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Spatial structures in India in the age of globalisation : a data-driven approach / Les structures spatiales de l'Inde au temps de la globalisation : une approche inductive à partir de données

Perez, Joan 17 December 2015 (has links)
Les pays qui se sont insérés plus tardivement dans l'économie mondiale subissent généralement les effets de la mondialisation de manière accrue.De ce point de vue, les BRIC, comparés aux autres pays émergents, possèdent un certain poids dans l’économie mondiale et représentent doncun potentiel de marché important. Avec une croissance économique qui devrait dans un avenir proche dépasser celle de la Chine, l’Inde sembleêtre un remarquable cas d’étude. Cependant, les clichés persistent dans un pays où deux aspects seulement sont le plus souvent mis en avant.D’une part, l’Inde est considérée comme un nouvel eldorado, un espace où les multinationales essaient de s’implanter en raison de l’augmentationsubstantielle du nombre de consommateurs : «the shining India». D’autre part, l’Inde est aussi souvent décrite comme surpeuplée, massivementpauvre et occupée par une forte présence de taudis, tant dans les espaces urbains que ruraux. Spatialement, un modèle dual pourrait en effet contenir d'un côté une part croissante de la classe moyenne en pleine explosion tandis que d'autres verraient s'accentuer les inégalités économiques et sociales. En revanche, il paraît difficile d'imaginer que deux extrêmes seulement puissent représenter la diversité d'un si grand pays. Dans les faits, l’évolution du secteur tertiaire n’est pas assez rapide pour maintenir un haut niveau d’emploi dans certains espaces urbains,alors qu’un modèle agraire de plus en plus intensif en zones rurales contribue à réduire graduellement le nombre d’employés agricoles et depropriétaires terriens. Par conséquent, l’augmentation générale du niveau de vie ne suivra pas forcément le rythme de croissance économiqueet démographique de l’Inde ; d’autant que les inégalités socio-économiques de ce pays sont déjà accentuées par un système rigide de castes. Ilest nécessaire de rappeler que l’inde est un pays d’ancienne urbanisation dont les premières traces remontent à 2400 AEC. De cette particularitérésulte une histoire riche et complexe. Aujourd’hui, l’Inde est caractérisée par une grande diversité de langues, de religions, de castes, de communautés, de tribus, de traditions, d'espaces sous influences métropolitaines, etc. Peu de pays dans le monde présentenet autant de spécificités. Ces faits soulèvent les questions suivantes : comment est-il possible de visualiser et quantifier les inégalités spatiales d'un pays si large et si complexe ? Quels sont les principaux facteurs qui affectent et/ou engendrent ces inégalités spatiales ? Il pourrait être simpliste d'étudier ces écarts spatiaux seulement au travers d’indicateurs macro économiques tel que le PIB. Ainsi, pour faire face à tant de complexité, un modèle conceptuel nous a permis de sélectionner de manière rigoureuse 55 indicateurs afin de renseigner ces récentes transformations spatiales en cette ère de mondialisation accrue. Cette sélection d’indicateurs a donné naissance à une base de données multicritères composée de données économiques,socio-démographiques, géographiques, sociologiques, culturelles, etc., à l’échelle du district (640 unités spatiales) et entre deux dates: 2001 et 2011. L'hypothèse de cette recherche est la suivante : une approche inductive à partir de ces indicateurs pourrait nous permettre une identificationet une caractérisation a-posteriori de structures spatiales en Inde. / Countries that have experienced a delayed entry within the world economy have usually sustained an enhanced and faster globalisation process. This is the case for BRIC countries which are, compared to other emerging countries, organised on large economies and thus provide a stronger potential market. From this perspective, India appears to be the perfect case study with an economic growth expected to overcome China’s growth in the near future. However, the «clichés» are persistent within a country mostly depicted as bipolar. On the one hand, it is considered as a new eldorado, the «Shining India», a place where multinationals aim to implement themselves due to the substantial increase of the consumer market. At the same time, India is also characterised by overcrowding, the major presence of slum areas and mass poverty, both in urban and rural areas. It is indeed possible that some areas will accommodate a bigger and bigger share of the growing middle class, while others will accentuate economic and social inequalities. Yet, can these extremes be truly representative of the diversity of such a large country? In fact, in some urban oriented