Les modélisateurs rencontrent souvent des incertitudes sur la manière de concevoir un modèle logiciel particulier. Les recherches existantes ont montré comment les modélisateurs peuvent travailler en présence de ce type d' ''incertitude au moment de la conception''. Cependant, le processus par lequel les développeurs en viennent à exprimer leurs incertitudes reste flou. Dans cette thèse, nous prenons des pas pour combler cette lacune en proposant de créer un langage de modélisation d'incertitude et une approche pour articuler l'incertitude au moment de la conception. Nous illustrons notre proposition sur un exemple et l'évaluons non seulement sur deux scénarios d'ingénierie logicielle, mais aussi sur une étude de cas réel basée sur les incertitudes causées par la pandémie COVID-19. Nous menons également un questionnaire post-étude avec les chercheurs qui ont participé à l'étude de cas. Afin de prouver la faisabilité de notre approche, nous fournissons deux outils et les discutons. Enfin, nous soulignons les avantages et discutons des limites de notre travail actuel. / Modellers often encounter uncertainty about how to design a particular software model. Existing research has shown how modellers can work in the presence of this type of ''design-time uncertainty''. However, the process by which developers come to elicit and express their uncertainties remains unclear. In this thesis, we take steps to address this gap by proposing to create an uncertainty modelling language and an approach for articulating design-time uncertainty. We illustrate our proposal on a worked example and evaluate it not only on two software engineering scenarios, but also on a real case study based on uncertainties caused by the COVID-19 pandemic. We also conduct a post-study questionnaire with the researchers who participated in the case study. In order to prove the feasibility of our approach, we provide two tool supports and discuss them. Finally, we highlight the benefits and discuss the limitations of our current work.

Le développement des réseaux de capteurs sans fil fait que chaque utilisateur ou organisation est déjà connecté à un nombre important de nœuds. Ces nœuds génèrent une quantité importante de données, rendant la gestion de ces données non évident. De plus, ces données peuvent contenir des informations concernant la vie privée. Les travaux de la thèse attaquent ces problématiques. Premièrement, nous avons conçu un middleware qui communique avec les capteurs physiques pour collecter, stocker, traduire, indexer, analyser et générer des alertes sur les données des capteurs. Ce middleware est basé sur la notion de composants et de composites. Chaque nœud physique communique avec un composite du middleware via une interface RESTFul. Ce middleware a été testé et utilisé dans le cadre du projet Européen Mobesens dans le but de gérer les données d'un réseau de capteurs pour la surveillance de la qualité de l'eau. Deuxièmement, nous avons conçu un protocole hybride d'authentification et d'établissement de clés de paires et de groupes. Considérant qu'il existe une différence de performance entre les noeuds capteur, la passerelle et le middleware, nous avons utilisé l'authentification basé sur la cryptographie basée sur les identités entre la passerelle et le serveur de stockage et une cryptographie symétrique entre les capteurs et les deux autres parties. Ensuite, le middleware a été généralisé dans la troisième partie de la thèse pour que chaque organisation ou individu puisse avoir son propre espace pour gérer les données de ses capteurs en utilisant le cloud computing. Ensuite, nous avons portail social sécurisé pour le partage des données des réseaux de capteurs / Nowadays, each user or organization is already connected to a large number of sensor nodes which generate a substantial amount of data, making their management not an obvious issue. In addition, these data can be confidential. For these reasons, developing a secure system managing the data from heterogeneous sensor nodes is a real need. In the first part, we developed a composite-based middleware for wireless sensor networks to communicate with the physical sensors for storing, processing, indexing, analyzing and generating alerts on those sensors data. Each composite is connected to a physical node or used to aggregate data from different composites. Each physical node communicating with the middleware is setup as a composite. The middleware has been used in the context of the European project Mobesens in order to manage data from a sensor network for monitoring water quality. In the second part of the thesis, we proposed a new hybrid authentication and key establishment scheme between senor nodes (SN), gateways (MN) and the middleware (SS). It is based on two protocols. The first protocol intent is the mutual authentication between SS and MN, on providing an asymmetric pair of keys for MN, and on establishing a pairwise key between them. The second protocol aims at authenticating them, and establishing a group key and pairwise keys between SN and the two others. The middleware has been generalized in the third part in order to provide a private space for multi-organization or -user to manage his sensors data using cloud computing. Next, we expanded the composite with gadgets to share securely sensor data in order to provide a secure social sensor network

