Thèse de doctorat : Informatique : Nancy 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique et application : Poitiers : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 92 réf.

Cette thèse est une contribution au développement du processus de conception d'instruments chirurgicaux innovants, plus particulièrement pour la conception d'instruments dans le domaine de la chirurgie minimalement invasive pour lesquels la collaboration du chirurgien et de l'ingénieur est indispensable. L'objet de recherche de cette thèse est de mieux connaître la pratique de conception dans ce domaine particulier dans le but de proposer un modèle amélioré de processus de conception. L'étude bibliographique montre l'écart important entre l'approche médicale (validation clinique) et l'approche de l'ingénierie (conception innovante). Pour combler cet écart, un moyen peut être la mise en place de nouvelles méthodes de conception permettant une étroite collaboration entre l'ingénieur et le chirurgien. Dans ce contexte, il s'agit de trouver un équilibre entre les méthodes d'ingénieries pures et les méthodes centrées utilisateurs. Nous basant sur la recherche-action comme méthode de recherche de ce travail, nous nous sommes lancés dans l'action de conception d'un instrument chirurgical innovant, le projet Protige, afin d'observer et de capturer cette expérimentation. Les différentes analyses du corpus de ce projet nous ont aidés à découvrir et identifier de nouveaux aspects du processus de conception, comme la coévolution du produit et de l'usage et le rôle de l'utilisateur expert dans le processus. Finalement, nous avons proposé une modélisations descriptive de processus de conception, incluant les concepts d'émulation et de Conception Centrée Utilisateur Expert (Expert-UCD) pour ensuite formaliser une méthode prescriptive de processus de conception pour les instruments chirurgicaux innovants. Ce modèle a été éprouvé sur un nouveau cas de conception d'un instrument pour la chirurgie minimalement invasive. Une architecture informatique a été proposée comme support de cette proposition de modèle.

Th. doct.--Informatique--Paris--Université de Paris 9, 1998. / Bibliogr. p. 187-191. Résumé en anglais et en français. 1998 d'après la déclaration de dépôt légal.

La personnalisation vise à recueillir les intérêts, les préférences, les usages, les contraintes, le contexte, etc. souvent considérés comme faisant partie de ce que l'on appelle ''profil utilisateur'' pour ensuite les intégrer dans un système et les exploiter afin de permettre à l'utilisateur d'accéder rapidement aux informations les plus pertinentes pour lui. Par ailleurs, au sein d'une organisation, différents acteurs sont amenés à prendre des décisions à différents niveaux de responsabilité et ont donc besoin de réaliser des analyses à partir de l'entrepôt de données pour supporter la prise de décision. Ainsi, dans le contexte de cette communauté d'utilisateurs de l'entrepôt de données, la notion de collaboration émerge. Il est alors intéressant de combiner les concepts de personnalisation et de collaboration pour approcher au mieux les besoins des utilisateurs en leur recommandant des analyses en ligne pertinentes. L'objectif de ce mémoire est de proposer une approche collaborative pour l'OLAP, impliquant plusieurs utilisateurs, dirigée par un processus de personnalisation intégré aux systèmes décisionnels afin de pouvoir aider l'utilisateur final dans son processus d'analyse en ligne. Qu'il s'agisse de personnalisation du modèle d'entrepôt, de recommandation de requêtes décisionnelles ou de recommandation de chemins de navigation au sein des cubes de données, l'utilisateur a besoin d'un système décisionnel efficace qui l'aide dans sa démarche d'analyse en ligne. La finalité est de fournir à l'utilisateur des réponses pertinentes proches de ses besoins pour qu'il puisse mieux appréhender ses prises de décision. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à trois problèmes relevant de la prise en compte de l'utilisateur au sein des entrepôts de données et de l'OLAP. Nos contributions s'appuient sur la combinaison de techniques issues de la fouille de données avec les entrepôts et OLAP. Notre première contribution est une approche qui consiste à personnaliser les hiérarchies de dimensions afin d'obtenir des axes d'analyse nouveaux sémantiquement plus riches pouvant aider l'utilisateur à réaliser de nouvelles analyses non prévues par le modèle de l'entrepôt initial. En effet, nous relâchons la contrainte du modèle fixe de l'entrepôt, ce qui permet à l'utilisateur de créer de nouveaux axes d'analyse pertinents en tenant compte à la fois de ses contraintes et des connaissances