spaces, the evolution of the tertiary sector is not strong enough to maintain a high level of employment while in rural spaces; an intensive farming model contributes to gradually reducing the number of labourers and landowners. As a result, the increase of the standard of living related to both economic and demographic growth is not homogeneously distributed over a territory where socio-economic divisions are already made worse by a tight caste system. With evidence dating back to 2400 BCE, it must be remembered that India is a country of old urbanisation. This has given rise to a rich and complex history and India is now home to a variety of languages, religions, castes, communities, tribes, traditions, urbanisation patterns and, more recently, globalisation-related dynamics. Perhaps no other country in the world seems to be characterised by such a great diversity. This begs the following questions: how is it possible to quantify and visualise the spatial gap of such a complex and subcontinent sized country? What are the main drivers affecting this spatial gap? It would indeed be simplistic to study India only through macro-economic indicators such as GDP. To deal with this complexity, a conceptualisation has been performed to strictly select 55 criteria that can affect the transformation sustained by the Indian territory in this enhanced age of globalisation. These selected factors have fed a multi-critera database characterised by aspects coming from economy, geography, sociology, culture etc. at the district scale level (640 spatial units) and on a ten year timeframe (2001-2011). The assumption is as follows: each Indian district can be driven by different factors. The human capacity to understand a complex issue has been reached here since we cannot take into account and at the same time the behaviour of a large number of elements influencing one another. AI Based Algorithm methods (Bayesian and Neural Networks) have thus been resorted to as a good alternative to process a large number of factors. In order to be as accurate as possible and to keep a transversal point of view, the methodology is divided into a robust procedure including fieldwork steps. The results of the models show that the 55 factors interact, bringing the emergence of unobservable factors representative of broader concepts, which find consistency only in the case of India. It also shows that the Indian territory can be segmented into a multitude of sub-spaces. Some of these profiles are close to the caricatured India. However, in most cases, results show a heterogeneous country with sub-spaces possessing a logic of their own and far away from any cliché.
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Cross-layer self-diagnosis for services over programmable networks / Auto-diagnostic multi-couche pour services sur réseaux programmables

Sánchez Vílchez, José Manuel 07 July 2016 (has links)
Les réseaux actuels servent millions de clients mobiles et ils se caractérisent par équipement hétérogène et protocoles de transport et de gestion hétérogènes, et des outils de gestion verticaux, qui sont très difficiles à intégrer dans leur infrastructure. La gestion de pannes est loin d’être automatisée et intelligent, ou un 40 % des alarmes sont redondantes et seulement un 1 ou 2% des alarmes sont corrélées au plus dans un centre opérationnel. Ça indique qu’il y a un débordement significatif des alarmes vers les adminis-trateurs humains, a comme conséquence un haut OPEX vue la nécessité d’embaucher de personnel expert pour accomplir les tâches de gestion de pannes. Comme conclusion, le niveau actuel d’automatisation dans les tâches de gestion de pannes dans réseaux télécoms n’est pas adéquat du tout pour adresser les réseaux programmables, lesquels promettent la programmation des ressources et la flexibilité afin de réduire le time-to-market des nouveaux services. L’automatisation de la gestion des pannes devient de plus en plus nécessaire avec l’arrivée des réseaux programmables, SDN (Software-Defined Networking), NFV (Network Functions Virtualization) et le Cloud. En effet, ces paradigmes accélèrent la convergence entre les domaines des réseaux et la IT, laquelle accélère de plus en plus la transformation des réseaux télécoms actuels en menant à repenser les opérations de gestion de réseau et des services, en particulier les opérations de gestion de fautes. Cette thèse envisage l’application des principes d’autoréparation en infrastructures basées sur SDN et NFV, en focalisant sur l’autodiagnostic comme facilitateur principal des principes d’autoréparation. Le coeur de cette thèse c’est la conception d’une approche de diagnostic qui soit capable de diagnostiquer de manière continuée les services dynamiques virtualisés et leurs dépendances