Les bâtiments devenant de plus en plus performants énergétiquement, l'impact de l'activité humaine devient prépondérante. Afin de limiter cet impact, les bâtiments ont tout d'abord vu leur niveau d'automatisation augmenter. Toutefois, des études menées dans des bâtiments résidentiels et de bureaux ont mis en évidence que l'automatisation ne réduisait pas l'écart entre la consommation d'énergie prévue en phase de conception la consommation d'énergie réellement constatée. Afin d'atteindre une faible consommation en phase d'exploitation du bâtiment, les occupants doivent être impliqués dans la gestion d'énergie. Le travail proposé fait partie d'un projet de recherche visant à mettre en place un gestionnaire énergétique redonnant le pouvoir aux occupants via des services énergétiques. Ces services permettront à l'utilisateur de définir ses propres objectifs et le conseillera sur les meilleures actions à mettre en place pour les atteindre. Une analyse de la littérature sociologique est menée afin de permettre l'implémentation de services pertinents et favorisant de réels et durables changements de comportement. La mise en place de ces services requiert un modèle thermique et aéraulique du bâtiment faciles à configurer et ne nécessitant aucune donnée experte. Le travail présenté dans cette thèse se concentre sur l'implémentation d'un tel modèle. Cela implique de définir dans un premier temps la structure de modèle adéquate : permettant d'atteindre à la fois les précisions requises à la prédiction à horizon 24 heures tout en ne nécessitant que peu d'informations expertes. Dans un deuxième temps, il s'agit d'étudier les différentes méthodes d'estimation paramétrique répondant au cahier des charges. Des validations du modèle sont faites sur deux cas d'études réel : un bureau et un appartement. Cette thèse décrit la méthodologie nécessaire à la détermination de structures de modèles pertinentes. Ces structures doivent être génériques afin de s'adapter à la fois à des cas d'études mono et multi-zones. De plus, elles doivent se baser sur le moins de capteurs et de connaissance experte possible. / As buildings become more energy-efficient, the effect of human activities on their global consumption increases. To limit this impact, a first attempt was made to increase the level of automation in buildings. However, from surveys led in residential and office buildings, Carassus and Sidler conclude that automation does not reduce the gap between predicted and effective consumption. This work reveals that static rules can not be sufficient. In order to reach the goal of low energy consumption in the operation phase of buildings, occupants must then be involved in the energy management process. The proposed work is part of a research project focusing on a system embedding energy services with a high level of interaction to empower users with energy services. The role of these energy services is to allow users to define their own objective and consequently generate information and advice regarding the best strategies to apply on building systems (HVAC systems, sun-shading devices, windows opening,…) and envelope configuration. An analysis of the sociological literature was made in order to implement relevant services for the users, favouring real and durable changes in their behaviours. Some of these services require thermal and aeraulic behavioural models easy to set up and little expert knowledge. This thesis focuses on the development and implementation of a model relevant for energy management end-user services. It involves to deal with the definition of relevant model structures together with parameter estimation methods to tune the parameter values. The model must be simple enough to ease its set up with estimation and prediction capabilities. The limits in terms of complexity and computational time are discussed. The energy management services should be configured by occupants thus it must not require much expert knowledge. Consequently, some sensors are needed to estimate the thermal and aeraulic model. Tests have been performed to limit the needed instrumentation. Relevant model structures are discussed because they should be generic: it should adapt to both mono-zone and multi-zone case studies and it should be based on a minimal number of sensors and require little expert knowledge.

