Ce mémoire de maîtrise s'inscrit dans le domaine de l'ingénierie de connaissances et plus précisément dans une tâche de construction de contenu pédagogique pour un système éducationnel. Jusqu'ici, divers outils de présentation, d'échange et de stockage des informations ont été développés pour favoriser l'apprentissage de l'étudiant dans les systèmes éducationnels. Cependant, à notre connaissance, peu d'outils visent à minimiser l'effort de l'enseignant dans la construction de contenu pédagogique. L'objectif de notre projet est d'approfondir la notion d'acquisition des connaissances pour aider l'enseignant à construire les connaissances associées à un système éducationnel. Ce projet s'insère dans le cadre de la conception d'un système informatique, disponible en ligne, pour l'apprentissage humain à partir d'exemples. Un agent d'acquisition est proposé pour entrer des exemples et générer automatiquement des documents électroniques représentant ces exemples. Cet agent a été développé et permet de créer des patrons représentant la structure d'un exemple donné. Une interface d'acquisition est générée à partir d'un patron pour permettre la saisie des données qui vont servir à générer l'exemple. Cet exemple sera stocké dans un fichier XML, puis présenté à l'apprenant par le système éducationnel. La technologie XML se prête bien à ces tâches de gestion des connaissances, car elle permet d'inclure une logique de traitement des informations et d'automatiser les traitements, et ce de façon indépendante de la plate-forme utilisée. L'enseignant dispose ainsi d'un outil lui permettant d'ajouter des exemples d'exercices résolus d'une manière plus conviviale et plus flexible, peu importe le contenu de l'exemple.

Jeune discipline à la croisée de l'informatique, de l'intelligence artificielle et des sciences cognitives, l'ingénierie des connaissances vise à modéliser les connaissances d'un domaine pour les opérationnaliser dans un outil informatique. Pour cela, elle propose des outils théoriques, des modèles et des méthodologies empiriques pour instrumenter les systèmes et permettre l'échange de connaissances entre l'utilisateur et l'outil informatique.<br> Le travail développé ici traite de l'ingénierie des connaissances d'une catégorie de systèmes en particulier : les systèmes de raisonnement à partir de cas (RÀPC). Un système de RÀPC assiste un utilisateur dans sa tâche de résolution de problème en lui proposant une adaptation à la situation courante d'une précédente expérience. C'est en particulier au système en interaction "utilisateur - outil de RÀPC" que nous nous intéressons ici.<br> La problématique étudiée peut donc être exprimée ainsi : quelles méthodes et outils développer pour instrumenter efficacement le système apprenant "utilisateur - outil de RàPC" ? Cette problématique soulève un questionnement sur les connaissances du raisonnement et conduit à une analyse au niveau connaissance de tels systèmes. Un autre volet d'analyse porte sur les interactions entre l'utilisateur et l'artefact informatique pendant les phases de résolution de problème. Ces aspects sont étudiés à plusieurs niveaux dans les différentes contributions présentées dans cette thèse.<br> Nos différentes expériences et expérimentations nous ont conduits à proposer, comme première contribution, une formalisation à un niveau général de l'apprentissage interactif de connaissances en RÀPC (FIKA). Cette formalisation repose sur les échecs de raisonnement qui, puisqu'ils permettent de mettre en évidence les lacunes dans les connaissances disponibles, sont utilisés pour guider le processus d'apprentissage. Deux extensions de ce modèle général ont été proposées : IAKA et FRAKAS.<br> IAKA raffine les principes proposés par FIKA pour permettre leur mise en ?uvre immédiate dans une certaine catégorie de systèmes où les connaissances peuvent être représentées selon un modèle donné (cas et connaissances d'adaptation représentées par des opérateurs d'adaptation). Ces principes ont été implantés et expérimentés dans une application développée à des seules fins expérimentales.<br> FRAKAS propose des méthodes et outils similaires pour une autre catégorie de systèmes ou les connaissances du domaines sont utilisées pour guider l'adaptation. Ces principes ont, quant à eux, été implantés dans un prototype inspiré d'une application réelle.<br> IAKA et FRAKAS, les deux extensions de l'approche FIKA, présentent des forces et des limites, une réflexion quant à leur intégration possible à donc été menée. Une première tentative pratique d'intégration a été mise en ?uvre dans une application de RÀPC permettant l'adaptation de recettes de cuisine : le logiciel TAAABLE.

