Questions : Cette thèse visait à répondre à deux questions fondamentales : 1) Est-ce que les athlètes qui présentent un historique de commotions cérébrales du sport en conservent des effets délétères à long terme? ; et 2) Est-ce que les effets néfastes des commotions cérébrales récurrentes sur le fonctionnement tant cognitif que moteur sont cumulatifs? Devis expérimental : À l’aide d’un plan d’investigation double-cohorte réalisé avec un groupe d’athlètes évoluant au niveau universitaire et un autre formé d’anciens athlètes universitaires testés plus de trois décennies plus tard, les quatre études qui composent cette thèse ont employé des méthodes raffinées d’investigation des fonctions cognitives et motrices pour en déceler des atteintes persistantes. Méthodologie : Les potentiels évoqués cognitifs ainsi que les tests neuropsychologiques ont permis de sonder le fonctionnement cognitif de ces athlètes alors que la stimulation magnétique transcrânienne, une plateforme de force permettant de mesurer la stabilité posturale ainsi qu’un système d’enregistrement tridimensionnel des mouvements rapides alternatifs ont servi à l’évaluation de l’intégrité du système moteur. Résultats : Cette thèse a permis de déceler des altérations persistentes et cumulatives des fonctions cognitives et motrices. De plus, ces subtiles atteintes observées chez les jeunes athlètes, affectant essentiellement des marqueurs neurophysiologiques sous-cliniques du fonctionnement cognitif et moteur, s’étaient accentuées chez les anciens athlètes universitaires qui montraient un déclin quantifiable tant des fonctions cognitives que motrices. Discussion : Ces résultats suggèrent d’une part que les commotions cérébrales du sport entraînent des altérations cognitives et motrices chroniques qui s’accentuent en fonction du nombre de commotions cérébrales subies. D’autre part, les effets délétères des commotions cérébrales du sport sur le fonctionnement cognitif et moteur combinés à ceux associés au processus de vieillissement entraînent un déclin cognitif et moteur quantifiable en comparaison aux anciens athlètes n’ayant jamais subi de commotions cérébrales. / Question: This thesis aimed to address two fundamental issues: 1) Are there long-lasting effects of sports-related concussion on cognitive and motor functions? and 2) Are the adverse effects of recurrent concussions cumulative? Experimental Design: The cross-sectional thesis design included a group of active university-level athletes as well as a group of former athletes recruited more than three decades after their university years who were tested on neurophysiological measures of both cognitive and motor system functions. Methods: Event-Related potentials and neuropsychological tests were used to assess cognitive functions while transcranial magnetic paradigms were used to assess motor cortex excitability, a force platform was used to assess postural stability and a 3-dimensional recording device was used to track hand position when performing a rapid alternating movement task. Results: This thesis disclosed persistent and cumulative alterations of both cognitive and motor functions after sports concussions. Furthermore, subclinical, neurophysiological alterations found in young concussed athletes were exacerbated in former athletes with concussions who displayed quantifiable cognitive and motor functions decline more than three decades post-concussion. Discussion: These results suggest that sports concussions induce cognitive and motor functions abnormalities that worsen as a function of the number of concussions sustained. Moreover, findings from the present thesis indicate that the deleterious effects of sports concussion on cognitive and motor system functions combined to those associated with the aging process lead to quantifiable decline on both cognition and motor functions.