L’évolution des réseaux et des applications distribuées liée au développement massif de l’utilisation de l’Internet par le grand public a conduit à de nombreuses propositions, standardisées ou non, de nouveaux protocoles de Transport et à l’évolution des protocoles existants (TCP notamment), destinées à prendre en compte les nouveaux besoins en qualité de service (QoS) des applications et les caractéristiques nouvelles des réseaux sousjacents. Cependant, force est de constater que ces différentes propositions, quoi que pertinentes, ne se sont pas traduites dans les faits et que le protocole TCP reste ultra majoritairement utilisé en dépit de ses limites conceptuelles connues. Ainsi, alors que le contexte applicatif et réseau a évolué de façonextrêmement forte, les solutions protocolaires utilisées au niveau Transport restent sous optimales et conduisent à des performances moindres en termes de QoS, que celles auxquelles permettraient de prétendre les nouvelles solutions.Dans ce contexte, ce document analyse tout d’abord le pourquoi de ce constat en dégageant cinq points de problématique qui justifie la difficulté, et que nous exprimons en termes de complexité (d’utilisation), d’extensibilité, de configurabilité, de dépendance et de déploiement. Sur ces bases, et en réponse à la problématique générale, la contribution de cette thèse consiste non pas à proposer une nouvelle solution protocolaire pour le niveau Transport, mais à redéfinir l’architecture et le fonctionnement de la couche Transport et ses interactions avec les applications. Cette nouvelle couche Transport, que nous avons appelée Autonomic Transport Layer (ATL), vise à permettre l’intégration transparente de solutions protocolaires existantes et futures pour les niveaux supérieurs et inférieurs de la pile protocolaire tout en simplifiant son utilisation par une augmentation du taux d’abstractiondu réseau (au sens large) du point de vue des développeurs d’applications. Afin de décharger ces derniers de la complexité d’utilisation des multiples solutions envisageables au niveau Transport, notre solution intègre des principesd’autonomie lui permettant une prise de décision du / des protocoles de Transport à invoquer sans intervention extérieure, et une dynamicité dans l’adaptation de la solution retenue en cours de communication afin de toujours délivrer le meilleur niveau de QoS aux applications quelles que soient les évolutions du contexte applicatif et réseau en cours de communication.Après un état de l’art confrontant les solutions actuelles aux points de problématique identifiés, ce document présente les principes fondamentaux de l’ATL, ainsi que son architecture globale suivant une méthodologie basée sur le formalisme UML 2.0. Deux cas d’utilisation fondamentaux sont ensuite introduits pour décrire l’ATL d’un point de vue comportemental. Finalement,nous présentons différents résultats de mesures de performances attestant de l’utilité d’une solution telle que l’ATL. / The massive development of Internet and its usage by the public and the subsequent evolution in networks and distributed applications lead to numerous proposals, standardized or not, of new Transport protocols and changes in existing ones (such as TCP) in order to take into account new arising Quality of Service (QoS) applicative needs and the new characteristics of underlying networks. However, no matter how relevant those new solutions are, they are not meeting the success they should because of TCP’s preponderance and overuse in spite of all its well known limits. Therefore, while applications and underlying networks have evolved tremendously, Transport protocols are becoming suboptimal and lead to lesser performances in termsof QoS than what one could expect from newer Transport solutions. In this context the present document analyses the reasons of this situations by indentifying five problematic points which we express in terms of complexity (of use), extensibility, configurability, dependence and deployment. Upon this basis, and trying to address the main problematic, this thesis contribution is not to propose yet another new Transport protocol but to redefine how the Transport Layer operates, its architecture and its interactions with applications. This new Transport Layer, which we call the Autonomic Transport Layer (ATL) aims for transparent integration of existing and future protocol solutions from the upper and lower layers’ point of view as long as simplifying its use by offering a better, wider network abstraction to application developers. To discharge them the complexity of use of the numerous solutions at the Transport level, our solutions integrates autonomy principles to give it decision power over the protocol(s) to instantiatewithout external intervention and dynamicity so as to be able to adapt the chosen solution during the communication so that it always delivers the best QoS level to applications whatever the contextual evolutions might be for applications or for the network.After a state of the art confronting the current solutions to the different problematic points we identified, this document presents the fundamental principles of the ATL and its global architecture described using UML 2.0. Two major use cases are then introduced to describe the ATL’s behavior. Finally we present several performance figures as evidence of the relevanceof a solution such as the ATL.

