L’émergence de l’internet, au delà de son aspect novateur et de ses prérogatives pratiques, a eu pour conséquence l’apparition d’un nouveau type de délinquance et de nouveaux profils criminels qu’est la cybercriminalité. En effet, si l’utilisation d’internet est aujourd’hui indéniablement entrée dans les moeurs, Internet est également un vecteurs d’activités illicites. Or le cyberespace est un territoire virtuel qui ne connaît aucune frontière physique. La cybercriminalité est donc une matière complexe en ce qu’elle est transnationale, mobile et très technique. Elle semble apparaître comme un fléau moderne pesant sur les libertés individuelles des utilisateurs des réseaux numériques / The emergence of Internet beyond its innovative nature and its prerogatives led to the appearance of a new type of delinquency and new criminal profiles. Indeed if using Internet is now undeniably into the customs, Internet is also a vector of illegal activities. However cyberspace is a virtual land that knows no physical borders. Therefore cybercrime is a complex matter because it is transnational, highly mobile and really technical. It seems to appear as the modern scourge weighing on individual freedoms of users of digital networks.

La prolifération des réseaux sociaux et des données à caractère personnel apporte de nombreuses possibilités de développement de nouvelles applications. Au même temps, la disponibilité de grandes quantités de données à caractère personnel soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité. Dans cette thèse, nous développons des méthodes pour identifier les différents comptes d'un utilisateur dans des réseaux sociaux. Nous étudions d'abord comment nous pouvons exploiter les profils publics maintenus par les utilisateurs pour corréler leurs comptes. Nous identifions quatre propriétés importantes - la disponibilité, la cohérence, la non-impersonabilite, et la discriminabilité (ACID) - pour évaluer la qualité de différents attributs pour corréler des comptes. On peut corréler un grand nombre de comptes parce-que les utilisateurs maintiennent les mêmes noms et d'autres informations personnelles à travers des différents réseaux sociaux. Pourtant, il reste difficile d'obtenir une précision suffisant pour utiliser les corrélations dans la pratique à cause de la grandeur de réseaux sociaux réels. Nous développons des schémas qui obtiennent des faible taux d'erreur même lorsqu'elles sont appliquées dans les réseaux avec des millions d'utilisateurs. Ensuite, nous montrons que nous pouvons corréler les comptes d'utilisateurs même si nous exploitons que leur activité sur un les réseaux sociaux. Ça sa démontre que, même si les utilisateurs maintient des profils distincts nous pouvons toutefois corréler leurs comptes. Enfin, nous montrons que, en identifiant les comptes qui correspondent à la même personne à l'intérieur d'un réseau social, nous pouvons détecter des imitateurs. / The proliferation of social networks and all the personal data that people share brings many opportunities for developing exciting new applications. At the same time, however, the availability of vast amounts of personal data raises privacy and security concerns.In this thesis, we develop methods to identify the social networks accounts of a given user. We first study how we can exploit the public profiles users maintain in different social networks to match their accounts. We identify four important properties – Availability, Consistency, non- Impersonability, and Discriminability (ACID) – to evaluate the quality of different profile attributes to match accounts. Exploiting public profiles has a good potential to match accounts because a large number of users have the same names and other personal infor- mation across different social networks. Yet, it remains challenging to achieve practically useful accuracy of matching due to the scale of real social networks. To demonstrate that matching accounts in real social networks is feasible and reliable enough to be used in practice, we focus on designing matching schemes that achieve low error rates even when applied in large-scale networks with hundreds of millions of users. Then, we show that we can still match accounts across social networks even if we only exploit what users post, i.e., their activity on a social networks. This demonstrates that, even if users are privacy conscious and maintain distinct profiles on different social networks, we can still potentially match their accounts. Finally, we show that, by identifying accounts that correspond to the same person inside a social network, we can detect impersonators.