enfouies dans les données entreposées. Notre approche repose sur une méthode d'apprentissage non-supervisé, le k-means contraint, capable de créer de nouveaux regroupements intéressants des données entreposées pouvant constituer un nouveau niveau de hiérarchie permettant de réaliser de nouvelles requêtes décisionnelles. L'intérêt est alors de pouvoir exploiter ces nouveaux niveaux de hiérarchie pour que les autres utilisateurs appartenant à la même communauté d'utilisateurs puissent en tirer profit, dans l'esprit d'un système collaboratif dans lequel chacun apporte sa pierre à l'édifice. Notre deuxième contribution est une approche interactive pour aider l'utilisateur à formuler de nouvelles requêtes décisionnelles pour construire des cubes OLAP pertinents en s'appuyant sur ses requêtes décisionnelles passées, ce qui lui permet d'anticiper sur ses besoins d'analyse futurs. Cette approche repose sur l'extraction des motifs fréquents à partir d'une charge de requêtes associée à un ou à un ensemble d'utilisateurs appartenant à la même communauté d'acteurs d'une organisation. Notre intuition est que la pertinence d'une requête décisionnelle est fortement corrélée avec la fréquence d'utilisation par l'utilisateur (ou un ensemble d'utilisateurs) des attributs associés à l'ensemble de ses (leurs) requêtes précédentes. Notre approche de formulation de requêtes (...) / The objective of this thesis is to provide a collaborative approach to the OLAP involving several users, led by an integrated personalization process in decision-making systems in order to help the end user in their analysis process. Whether personalizing the warehouse model, recommending decision queries or recommending navigation paths within the data cubes, the user need an efficient decision-making system that assist him. We were interested in three issues falling within data warehouse and OLAP personalization offering three major contributions. Our contributions are based on a combination of datamining techniques with data warehouses and OLAP technology. Our first contribution is an approach about personalizing dimension hierarchies to obtain new analytical axes semantically richer for the user that can help him to realize new analyzes not provided by the original data warehouse model. Indeed, we relax the constraint of the fixed model of the data warehouse which allows the user to create new relevant analysis axes taking into account both his/her constraints and his/her requirements. Our approach is based on an unsupervised learning method, the constrained k-means. Our goal is then to recommend these new hierarchy levels to other users of the same user community, in the spirit of a collaborative system in which each individual brings his contribution. The second contribution is an interactive approach to help the user to formulate new decision queries to build relevant OLAP cubes based on its past decision queries, allowing it to anticipate its future analysis needs. This approach is based on the extraction of frequent itemsets from a query load associated with one or a set of users belonging to the same actors in a community organization. Our intuition is that the relevance of a decision query is strongly correlated to the usage frequency of the corresponding attributes within a given workload of a user (or group of users). Indeed, our approach of decision queries formulation is a collaborative approach because it allows the user to formulate relevant queries, step by step, from the most commonly used attributes by all actors of the user community. Our third contribution is a navigation paths recommendation approach within OLAP cubes. Users are often left to themselves and are not guided in their navigation process. To overcome this problem, we develop a user-centered approach that suggests the user navigation guidance. Indeed, we guide the user to go to the most interesting facts in OLAP cubes telling him the most relevant navigation paths for him. This approach is based on Markov chains that predict the next analysis query from the only current query. This work is part of a collaborative approach because transition probabilities from one query to another in the cuboids lattice (OLAP cube) is calculated by taking into account all analysis queries of all users belonging to the same community. To validate our proposals, we present a support system user-centered decision which comes in two subsystems: (1) content personalization and (2) recommendation of decision queries and navigation paths. We also conducted experiments that showed the effectiveness of our analysis online user centered approaches using quality measures such as recall and precision.