des ressources virtuels (VNFs et liens virtuels) mais aussi les dépendances de ceux ressources virtuels de la infrastructure physique en-dessous, en prenant en compte la mobilité, la dynamicite, le partage de ressources à l’infrastructure en-dessous / Current networks serve billions of mobile customer devices. They encompass heterogeneous equipment, transport and manage-ment protocols, and vertical management tools, which are very difficult and costly to integrate. Fault management operations are far from being automated and intelligent, where around 40% of alarms are redundant only around 1-2% of alarms are correlated at most in a medium-size operational center. This indicates that there is a significant alarm overflow for human administrators, which inherently derives in high OPEX due to the increasingly need to employ high-skilled people to perform fault management tasks. In conclusion, the current level of automation in fault management tasks in Telcos networks is not at all adequate for programmable networks, which promise a high degree of programmability and flexibility to reduce the time-to-market. Automation on fault management is more necessary with the advent of programmable networks, led by with SDN (Software-Defined Networking), NFV (Network Functions Virtualization) and the Cloud. Indeed, the arise of those paradigms accelerates the convergence between networks and IT realms, which as consequence, is accelerating faster and faster the transformation of cur-rent networks leading to rethink network and service management and operations, in particular fault management operations. This thesis envisages the application of self-healing principles in SDN and NFV combined infrastructures, by focusing on self-diagnosis tasks as main enabler of self-healing. The core of thesis is to devise a self-diagnosis approach able to diagnose at run-time the dynamic virtualized networking services and their dependencies from the virtualized resources (VNFs and virtual links) but also the dependencies of those virtualized resources from the underlying network infrastructure, taking into account the mobility, dynamicity, and sharing of resources in the underlying infrastructure
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Towards an extension of causal discovery with generative flow networks to latent variables models

Manta, Dragos Cristian 12 1900 (has links)
Le raisonnement causal est au centre des facultés intellectuelles humaines qui nous permettent de transférer nos connaissances acquises dans des situations très différentes de l'expérience vécue à partir de peu de nouvelles observations. En fait, notre science en entier se base sur l'hypothèse qu'on puisse expliquer tous les phénomènes de l'univers à partir d'un nombre relativement petit de principes simples et constants à travers le temps qui donnent naissance au monde complexe qui nous entoure grâce au très grand nombre de conditions expérimentales possibles, qui correspondent à des interventions dans un modèle causal graphique. La découverte algorithmique de ces mécanismes semble donc être un pilier important, non seulement afin de produire des agents artificiels dotés de capacités cognitives humaines, mais également en vue d'automatiser la découverte scientifique. Nous nous penchons sur une variante du problème de la découverte causale dans laquelle les données observées ne correspondent pas directement aux variables d'intérêt, que l'on considère latentes. Nous utilisons les réseaux de flot génératifs pour apprendre une distribution bayésienne a posteriori définie sur la structure des réseaux bayésiens latents et sur les valeurs des variables latentes. / Causal reasoning is at the center of the human intellectual abilities that allow us to transfer our acquired knowledge in situations that are very different from our past experience from few new observations. In fact, our whole science is based on the assumption that we can explain all the phenomena of the universe from a relatively small set of simple principles that are constant through time and that give rise to the complex world surrounding us due to the very large number of possible experimental conditions that correspond to interventions in a causal graphical model. The algorithmic discovery of these mechanisms thus seems to be an important pillar, not only to create artificial agents endowed with human cognitive abilities, but also to automate scientific discovery. We are looking into a variant of the causal discovery problem in which the observed data does not directly correspond to the variables of interest, which we consider to be latent. We use Generative Flow Networks to learn a Bayesian posterior distribution defined over latent Bayesian networks and over the values of the latent variables.