Comprendre le comportement des utilisateurs est fondamentale pour créer des systèmes de communication efficaces. Dévoiler les interactions complexes entre les utilisateurs dans le monde réel ou en ligne, déchiffrer leurs activité sur Internet, ou comprendre la mobilité humaine - toutes les formes des activités - peuvent avoir un impact direct sur la performance d'un réseau de communication. Mais l'observation du comportement de l'utilisateur n'est pas suffisant. Pour transformer l'information en connaissance utile, il faut cependant aller au-delà de l'observation et l' explication du passé et de créer des modèles permettant de prédire le comportement. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le cas des utilisateurs qui consomment du contenu dans leurs trajets quotidiens, en particulier lorsque la connectivité est faible ou intermittente. Nous considérons que les utilisateurs peuvent communiquer entre eux en utilisant l'infrastructure mais aussi directement en utilisant les communications opportunistes. Nous proposons de nouvelles perspectives sur la façon d'utiliser des information sur le comportement des utilisateurs dans la conception de solutions plus efficaces pour les communications mobiles opportunistes. En particulier, nous mettons en avant que le comportement des utilisateurs, à la fois en termes de consommation de contenu et les contacts entre les utilisateurs mobiles, peut être utilisé pour élaborer des stratégies dynamiques de réplication de données. / Understanding user behavior is fundamental in the design of efficient communication systems. Unveiling the complex online and real-life interactions among users, deciphering online activity, or understanding user mobility patterns all forms of user activity have a direct impact on the performance of the network. But observing user behavior is not sufficient. To transform information in valuable knowledge, one needs however to make a step forward and go beyond observing and explaining the past to building models that will predict future behavior. In this thesis, we focus on the case of users consuming content on the move, especially when connectivity is poor or intermittent. We consider both traditional infrastructure-based communications and opportunistic device-to-device transfers between neighboring users. We offer new perspectives of how to use additional information about user behavior in the design of more efficient solutions for mobile opportunistic communications. In particular, we put forward the case that the collective user behavior, both in terms of content consumption and contacts between mobile users, can be used to build dynamic data replication strategies.

Ce mémoire porte sur la conception d'une interface utilisateur basée sur la reconnaissance de gestes pour la commande d'un capteur 3D tenu en main. L'interface proposée permet à l'opérateur d'un tel équipement de commander le logiciel à distance alors qu'il se déplace autour d'un objet à numériser sans devoir revenir auprès du poste de travail. À cet effet, un prototype fonctionnel est conçu au moyen d'une caméra Azure Kinect pointée vers l'utilisateur. Un corpus de gestes de la main est défini et reconnu au moyen d'algorithmes d'apprentissage automatique, et des métaphores d'interactions sont proposées pour la transformation rigide 3D d'un objet virtuel à l'écran. Ces composantes sont implantées dans un prototype fonctionnel compatible avec le logiciel VXelements de Creaform. / This thesis presents the development of a gesture-based user interface for the operation of handheld 3D scanning devices. This user interface allows the user to remotely engage with the software while walking around the target object. To this end, we develop a prototype using an Azure Kinect sensor pointed at the user. We propose a set of hand gestures and a machine learning-based approach to classification for triggering momentary actions in the software. Additionally, we define interaction metaphors for applying 3D rigid transformations to a virtual object on screen. We implement these components into a proof-of-concept application compatible with Creaform VXelements.