Les systèmes de recherche d'information (RI) ou moteurs de recherche ont été largement utilisés pour trouver rapidement les informations pour les utilisateurs. Le classement est la fonction centrale de la RI, qui vise à ordonner les documents candidats dans une liste classée en fonction de leur pertinence par rapport à une requête de l'utilisateur. Alors que IR n'a considéré qu'une seule requête au début, les systèmes plus récents prennent en compte les informations de contexte. Par exemple, dans une session de recherche, le contexte de recherche tel que le requêtes et interactions précédentes avec l'utilisateur, est largement utilisé pour comprendre l'intention de la recherche de l'utilisateur et pour aider au classement des documents. En plus de la recherche ad-hoc traditionnelle, la RI a été étendue aux systèmes de dialogue (c'est-à-dire, le dialogue basé sur la recherche, par exemple, XiaoIce), où on suppose avoir un grand référentiel de dialogues et le but est de trouver la réponse pertinente à l'énoncé courant d'un utilisateur. Encore une fois, le contexte du dialogue est un élément clé pour déterminer la pertinence d'une réponse. L'utilisation des informations contextuelles a fait l'objet de nombreuses études, allant de l'extraction de mots-clés importants du contexte pour étendre la requête ou l'énoncé courant de dialogue, à la construction d'une représentation neuronale du contexte qui sera utilisée avec la requête ou l'énoncé de dialogue pour la recherche. Nous remarquons deux d'importantes insuffisances dans la littérature existante. (1) Pour apprendre à utiliser les informations contextuelles, on doit extraire des échantillons positifs et négatifs pour l'entraînement. On a généralement supposé qu'un échantillon positif est formé lorsqu'un utilisateur interagit avec (clique sur) un document dans un contexte, et un un échantillon négatif est formé lorsqu'aucune interaction n'est observée. En réalité, les interactions des utilisateurs sont éparses et bruitées, ce qui rend l'hypothèse ci-dessus irréaliste. Il est donc important de construire des exemples d'entraînement d'une manière plus appropriée. (2) Dans les systèmes de dialogue, en particulier les systèmes de bavardage (chitchat), on cherche à trouver ou générer les réponses sans faire référence à des connaissances externes, ce qui peut facilement provoquer des réponses non pertinentes ou des hallucinations. Une solution consiste à fonder le dialogue sur des documents ou graphe de connaissances externes, où les documents ou les graphes de connaissances peuvent être considérés comme de nouveaux types de contexte. Le dialogue fondé sur les documents et les connaissances a été largement étudié, mais les approches restent simplistes dans la mesure où le contenu du document ou les connaissances sont généralement concaténés à l'énoncé courant. En réalité, seules certaines parties du document ou du graphe de connaissances sont pertinentes, ce qui justifie un modèle spécifique pour leur sélection. Dans cette thèse, nous étudions le problème du classement de textes en tenant compte du contexte dans le cadre de RI ad-hoc et de dialogue basé sur la recherche. Nous nous concentrons sur les deux problèmes mentionnés ci-dessus. Spécifiquement, nous proposons des approches pour apprendre un modèle de classement pour la RI ad-hoc basée sur des exemples d'entraîenemt sélectionnés à partir d'interactions utilisateur bruitées (c'est-à-dire des logs de requêtes) et des approches à exploiter des connaissances externes pour la recherche de réponse pour le dialogue. La thèse est basée sur cinq articles publiés. Les deux premiers articles portent sur le classement contextuel des documents. Ils traitent le problème ovservé dans les études existantes, qui considèrent tous les clics dans les logs de recherche comme des échantillons positifs, et prélever des documents non cliqués comme échantillons négatifs. Dans ces deux articles, nous proposons d'abord une stratégie d'augmentation de données non supervisée pour simuler les variations potentielles du comportement de l'utilisateur pour tenir compte de la sparcité des comportements des utilisateurs. Ensuite, nous appliquons l'apprentissage contrastif pour identifier ces variations et à générer une représentation plus robuste du comportement de l'utilisateur. D'un autre côté, comprendre l'intention de recherche dans une session de recherche peut représentent différents niveaux de difficulté - certaines intentions sont faciles à comprendre tandis que d'autres sont plus difficiles et nuancées. Mélanger directement ces sessions dans le même batch d'entraînement perturbera l'optimisation du modèle. Par conséquent, nous proposons un cadre d'apprentissage par curriculum avec des examples allant de plus faciles à plus difficiles. Les deux méthodes proposées obtiennent de meilleurs résultats que les méthodes existantes sur deux jeux de données de logs de requêtes réels. Les trois derniers articles se concentrent sur les systèmes de dialogue fondé les documents/connaissances. Nous proposons d'abord un mécanisme de sélection de contenu pour le dialogue fondé sur des documents. Les expérimentations confirment que la sélection de contenu de document pertinent en fonction du contexte du dialogue peut réduire le bruit dans le document et ainsi améliorer la qualité du dialogue. Deuxièmement, nous explorons une nouvelle tâche de dialogue qui vise à générer des dialogues selon une description narrative. Nous avons collecté un nouveau jeu de données dans le domaine du cinéma pour nos expérimentations. Les connaissances sont définies par une narration qui décrit une partie du scénario du film (similaire aux dialogues). Le but est de créer des dialogues correspondant à la narration. À cette fin, nous concevons un nouveau modèle qui tient l'état de la couverture de la narration le long des dialogues et déterminer la partie non couverte pour le prochain tour. Troisièmement, nous explorons un modèle de dialogue proactif qui peut diriger de manière proactive le dialogue dans une direction pour couvrir les sujets requis. Nous concevons un module de prédiction explicite des connaissances pour sélectionner les connaissances pertinentes à utiliser. Pour