Cette thèse se place dans le cadre du problème de la reconnaissance d'objets et plus généralement dans celui de la vision cognitive. L'approche proposée se décompose en trois phases principales:<br>Une phase d'acquisition de connaissances qui consiste à acquérir la connaissance d'un domaine d'application sous la forme d'une hiérarchie de classes d'objets et de sous-parties.<br>Il s'agit également de décrire ces classes du domaine en termes de concepts visuels (forme, texture, couleur, relations spatiales) fournis par une ontologie. Chaque concept visuel de cette ontologie étant associé à des descripteurs bas niveau, le fossé sémantique est réduit de manière conviviale pour un expert.<br>La phase d'apprentissage consiste, à partir d'images d'exemples segmentées et labellisées, à obtenir un ensemble de détecteurs de concepts visuels. Ces détecteurs sont obtenus par l'entrainement de Support Vector Machines avec les descripteurs numériques extraits dans les images d'exemples segmentées et labellisées par des concepts visuels.<br>La phase de catégorisation utilise la connaissance acquise ainsi que les détecteurs de concepts visuels obtenus lors de la phase d'apprentissage. La connaissance sert à générer des hypothèses qui doivent être vérifiées dans l'image à interpréter. Cette vérification consiste à détecter des concepts visuels dans l'image segmentée automatiquement. Le résultat de la catégorisation est exprimé en termes de classes du domaine mais aussi en termes de concepts visuels.<br>L'approche proposée a notamment été utilisée été utilisée pour l'indexation et la recherche sémantique d'images.

On présente une méthodologie de réalisation de systèmes de CFAO à travers des logiciels mis en œuvre. Cette méthodologie s'appuie à titre d'exemple sur la modélisation bi et tri-dimensionnelle, dont une caractérisation mathématique est présentée. L'intérêt de l'association d'une bonne interactivité et de l'acquisition de connaissances par les systèmes est montrée. Une methode d'introduction de la CFAO dans les entreprises est montrée, methode qui a été effectivement utilisée dans plusieurs dizaines d'entreprises

Les travaux de recherche développés dans ce manuscrit portent sur la conception de systèmes de génération automatique de programmes de traitement d'images. De tels systèmes ont pour ambition de permettre à des utilisateurs non nécessairement experts en traitement d'images de construire seuls des programmes de traitement d'images dédiés. Cet objectif pose des défis importants en grande partie causés par les fossés sensoriel et sémantique qui séparent le contenu des images à traiter des besoins des utilisateurs. Les contributions se situent dans le domaine de l'ingénierie des connaissances où l'objectif est abordé sous l'angle du pilotage d'algorithmes à partir de systèmes à base de connaissances. Le point de vue développé soutient que le recours aux connaissances symboliques explicites, et donc à des systèmes à base de connaissances, est une voie prometteuse pour concevoir des systèmes de traitement d'images, dès lors que l'on envisage d'accroître les capacités d'adaptation à tout un ensemble de contextes différents. C'est sous cet angle que sont abordées les différentes parties du système : la formulation d'objectifs de traitement d'images ; la génération automatique de programmes ; l'interaction Homme-Machine ; l'acquisition de connaissances.