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Cette recherche propose d’étudier et de présenter des supports susceptibles d'améliorer le processus d'apprentissage des personnes malentendantes et sourdes par la médiation de nouveaux outils comme les tablettes tactiles. La question est de savoir si l’introduction de ces nouveaux outils, pourrait permettre la création de didacticiels adaptés aux spécificités cognitives des enfants sourds.Dans le contexte actuel, notre hypothèse est que les nouvelles technologies informatiques et les outils numériques (comme les tablettes tactiles) influenceraient positivement le processus d’apprentissage des élèves sourds et malentendants.En conséquence, nous avons créé un logiciel éducatif, Digisthésia, qui a été conçu et adapté aux besoins des élèves sourds et malentendants. Le but de cet outil était de développer et d’améliorer 4 des principales potentialités cognitives : l’attention, la mémoire, la vitesse de traitement et la résolution de problèmes.Notre protocole a mobilisé 80 élèves de 7 collèges de Lyon et de la périphérie lyonnaise : 40 élèves avec différents degrés de déficience auditive, des sujets implantés et appareillés (20 participants ont utilisé le logiciel éducatif Digisthésia / 20 personnes ont fait partie du groupe de contrôle) ainsi que 40 élèves sans déficiences auditives (20 participants qui ont utilisé notre logiciel éducatif sur tablette tactile / 20 élèves ont fait partie du groupe témoin). Les résultats indiquent que la médiation par les nouvelles technologies a renforcé les potentialités cognitives des élèves sourds et malentendants. Nous avons observé un progrès au niveau de l’apprentissage des participants sourds et malentendants suite à l’utilisation du logiciel éducatif Digisthésia sur tablette tactile. / This research proposes to study and present materials that can improve the learning process for people who are hard of hearing and deaf by leveraging the use of new tools such as touch tablets. The question is whether the introduction of these new tools could allow the creation of software tools that more adapted to the cognitive specificities of deaf children.In the current context, our hypothesis is that new computer-base technologies and digital tools (such as touch tablets) would positively influence the learning process for students who are deaf and hard of hearing.As a result, we have created the educational software Digisthésia that has been designed and adapted to the needs of students who are deaf and hard of hearing. The aim of this tool was to develop and improve 4 important cognitive parameters such as attention, memory, processing speed and problem solving.Our protocol mobilized 80 students from grade schools from and near Lyon: 40 students suffering from different degrees of hearing impairment, with an without cochlear implants (20 subjects used the tablet/20 subjects were part of the control group). As well as 40 students with no hearing impairments (20 subjects who used the educational software Digisthésia and the tablet /20 subjects who were part of the control group).The results indicate that leveraging the new technologies has enhanced the cognitive potential of deaf and hard of hearing students. We have seen progress in the learning of deaf and hard of hearing participants as a result of the use of tablets and our software.

Cette thèse se donne pour objet d’explorer la place de la dimension culturelle vis-à-vis du phénomène d’alignement stratégique du SI- subtilité insuffisamment analysée- voire de comprendre en profondeur l’impact que peut exercer la culture organisationnelle sur l’alignement stratégique des usages du système ERP, notamment lors de la phase du post-basculement. Pour la stratégie de recherche qui est la nôtre, une exploration théorique, pertinente en regard de notre questionnement scientifique, nous a paru comme préalable indispensable pour constituer à la fois le fondement et la justification de la modélisation proposée. Laquelle a été mise à l’épreuve de la réalité professionnelle auprès d’une sélection d’entreprises opérant en Tunisie et se trouvant dans la phase du post-basculement de leurs systèmes ERP. Ce faisant, il nous a semblé plus constructif d’adopter la complémentarité des deux approches qualitative/quantitative au niveau de notre démarche empirique, et ce dans le cadre d’une triangulation méthodologique. Notre investigation s’est donc déroulée en deux phases. Durant la première, 5 études de cas ont été menées à partir de 16 entretiens semi-directifs auprès des DG, DM et DSI impliqués dans l’alignement stratégique des usages du système ERP. En s’adossant aux résultats de l’analyse de contenu de ces entretiens, un questionnaire d’enquête a été administré dans la seconde phase auprès de 55 DM en fonction dans 22 entreprises. La diversité des résultats obtenus, confirmant à la fois la faisabilité et la validation de la modélisation de recherche, tend à démontrer la singularité de notre travail de recherche dont la contribution principale réside dans l’émergence d’une hypothèse culturaliste novatrice. Laquelle postule la nécessaire prise en considération de la culture organisationnelle comme stimulateur potentiel de l’alignement stratégique des usages du système ERP, répondant de la sorte au besoin managérial relatif à la maîtrise de l’alignement stratégique des usages lors de la phase du post-basculement. / The