Dans ce mémoire, on présente une nouvelle architecture d’un chandail intelligent pour surveiller la respiration en temps réel. Ce vêtement intelligent comporte une architecture qui offre une méthode de détection innovante assurant une suivie de l’activité respiratoire en continue. Tout d’abord le chandail détecte la déformation du haut du thorax pendant la respiration à l’aide d’une antenne intégrée dans le chandail. L’antenne a été conçue dans les laboratoires du centre d’optique, photonique et laser de l’université Laval. Un capteur Bluetooth intégré dans le même chandail détecte par la suite la variation du signal RSSI (indicateur d’intensité du signal reçu) et l’envoie à une unité de traitement et d’analyse de données sans fils (un ordinateur ou une tablette). Une interface d’analyse des données a été crée pour permettre la détermination du rythme respiratoire et le caractériser selon le signal de respiration reçu. En plus, le chandail intelligent est alimenté par une source d’énergie sans fils et hybride fonctionnant avec une batterie rechargeable ou par un lien inductif. Deux versions de chandail ont été testées. La première contient un seul capteur alors que la deuxième possède six capteurs positionnés sur la partie frontal du vêtement. En plus, différents paramètres ont été pris en considération durant les tests citant entre autres la morphologie, l’âge et le sexe des utilisateurs. Des tests ont démontré une détection réussie de plusieurs informations pertinentes comme les cycles de respiration (inspiration, expiration), la fréquence respiratoire et d’autres mesures statistiques pour les diagnostics. / In this thesis, we present a new architecture of a smart T-shirt to monitor breathing in real time. This smart garment has an architecture that offers an innovative detection method ensuring continuous monitoring of respiratory activity. First the T-shirt detects deformation of the upper chest during breathing using an antenna built into the T-shirt. The antenna was designed in the laboratories of the optics, photonics and laser center of Laval University. A Bluetooth sensor integrated in the same T-shirt subsequently detects the variation of the RSSI signal (indicator of received signal strength) and sends it to a wireless data processing and analysis unit (a computer or tablet). A data analysis interface has been created to allow determination of the respiratory rate and characterization according to the received breathing signal. In addition, the smart T-shirt is powered by a wireless, hybrid power source powered by a rechargeable battery or by an inductive link. Two versions of the T-shirt were tested. The first contains a single sensor while the second has six sensors positioned on the front of the garment. In addition, different parameters were taken into account during the tests, citing among others the morphology, age and sex of the users. Tests have demonstrated successful detection of several relevant information such as breathing cycles (inspiration, expiration),respiratory rate and other statistical measures for diagnosis.

L'accessibilité universelle est de nos jours très importante pour nos villes, car elle permet à toute personne, ayant des incapacités physiques ou non, de mener à bien ses activités socio-professionnelles. À travers le monde, plusieurs projets ont vu le jour comme AXS Map à New York ou AccesSIG en France. Au Canada, un projet multidisciplinaire nommé MobiliSIG ayant pour lieu d'expérimentation la ville de Québec a vu le jour en 2013. L'objectif du projet MobiliSIG est de concevoir et développer une application multimodale d'assistance au déplacement des personnes à mobilité réduite. Ce projet se concentre principalement sur la constitution d'une base de données d'accessibilité se référant au modèle PPH (Processus de Production du Handicap). Nos travaux visent à définir la diffusion d'itinéraires adaptés, adaptables et adaptatifs liés à des contextes multi-utilisateurs, multiplateformes, multimodaux (interfaces et transports) et multi-environnements. Après une revue de littérature et afin d'identifier et définir les besoins liés à cette diffusion des données de navigation, nous nous sommes attelés à la description de plusieurs scénarios pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs : planification d'un déplacement et navigation dans le milieu urbain ; parcours multimodal ; recherche d'un point d'intérêt (toilettes accessibles). Cette démarche nous a permis également d'identifier les modes de communication et représentations souhaitées de l'itinéraire (carte, texte, image, parole, …) et de proposer une approche basée sur la transformation de l'itinéraire reçu de la base de données d'accessibilité. Cette transformation est effectuée en tenant compte des préférences de l'utilisateur, de son appareil et de son environnement. La diffusion de l'itinéraire se fait ensuite par un service web de diffusion conçu selon le standard du W3C sur les architectures multimodales (MMI) en combinaison avec le concept de la plasticité des interfaces. Le prototype développé a permis d'avoir comme résultat un système qui diffuse de façon générique l'information de navigation adaptée, adaptable et adaptative à l'utilisateur, à son appareil et à son environnement.

