, the proposed approach has attracted the interest of the medical staff regardingthe organization of the medical data collection, and the exploitation of the medical knowledge which bringsassistance to the health professionals for better decision making.

La compréhension du fonctionnement du corps humain est un challenge de recherche an de prendre une décision médicale (le diagnostic, le traitement) adéquate dans le cas des pathologies liées au syst ème musculosquelettique. Pour faire face à cette problématique, dans un premier temps, un modèle biomécanique a été développé décrivant la dynamique du mouvement avec prise en considération des caractéristiques géométriques (os et muscles) et mécaniques du système musculo-squelettique. Une étude de sensibilité de ces paramètres géométriques à partir des données de la littérature a montré l'importance de la personnalisation des ces paramètres. En application, un cas d'étude clinique d'un sujet présentant une pathologie (Heine-Medin (polio)) a été étudié. Deux modèles personnalisés (un sujet sain et un sujet pathologique) ont été réalisés. Les résultats obtenus ont montré l'intérêt d'une modélisation personnalisée pour évaluer et concevoir des orthèses personnalisés. Dans un deuxième temps, nous avons proposé une nouvelle classe de modèle - un méta modèle (Système d'Aide à la Décision) - intégrant des résultats du domaine de l'ingénierie des connaissances pour prédire, diagnostiquer, classer et proposer un traitement des pathologies du système musculo-squelettique des membres inférieurs (anomalies rotationnelles (AR), enfants PC (Paralysie Cérébrale), pied bot). La modélisation de ce méta modèle se base sur les modèles mathématiques prédictifs pour prendre une décision médicale (une prédiction, un diagnostic, ou une classi cation). Le but nal est de dégager un résultat cliniquement applicable. Ce système est générique, exible, et extensible et permet donc l'étude et l'analyse de pathologies diverses du système musculosquelettique des membres inférieurs. Enn, une comparaison de ces deux approches de modélisation a été eectuée an d'évaluer leur complémentarité pour une utilisation clinique.

Le développement et l’usage croissants de systèmes pervasifs, dotés de fonctionnalités et de moyens de communication de plus en plus sophistiqués, offrent de fantastiques potentialités de services, en particulier pour l’e-Santé et la télémédecine, au bénéfice de tout citoyen, patient ou professionnel de santé. L’un des challenges sociétaux actuels est de permettre une meilleure exploitation des services disponibles pour l’ensemble des acteurs impliqués dans un domaine donné. Mais la multiplicité des services offerts, la diversité fonctionnelle des systèmes, et l’hétérogénéité des besoins nécessitent l’élaboration de modèles de connaissances de ces services, des fonctions de ces systèmes et des besoins. En outre, l’hétérogénéité des environnements informatiques distribués, la disponibilité et les capacités potentielles des diverses ressources humaines et matérielles (instrumentation, services, sources de données, etc.) requises par les différentes tâches et processus, la variété des services qui fournissent des données aux utilisateurs, et les conflits d’interopérabilité entre schémas et sources de données sont autant de problématiques que nous avons à considérer au cours de nos travaux de recherche. Notre contribution vise à optimiser la qualité de services en environnement ambiant et à réaliser une exploitation intelligente de ressources ubiquitaires. Pour cela, nous proposons un méta-modèle de connaissances des principaux concepts à prendre en compte en environnement pervasif. Ce méta-modèle est basé sur des ontologies décrivant les différentes entités précitées dans un domaine donné ainsi que leurs relations. Puis, nous l’avons formalisé en utilisant un langage standard de description des connaissances. A partir de ce modèle, nous proposons alors une nouvelle méthodologie de construction d’un framework architectural, que nous avons appelé ONOF-PAS. ONOF-PAS est basé sur des modèles ontologiques, une base de règles, un moteur d’inférence, et des composants orientés objet permettant la gestion des différentes tâches et le traitement des ressources. Il s’agit d’une architecture générique, applicable à différents domaines. ONOF-PAS a la capacité d’effectuer un raisonnement à base de règles pour gérer les différents contextes d’utilisation et aider à la prise de décision dans des environnements hétérogènes dynamiques, tout en tenant compte de la disponibilité et de la capacité des ressources humaines et matérielles requises par les diverses tâches et processus exécutés par des systèmes d’information pervasifs. Enfin, nous avons instancié ONOF-PAS dans le domaine de la télémédecine pour traiter le scénario de l’orientation des patients ou de personnes victimes de problèmes de santé en environnement hostile telles que la haute montagne ou des zones géographiquement isolées. Un prototype d’implémentation de ces scénarios, appelé T-TROIE a été développé afin de valider le framework ONOF-PAS. / The growing development and use of pervasive systems, equipped with increasingly sophisticated functionalities and communication means, offer fantastic potentialities of services, particularly in the eHealth and Telemedicine domains, for the benifit of each citizen, patient or healthcare professional. One of the current societal challenges is to enable a better exploitation of the available services for all actors involved in a given domain. Nevertheless, the multiplicity of the offered services, the