Dans un processus de conception centré sur l'utilisateur, les artefacts évoluent par cycles itératifs jusqu'à ce qu'ils répondent aux exigences des utilisateurs et deviennent ensuite le produit final. Chaque cycle donne l'occasion de réviser la conception et d'introduire de nouvelles exigences qui pourraient affecter les artefacts qui ont été définis dans les phases de développement précédentes. Garder la cohérence des exigences dans tels artefacts tout au long du processus de développement est une activité lourde et longue, surtout si elle est faite manuellement. Actuellement, certains cadres d'applications implémentent le BDD (Développement dirigé par le comportement) et les récits utilisateur comme un moyen d'automatiser le test des systèmes interactifs en construction. Les tests automatisés permettent de simuler les actions de l'utilisateur sur l'interface et, par conséquent, de vérifier si le système se comporte correctement et conformément aux exigences de l'utilisateur. Cependant, les outils actuels supportant BDD requièrent que les tests soient écrits en utilisant des événements de bas niveau et des composants qui n'existent que lorsque le système est déjà implémenté. En conséquence d'un tel bas niveau d'abstraction, les tests BDD peuvent difficilement être réutilisés avec des artefacts plus abstraits. Afin d'éviter que les tests doivent être écrits sur chaque type d'artefact, nous avons étudié l'utilisation des ontologies pour spécifier à la fois les exigences et les tests, puis exécuter des tests dans tous les artefacts partageant les concepts ontologiques. L'ontologie fondée sur le comportement que nous proposons ici vise alors à élever le niveau d'abstraction tout en supportant l'automatisation de tests dans des multiples artefacts. Cette thèse présente tel ontologie et une approche fondée sur BDD et les récits utilisateur pour soutenir la spécification et l'évaluation automatisée des exigences des utilisateurs dans les artefacts logiciels tout au long du processus de développement des systèmes interactifs. Deux études de cas sont également présentées pour valider notre approche. La première étude de cas évalue la compréhensibilité des spécifications des récits utilisateur par une équipe de propriétaires de produit (POs) du département en charge des voyages d'affaires dans notre institut. À l'aide de cette première étude de cas, nous avons conçu une deuxième étude pour démontrer comment les récits utilisateur rédigés à l'aide de notre ontologie peuvent être utilisées pour évaluer les exigences fonctionnelles exprimées dans des différents artefacts, tels que les modèles de tâche, les prototypes d'interface utilisateur et les interfaces utilisateur à part entière. Les résultats ont montré que notre approche est capable d'identifier même des incohérences à grain fin dans les artefacts mentionnés, permettant d'établir une compatibilité fiable entre les différents artefacts de conception de l'interface utilisateur. / In a user-centered design process, artifacts evolve in iterative cycles until they meet user requirements and then become the final product. Every cycle gives the opportunity to revise the design and to introduce new requirements which might affect the artifacts that have been set in former development phases. Keeping the consistency of requirements in such artifacts along the development process is a cumbersome and time-consuming activity, especially if it is done manually. Nowadays, some software development frameworks implement Behavior-Driven Development (BDD) and User Stories as a means of automating the test of interactive systems under construction. Automated testing helps to simulate user's actions on the user interface and therefore check if the system behaves properly and in accordance with the user requirements. However, current tools supporting BDD requires that tests should be written using low-level events and components that only exist when the system is already implemented. As a consequence of such low-level of abstraction, BDD tests can hardly be reused with more abstract artifacts. In order to prevent that tests should be written to every type of artifact, we have investigated the use of ontologies for specifying both requirements and tests once, and then run tests on all artifacts sharing the ontological concepts. The resultant behavior-based ontology we propose herein is therefore aimed at raising the abstraction level while supporting test automation on multiple artifacts. This thesis presents this ontology and an approach based on BDD and User Stories to support the specification and the automated assessment of user requirements on software artifacts along the development process of interactive systems. Two case studies are also presented to validate our approach. The first case study evaluates the understandability of User Stories specifications by a team of Product Owners (POs) from the department in charge of business trips in our institute. With the help of this first case study, we designed a second one to demonstrate how User Stories written using our ontology can be used to assess functional requirements expressed in different artifacts, such as task models, user interface (UI) prototypes, and full-fledged UIs. The results have shown that our approach is able to identify even fine-grained inconsistencies in the mentioned artifacts, allowing establishing a reliable compatibility among different user interface design artifacts.