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Modélisation des émotions de l’apprenant et interventions implicites pour les systèmes tutoriels intelligents

Jraidi, Imène 08 1900 (has links)
La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants. / Modeling the user’s experience within Human-Computer Interaction is an important challenge for the design and development of intelligent adaptive systems. In this context, a particular attention is given to the user’s emotional reactions, as they decisively influence his cognitive abilities, such as perception and decision-making. Emotion modeling is particularly relevant for Emotionally Intelligent Tutoring Systems (EITS). These systems seek to identify the learner’s emotions during tutoring sessions, and to optimize his interaction experience using a variety of intervention strategies. This thesis aims to improve current methods on emotion modeling, as well as the emotional strategies that are presently used within EITS to influence the learner’s emotions. More precisely, our first objective was to propose a new method to recognize the learner’s emotional state, using different sources of information that allow to measure emotions accurately, whilst taking account of individual characteristics that can have an impact on the manifestation of emotions. To that end, we have developed a multimodal approach combining several physiological measures (brain activity, galvanic responses and heart rate) with individual variables, to detect a specific emotion, which is frequently observed within computer tutoring, namely : uncertainty. First, we have identified the key physiological indicators that are associated to this state, and the individual characteristics that contribute to its manifestation. Then, we have developed predictive models to automatically detect this state from the analyzed variables, trough machine learning algorithm training. Our second objective was to propose a unified approach to simultaneously recognize a combination of several emotions, and to explicitly evaluate the impact of these emotions on the learner’s interaction experience. For this purpose, we have developed a hierarchical, probabilistic and dynamic framework, which allows one to track the learner’s emotional changes over time, and to automatically infer the trend that characterizes his interaction experience namely : flow, stuck or off-task. Flow is an optimal experience : a state in which the learner is completely focused and involved within the learning activity. The state of stuck is a non-optimal trend of the interaction where the learner has difficulty to maintain focused attention. Finally, the off-task behavior is an extremely unfavorable state where the learner is not involved anymore within the learning session. The proposed framework integrates three-modality diagnostic variables that sense the learner’s experience including : physiology, behavior and performance, in conjunction with predictive variables that represent the current context of the interaction and the learner’s personal characteristics. A human-subject study was conducted to validate our approach through an experimental protocol designed to deliberately elicit the three targeted trends during the learners’ interaction with different learning environments. Finally, our third objective was to propose new strategies to positively influence the learner’s emotional state, without interrupting the dynamics of the learning session. To this end, we have introduced the concept of implicit emotional strategies : a novel approach to subtly impact the learner’s emotions, in order to improve his learning experience. These strategies use the subliminal perception, and more precisely a technique known as affective priming. This technique aims to unconsciously solicit the learner’s emotions, through the projection of primes charged with specific affective connotations. We have implemented an implicit emotional strategy using a particular form of affective priming namely : the evaluative conditioning, which is designed to unconsciously enhance self-esteem. An experimental study was conducted in order to evaluate the impact of this strategy on the learners’ emotional reactions and performance.