systems functional variety, and the heterogeneity of the needs require the development of knowledge models of these services, systems functions, and needs. In addition, the distributed computing environments heterogeneity, the availability and potential capabilities of various human and material resources (devices, services, data sources, etc.) required by the different tasks and processes, the variety of services providing users with data, the interoperability conflicts between schemas and data sources are all issues that we have to consider in our research works. Our contribution aims to empower the intelligent exploitation of ubiquitous resources and to optimize the quality of service in ambient environment. For this, we propose a knowledge meta-model of the main concepts of a pervasive environment, such as Actor, Task, Resource, Object, Service, Location, Organization, etc. This knowledge meta-model is based on ontologies describing the different aforementioned entities from a given domain and their interrelationships. We have then formalized it by using a standard language for knowledge description. After that, we have designed an architectural framework called ONOF-PAS (ONtology Oriented Framework for Pervasive Applications and Services) mainly based on ontological models, a set of rules, an inference engine, and object oriented components for tasks management and resources processing. Being generic, extensible, and applicable in different domains, ONOF-PAS has the ability to perform rule-based reasoning to handle various contexts of use and enable decision making in dynamic and heterogeneous environments while taking into account the availability and capabilities of the human and material resources required by the multiples tasks and processes executed by pervasive systems. Finally, we have instantiated ONOF-PAS in the telemedicine domain to handle the scenario of the transfer of persons victim of health problems during their presence in hostile environments such as high mountains resorts or geographically isolated areas. A prototype implementing this scenario, called T-TROIE (Telemedicine Tasks and Resources Ontologies for Inimical Environments), has been developed to validate our approach and the proposed ONOF-PAS framework.

La modélisation hydraulique avec modèle déterministe est une méthode largement utilisée. Cependant,lamodélisation est un ptocessus complexe, notamrnent pour les aquifères où la quantité et la qualité desdonnées ne sont pas satisfaisantes. Etantune des sources pdncipales de I'eau douce dans la basse valléedu Var, Côte d',{.zur,Frarrce,la nappe libre de lavallée est menacée parla pénurie et la pollution. Maþéle grand nombre d'études effectuées dans cette zone, la dynamique des écoulements souterrains esttoujours patiellement inconnue. Par conséquent, la métropole Nice Côte d'Azur a besoin de développerun système d'aide à la décision (SÂD) à base des modèles numériques afin d'assurer une gestion plusefficace de l'eau souteraine. Un modèle numérique est développé avec FEFLO\ø en tenant compte desprécipitations, de l'é:vapoftanspiration, du pompage de l'eau souterraine, et des échanges nappe-rivière.Le volume d'eau pompée pour l'usage agdcole et le taux d'échange du lit mineur du Var ont été calibrés.Le modèle a été. vabdé. par une simulation de '1.266 jours. Le modèle est utilisé pour simuler les scénatüdes événements d'inondation et de sécheresse, les scénadi de pollution et l'intrusion d'eau de mer dans lavallée. Une première conception du système d'aide à la décision est présentée comme le demier exemplede l'application du modèle. Une interface de couplage est développée en Java et sert à échanger lesdonnées entre le modèle souterrain et le modèle à surface libre élaboré avec MIKE21FM. / Groundwater modeling with deterministic model is a complicated process, especially in complex aquiferswhere the quantity and the quality of the measuted data arc not satisfying. The unconfined alluvialaquifet is the main water resource in the lower valley of Vat river, Ftench Riviera, but it faces a thteat ofshortage and pollution. Despite numerous previous studies, the dynamics of the gtoundwater flow in thealluvial aquifer and the characteristics of the rivet-aquifer exchanges ¿re s':ll partially unknown.Therefore the local u/ater management service requires a decision support system PSS) based onnumerical models to ensure a better groundwater management. A hydraulic model is set up withFEFLO!ø software by considedng ptecþitation, evâpotranspiration, gtoundwatet exftacdon and rivetaquiferexchanges. The non-documented groundwater exttaction fot agticultural use and the transferrates in the dverbed along the river have been calibtated. The model has been validated with asimulation of 7266 days. The model is applied to simulate the scenarios of flood and drought events, thepollution events in the unconfined aquifer in the valley and the seawater inrusion in the estuary of Yarriver. These case studies contributes to increase the knowledge of the aquifet. A fust conception of theDSS tool is presented as the last example of model application. A coupling interface is developed thanksto aJava which enables an automatic exchange of data between the groundwater flow model and thesurface wâter flow model built with MII(E2ltr}'/. More tests should be done to validate the couplinginterface