Cette thèse CIFRE, effectuée au Laboratoire LCPI avec les partenaires Alcatel-Lucent Bell Labs France et Strate Collège, explore le concept de l'expérience esthétique des concepteurs dans le contexte de l'innovation et du travail pluridisciplinaire.Un des intérêts actuels de la recherche en design se focalise sur l'expérience utilisateur (UX) et propose des modèles et des méthodes pour comprendre ce concept pour la conception. D'autres études récentes portent sur l'expérience esthétique dans les organisations. Au travers d'une approche Recherche-Action, nous prolongeons la connaissance sur l'expérience esthétique avec un changement de perspective, de l'expérience de l'utilisateur vers l'expérience des concepteurs. Dans une étude qualitative et quantitative nous modélisons le concept de l'expérience esthétique dans un département de recherche. Notre terrain est constitué de projets pluridisciplinaires de l'Applications Research Domain (APPRD), le département pluridisciplinaire de Alcatel-Lucent Bell Labs. Nous étudions les projets les plus riches, mémorables, transformateurs - ceux qui ont donné lieu à des expériences esthétiques dans le travail des concepteurs, pour comprendre quel est le lien entre ces projets, les pratiques design et la culture d'innovation. Finalement nous proposons un modèle de l'expérience esthétique dans ce contexte et nous montrons de premières implications pour déclencher ce type d'expérience dans un département multidisciplinaire de R&D. / This thesis, conducted at Alcatel-Lucent Bell Labs France under the supervision of LCPI Laboratory and Strate Collège, explores the concept of aesthetic experiences in an R&D department.One of the current interests of design research explores the concept of User eXperience (UX) and provides frameworks and methods to observe, describe and generate a rich product experience. Other recent studies focus on the aesthetic experience in organizations. Using an Action-Research approach, we extend the knowledge on aesthetic experiences through a new perspective: rather than looking at the users' experience, we framework the experience of multidisciplinary R&D teams through a qualitative and quantitative study. Our experimentation field consists of multidisciplinary projects from the Applications Research Domain (APPRD) - the multidisciplinary department of Alcatel-Lucent Bell Labs. We study the most memorable projects - those that trigger aesthetic experiences in the work experience of research-engineers. Our goal is to understand what is the link between aesthetic experience feelings, design practices and aspects of the innovation culture. Finally, we propose a descriptive framework of aesthetic experience in this context and we show first implications to trigger this type of experience in a multidisciplinary R&D department.

L'objectif principal de la thèse est de proposer une méthode de recommandation prenant en compte la vie privée des utilisateurs ainsi que l'évolutivité du système. Pour atteindre cet objectif, une technique hybride basée sur le filtrage par contenu et le filtrage collaboratif est utilisée pour atteindre un modèle précis de recommandation, sous la pression des mécanismes visant à maintenir la vie privée des utilisateurs. Les contributions de la thèse sont trois : Tout d'abord, un modèle de filtrage collaboratif est défini en utilisant agent côté client qui interagit avec l'information sur les éléments, cette information est stockée du côté du système de recommandation. Ce modèle est augmenté d’un modèle hybride qui comprend une stratégie basée sur le filtrage par contenu. En utilisant un modèle de la connaissance basée sur des mots clés qui décrivent le domaine de l'article filtré, l'approche hybride augmente la performance de prédiction des modèles sans élever l’effort de calcul, dans un scenario du réglage de démarrage à froid. Finalement, certaines stratégies pour améliorer la protection de la vie privée du système de recommandation sont introduites : la génération de bruit aléatoire est utilisée pour limiter les conséquences éventuelles d'une attaque lorsque l'on observe en permanence l'interaction entre l'agent côté client et le serveur, et une stratégie basée sur la liste noire est utilisée pour s’abstenir de révéler au serveur des interactions avec des articles que l'utilisateur considère comme pouvant transgresser sa vie privée. L'utilisation du modèle hybride atténue l'impact négatif que ces stratégies provoquent sur la performance prédictive des recommandations. / The main objective of this thesis is to propose a recommendation method that keeps in mind the privacy of users as well as the scalability of the system. To achieve this goal, an hybrid technique using content-based and collaborative filtering paradigms is used in order to attain an accurate model for recommendation, under the strain of mechanisms designed to keep user privacy, particularly designed to reduce the user exposure risk. The thesis contributions are threefold : First, a Collaborative Filtering model is defined by using client-side agent that interacts with public information about items kept on the recommender system side. Later, this model is extended into an hybrid approach for recommendation that includes a content-based strategy for content recommendation. Using a knowledge model based on keywords that describe the item domain, the hybrid approach increases the predictive performance of the models without much computational effort on the cold-start setting. Finally, some strategies to improve the recommender system's provided privacy are introduced: Random noise generation is used to limit the possible inferences an attacker can make when continually observing the interaction between the client-side agent and the server, and a blacklisted strategy is used to refrain the server from learning interactions that the user considers violate her privacy. The use of the hybrid model mitigates the negative impact these strategies cause on the predictive performance of the recommendations.