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Indicateurs biologiques de la qualité écologique des cours d’eau : variabilités et incertitudes associées / Ecological assessment of running waters using bio-indicators : associated variability and uncertainty

Marzin, Anahita 11 January 2013 (has links)
Evaluer, maintenir et restaurer les conditions écologiques des rivières nécessitent des mesures du fonctionnement de leurs écosystèmes. De par leur complexité, notre compréhension de ces systèmes est imparfaite. La prise en compte des incertitudes et variabilités liées à leur évaluation est donc indispensable à la prise de décision des gestionnaires. En analysant des données nationales (~ 1654 sites), les objectifs principaux de cette thèse étaient de (1) tester certaines hypothèses intrinsèques aux bio-indicateurs et (2) d'étudier les incertitudes de l'évaluation écologique associées à la variabilité temporelle des bio-indicateurs et à la prédiction des conditions de référence. (1) Ce travail met en évidence (i) le rôle prépondérant des facteurs environnementaux naturels dans la structuration des communautés aquatiques en comparaison des facteurs anthropiques (définis à l'échelle du bassin versant, du corridor riparien et du tronçon), (ii) les réponses contrastées des communautés aquatiques aux pressions humaines (dégradations hydro-morphologiques et de la qualité de l'eau) et (iii) plus généralement, les forts impacts des barrages et de l'altération de la qualité de l'eau sur les communautés aquatiques. (2) Une méthode Bayésienne a été développée pour estimer les incertitudes liées à la prédiction des conditions de référence d'un indice piscicole (IPR+). Les incertitudes prédictives de l'IPR+ dépendent du site considéré mais aucune tendance claire n'a été observée. Par comparaison, la variabilité temporelle de l'IPR+ est plus faible et semble augmenter avec l'intensité des perturbations anthropiques. Les résultats de ce travail confirment l'avantage d'indices multi-métriques basés sur des traits fonctionnels par rapport à ceux relatifs à la composition taxonomique. Les sensibilités différentes des macrophytes, poissons, diatomées et macro-invertébrés aux pressions humaines soulignent leur complémentarité pour l'évaluation des écosystèmes fluviaux. Néanmoins, de futures recherches sont nécessaires à une meilleure compréhension des effets d'interactions entre types de pressions et entre pressions humaines et environnement. / Sensitive biological measures of ecosystem quality are needed to assess, maintain or restore the ecological conditions of rivers. Since our understanding of these complex systems is imperfect, river management requires recognizing variability and uncertainty of bio-assessment for decision-making. Based on the analysis of national data sets (~ 1654 sites), the main goals of this work were (1) to test some of the assumptions that shape bio-indicators and (2) address the temporal variability and the uncertainty associated to prediction of reference conditions.(1) This thesis highlights (i) the predominant role of physiographic factors in shaping biological communities in comparison to human pressures (defined at catchment, riparian corridor and reach scales), (ii) the differences in the responses of biological indicators to the different types of human pressures (water quality, hydrological, morphological degradations) and (iii) more generally, the greatest biological impacts of water quality alterations and impoundments. (2) A Bayesian method was developed to estimate the uncertainty associated with reference condition predictions of a fish-based bio-indicator (IPR+). IPR+ predictive uncertainty was site-dependent but showed no clear trend related to the environmental gradient. By comparison, IPR+ temporal variability was lower and sensitive to an increase of human pressure intensity. This work confirmed the advantages of multi-metric indexes based on functional metrics in comparison to compositional metrics. The different sensitivities of macrophytes, fish, diatoms and macroinvertebrates to human pressures emphasize their complementarity in assessing river ecosystems. Nevertheless, future research is needed to better understand the effects of interactions between pressures and between pressures and the environment.