Cette thèse vise à contribuer à la compréhension des cycle de vie d’une opération humanitaire (HOLC). Gestion de la chaîne d'approvisionnement humanitaire (HSCM) dans un contexte de mise en perspective et dans l’objectif de proposer un modèle décisionnel qui s'applique aux phases de HOLC lors d’une situation réelle. Cela inclut la mise en oeuvre du modèle proposé pour concevoir et développer un outil d'aide à la décision afin d'améliorer les performances de la logistique humanitaire tant dans les opérations de secours nationaux qu’internationaux.Cette recherche est divisée en trois phases. La première partie vise à présenter le sens de l'étude ; la zone de recherche prise en compte pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) doit être clairement définie. La première phase consiste à clarifier et définir le HSCM HL, la gestion de la chaîne d'approvisionnement commerciale (CSCM) et le SCM, ainsi que la relation entre ces différents éléments. La gestion du cycle de vie du projet (PLCM) et les différentes approches sont également présentés. La compréhension de la différence entre la gestion du cycle de vie du projet (PLM) et la PLCM est également nécessaire, cela ne peut être abordé dans la phase de cycle de vie de l'opération humanitaire. De plus, les modèles Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) et l’aide à la décision concernant le HL sont analysés pour établir le fossé existant en matière de recherche. Les approches MCDM qui mettent en oeuvre le système d'aide à la décision (DSS) et la manière dont le MAS a été utilisé dans le contexte HSCM sont étudiées.La deuxième phase consiste en la proposition d’un modèle décisionnel fondé sur l’approche MCDM à l'appui de la décision du décideur avant qu'il/elle prenne des mesures. Ce modèle prévoit le classement des alternatives concernant l'entrepôt, le fournisseur et le transport au cours des phases de HOLC. Le modèle décisionnel proposé est réalisée en 3 scénarios. I. La décision en 4phases HOLC – opération de secours internationale de la Croix-Rouge Française (CRF). II. La décision en3phases HOLC – opération nationale dela Croix-Rouge thaïlandaise (TRC). III. La décision au niveau de la phase de réponse HOLC – opération internationale du TRC dans quatre pays. Dans cette phase, le scénario I et II sont réalisés étape par étape au travers de calculs numériques et formules mathématiques. Le scénario III sera présenté dans la troisième phase. Pour établir trois scénarios, les données internes recueillies lors des entretiens avec le chef de la logistique de la Croix-Rouge Française, et le vice-président de la fondation de la Coix-Rouge thaïlandaise, seront utilisées. Les données externes proviennent de chercheurs qui sont des experts dans le domaine HL ou le champ du HSCM, de la littérature, et de sources issues des organismes humanitaires (documents d’ateliers, rapports, informations publiées sur leurs sites officiels).Dans la troisième phase, une application Internet multi-critères (decision support system MCDSS WB) mettant en oeuvre le modèle proposé est élaborée. Afin d'atteindre une décision appropriée en temps réel, le WB-MCDSS est développé sur la base d’un protocole client-serveur et est simple à utiliser. Le dernier mais non le moindre ; une application de validation du modèle est réalisée à l'aide de l'approche de l'analyse de sensibilité. / This thesis aims to contribute to the understanding of HOLC in context of the HSCM and to propose a decision model which applies to the phases of HOLC the decision making regarding a real situation . This include the implementation of the proposed model to design and develop a decision support tool in order to improve the performance of humanitarian logistics in both national and international relief operations.This research is divided into three phases; the first phase is to clarify and define HL among HSCM, commercial supply chain management (CSCM) and SCM and their relationship. Project Life Cycle Management (PLCM) approaches are also presented. The difference between project life cycle management (PLM) and PLCM is also required to distinguish a clear understanding which can be addressed in the phase of humanitarian operation life cycle. Additionally, the literature of Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) models and existing decision aid system for HL are analyzed to establish the research gap. The MCDM approaches which implement the decision support system (DSS) and lastly how DSS has been used in the HSCM context.The second phase is to propose a decision model based on MCDM approaches to support the decision of the decision maker before he/she takes action. This model provides the ranking alternatives to warehouse, supplier and transportation over the phases of HOLC. The proposed decision model is conducted in 3 scenarios; I. The decision in 4-phase HOLC, international relief operation of French Red Cross (FRC). II. The decision on 3-phase HOLC, national operation by the Thai Red Cross (TRC). III. The decision on response phase HOLC, international operation by the FRC in four countries. In this phase, the scenario I and II are performed step by step though numerical calculation and mathematical formulas. The scenario III will be presented in the third phase.In the third phase, an application of web-based multi-criteria decision support system (WB-MCDSS) which implement the proposed model is developed. The web-based multi-criteria decision support system is developed based on the integration of analytical hierarchy process (AHP) and TOPSIS approaches. In order to achieve an appropriate decision in a real time response, the WB-MCDSS is developed based on server-client protocol and is simple to operate. Last but not least, a validation application of the model is performed using the sensitivity analysis approach.