Selon Hoffman & Novak (2018), les objets connectés grand public qui ouvrent la voie à de nouvelles expériences d'usage, ont le potentiel de révolutionner la vie des consommateurs dans les années à venir. Le principal enjeu des objets connectés réside dans le fait d'intégrer leur usage dans les pratiques quotidiennes des consommateurs en produisant activement des données d'usage sur le long terme, à savoir l'appropriation. Cette recherche a validé le modèle explicatif de l'appropriation de l'objet connecté grand public au travers des besoins psychologiques des consommateurs français à l'égard de leurs objets connectés possédés. Nos résultats montrent que l'appropriation de l'objet connecté est fortement corrélée au besoin d'identité de soi, le besoin d'avoir un territoire ainsi que le besoin d'efficace et d'effectance. Et l'appropriation de l'objet connecté peut avoir un impact positif sur la perception de la valeur globale de l'objet connecté par les consommateurs, les comportements extra-rôle des consommateurs, ainsi que la satisfaction de leur vie quotidienne. Par ailleurs, le rôle médiateur des comportements extra rôle dans la relation entre l'appropriation et la valeur perçue nous permet d'affiner la compréhension des mécanismes de cocréation de valeur du point de vue du consommateur. Il nous enseigne de manière complémentaire comment l'appropriation de l'objet connecté contribue à la création de valeur par les consommateurs. / According to Hoffman & Novak (2018), the smart connected object is presenting new opportunities for usage experience that have the potential to revolutionize consumers' lives. The main challenge for smart connected objects is to integrate their use into the daily practices of consumers by actively producing usage data in the long-term, namely appropriation. This research has validated the explanatory model of consumer smart connected object appropriation through the psychological needs of French consumers regarding their smart connected objects. Our results show that the smart connected object appropriation is strongly correlated with the need for self-identity, the need for having a place, the need for efficacy and effectance. And the smart connected object appropriation has a positive impact on perceived value of smart connected objects by consumers, their extra-role behaviors, as well as satisfaction of their daily life. Moreover, the mediating role of extra-role behaviors in the relationship between appropriation and perceived value allows us to understand in a complementary way the value cocreation mechanisms from the viewpoint of consumers, concerning how the smart connected object appropriation contributes to value creation by consumers.