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Processus d'innovation centré sur l'utilisateur : identification des besoins et interprétation des données issues de l'integration de l'utilisateur dans le processus de co-conception / User-centred innovation process : needs identification and data interpretation coming from the user's integration in the design process

Skiba, Nathalie 03 April 2014 (has links)
Jamais nos modes de vie et les produits qui nous entourent n'ont évolué aussi rapidement. Cette évolution est un facteur nouveau à prendre en compte dans le développement de produits pour s'assurer de leur appropriation par les utilisateurs. C'est ainsi que les approches de conception s'orientent petit à petit vers l'intégration des usages. L'approche Living Lab est axée autour de quatre principes : le réalisme de la situation d'usage étudiée ; la continuité de la collaboration avec les utilisateurs ; la collecte de données d'usage spontanées ; l'augmentation de la capacité des utilisateurs à influencer le développement du produit. Ces principes facilitent le passage de la conception centrée-utilisateurs vers la conception centrée-usages, mais sont difficiles à réaliser concrètement. Pour accompagner et inspirer les concepteurs, nous proposons une méthode de pilotage de projet Living Lab composée de dix-huit opérations visant chacune l'atteinte d'un de ces principes. La méthode proposée est représentée sous forme de diagrammes NIAM-ORM, facilement compréhensibles car proche du langage naturel binaire. Deux projets urbains et deux projets industriels ont permis de tester notre méthode. La pertinence des opérations sur l'atteinte des principes est évaluée par le biais des réseaux bayésiens : selon les résultats obtenus, les opérations sont validées, ajustées ou reformulées puis ré-implémentées dans le modèle NIAM-ORM / Our way of life and the products that surround us have never evolved so quickly. This evolution is a new factor to take into account in the product development to ensure the product appropriation by the users. For that reason the design approaches try to integrate usages. The Living Lab approach is organised around four principles: the realism of the studied situation; the continuity in the collaboration with the users; the collection of spontaneous usage data; the empowerment of users in the design process. These principles facilitate the path from "user-centred design" to "usage-centred design" but are difficult to realise practically. To guide and inspire the designers we propose a Living Lab project method made of eighteen operations; each operation is supposed to reach one of the four principles. The proposed method is represented with NIAM-ORM diagrams which are easily understandable because of its similarity with natural language. We tested our method on two urban projects and two industrial projects. The relevance of the tested operations on the principle realisation is evaluated according to bayesian networks: depending on the results the operations are validated, adjusted or rephrased and implemented again in the NIAM-ORM model
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Modélisation conjointe des connaissances multi-points de vue d'un système industriel et de son système de soutien pour l'évaluation des stratégies de maintenance / Multi-point of view knowledge modelling of an industrial system and of its enabler system : a new approach to assessing maintenance strategies

Medina Oliva, Gabriela 12 December 2011 (has links)
Par rapport aux exigences de plus en plus importantes relatives au Maintien en Condition Opérationnelle d'un système industriel, le processus de maintenance joue un rôle fondamental pour l'amélioration de la disponibilité, de la productivité, etc. Pour essayer de contrôler au mieux ces performances, les responsables de maintenance doivent donc être capables de choisir les stratégies de maintenance et les ressources à mettre en oeuvre les plus adaptées aux besoins. Dans un objectif d'aide à la prise de décisions en maintenance, les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objet de proposer une méthodologie pour l'élaboration d'un modèle support permettant par simulation d'évaluer les différentes stratégies. La valeur ajoutée de la méthodologie réside dans l'unification, à base de modèles relationnels probabilistes (PRM), des différents types de connaissance nécessaires à la construction de ce modèle d'évaluation. Ce dernier est ainsi construit à partir de motifs génériques et modulables représentatifs des variables décisionnels du système industriel (système principal) et de son système de maintenance. Ces motifs, par instanciation, facilitent la construction des modèles d'applications spécifiques. Cette méthodologie, issue du projet ANR SKOOB, est testée sur le cas applicatif de la maintenance d'un système de production de ferment. / Nowadays, the importance of the maintenance function has increased, due to the requirements on the maintain in operational conditions phase (MCO) of the system-of-interest (SI). As well as for the relevant role of maintenance in improving availability, performance efficiency, total plant availability, etc. To control performances, maintenance managers should be able to make some choices about the