entraîner le processus de sélection, nous générons des signaux de supervision par une méthode heuristique. Les trois articles examinent comment divers types de connaissances peuvent être intégrés dans le dialogue. Le contexte est un élément important dans la RI ad-hoc et le dialogue, mais nous soutenons que le contexte doit être compris au sens large. Dans cette thèse, nous incluons à la fois les interactions précédentes avec l'utilisateur, le document et les connaissances dans le contexte. Cette série d'études est un pas dans la direction de l'intégration d'informations contextuelles diverses dans la RI et le dialogue. / Information retrieval (IR) or search systems have been widely used to quickly find desired information for users. Ranking is the central function of IR, which aims at ordering the candidate documents in a ranked list according to their relevance to a user query. While IR only considered a single query in the early stages, more recent systems take into account the context information. For example, in a search session, the search context, such as the previous queries and interactions with the user, is widely used to understand the user's search intent and to help document ranking. In addition to the traditional ad-hoc search, IR has been extended to dialogue systems (i.e., retrieval-based dialogue, e.g., XiaoIce), where one assumes a large repository of previous dialogues and the goal is to retrieve the most relevant response to a user's current utterance. Again, the dialogue context is a key element for determining the relevance of a response. The utilization of context information has been investigated in many studies, which range from extracting important keywords from the context to expand the query or current utterance, to building a neural context representation used with the query or current utterance for search. We notice two important insufficiencies in the existing literature. (1) To learn to use context information, one has to extract positive and negative samples for training. It has been generally assumed that a positive sample is formed when a user interacts with a document in a context, and a negative sample is formed when no interaction is observed. In reality, user interactions are scarce and noisy, making the above assumption unrealistic. It is thus important to build more appropriate training examples. (2) In dialogue systems, especially chitchat systems, responses are typically retrieved or generated without referring to external knowledge. This may easily lead to hallucinations. A solution is to ground dialogue on external documents or knowledge graphs, where the grounding document or knowledge can be seen as new types of context. Document- and knowledge-grounded dialogue have been extensively studied, but the approaches remain simplistic in that the document content or knowledge is typically concatenated to the current utterance. In reality, only parts of the grounding document or knowledge are relevant, which warrant a specific model for their selection. In this thesis, we study the problem of context-aware ranking for ad-hoc document ranking and retrieval-based dialogue. We focus on the two problems mentioned above. Specifically, we propose approaches to learning a ranking model for ad-hoc retrieval based on training examples selected from noisy user interactions (i.e., query logs), and approaches to exploit external knowledge for response retrieval in retrieval-based dialogue. The thesis is based on five published articles. The first two articles are about context-aware document ranking. They deal with the problem in the existing studies that consider all clicks in the search logs as positive samples, and sample unclicked documents as negative samples. In the first paper, we propose an unsupervised data augmentation strategy to simulate potential variations of user behavior sequences to take into account the scarcity of user behaviors. Then, we apply contrastive learning to identify these variations and generate a more robust representation for user behavior sequences. On the other hand, understanding the search intent of search sessions may represent different levels of difficulty -- some are easy to understand while others are more difficult. Directly mixing these search sessions in the same training batch will disturb the model optimization. Therefore, in the second paper, we propose a curriculum learning framework to learn the training samples in an easy-to-hard manner. Both proposed methods achieve better performance than the existing methods on two real search log datasets. The latter three articles focus on knowledge-grounded retrieval-based dialogue systems. We first propose a content selection mechanism for document-grounded dialogue and demonstrate that selecting relevant document content based on dialogue context can effectively reduce the noise in the document and increase dialogue quality. Second, we explore a new task of dialogue, which is required to generate dialogue according to a narrative description. We collect a new dataset in the movie domain to support our study. The knowledge is defined as a narrative that describes a part of a movie script (similar to dialogues). The goal is to create dialogues corresponding to the narrative. To this end, we design a new model that can track the coverage of the narrative along the dialogues and determine the uncovered part for the next turn. Third, we explore a proactive dialogue model that can proactively lead the dialogue to cover the required topics. We design an explicit knowledge prediction module to select relevant pieces of knowledge to use. To train the selection process, we generate weak-supervision signals using a heuristic method. All of the three papers investigate how various types of knowledge can be integrated into dialogue. Context is an important element in ad-hoc search and dialogue, but we argue that context should be understood in a broad sense. In this thesis, we include both previous interactions and the grounding document and knowledge as part of the context. This series of studies is one step in the direction of incorporating broad context information into search and dialogue.