Face au constat d’une forte probabilité d’échec au stade de commercialisation des produits innovants, être en mesure d’anticiper et d’expliquer leur acceptabilité avant même d’entreprendre leur développement représente un atout différenciant pour les entreprises. Les modèles d’acceptabilité proposés par la littérature scientifique permettent dans une certaine mesure d’identifier les facteurs ayant une influence significative sur les intentions d’usage à l’égard d’une innovation. De plus, les dernières extensions de ces modèles de référence accordent une place de plus en plus importante au rôle que peuvent jouer les affects dans l’acceptabilité des innovations. Ces modèles proposent néanmoins une conceptualisation relativement disparate et peu structurée des dimensions affectives. Face à ce constat, l’objectif de ces travaux consiste à étudier les relations entre les émotions et l’acceptabilité des innovations. Premièrement, les études 1, 2 et 3 permettront de démontrer en quoi les innovations sont perçues comme complexes et en quoi ceci peut constituer une entrave à leur adoption. Nous montrerons que cet effet est toutefois nuancé par la prise en compte de l’attitude à l’égard de l’innovation. Deuxièmement, les études 4, 5, 6 et 7 permettront d’étudier précisément les relations entre les composantes émotionnelles et l’acceptabilité des innovations. Enfin, nous procéderons à une analyse intégrative d’une partie des résultats en vue de proposer un modèle probabiliste des relations entre émotion et acceptabilité. Ce modèle, baptisé Eminosa®, offre la possibilité d’inférer les évaluations cognitives à partir d’une mesure des expériences subjectives et d’inférer l’acceptabilité d’une innovation à partir des évaluations cognitives ou des expériences subjectives. Les implications du modèle vis-à-vis de l’accompagnement à l’innovation donneront lieu à un ensemble de préconisations et de futures pistes de recherche. / In response to a high failure rate in innovation projects, being able to anticipate and explain an innovation’s acceptance before its development is an interesting yet differentiating asset for companies. To some extent, acceptance models proposed in the literature allow identifying factors that have a significant influence on the intentions to use innovations. The latest extensions of these pioneer models show an increasing importance in considering the role of affects in the acceptance of innovations. However, these models propose a relatively disparate and unstructured conceptualization of emotional dimensions. In response to this issue, the objective of this work is to propose a framework for studying the relationships between emotions and acceptance of innovations. First, studies 1, 2 and 3 will demonstrate how innovations are perceived as complex and how this could be detrimental to their adoption. We will show that this effect is however qualified when taking the attitude towards innovation into account. Second, studies 4, 5, 6 and 7 will allow us to study precisely the relationships between emotional components and acceptance. Finally, an integrative analysis of some of the results is carried out in order to propose a probabilistic model of the relationships between emotion and acceptance. This model, named Eminosa®, offers three new possibilities: inferring the subjective experiences that an innovation generates by measuring cognitive appraisals, inferring cognitive appraisals by measuring subjective experiences, and finally inferring the acceptance of an innovation by measuring cognitive appraisals or subjective experiences. The implications of the model for the scientific literature and for the application perspectives in terms of innovation support will give rise to a set of recommendations.

Les surfaces tactiles ayant connu un grand essor ces dernières années, le grand public les utilise quotidiennement pour de multiples tâches, telles que la consultation d'e-mail, la manipulation de photos, etc. En revanche, très peu d'applications 3D existent sur ces dispositifs, alors que de telles applications pourraient avoir un grand potentiel dans des domaines variés, telles que la culture, l'architecture, ou encore l'archéologie. La difficulté majeure pour ce type d'applications est d'interagir avec un espace défini en trois dimensions à partir d'une modalité d'interaction définie en deux dimensions. Les travaux effectués dans cette thèse explorent l'association entre surfaces tactiles et manipulation de contenu 3D pour le grand public. Les premières études ont été réalisées afin de comprendre comment l'utilisateur réagit pour manipuler un objet virtuel 3D avec une surface tactile sans lui imposer de techniques d'interaction particulières. De par les connaissances acquises sur les utilisateurs, les travaux suivants présentent l'élaboration de nouvelles techniques d'interaction ainsi que leur évaluation. / Since the emergence of tactile surfaces in recent years, the general public uses them every day for multiple tasks, such as checking email, photo manipulation, and so on. However, very few 3D applications on these devices exist, although such applications may have great potential in various fields, such as culture, architecture, or archeology. The major difficulty for such applications is to interact with a defined space in three dimensions from an interaction modality defined in two dimensions. Work in this thesis explores the association between tactile surfaces and manipulation of 3D content for the general public. The first studies were conducted to understand how the user tends to manipulate a 3D virtual object with a touch surface without imposing specific interaction techniques. Throughout knowledge gained by users, the following works are developing new interaction techniques and their evaluation.