maintenance strategies and the resources that can fulfil the requirements. Within this context, we propose a methodology to formalize a model allowing to perform simulation to assess maintenance strategies. The scientific contribution of our work is that this approach unify by using a probabilistic relational model (PRM), different kind of knowledge needed to assess maintenance strategies. Knowledge is presented as generic and modular patterns based on PRM. These patterns integrate relevant decisional variables of the system of interest and of its maintenance system. This approach eases the modeling phase for a specific application. This methodology is one of the results of the project ANR SKOOB. This approach was tested on an industrial case for the maintenance of a harvest production process
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Vers une approche systémique et multivues pour l'analyse de données et la recherche d'information : un nouveau paradigme

Lamirel, Jean-Charles 06 December 2010 (has links) (PDF)
Le sujet principal de notre travail d'habilitation concerne l'extension de l'approche systémique, initialement implantée dans le Système de Recherche d'Information NOMAD, qui a fait l'objet de notre travail de thèse, pour mettre en place un nouveau paradigme général d'analyse de données basé sur les points de vue multiples, paradigme que nous avons baptisé MVDA (Multi-View Data Analysis). Ce paradigme couvre à la fois le domaine de l'analyse de données et celui de la fouille de données. Selon celui-ci, chaque analyse de données est considérée comme une vue différente sur les données. Le croisement entre les vues s'opère par l'intermédiaire d'un réseau bayésien construit, de manière non supervisée, à partir des données ou des propriétés partagées entre ces dernières. Le paradigme MDVA repose également sur l'exploitation de méthodes spécifiques de visualisation, comme la visualisation topographique ou la visualisation hyperbolique. La mise en place de nouveaux estimateurs de qualité de type Rappel/Précision non supervisés basés sur l'analyse de la distribution des propriétés associées aux classes, et qui à la fois sont indépendants des méthodes de classification et des changements relatifs à leur mode opératoire (initialisation, distances utilisées ...), nous a permis de démontrer objectivement la supériorité de ce paradigme par rapport à l'approche globale, classique en analyse de données. Elle nous a également permis de comparer et d'intégrer dans le paradigme MVDA des méthodes de classification non supervisées (clustering) neuronales qui sont plus particulièrement adaptées à la gestion des données ultra-éparses et fortement multidimensionnelles, à l'image des données documentaires, ainsi que d'optimiser le mode opératoire de telles méthodes. Notre démarche a par ailleurs impliqué de développer la cohabitation entre le raisonnement neuronal et le raisonnement symbolique, ou entre des modèles de nature différente, de manière à couvrir l'ensemble des fonctions de la recherche et de l'analyse de l'information et à éliminer, sinon à réduire, les défauts inhérents à chacun des types d'approche. A travers de nombreuses applications, notamment dans le domaine de l'évaluation des sciences, nous montrons comment l'exploitation d'un tel paradigme peut permettre de résoudre des problèmes complexes d'analyse de données, comme ceux liés l'analyse diachronique à grande échelle des données textuelles polythématiques. Nous montrons également comment l'ensemble des outils développés dans le cadre de ce paradigme nous ont permis mettre en place de nouvelles méthodes très robustes et très performantes pour la classification supervisée et pour le clustering incrémental. Nous montrons finalement comment nous envisageons d'étendre leur application à d'autres domaines très porteurs, comme ceux du traitement automatique des langues ou de la bioinformatique.
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Modélisation des émotions de l’apprenant et interventions implicites pour les systèmes tutoriels intelligents

Jraidi, Imène 08 1900 (has links)
La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants. / Modeling the user’s experience within Human-Computer Interaction is an important challenge for the design and development of intelligent adaptive systems. In this context, a particular attention is given to the user’s emotional reactions, as they decisively influence his cognitive abilities, such as perception and decision-making. Emotion modeling is particularly relevant for Emotionally Intelligent Tutoring Systems (EITS). These systems seek to identify the learner’s emotions during tutoring sessions, and to optimize his interaction experience using a variety of intervention strategies. This thesis aims to improve current methods on emotion modeling, as well as the emotional strategies that are presently used within EITS to influence the learner’s emotions. More precisely, our first objective was to propose a new method to recognize the learner’s emotional state, using different sources of information that allow to measure emotions accurately, whilst taking account of individual characteristics that can have an impact on the manifestation of emotions. To that end, we have developed a multimodal approach