La gouvernance pour le développement durable comporte de nombreux défis. L'un de ces défis consiste à mieux comprendre les systèmes socio-écologiques gouvernés. Dans de tels systèmes, l'apprentissage par essais et erreurs implique le risque de conséquences inattendues, irréversibles et néfastes. De plus, en raison de la complexité des systèmes socio-écologiques, les leçons tirées d'expériences à petite échelle ne peuvent pas toujours être applicables à des problèmes à grande échelle. Un autre aspect difficile des problèmes de développement durable est que ces problèmes sont souvent multidisciplinaires et composés de composants qui sont chacun étudiés individuellement dans une discipline différente, mais il existe peu d'informations sur leur comportement ensemble. Un troisième défi de la gouvernance pour le développement durable est qu'il est souvent nécessaire d'impliquer les parties prenantes dans des actions de gestion et des mesures d'intervention coûteuses pour les individus qui y participent. De plus, dans de nombreuses situations de ce type, les incitations financières et l'application des réglementations se soldent par un échec et ne constituent donc pas des options de gouvernance. Dans cette thèse, les défis ci-dessus sont abordés dans un exemple de contrôle des perturbations forestières avec une approche intégrée. Pour éviter le problème des effets indésirables irréversibles et pour permettre des expériences répétées, une approche de simulation est utilisée. Pour relever le défi de la multidisciplinarité des problèmes des systèmes socio-écologiques, deux modèles sont développés indépendamment - portant sur les aspects sociaux et écologiques du système de l'étude - et ils sont ensuite couplés de telle sorte que la sortie de chaque modèle est utilisée comme entrée pour l'autre modèle. Pour résoudre le problème de l'engagement des parties prenantes, un plan est proposé pour la promotion d'un comportement respectueux de l'environnement. Ce plan est basé sur l'offre de reconnaissance à ceux qui adoptent volontairement le comportement responsable. Le modèle écologique de cette étude, qui simule la propagation d'une perturbation forestière, est construit à l'aide de l’apprentissage automatique supervisé. Le modèle social de cette étude, qui simule l'émergence d'une nouvelle norme de comportement, est construit à l'aide de l'apprentissage par renforcement. Les deux modèles sont testés et validés avant couplage. Le modèle couplé est ensuite utilisé comme un laboratoire virtuel, où plusieurs expériences sont réalisées dans un cadre hypothétique et selon différents scénarios. Chacune de ces expériences est une simulation. A travers ces simulations, cette étude montre qu'avec un algorithme de prise de décision approprié et avec suffisamment de temps pour l'interaction entre une entité gouvernante et la société, il est possible de créer une motivation pour un comportement responsable dans la société. En d'autres termes, il est possible d'encourager la participation volontaire des acteurs à l'action pour le développement durable, sans que l'entité gouvernante ait besoin d'utiliser des incitations financières ou d'imposer son autorité. Ces résultats peuvent être applicables à d'autres contextes où un comportement responsable des individus ou des entreprises est recherché afin d'atténuer l'impact d'une perturbation, de protéger une ressource écologique, ou de faciliter une transition sectorielle vers la durabilité. / Governance for sustainable development involves many challenges. One of those challenges is to gain insight about the social-ecological systems being governned. In such systems, learning by trial and error involve the risk of unexpected, irreversible and adverse consequences. Moreover, due to complexity of social-ecological systems, lessons learned from small scale experiments may not be applicable in large-scale problems. Another challenging aspect of problems of sustainable development is that these problems are often multidisciplinary and comprised of components that are each studied individually in a different discipline, but little information exists about their behavior together as a whole. A third challenge in governance for sustainable development is that often it is necessary to involve stakeholders in management actions and intervention measures that are costly for individuals who participate in them. Moreover, in many of these situations financial incentives or enforcement of regulations result in failure, and are thus not options for governance. In this thesis, the above challenges are addressed in an example case of forest disturbance control with an integrated approach. To avoid the problem of irreversible adverse effects and to allow repeated experiments, a simulation approach is used. To tackle the challenge of multidisciplinarity of problems of social-ecological systems, two models are independently developed – pertaining to social and ecological aspects of the system of the study – and they are subsequently coupled in such a way that the output of each model served as an input for the other. To address the problem of engagement of stakeholders, a scheme is proposed for promotion of environmentally responsible behavior. This scheme is based on offering recognition to those who voluntarily perform the responsible behavior. The ecological model of this study, which simulates the spread of a forest disturbance, is built using Supervised Machine Learning. The social model of this study, which simulates the emergence of a new norm of behavior, is built using Reinforcement Learning. Both models are tested and validated before coupling. The coupled model is then used as a virtual laboratory, where several experiments are performed in a hypothetical setting and under various scenarios. Each such experiment is a simulation. Through these simulations, this study shows that with an appropriate decision-making algorithm and with sufficient time for interaction between a governing entity and the society, it is possible to create motivation for responsible behavior in the society. In other words, it is possible to encourage voluntary participation of stakeholders in action for sustainable development, without the need for the governing entity to use financial incentives or impose its authority. These results may be applicable to other contexts where responsible behavior by individuals or enterprises is sought in order to mitigate the impact of a disturbance, protect an ecological resource, or facilitate a sectoral transition towards sustainability.

Le routage et la gestion des clés sont les plus grands défis dans les réseaux de véhicules. Un comportement de routage inapproprié peut affecter l’efficacité des communications et affecter la livraison des applications liées à la sécurité. D’autre part, la gestion des clés, en particulier en raison de l’utilisation de la gestion des certificats PKI, peut entraîner une latence élevée, ce qui peut ne pas convenir à de nombreuses applications critiques. Pour cette raison, nous proposons deux modèles de confiance pour aider le protocole de routage à sélectionner un chemin de bout en bout sécurisé pour le transfert. Le premier modèle se concentre sur la détection de noeuds égoïstes, y compris les attaques basées sur la réputation, conçues pour compromettre la «vraie» réputation d’un noeud. Le second modèle est destiné à détecter les redirecteurs qui modifient le contenu d’un paquet avant la retransmission. Dans la gestion des clés, nous avons développé un système de gestion des clés d’authentification et de sécurité (SA-KMP) qui utilise une cryptographie symétrique pour protéger la communication, y compris l’élimination des certificats pendant la communication pour réduire les retards liés à l’infrastructure PKI. / Routing and key management are the biggest challenges in vehicular networks. Inappropriate routing behaviour may affect the effectiveness of communications and affect the delivery of safety-related applications. On the other hand, key management, especially due to the use of PKI certificate management, can lead to high latency, which may not be suitable for many time-critical applications. For this reason, we propose two trust models to assist the routing protocol in selecting a secure end-to-end path for forwarding. The first model focusses on detecting selfish nodes, including reputation-based attacks, designed to compromise the “true” reputation of a node. The second model is intended to detect forwarders that modify the contents of a packet before retransmission. In key management, we have developed a Secure and Authentication Key Management Protocol (SA-KMP) scheme that uses symmetric cryptography to protect communication, including eliminating certificates during communication to reduce PKI-related delays.