Environ 150.000 personnes souffrent en France d'une épilepsie partielle réfractaire à tous les médicaments. La chirurgie, qui constitue aujourd’hui le meilleur recours thérapeutique nécessite un bilan préopératoire complexe. L'analyse de données d'imagerie telles que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) anatomique et la tomographie d’émission de positons (TEP) au FDG (fluorodéoxyglucose) tend à prendre une place croissante dans ce protocole, et pourrait à terme limiter de recourir à l’électroencéphalographie intracérébrale (SEEG), procédure très invasive mais qui constitue encore la technique de référence. Pour assister les cliniciens dans leur tâche diagnostique, nous avons développé un système d'aide au diagnostic (CAD) reposant sur l'analyse multivariée de données d'imagerie. Compte tenu de la difficulté relative à la constitution de bases de données annotées et équilibrées entre classes, notre première contribution a été de placer l'étude dans le cadre méthodologique de la détection du changement. L'algorithme du séparateur à vaste marge adapté à ce cadre là (OC-SVM) a été utilisé pour apprendre, à partir de cartes multi-paramétriques extraites d'IRM T1 de sujets normaux, un modèle prédictif caractérisant la normalité à l'échelle du voxel. Le modèle permet ensuite de faire ressortir, dans les images de patients, les zones cérébrales suspectes s'écartant de cette normalité. Les performances du système ont été évaluées sur des lésions simulées ainsi que sur une base de données de patients. Trois extensions ont ensuite été proposées. D'abord un nouveau schéma de détection plus robuste à la présence de bruit d'étiquetage dans la base de données d'apprentissage. Ensuite, une stratégie de fusion optimale permettant la combinaison de plusieurs classifieurs OC-SVM associés chacun à une séquence IRM. Enfin, une généralisation de l'algorithme de détection d'anomalies permettant la conversion de la sortie du CAD en probabilité, offrant ainsi une meilleure interprétation de la sortie du système et son intégration dans le bilan pré-opératoire global. / One third of patients suffering from epilepsy are resistant to medication. For these patients, surgical removal of the epileptogenic zone offers the possibility of a cure. Surgery success relies heavily on the accurate localization of the epileptogenic zone. The analysis of neuroimaging data such as magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) is increasingly used in the pre-surgical work-up of patients and may offer an alternative to the invasive reference of Stereo-electro-encephalo -graphy (SEEG) monitoring. To assist clinicians in screening these lesions, we developed a computer aided diagnosis system (CAD) based on a multivariate data analysis approach. Our first contribution was to formulate the problem of epileptogenic lesion detection as an outlier detection problem. The main motivation for this formulation was to avoid the dependence on labelled data and the class imbalance inherent to this detection task. The proposed system builds upon the one class support vector machines (OC-SVM) classifier. OC-SVM was trained using features extracted from MRI scans of healthy control subjects, allowing a voxelwise assessment of the deviation of a test subject pattern from the learned patterns. System performance was evaluated using realistic simulations of challenging detection tasks as well as clinical data of patients with intractable epilepsy. The outlier detection framework was further extended to take into account the specificities of neuroimaging data and the detection task at hand. We first proposed a reformulation of the support vector data description (SVDD) method to deal with the presence of uncertain observations in the training data. Second, to handle the multi-parametric nature of neuroimaging data, we proposed an optimal fusion approach for combining multiple base one-class classifiers. Finally, to help with score interpretation, threshold selection and score combination, we proposed to transform the score outputs of the outlier detection algorithm into well calibrated probabilities.