La conception de produits évoluant, il est aujourd’hui nécessaire pour les entreprises de proposer une réelle expérience pour l’utilisateur en accord avec ses besoins, ses caractéristiques et ses souhaits qui repose notamment sur l’intégration de l’ergonome, du designer produit et de l’utilisateur aux équipes de conception. Cet enjeu est démultiplié, dès lors que nous parlons de conception pour tous. Cependant, si l’utilisateur est souvent acteur des étapes d’analyse du besoin et d’évaluation de la solution finale dans les modèles de conception centrée sur l’utilisateur actuels, il est rarement sollicité au cours des phases de recherche de solutions et de créativité. C’est dans cette perspective que se situent nos travaux de recherche, en s’inspirant de la philosophie du « Faire » et des pratiques issues des Fablabs où les utilisateurs sont d’ores et déjà acteurs à part entière du projet de conception de produits. Ainsi, nous cherchons à mettre en place une conception de produits pour tous et par tous dans le but de répondre à notre problématique de recherche : « Comment favoriser en conception centrée utilisateur, l’intégration de l’utilisateur spécifique comme expert du quotidien aux côtés des experts de la conception, à travers des phases de co-créativité orientées sur la situation de vie ? ». Ainsi au cours de notre recherche, nous répondons à trois objectifs principaux. Tout d’abord, nous cherchons à identifier les méthodes et outils de co-créativité existants autour de la notion de situation de vie. Dans ce but, nous nous intéressons aux pratiques de co-créativité dans le cadre de projets industriels ainsi que dans l’univers spécifique du « Faire ». Nous réalisons ces différentes études à travers notamment la mise en place d’observation participantes, d’entretiens semis dirigés et de l’analyse qualitative des traces recueillies sur plus de 130 projets industriels. A la suite de cela, nous proposons un outil sur la situation de vie permettant d’intégrer l’utilisateur aux phases de co-créativité aux côtés des experts de la conception. Cet outil est proposé à l’issue d’expérimentations réalisées dans l’univers du « Faire ». Enfin nous validons expérimentalement par une analyse qualitative et quantitative cet outil de co-créativité sur la situation de vie auprès d’une équipe de conception interdisciplinaire intégrant l’utilisateur spécifique dans le cadre d’un projet industriel relevant de la conception pour tous. / Product design is evolving. It is now necessary for companies to offer a real experience to the user regarding its needs, characteristics and desires. For this purpose, design teams gather the ergonomist, the product designer and the user. Thus, the many issues of what we called “design for all” are multiplied. Whereas the user is often involved all along the analysis of the needs and during the evaluation of the solution in the current user-centred design models, he is rarely integrated to the creativity phases. Inspired by the philosophy of “Make” and by the practices of the “Fablabs”, our researches are driven by the hypothesis that users should already be considered as full participants in the product design process. From this point, we want to set up a product design for all and by all, following our main research question: "How to promote, in user-centred design, the integration of the specific user as an everyday expert alongside classical design experts through the phases of co-creativity and framed by life situation? ". To achieve this goal, we answer three main objectives. First, we seek to identify existing co-creativity methods and tools around the notion of life situation. More precisely, we are interested in co-creativity practices in the context of both industrial projects and Fablabs ecosystem. We carry out these various studies through the implementation of participant observations, interviews and qualitative analysis of traces collected among more than 130 industrial projects. Following this, we propose a tool applied to life situation that allows us to integrate the user in the phases of co-creativity alongside design experts. This tool is built on top of experiments conducted in the universe of the "Make". Finally, we validate qualitatively and quantitatively our tool with an interdisciplinary design team that integrates the specific user into an industrial project of design for all.