Malgré de nombreux travaux, il apparaît que les outils d'Analyse Typologiques ne permettent pas de réduire les délais d'implantation de la Technologie de Groupe. Cette démarche de rationalisation du système de production pose un problème général de classification que nous baptiserons ACCI. Il s'agit de construire sur un domaine de connaissance peu formalisé, une classification jugée pertinente par les experts du domaine. En terme d'Acquisition de Connaissances, l'ACCI a pour objectif de représenter l'activité d'un groupe d'expert à l'aide d'un modèle dit de classification simple. Les outils susceptibles de contribuer à résoudre ce problème proviennent de domaines variés : l'Analyse Typologique, la Classification Conceptuelle, les réseaux de Neurones et les Algorithmes Génétiques mais reposent sur un principe commun qui défini le concept d'Outils de Classification Automatique (OCA). Dans le cadre de l'ACCI, ces outils présentent des limites intrinsèques. La plupart des travaux menés pour y remédier, proposent des approchent interactives qui aident les experts à reformuler leurs connaissances en fonction de l'OCA utilisé. C'est à dire, sous la forme d'attributs descriptifs des objets tels qu'il devient possible d'en déduire des classes par des opérations de comparaison simples. Nous proposons une approche interactive qui a pour vocation de s'adapter aux experts en intégrant directement dans le processus de classification, les connaissances qu'ils sont à même de formuler naturellement lorsqu'ils valident une partition des objets du domaine. Cette approche a été testé sur un cas réel à l'aide d'un prototype informatique. Elle contribue à résoudre le problème de l'utilisation des outils d'Analyse Typologique pour réduire les délais d'implantation de la TG, et s'applique potentiellement à d'autre domaine, car les connaissances manipulées par le système ne sont pas liées au domaine d'application, mais à la structure recherchée (une partition).

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

L'activité de conception est un processus complexe et décisif dans le cycle de vie des produits et des procédés de fabrication. Dans le contexte actuel, les chercheurs et ingénieurs de conception notent une nette augmentation de la complexité des produits et procédés, pour satisfaire au mieux l’ensemble des exigences croissantes provenant de l’ensemble des acteurs du cycle de vie (industriels et utilisateurs) mais aussi du monde normatif. La gestion des connaissances et de l’expertise métier est un atout important pour rendre plus efficace et accélérer ce processus. Les recherches actuelles sur la gestion des connaissances font émerger des méthodes et outils performants pour identifier, formaliser, exploiter et diffuser la connaissance et les expériences issues de conceptions passées en vue de produire rapidement de nouvelles solutions. Parmi les approches existantes le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et la Programmation Par Contraintes (PPC) correspondent aux besoins identifiés en Génie des Procédés. A partir de l’analyse de ces deux approches, ce travail propose un couplage du RàPC et de la PPC afin de fournir un cadre méthodologique et un outil logiciel pour une aide à la conception. Le RàPC permet de capitaliser et de remémorer les expériences passées. Toutefois, la modification de la solution passée pour répondre aux exigences du nouveau problème nécessite l’ajout de nouvelles connaissances aussi appelées connaissances d’adaptation. La PPC, quant à elle, offre justement un cadre approprié pour modéliser et gérer la connaissance permettant l’obtention d’une solution à un problème mais aussi ces connaissances d’adaptation. Outre la formalisation des connaissances d’adaptation, une des difficultés réside dans l’acquisition de ces connaissances. Dans l’approche proposée, le cycle traditionnel du RàPC a été modifié de façon à créer une boucle d’interaction avec l’utilisateur. Lorsqu’un échec d’adaptation se produit, cette boucle est activée et l’expert est sollicité pour apporter les modifications nécessaires à l’obtention d’une solution appropriée. Cette correction est l’occasion d’acquérir en ligne cette nouvelle connaissance, qui sera par la suite mise à jour et ajoutée dans le système. Un cas d’étude sur la conception d’une opération unitaire de génie des procédés permet d’illustrer l’approche. / Design is a complex and crucial process within the lifecycle of products and production processes. In the current context, design engineers and researchers notice an increasing in complexity of products and processes, in order to meet all the requirements coming from all the participants(manufacturers and users alike) in the life cycle and in the normative world as well. Knowledge management is an important asset to accelerate this process and improve its efficiency. Current research on knowledge management is producing new methods and tools to identify, formalize, exploit and disseminate knowledge from past designs experiences to produce new solutions rapidly. Among existing approaches, Case-Based Reasoning (CBR) and Constraint Programming (CP) are suited to needs identified in Process Engineering. Based on the analysis of these two approaches, this work proposes a coupling of CBR and the CP to provide a methodological framework and a software tool to assist design. The CBR allows to capitalize and retrieve past experiences. However, transforming the past solution to fit the new problem requirements needs the addition of new knowledge also known as Adaptation Knowledge. CP, meanwhile, offers an appropriate framework to model and manage knowledge required to obtain an appropriate solution to a problem, but also the adaptation knowledge. In addition to the formalization of adaptation knowledge, one of the remaining major difficulties lies in knowledge acquisition. In the proposed approach, the traditional CBR cycle has been modified to create a user interaction loop. When an adaptation failure occurs, this loop is activated and the expert is asked to make the necessary changes to achieve an appropriate solution. This correction is an opportunity to acquire this new knowledge online, which will be subsequently updated and added into the system. A case study on the design of a unit operation of Process Engineering is used to illustrate the approach