Il y a quelques décennies, l’émergence du discours de la promotion de la santé infléchissait un nouveau tournant à la santé publique, orientant sa pratique vers l’action communautaire, participative et intersectorielle. Parallèlement, au Québec, la réforme du système de santé de 2004 réorganisait le niveau de gouverne locale à travers la création des centres de santé et de services sociaux (CSSS). Ceux-ci doivent articuler les secteurs des soins et de la santé publique à travers un continuum de services qui va de la promotion de la santé aux soins palliatifs. Ces changements ont des implications majeures pour les acteurs de la santé et de la santé publique, qui doivent composer avec de nouveaux rôles professionnels et de nouvelles stratégies d’action. Le développement professionnel est considéré comme un levier potentiel pour soutenir ces changements. En 2009, une équipe de la Direction de la santé publique de l’Agence de santé et des services sociaux de Montréal concevait un programme de développement professionnel appelé le Laboratoire de promotion de la santé. Ce programme mise sur une approche d’apprentissage de groupe pour permettre aux professionnels des CSSS de développer de nouvelles compétences, une pratique réflexive ainsi que de nouvelles pratiques de promotion de la santé. Basée sur une méthodologie générale qualitative et une approche d’évaluation collaborative, cette thèse utilise plusieurs stratégies d’investigation afin d’évaluer le Laboratoire de promotion de la santé sous trois angles, qui renvoient à sa conceptualisation, à son implantation et à ses effets. Plus spécifiquement, elle vise à : (1) examiner la plausibilité de la théorie d’intervention du programme; (2) décrire et comprendre les processus d’apprentissage d’équipe ainsi que les facteurs qui les influencent; et (3) explorer, du point de vue des participants, les effets réflexifs du Laboratoire. Afin de répondre à ces objectifs, la thèse mobilise diverses perspectives théoriques liées à l’apprentissage individuel, d’équipe et organisationnel. Les résultats des analyses démontrent que : (1) malgré quelques améliorations possibles, le modèle du programme est généralement bien conçu pour parvenir aux résultats visés; (2) l’implantation de ce modèle dans deux sites a donné lieu à des processus d’apprentissage d’équipe différents, bien que conditionnés par des facteurs communs liés aux participants, à l’équipe, au contexte organisationnel et à l’implantation du programme; (3) tel que visé, les participants des deux sites ont développé de la réflexivité vis-à-vis leur pratique et leur rôle professionnel – cette réflexivité adoptant une fonction formative ou critique en regard de l’expérience professionnelle. Ces résultats soulignent le potentiel que représente l’évaluation de la théorie d’intervention pour améliorer la conceptualisation d’un programme de développement professionnel, ainsi que l’intérêt et la pertinence d’évaluer les processus d’apprentissage au niveau de l’équipe dans le cadre d’une approche collective de développement professionnel. De plus, ils appuient l’importance de l’apprentissage réflexif pour l’amélioration des pratiques et l’engagement social des professionnels. En ce sens, ils proposent différentes avenues qui ont le potentiel de consolider les capacités de la main-d’œuvre de santé publique et d’influer conséquemment sur son efficacité à améliorer la santé des collectivités dans le prochain siècle. / The emergence of the health promotion discourse a few decades ago steered public health practice into a new direction, orienting it toward community-based, participatory, and intersectoral action. Meanwhile, in Quebec, the 2004 healthcare system reform restructured the local level through the creation of health and social services centres. The mandate of these new organizations is to integrate the public health and the healthcare sector across a continuum of services ranging from health promotion all the way to palliative care.All these changes have significant implications for healthcare and public health practitioners, who must come to terms with new professional roles and new intervention strategies. Professional development is considered to be a potential lever for action to support these changes. In 2009, a team from the Public Health Directorate of the Health and Social Services Agency of Montreal designed a professional development program called the Health Promotion Laboratory. This program builds on a team learning approach to enable participants to develop new competencies, a reflexive practice, and new health promotion practices within the organization. Based on a qualitative methodology and a collaborative evaluation approach, this doctoral thesis used several investigation strategies to evaluate three components of the Health Promotion Laboratory, i.e., the program’s conceptualization, implementation, and outcomes. More specifically, this thesis aims to: (1) examine the plausibility of the program’s intervention theory; (2) describe and understand the team learning processes involved in the program, as well as the factors influencing them; and (3) explore, from the participants’ perspective, the reflexivity outcomes of the program. In pursuing these objectives, this thesis adopts several theoretical perspectives related to adult learning, team learning, and organizational learning. The results show that: (1) while there is room for improvement, the program’s model is generally well designed to achieve the intended outcomes; (2) the model’s implementation in two sites resulted in different team learning processes, both of which depended on common factors related to the participants, the team, the organizational context, and the implementation of the program itself; and (3) as intended, participants from both sites developed reflexivity with regard to their practice and their professional roles, with this reflexivity taking on a formative and a critical function in terms of their professional experience. These results highlight the potential offered by the evaluation of a program’s intervention theory for improving the conceptualization of a professional development program. They also demonstrate the importance and relevance of assessing the learning process at a group level in the context of a collective professional development approach. Finally, the findings support the importance of reflexive learning for improving professional practice and fostering the social engagement of practitioners. Thus, they suggest different avenues having the potential to strengthen the capacities of the public health workforce and thereby to increase its effectiveness in improving the health of communities in the coming century.