[ES] Recientemente, hay una fuerte y creciente influencia de aplicaciones en línea en nuestro día a día. Más concretamente las redes sociales se cuentan entre las plataformas en línea más usadas, que permiten a usuarios comunicarse e interactuar desde diferentes partes del mundo todos los días. Dado que estas interacciones conllevan diferentes riesgos, y además los adolescentes tienen características que los hacen más vulnerables a ciertos riesgos, es deseable que el sistema pueda guiar a los usuarios cuando se encuentren interactuando en línea, para intentar mitigar la probabilidad de que caigan en uno de estos riesgos. Esto conduce a una experiencia en línea más segura y satisfactoria para usuarios de este tipo de plataformas. El interés en aplicaciones de inteligencia artificial capaces de realizar análisis de sentimientos ha crecido recientemente. Los usos de la detección automática de sentimiento de usuarios en plataformas en línea son variados y útiles. Se pueden usar polaridades de sentimiento para realizar minería de opiniones en personas o productos, y así descubrir las inclinaciones y opiniones de usuarios acerca de ciertos productos (o ciertas características de ellos), para ayudar en campañas de marketing, y también opiniones acerca de personas como políticos, para descubrir la intención de voto en un periodo electoral, por ejemplo. En esta tesis, se presenta un Sistema Multi-Agente (SMA), el cual integra agentes que realizan diferentes análisis de sentimientos y de estrés usando texto y dinámicas de escritura (usando análisis unimodal y multimodal), y utiliza la respuesta de los analizadores para generar retroalimentación para los usuarios y potencialmente evitar que caigan en riesgos y difundan comentarios en plataformas sociales en línea que pudieran difundir polaridades de sentimiento negativas o niveles altos de estrés. El SMA implementa un análisis en paralelo de diferentes tipos de datos y generación de retroalimentación a través del uso de dos mecanismos diferentes. El primer mecanismo se trata de un agente que realiza generación de retroalimentación y guiado de usuarios basándose en un conjunto de reglas y la salida de los analizadores. El segundo mecanismo es un módulo de Razonamiento Basado en Casos (CBR) que usa no solo la salida de los analizadores en los mensajes del usuario interactuando para predecir si su interacción puede generar una futura repercusión negativa, sino también información de contexto de interacciones de usuarios como son los tópicos sobre los que hablan o información sobre predicciones previas en mensajes escritos por la gente que conforma la audiencia del usuario. Se han llevado a cabo experimentos con datos de una red social privada generada en laboratorio con gente real usando el sistema en tiempo real, y también con datos de Twitter.com para descubrir cuál es la eficacia de los diferentes analizadores implementados y del módulo CBR al detectar estados del usuario que se propagan más en la red social. Esto conlleva descubrir cuál de las técnicas puede prevenir mejor riesgos potenciales que los usuarios pueden sufrir cuando interactúan, y en qué casos. Se han encontrado diferencias estadísticamente significativas y la versión final del SMA incorpora los analizadores que mejores resultados obtuvieron, un agente asesor o guía basado en reglas y un módulo CBR. El trabajo de esta tesis pretende ayudar a futuros desarrolladores de sistemas inteligentes a crear sistemas que puedan detectar el estado de los usuarios interactuando en sitios en línea y prevenir riesgos que los usuarios pudiesen enfrentar. Esto propiciaría una experiencia de usuario más segura y satisfactoria. / [CA] Recentment, hi ha una forta i creixent influència d'aplicacions en línia en el nostre dia a dia, i concretament les xarxes socials es compten entre les plataformes en línia més utilitzades, que permeten a usuaris comunicar-se i interactuar des de diferents parts del món cada dia. Donat que aquestes interaccions comporten diferents riscos, i a més els adolescents tenen característiques que els fan més vulnerables a certs riscos, seria desitjable que el sistema poguera guiar als usuaris mentre es troben interactuant en línia, per així poder mitigar la probabilitat de caure en un d'aquests riscos. Açò comporta una experiència en línia més segura i satisfactòria per a usuaris d'aquest tipus de plataformes. L'interés en aplicacions d'intel·ligència artificial capaces de realitzar anàlisi de sentiments ha crescut recentment. Els usos de la detecció automàtica de sentiments en usuaris en plataformes en línia són variats i útils. Es poden utilitzar polaritats de sentiment per a realitzar mineria d'opinions en persones o productes, i així descobrir les inclinacions i opinions d'usuaris sobre certs productes (o certes característiques d'ells), per a ajudar en campanyes de màrqueting, i també opinions sobre persones com polítics, per a descobrir la intenció de vot en un període electoral, per exemple. En aquesta tesi, es presenta un Sistema Multi-Agent (SMA), que integra agents que implementen diferents anàlisis de sentiments i d'estrés utilitzant text i dinàmica d'escriptura (utilitzant anàlisi unimodal i multimodal), i utilitza la resposta dels analitzadors per a generar retroalimentació per als usuaris i potencialment evitar que caiguen en riscos i difonguen comentaris en plataformes socials en línia que pogueren difondre polaritats de sentiment negatives o nivells alts d'estrés. El SMA