combining several physiological measures (brain activity, galvanic responses and heart rate) with individual variables, to detect a specific emotion, which is frequently observed within computer tutoring, namely : uncertainty. First, we have identified the key physiological indicators that are associated to this state, and the individual characteristics that contribute to its manifestation. Then, we have developed predictive models to automatically detect this state from the analyzed variables, trough machine learning algorithm training. Our second objective was to propose a unified approach to simultaneously recognize a combination of several emotions, and to explicitly evaluate the impact of these emotions on the learner’s interaction experience. For this purpose, we have developed a hierarchical, probabilistic and dynamic framework, which allows one to track the learner’s emotional changes over time, and to automatically infer the trend that characterizes his interaction experience namely : flow, stuck or off-task. Flow is an optimal experience : a state in which the learner is completely focused and involved within the learning activity. The state of stuck is a non-optimal trend of the interaction where the learner has difficulty to maintain focused attention. Finally, the off-task behavior is an extremely unfavorable state where the learner is not involved anymore within the learning session. The proposed framework integrates three-modality diagnostic variables that sense the learner’s experience including : physiology, behavior and performance, in conjunction with predictive variables that represent the current context of the interaction and the learner’s personal characteristics. A human-subject study was conducted to validate our approach through an experimental protocol designed to deliberately elicit the three targeted trends during the learners’ interaction with different learning environments. Finally, our third objective was to propose new strategies to positively influence the learner’s emotional state, without interrupting the dynamics of the learning session. To this end, we have introduced the concept of implicit emotional strategies : a novel approach to subtly impact the learner’s emotions, in order to improve his learning experience. These strategies use the subliminal perception, and more precisely a technique known as affective priming. This technique aims to unconsciously solicit the learner’s emotions, through the projection of primes charged with specific affective connotations. We have implemented an implicit emotional strategy using a particular form of affective priming namely : the evaluative conditioning, which is designed to unconsciously enhance self-esteem. An experimental study was conducted in order to evaluate the impact of this strategy on the learners’ emotional reactions and performance.
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Indicateurs biologiques de la qualité écologique des cours d'eau : variabilités et incertitudes associées

Marzin, Anahita 11 January 2013 (has links) (PDF)
Evaluer, maintenir et restaurer les conditions écologiques des rivières nécessitent des mesures du fonctionnement de leurs écosystèmes. De par leur complexité, notre compréhension de ces systèmes est imparfaite. La prise en compte des incertitudes et variabilités liées à leur évaluation est donc indispensable à la prise de décision des gestionnaires. En analysant des données nationales (~ 1654 sites), les objectifs principaux de cette thèse étaient de (1) tester certaines hypothèses intrinsèques aux bio-indicateurs et (2) d'étudier les incertitudes de l'évaluation écologique associées à la variabilité temporelle des bio-indicateurs et à la prédiction des conditions de référence. (1) Ce travail met en évidence (i) le rôle prépondérant des facteurs environnementaux naturels dans la structuration des communautés aquatiques en comparaison des facteurs anthropiques (définis à l'échelle du bassin versant, du corridor riparien et du tronçon), (ii) les réponses contrastées des communautés aquatiques aux pressions humaines (dégradations hydro-morphologiques et de la qualité de l'eau) et (iii) plus généralement, les forts impacts des barrages et de l'altération de la qualité de l'eau sur les communautés aquatiques. (2) Une méthode Bayésienne a été développée pour estimer les incertitudes liées à la prédiction des conditions de référence d'un indice piscicole (IPR+). Les incertitudes prédictives de l'IPR+ dépendent du site considéré mais aucune tendance claire n'a été observée. Par comparaison, la variabilité temporelle de l'IPR+ est plus faible et semble augmenter avec l'intensité des perturbations anthropiques. Les résultats de ce travail confirment l'avantage d'indices multi-métriques basés sur des traits fonctionnels par rapport à ceux relatifs à la composition taxonomique. Les sensibilités différentes des macrophytes, poissons, diatomées et macro-invertébrés aux pressions humaines soulignent leur complémentarité pour l'évaluation des écosystèmes fluviaux. Néanmoins, de futures recherches sont nécessaires à une meilleure compréhension des effets d'interactions entre types de pressions et entre pressions humaines et environnement.

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