Parc marin du Saguenay - Saint-Laurent, Groupe de recherche et d'éducation sur les mammifères marins, GREMM, excursions aux baleines, bélugas, Tadoussac, règlementation, ArcCatalog, ArcMap. / L'important volume des excursions de bateaux touristiques liées aux activités d'observation en mer des mammifères marins (AOM) dans le Parc marin Saguenay-Saint-Laurent (PMSSL) pourrait avoir un impact négatif sur la santé des baleines qui fréquentent cette région de l’estuaire du fleuve Saint-Laurent. Cette situation a poussé les gestionnaires du Parc à désirer un outil d'information et de gestion pour mieux suivre l’évolution des AOM. Le présent mémoire décrit la conception de cet outil en proposant un modèle de l'excursion et des activités d'observation qui sert à l’élaboration d’une base de données. En s’appuyant sur le concept de la trajectoire spatiotemporelle, utilisée pour l'étude du comportement de déplacement basé sur l'activité, et sur le concept de l'objet mobile, développé en géomatique, notre modèle de données permet de reproduire graphiquement les trajectoires des excursions et l'enchaînement des activités qui ont lieu au cours de celles-ci. Le modèle est orienté objet et implanté dans une Geodatabase, une base de données relationnelle exploitable par le système d'information géographique (SIG) ArcGIS. Les objets de la base de données sont créés à partir des données de trois années de suivi des AOM réalisés par le Groupe de recherche et d'éducation sur les mammifères marins (GREMM). Nous montrons que le SIG peut exploiter la base de données de façon à répondre correctement aux besoins en information exprimés par les gestionnaires et que la représentation informatique des excursions sous la forme de trajectoires spatiotemporelles ouvre de nouvelles avenues de recherche sur les patrons d’activités et le comportement de déplacement des bateaux. / The considerable volume of commercial boat trips associated with whale-watching activities (WWAs) in the Saguenay-Saint-Laurent National Marine Park (PMSSL) may have negative impacts on the health of the whales visiting the Saint-Lawrence River estuary. This situation has led park officials to seek an appropriate information management system in order to better monitor WWAs. This paper contributes to the design of such a tool by modeling excursion patterns of WWAs, resulting in a database. Based on the space-time path concept used for the study of activity-based travel behavior as well as the mobile-object geomatical concept, our data-model enables us to plot the trajectories of the excursions and the sequence of activities taking place during those excursions. The model is object-oriented and built into a Geodatabase (an ArcGis-processable relational database). The objects in the database are based on data collected by the Marine Mammal Research and Education Group (GREMM) during a three-year WWA monitoring program. Finally, this report demonstrates that geographic information systems can be effectively used to process the database in a way that serves the needs of park officials, and that the representation of excursion data in a GIS opens up new avenues for research on the space-time pattern of observation activities and the travel behavior of boats.