Nous cherchons dans cette étude à développer des compétences de la pensée critique et créative et l’acquisition de connaissances chez un groupe d’élèves dans des écoles de collégiens en Syrie, à travers l'application de la méthode Freinet dans le processus d'apprentissage. Pour valider des hypothèses de la recherche, nous avons enseigné à deux groupes d’élèves – contrôle et expérimental – une unité de la matière de sciences S.V.T par deux styles. Le premier groupe a été enseigné par le style traditionnel (groupe contrôle), le deuxième a été enseigné par la méthode de Freinet . Pour mesurer le développement des compétences de la pensée critique et créative chez les élèves, nous avons conçu deux tests ; le premier, pour mesurer les compétences principales de la pensée critique et le deuxième, pour mesurer les compétences principales de la pensée créative. Afin de mesurer le développement du niveau d’acquisition des connaissances chez les élèves, nous avons conçu un test traditionnel à propos des informations contenues dans l’unité éducative au manuel de sciences S.V.T. Les résultats de cette étude ont montré l'efficacité de cette méthode dans le développement de cinq compétences principales de la pensée critique chez les élèves. L'étude a également montré l'efficacité de cette méthode dans le développement de trois compétences principales de la pensée créative chez les élèves. En plus, les résultats de cette étude ont montré que l’enseignement par la méthode de Freinet a contribué au développement du niveau d’acquisition des connaissances chez les élèves. / Through this research, we are looking to develop Critical Thinking Skills and Creative Thinking Skills, as well as the acquisition of knowledge in a group of students in college schools in Syria, through the application of the Freinet method in the learning process. To validate the hypothesis of the research, we taught two groups – control & experimental – of students a unit of a science S.V.T. manual. Two styles were used: the first group was taught by the traditional method (control group), the second taught by the method of Freinet (experimental group). To measure the development of the Critical Thinking Skills and the Creative Thinking Skills in students, we designed two tests: the first, to measure the Critical Thinking Skills, and the second, to measure the Creative Thinking Skills. To measure the development of the students' level of knowledge acquisition, we designed a traditional test about the information contained in the educational unit in the S.V.T. book. The results of this study showed the effectiveness of this method in developing five skills of the critical thinking in students (inference, assumption, deduction, interpretation, and evaluation of the argument). The study also showed the effectiveness of this method in developing three skills of the creative thinking in students (originality, fluidity, and flexibility). In addition, the results of this study showed that the teaching by the Freinet method has contributed to the development of students' level of knowledge acquisition.

Cette thèse se situe à l'intersection de trois domaines de recherche : le raisonnement à partir de cas, l'extraction de connaissances et la représentation des connaissances. Raisonner à partir de cas consiste à résoudre un nouveau problème en utilisant un ensemble de problèmes déjà résolus, appelés cas. Dans cette thèse, un langage de représentation des variations entre cas est introduit. Nous montrons comment ce langage peut être utilisé pour représenter les connaissances d'adaptation et pour modéliser la phase d'adaptation en raisonnement à partir de cas. Ce langage est ensuite appliqué à la tâche d'apprentissage de connaissances d'adaptation. Un processus d'extraction de connaissances, appelé CabamakA, est mis au point. Ce processus permet d'apprendre des connaissances d'adaptation par généralisation à partir d'une représentation des variations entre cas. Une discussion est ensuite menée sur les conditions d'opérationnalisation de CabamakA au sein d'un processus d'acquisition de connaissances. L'étude aboutit à la proposition d'un nouveau type d'approche pour l'acquisition de connaissances d'adaptation dans lequel le processus d'extraction de connaissances est déclenché de manière opportuniste au cours d'une session particulière de résolution de problèmes. Les diérents concepts introduits dans la thèse sont illustrés dans le domaine culinaire à travers leur application au système de raisonnement à partir de cas Taaable, qui constitue le contexte applicatif de l'étude.