Les interfaces utilisateur intelligentes (IUI) est un domaine de recherche relativement jeune et pluridisciplinaire, car il fait appel à l'ingénierie des connaissances et au domaine des interfaces personne-machine. Nous avons choisi un cadre spécifique, les environnements informatisés dédiés à l'apprentissage humain (EIAH), pour ainsi bien cibler nos recherches. En étudiant la documentation scientifique sur les IUI dans des EIAH, nos recherches ont montré qu'il y a absence de modèle pour construire des IUI efficaces. Pour remédier ce problème, nous proposons un modèle générique d'IUI qui intègre cinq composantes d'interface pour améliorer les EIAH. Ce modèle a été construit à partir de l'étude des critères d'évaluation d'interfaces et de l'étude d'IUI dans des EIAH existantes. Ce modèle a pour but de créer des IUI qui répondent mieux aux besoins des utilisateurs, qui améliorent l'interaction entre l'humain et la machine, et donc aident les personnes dans leur apprentissage. De plus, il se veut un guide afin de faciliter la conception de ces IUI. Ce modèle a été mis à l'épreuve par une évaluation heuristique par des experts afin de démontrer que notre modèle atteint bien ses objectifs. L'intégration des cinq composantes rend les IUI plus efficaces et de meilleure qualité et leur description peut facilement être réutilisable pour toute autre conception d'IUI de EIAH. Cependant, la mise à jour régulière du modèle s'avère nécessaire et une description plus formelle des composantes pourraient être proposées.

Ce mémoire porte sur la conception d'une interface utilisateur basée sur la reconnaissance de gestes pour la commande d'un capteur 3D tenu en main. L'interface proposée permet à l'opérateur d'un tel équipement de commander le logiciel à distance alors qu'il se déplace autour d'un objet à numériser sans devoir revenir auprès du poste de travail. À cet effet, un prototype fonctionnel est conçu au moyen d'une caméra Azure Kinect pointée vers l'utilisateur. Un corpus de gestes de la main est défini et reconnu au moyen d'algorithmes d'apprentissage automatique, et des métaphores d'interactions sont proposées pour la transformation rigide 3D d'un objet virtuel à l'écran. Ces composantes sont implantées dans un prototype fonctionnel compatible avec le logiciel VXelements de Creaform. / This thesis presents the development of a gesture-based user interface for the operation of handheld 3D scanning devices. This user interface allows the user to remotely engage with the software while walking around the target object. To this end, we develop a prototype using an Azure Kinect sensor pointed at the user. We propose a set of hand gestures and a machine learning-based approach to classification for triggering momentary actions in the software. Additionally, we define interaction metaphors for applying 3D rigid transformations to a virtual object on screen. We implement these components into a proof-of-concept application compatible with Creaform VXelements.

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Les interfaces utilisateurs détiennent une importance non négligeable dans tout logiciel applicatif, car elles constituent le premier contact entre les utilisateurs et le logiciel. La migration d'interfaces utilisateurs textuelles de systèmes patrimoniaux vers le Web vise à remédier les problèmes liés à l'accès limité de tels systèmes tout en améliorant l'aspect et la convivialité de ces interfaces. Fréquemment, cela implique à la fois le changement de la plate-forme d'exécution - d'une plate-forme textuelle vers une architecture Web - et la refonte complète des interfaces vers une technologie de présentation Web. Ce mémoire est une synthèse des méthodes et des techniques de migration d'interfaces utilisateurs textuelles vers le Web. Nous y abordons, dans un premier temps, les notions reliées aux systèmes patrimoniaux et au Web. Cela permet d'établir le contexte de notre étude à savoir l'environnement de départ et l'environnement cible dans une migration d'interfaces utilisateurs vers le Web. Dans un deuxième temps, nous exposons différentes techniques et approches de migration d'interfaces utilisateurs. Finalement, nous terminons notre présentation avec trois exemples de plates-formes de migration d'interfaces utilisateurs.