Il y a quelques décennies, l’émergence du discours de la promotion de la santé infléchissait un nouveau tournant à la santé publique, orientant sa pratique vers l’action communautaire, participative et intersectorielle. Parallèlement, au Québec, la réforme du système de santé de 2004 réorganisait le niveau de gouverne locale à travers la création des centres de santé et de services sociaux (CSSS). Ceux-ci doivent articuler les secteurs des soins et de la santé publique à travers un continuum de services qui va de la promotion de la santé aux soins palliatifs. Ces changements ont des implications majeures pour les acteurs de la santé et de la santé publique, qui doivent composer avec de nouveaux rôles professionnels et de nouvelles stratégies d’action. Le développement professionnel est considéré comme un levier potentiel pour soutenir ces changements. En 2009, une équipe de la Direction de la santé publique de l’Agence de santé et des services sociaux de Montréal concevait un programme de développement professionnel appelé le Laboratoire de promotion de la santé. Ce programme mise sur une approche d’apprentissage de groupe pour permettre aux professionnels des CSSS de développer de nouvelles compétences, une pratique réflexive ainsi que de nouvelles pratiques de promotion de la santé. Basée sur une méthodologie générale qualitative et une approche d’évaluation collaborative, cette thèse utilise plusieurs stratégies d’investigation afin d’évaluer le Laboratoire de promotion de la santé sous trois angles, qui renvoient à sa conceptualisation, à son implantation et à ses effets. Plus spécifiquement, elle vise à : (1) examiner la plausibilité de la théorie d’intervention du programme; (2) décrire et comprendre les processus d’apprentissage d’équipe ainsi que les facteurs qui les influencent; et (3) explorer, du point de vue des participants, les effets réflexifs du Laboratoire. Afin de répondre à ces objectifs, la thèse mobilise diverses perspectives théoriques liées à l’apprentissage individuel, d’équipe et organisationnel. Les résultats des analyses démontrent que : (1) malgré quelques améliorations possibles, le modèle du programme est généralement bien conçu pour parvenir aux résultats visés; (2) l’implantation de ce modèle dans deux sites a donné lieu à des processus d’apprentissage d’équipe différents, bien que conditionnés par des facteurs communs liés aux participants, à l’équipe, au contexte organisationnel et à l’implantation du programme; (3) tel que visé, les participants des deux sites ont développé de la réflexivité vis-à-vis leur pratique et leur rôle professionnel – cette réflexivité adoptant une fonction formative ou critique en regard de l’expérience professionnelle. Ces résultats soulignent le potentiel que représente l’évaluation de la théorie d’intervention pour améliorer la conceptualisation d’un programme de développement professionnel, ainsi que l’intérêt et la pertinence d’évaluer les processus d’apprentissage au niveau de l’équipe dans le cadre d’une approche collective de développement professionnel. De plus, ils appuient l’importance de l’apprentissage réflexif pour l’amélioration des pratiques et l’engagement social des professionnels. En ce sens, ils proposent différentes avenues qui ont le potentiel de consolider les capacités de la main-d’œuvre de santé publique et d’influer conséquemment sur son efficacité à améliorer la santé des collectivités dans le prochain siècle. / The emergence of the health promotion discourse a few decades ago steered public health practice into a new direction, orienting it toward community-based, participatory, and intersectoral action. Meanwhile, in Quebec, the 2004 healthcare system reform restructured the local level through the creation of health and social services centres. The mandate of these new organizations is to integrate the public health and the healthcare sector across a continuum of services ranging from health promotion all the way to palliative care.All these changes have significant implications for healthcare and public health practitioners, who must come to terms with new professional roles and new intervention strategies. Professional development is considered to be a potential lever for action to support these changes. In 2009, a team from the Public Health Directorate of the Health and Social Services Agency of Montreal designed a professional development program called the Health Promotion Laboratory. This program builds on a team learning approach to enable participants to develop new competencies, a reflexive practice, and new health promotion practices within the organization. Based on a qualitative methodology and a collaborative evaluation approach, this doctoral thesis used several investigation strategies to evaluate three components of the Health Promotion Laboratory, i.e., the program’s conceptualization, implementation, and outcomes. More specifically, this thesis aims to: (1) examine the plausibility of the program’s intervention theory; (2) describe and understand the team learning processes involved in the program, as well as the factors influencing them; and (3) explore, from the participants’ perspective, the reflexivity outcomes of the program. In pursuing these objectives, this thesis adopts several theoretical perspectives related to adult learning, team learning, and organizational learning. The results show that: (1) while there is room for improvement, the program’s model is generally well designed to achieve the intended outcomes; (2) the model’s implementation in two sites resulted in different team learning processes, both of which depended on common factors related to the participants, the team, the organizational context, and the implementation of the program itself; and (3) as intended, participants from both sites developed reflexivity with regard to their practice and their professional roles, with this reflexivity taking on a formative and a critical function in terms of their professional experience. These results highlight the potential offered by the evaluation of a program’s intervention theory for improving the conceptualization of a professional development program. They also demonstrate the importance and relevance of assessing the learning process at a group level in the context of a collective professional development approach. Finally, the findings support the importance of reflexive learning for improving professional practice and fostering the social engagement of practitioners. Thus, they suggest different avenues having the potential to strengthen the capacities of the public health workforce and thereby to increase its effectiveness in improving the health of communities in the coming century.

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes. / Model-driven engineering (MDE) is a well-established software engineering paradigm that promotes models as main artifacts in software development and maintenance activities. As several models may be manipulated during the software life-cycle, model transformations (MT) ensure their coherence by automating model generation and update tasks when possible. However, writing model transformations remains a difficult task that requires much knowledge and effort that detract from the benefits brought by the MDE paradigm. To address this issue, much research effort has been directed toward MT automation. Model Transformation by Example (MTBE) is, in this regard, a promising approach. MTBE aims to learn transformation programs starting from a set of source and target model pairs supplied as examples. In this work, we propose a process to learn model transformations from examples. Our process aims to learn complex MT by tackling three observed requirements, namely, context exploration of the source model, source attribute value testing, and complex target attribute derivation. We experimentally evaluate our approach on seven model transformation problems. The learned transformation programs are able to produce perfect target models in three transformation cases, whereas, precision and recall higher than 90% are recorded for the four remaining ones.