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Les concepteurs d'interfaces ont un besoin sans cesse évoluant d'influencer les utilisateurs. Dans n'importe quel domaine, de la vente à l'écologie en passant par l'éducation, les interfaces se font de plus en plus intelligentes, adaptatives et interactives afin d'inciter les individus à modifier leur attitude, voire leur comportement. Si l'inspection ergonomique et l'utilisabilité sont depuis longtemps prises en compte durant les phases d'évaluation ou de conception d'un produit, il s'avère que la dimension persuasive des technologies n'est pas encore reconnue. Or, cet aspect d'influence dans les médias représente un champ émergent ayant déjà fait ses preuves au cours de nombreuses recherches dans des domaines variés. Il fait partie intégrante de l'expérience utilisateur. Face à l'absence d'outil validé dans ce domaine, une grille de critères a été créée pour répondre à ce besoin des concepteurs, des évaluateurs mais également des utilisateurs. Suite à la revue de cent soixante quatre articles portant sur le domaine de la captologie, une grille de huit critères a été élaborée comprenant : crédibilité, privacité, personnalisation, attractivité, sollicitation, accompagnement initial, engagement et emprise. Cette grille dégage également vingt-trois sous-critères. Elle distingue la dimension statique, soit l'ensemble des qualités qu'une interface devrait posséder pour être propice à la mise en place d'une boucle dite engageante, aussi appelée dimension dynamique. Cette grille a suivi une méthode inductive et est basée sur un processus de conception itératif prenant en compte l'avis d'experts en IHM et en ergonomie. Suite à différents pré-tests et à sa stabilisation, cet outil a été testé auprès de trente experts en ergonomie afin de procéder à sa validation. Une expérience basée sur une tâche d'identification d'éléments dits persuasifs dans quinze interfaces a été mise en place. L'utilisation de la grille a montré qu'elle aidait les experts à identifier 78,8% des éléments persuasifs présents. Avec un score de Kappa de 0.76, un accord inter-juge fort a été démontré. Suite à cette validation en laboratoire, une expérience réelle visant à montrer son opérationnalisation et à tester son efficacité sur le terrain a été menée. Après un premier usage comme outil d'évaluation, la grille a été utilisée comme aide à la conception d'interfaces plus influentes. Appliquée dans le cadre d'un sondage entreprise en ligne annuel, la grille de critères a permis de passer de 25% à 41% de répondants sur une population de 897 salariés. Enfin, l'application de cet outil dans le domaine de l'informatique décisionnelle et des progiciels de gestion intégrée présente des spécificités. Un travail d'aménagement de deux outils a permis d'élaborer une réflexion sur les éléments de la persuasion interactive propres à l'informatique décisionnelle.

Actuellement, l'interprétation automatique de symboles peut être appliquée à de nombreux types de documents techniques (partitions musicales, plans électriques, etc). L'automatisation de ce type de tâche peut permettre un gain de temps pour des professionnels (Lu, Tai, Su, & Cai, 2005), mais elle peut aussi générer une perte de conscience de la situation par les opérateurs (Endsley, 1995). De plus, ces traitements impliquent un risque d'erreurs d'interprétation des symboles (Orbay & Kara, 2011). Il est donc crucial qu'un humain intervienne pour corriger ces erreurs. L'objectif de cette thèse était d'améliorer la compréhension des interactions homme-machine prenant place dans ce type de tâche afin de déterminer comment améliorer la performance du système. Plusieurs études ont ainsi été réalisées dans le cadre d'une démarche de conception centrée-utilisateur (ISO 9241-210, 2010) d'un logiciel d'interprétation automatique de plans d'architecture. Ces études se sont appuyées sur un cadre théorique varié, puisant à la fois dans la psychologie cognitive, les interactions homme-machine et l'ergonomie des documents multimédias. Elles ont mis en évidence des résultats débouchant sur des préconisations pour la conception de systèmes de reconnaissance. Ainsi, l'affichage de l'interprétation superposée au document interprété facilite la coréférenciation des informations à contrôler. De plus, permettre à l'utilisateur d'assister en temps réel à l'analyse et d'intervenir au fur et à mesure améliore les performances. Enfin, le signalement par la machine des risques d'erreurs est bénéfique, mais cela peut générer une réduction de la vigilance due à un phénomène de sur-confiance