implementa una anàlisi en paral·lel de diferents tipus de dades i generació de retroalimentació a través de l'ús de dos mecanismes diferents. El primer mecanisme es tracta d'un agent que realitza generació de retroalimentació i guia d'usuaris basant-se en un conjunt de regles i l'eixida dels analitzadors. El segon mecanisme és un mòdul de Raonament Basat en Casos (CBR) que utilitza no solament l'eixida dels analitzadors en els missatges de l'usuari per a predir si la seua interacció pot generar una futura repercussió negativa, sinó també informació de context d'interaccions d'usuaris, com són els tòpics sobre els quals es parla o informació sobre prediccions prèvies en missatges escrits per la gent que forma part de l'audiència de l'usuari. S'han realitzat experiments amb dades d'una xarxa social privada generada al laboratori amb gent real utilitzant el sistema implementat en temps real, i també amb dades de Twitter.com per a descobrir quina és l'eficàcia dels diferents analitzadors implementats i del mòdul CBR en detectar estats de l'usuari que es propaguen més a la xarxa social. Açò comporta descobrir quina de les tècniques millor pot prevenir riscos potencials que els usuaris poden sofrir quan interactuen, i en quins casos. S'han trobat diferències estadísticament significatives i la versió final del SMA incorpora els analitzadors que millors resultats obtingueren, un agent assessor o guia basat en regles i un mòdul CBR. El treball d'aquesta tesi pretén ajudar a futurs dissenyadors de sistemes intel·ligents a crear sistemes que puguen detectar l'estat dels usuaris interactuant en llocs en línia i prevenir riscos que els usuaris poguessen enfrontar. Açò propiciaria una experiència d'usuari més segura i satisfactòria. / [EN] In the present days, there is a strong and growing influence of on-line applications in our daily lives, and concretely Social Network Sites (SNSs) are one of the most used on-line social platforms that allow users to communicate and interact from different parts of the world every day. Since this interaction poses several risks, and also teenagers have characteristics that make them more vulnerable to certain risks, it is desirable that the system could be able to guide users when interacting on-line, to try and mitigate the probability of incurring one of those risks. This would in the end lead to a more satisfactory and safe experience for the users of such on-line platforms. Recently, interest in artificial intelligence applications being able to perform sentiment analysis has risen. The uses of detecting the sentiment of users in on-line platforms or sites are variated and rewarding. Sentiment polarities can be used to perform opinion mining on people or products, and discover the inclinations and opinions of users on certain products (or certain features of them) to help marketing campaigns, and also on people such as politics, to discover the voting intention for example in electoral periods. In this thesis, a Multi-Agent System (MAS) is presented, which integrates agents that perform different sentiment and stress analyses using text and keystroke dynamics data (using both unimodal and multi-modal analysis). The MAS uses the output of the analyzers for generating feedback for users and potentially avoids them from incurring risks and spreading comments in on-line social platforms that could lead to the spread of negative sentiment or high-stress levels. Moreover, the MAS incorporates parallelized analyses of different data types and feedback generation via the use of two different mechanisms. On the one hand, a rule-based advisor agent has been implemented, that generates feedback or guiding for users based on the output of the analyzers and a set of rules. On the other hand, a Case-Based Reasoning (CBR) module that uses not only the output of the different analyzers on the messages of the user interacting, but also context information from user interactions such as the topics being talked about or information about the previous states detected on messages written by people in the audience of the user. Experiments with data from a private SNS generated in a laboratory with real people using the system in real-time, and also with data from Twitter.com have been performed to ascertain the efficacy of the different analyzers implemented and the CBR module on detecting states of the user that propagate more in the network, which leads to discovering which of the techniques is able to better prevent potential risks that users could face when interacting, and in which cases. Significant differences were found and the final version of the MAS incorporates the best-performing analyzer agents, a rule-based advisor agent, and a CBR module. In the end, this thesis aims to help intelligent systems developers to build systems that are able to detect the state of users interacting in on-line sites and prevent risks that they could face, leading to a more satisfactory and safe user experience. / This thesis was funded by the following research projects: Privacy in Social Educational Environments during Child-hood and Adolescence (PESEDIA), Ministerio de Economia y Empresa (TIN2014-55206-R) and Intelligent Agents for Privacy Advice in Social Networks (AI4PRI), Ministerio de Economia y Empresa (TIN2017-89156-R) / Aguado Sarrió, G. (2021). MAS-based affective state analysis for user guiding in on-line social environments [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/164902 / TESIS