De nombreuses applications génèrent et reçoivent des données sous la forme de flux continu, illimité, et très rapide. Cela pose naturellement des problèmes de stockage, de traitement et d'analyse de données qui commencent juste à être abordés dans le domaine des flux de données. Il s'agit, d'une part, de pouvoir traiter de tels flux à la volée sans devoir mémoriser la totalité des données et, d'autre part, de pouvoir traiter de manière simultanée et concurrente l'analyse des régularités inhérentes au flux de données et celle des nouveautés, exceptions, ou changements survenant dans ce même flux au cours du temps. L'apport de ce travail de thèse réside principalement dans le développement d'un modèle d'apprentissage - nommé ILoNDF - fondé sur le principe de la détection de nouveauté. L'apprentissage de ce modèle est, contrairement à sa version de départ, guidé non seulement par la nouveauté qu'apporte une donnée d'entrée mais également par la donnée elle-même. De ce fait, le modèle ILoNDF peut acquérir constamment de nouvelles connaissances relatives aux fréquences d'occurrence des données et de leurs variables, ce qui le rend moins sensible au bruit. De plus, doté d'un fonctionnement en ligne sans répétition d'apprentissage, ce modèle répond aux exigences les plus fortes liées au traitement des flux de données. Dans un premier temps, notre travail se focalise sur l'étude du comportement du modèle ILoNDF dans le cadre général de la classification à partir d'une seule classe en partant de l'exploitation des données fortement multidimensionnelles et bruitées. Ce type d'étude nous a permis de mettre en évidence les capacités d'apprentissage pures du modèle ILoNDF vis-à-vis de l'ensemble des méthodes proposées jusqu'à présent. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons plus particulièrement à l'adaptation fine du modèle au cadre précis du filtrage d'informations. Notre objectif est de mettre en place une stratégie de filtrage orientée-utilisateur plutôt qu'orientée-système, et ceci notamment en suivant deux types de directions. La première direction concerne la modélisation utilisateur à l'aide du modèle ILoNDF. Cette modélisation fournit une nouvelle manière de regarder le profil utilisateur en termes de critères de spécificité, d'exhaustivité et de contradiction. Ceci permet, entre autres, d'optimiser le seuil de filtrage en tenant compte de l'importance que pourrait donner l'utilisateur à la précision et au rappel. La seconde direction, complémentaire de la première, concerne le raffinement des fonctionnalités du modèle ILoNDF en le dotant d'une capacité à s'adapter à la dérive du besoin de l'utilisateur au cours du temps. Enfin, nous nous attachons à la généralisation de notre travail antérieur au cas où les données arrivant en flux peuvent être réparties en classes multiples. / Many applications produce and receive continuous, unlimited, and high-speed data streams. This raises obvious problems of storage, treatment and analysis of data, which are only just beginning to be treated in the domain of data streams. On the one hand, it is a question of treating data streams on the fly without having to memorize all the data. On the other hand, it is also a question of analyzing, in a simultaneous and concurrent manner, the regularities inherent in the data stream as well as the novelties, exceptions, or changes occurring in this stream over time. The main contribution of this thesis concerns the development of a new machine learning approach - called ILoNDF - which is based on novelty detection principle. The learning of this model is, contrary to that of its former self, driven not only by the novelty part in the input data but also by the data itself. Thereby, ILoNDF can continuously extract new knowledge relating to the relative frequencies of the data and their variables. This makes it more robust against noise. Being operated in an on-line mode without repeated training, ILoNDF can further address the primary challenges for managing data streams. Firstly, we focus on the study of ILoNDF's behavior for one-class classification when dealing with high-dimensional noisy data. This study enabled us to highlight the pure learning capacities of ILoNDF with respect to the key classification methods suggested until now. Next, we are particularly involved in the adaptation of ILoNDF to the specific context of information filtering. Our goal is to set up user-oriented filtering strategies rather than system-oriented in following two types of directions. The first direction concerns user modeling relying on the model ILoNDF. This provides a new way of looking at user's need in terms of specificity, exhaustivity and contradictory profile-contributing criteria. These criteria go on to estimate the relative importance the user might attach to precision and recall. The filtering threshold can then be adjusted taking into account this knowledge about user's need. The second direction, complementary to the first one, concerns the refinement of ILoNDF's functionality in order to confer it the capacity of tracking drifting user's need over time. Finally, we consider the generalization of our previous work to the case where streaming data can be divided into multiple classes.

Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes de recommandation sémantique et sociale, qui recommandent un produit pour les utilisateurs qui sont connectés par un réseau de collaboration sociale. Ces algorithmes utilisent deux types d'informations : information sémantique et information sociale .L' information sémantique est basée sur la pertinence sémantique entre les utilisateurs et le produit à recommandé, tandis que l' information sociale est basée sur la position de l'utilisateur et de leur type et de la qualité des connexions entre eux dans le réseau de collaboration . Enfin, nous utilisons l'algorithme de parcoure profondeur (DFS) et l'algorithme de parcoure en largeur (BFS), pour explorer le réseau social.Utilisation de l' information sémantique et l'information sociale , dans le système de recommandation , nous aide à explorer partiellement le réseau social , ce qui nous conduit à réduire la taille des données explorées et de minimiser le temps de recherche dans le réseau.Nous appliquons nos algorithmes sur des données réelles : MovieLens et Amazon , et nous comparons la précision de la performance de nos algorithmes avec les algorithmes de recommandation classiques , comme l'algorithme de filtrage collaborative et l'algorithme hybrideNos résultats montrent un taux de précision satisfaisants , et une performance très significative du temps d'exécution et de la taille des données explorées , par rapport aux autres algorithmes de recommandation classiques .En fait , l'importance de nos algorithmes repose sur le fait que ces algorithmes explorent une très petite partie du graphe , au lieu d'explorer tout le graphe que les méthodes de recherche classiques , et encore donnent une bonne précision par rapport aux autres algorithmes de recommandation classiques . Donc , en minimisant la taille des données recherchées n'influence pas mal la précision des résultats . / In this thesis we propose semantic-social recommendation algorithms, that recommend an input item to users connected by a collaboration social network. These algorithms use two types of information: semantic information and social information.The semantic information is based on the semantic relevancy between users and the input item; while the social information is based on the users position and their type and quality of connections in the collaboration social network. Finally, we use depth-first search and breath-first search strategies to explore the graph.Using the semantic information and the social information, in the recommender system, helps us to partially explore the social network, which leads us to reduce the size of the explored data and to minimize the graph searching time.We apply our algorithms on real datasets: MovieLens and Amazon, and we compare the accuracy an the performance of our algorithms with the classical recommendation algorithms, mainly item-based collaborative filtering and hybrid recommendation.Our results show a satisfying accuracy values, and a very significant performance in execution time and in the size of explored data, compared to the classical recommendation algorithms.In fact, the importance of our algorithms relies on the fact that these algorithms explore a very small part of the graph, instead of exploring all the graph as the classical searching methods, and still give a good accuracy compared to the other classical recommendation algorithms. So, minimizing the size of searched data does not badly influence the accuracy of the results.

Cette thèse traite le problème d’extension d’annotation d’images. En effet, la croissance rapide des archives de contenus visuels disponibles a engendré un besoin en techniques d’indexation et de recherche d’information multimédia. L’annotation d’images permet l’indexation et la recherche dans des grandes collections d’images d’une façon facile et rapide. À partir de bases d’images partiellement annotées manuellement, nous souhaitons compléter les annotations de ces bases, grâce à l’annotation automatique, pour pouvoir rendre plus efficaces les méthodes de recherche et/ou classification d’images. Pour l’extension automatique d’annotation d’images, nous avons utilisé les modèles graphiques probabilistes. Le modèle proposé est un mélange de distributions multinomiales et de mélanges de Gaussiennes où nous avons combiné des caractéristiques visuelles et textuelles. Pour réduire le coût de l’annotation manuelle et améliorer la qualité de l’annotation obtenue, nous avons intégré des retours utilisateur dans notre modèle. Les retours utilisateur ont été effectués en utilisant l’apprentissage dans l’apprentissage, l’apprentissage incrémental et l’apprentissage actif. Pour combler le problème du fossé sémantique et enrichir l’annotation d’images, nous avons utilisé une hiérarchie sémantique en modélisant de nombreuses relations sémantiques entre les mots-clés d’annotation. Nous avons donc présenté une méthode semi-automatique pour construire une hiérarchie sémantique à partie d’un ensemble de mots-clés. Après la construction de la hiérarchie, nous l’avons intégré dans notre modèle d’annotation d’images. Le modèle obtenu avec la hiérarchie est un mélange de distributions de Bernoulli et de mélanges de Gaussiennes / This thesis deals the problem of image annotation extension. Indeed, the fast growth of available visual contents has led a need for indexing and searching of multimedia information methods. Image annotation allows indexing and searching in a large collection of images in an easy and fast way. We wish, from partially manually annotated images databases, complete automatically the annotation of these sets, in order to make methods of research and / or classification of images more efficient. For automatic image annotation extension, we use probabilistic graphical models. The proposed model is based on a mixture of multinomial distributions and mixtures of Gaussian where we have combined visual and textual characteristics. To reduce the cost of manual annotation and improve the quality of the annotation obtained, we have incorporated user feedback into our model. User feedback was done using learning in learning, incremental learning and active learning. To reduce the semantic gap problem and to enrich the image annotation, we use a semantic hierarchy by modeling many semantic relationships between keywords. We present a semi-automatic method to build a semantic hierarchy from a set of keywords. After building the hierarchy, we integrate it into our image annotation model. The model obtained with this hierarchy is a mixture of Bernoulli distributions and Gaussian mixtures

Cette thèse porte sur la conception de systèmes multi-agents ambiants pour faciliter l'autonomie et l'accessibilité aux espaces publics, en particulier aux personnes âgées. Le vieillissement de la population et l'accroissement des situations de handicap liées à la progression en âge, appellent une approche nouvelle de l'accessibilité des espaces publics urbains. Dans ce contexte, cette thèse propose la conception d'un dispositif outillé d'assistance aux personnes âgées dans leurs activités quotidiennes à l'extérieur qui s'adapte à l'environnement ouvert et évolutif de son usager. Pour permettre son acceptabilité, ce dispositif d'assistance ambiant s'appuie sur une démarche de conception centrée utilisateur, interdisciplinaire et collaborative. Un prototype a été réalisé et il offre une assistance en temps réel aux activités quotidiennes par apprentissage. En effet, il permet de détecter des anomalies dans le comportement, de notifier des alertes ou de proposer des recommandations. / The purpose of my thesis is to design and develop an ambient multi-agent system for seniors to increase their autonomy and their accessibility to public spaces. The ageing of the population and the increase of disability situations linked to age, call for a new approach to the accessibility of urban public spaces. In this context, this thesis provides a personalized system to assist elderly in their daily outdoor activities. It takes into account the openness and the evolution of the environment to which the system should adapt. In order to ensure its acceptability, this ambient sociotechnical system is based on a user-centered interdisciplinary collaborative design approach. A prototype has been implemented and it offers assistance in daily external activities thanks to learning. In fact, the system detects unusual situations and acts accordingly (notifications, alerts or recommendations).

Les centres de calcul cloud consomment d'importantes quantités d'énergie et il devient nécessaire de réduire leur consommation en raison des changements climatiques actuels. Bien que des propositions d'optimisations énergétiques existent, elles ne tiennent pas compte des utilisateurs finaux. Cette thèse propose d'inclure les utilisateurs cloud dans l'optimisation énergétique afin de réduire la consommation d'énergie des centres de calcul. L'inclusion se fait, dans un premier temps, en délivrant une information énergétique pour sensibiliser, puis dans un second temps, en fournissant des moyens d'action. Les contributions portent sur les couches cloud IaaS et PaaS. Nos résultats montrent que les utilisateurs tolérants à la variation des performances (e.g. retarder l'obtention de résultats) permettent de réduire la consommation d'énergie des centres de calcul. / Cloud datacenters consume large amounts of energy and it becomes necessary to reduce their consumption due to current climate changes. Although energy optimization propositions exist, they do not take into account end-users. This thesis proposes to include cloud users in the energy optimization as a means to reduce datacenters energy consumption. The inclusion is done, first, by delivering energy related information to raise awareness, and second, by providing means of actions. Contributions are located at IaaS and PaaS cloud layers. Our results show that users tolerant to performance variation (e.g. delay in obtaining execution results) allow to reduce datacenters energy consumption.