purpose of this thesis is to investigate the squares scope of the cultural dimension towards the phenomenon of strategic alignment of IS- subtlety insufficiently analyzed- even to include in depth the impact that can practice the organizational culture on the strategic alignment of ERP system usages, in particular during the post go-live step.A theoretical exploration, relevant to our scientific questioning, appeared to us as indispensable prerequisite to constitute at the same time the foundation and the justification of the proposed modeling. Which was probation of the professional reality with a selection of companies operating in Tunisia and being in the phase of the post go-live of their ERP systems. Making it, it seemed to us more constructive to adopt the qualitative/quantitative complementarity of both approaches at the level of our empirical approach, and it within the framework of a methodological triangulation. Our investigation took place in two waves. During the first one, 5 case studies were led from 16 semi-directive interviews with General Manager, Operational/Functional Director and IS Director involved in the strategic alignment of ERP system usages. Based on the results of the analysis conducted by the contents of the interviews, a survey by questionnaire was administered in the second phase with 55 Operational/Functional Director recovering from 22 companies.The diversity of the obtained results confirming at the same time the feasibility and the validation of the modeling research and tends to demonstrate the peculiarity of our reflection in which the main contribution lies in the emergence of an innovative culturalist hypothesis. Which applies the importance of taking into consideration of the organizational culture as stimulating potential of the strategic alignment of ERP system usages, the referee so at the managerial need concerning the control of the strategic alignment of the uses during the post go-live step.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

La motivation des salariés est une nécessité vitale pour le succès d’une entreprise, notamment dans le contexte de la crise économique mondiale. En comprenant ce qui motive leurs membres, les dirigeants peuvent mobiliser le plein potentiel de chaque personne et diriger plus efficacement leur énergie. Le renouvellement des sources de motivation demande d’analyser au préalable les changements qui affectent actuellement le monde du travail et leurs conséquences. L’objectif de cette thèse vise à aider les personnes qui gèrent les ressources humaines (dans l’entreprise) à comprendre quelles sont et comment créer des conditions propices à la motivation des salariés, comment orienter, susciter et soutenir leur motivation et comment construire des stratégies motivationnelles adaptées. De plus, à cette fin, en favorisant la motivation et en suscitant les salariés, nous essayons de proposer d’établir un climat motivant dans l’entreprise chinoise. / The motivation of employees is vital necessity to the success of the enterprise, especially in the context of global economic crisis. By understanding what motivates their members, directors can mobilize and realize the full potential of each person and direct their energies more effectively. The renewal of sources of motivation asks that analyze in advance the changes currently affecting the world of working and their consequences. The objective of this thesis is to help people manage human resources (in the enterprise) to understand what and how to create conditions favor the employee motivation, how to orientate, to improve and to maintain the motivation of its employees and how to construct appropriate motivational strategies in the management. In addition, for this aim, in favorite of promoting the motivation and stimulating the employees, we try to propose to establish a dynamic environment in Chinese enterprises.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

L’activité de conduite automobile prend place dans un environnement dynamique en constante évolution. Le conducteur doit progresser sur la route au moyen de son véhicule, tout en interagissant adéquatement avec l'environnement et les autres usagers. Pour réaliser cette tâche, le conducteur doit percevoir son environnement, interpréter les événements pour se représenter correctement la situation de conduite, anticiper ces changements, et prendre des décisions afin d'engager des actions sur le véhicule lui permettant d'atteindre les buts qu'il se fixe à court et long terme. A cet égard, la complexité et la diversité des processus perceptifs, cognitifs et sensori-moteurs requis pour la conduite automobile font de cette activité un objet d'étude particulièrement riche pour les sciences de la cognition.Pour étudier l'activité du conducteur automobile afin de la comprendre, l'expliquer et peut-être la prédire, les sciences cognitives se dirigent vers la modélisation de la cognition humaine. Cette démarche permet une représentation et une description plus ou moins fine du système cognitif du conducteur automobile. Cependant, un modèle de la cognition ne permet qu'une description théorique. Grâce à son implémentation informatique, il devient possible de simuler les théories utilisées et déployer numériquement celles mises en jeu dans la modélisation cognitive.Ce travail de thèse s'articule autour de la modélisation cognitive du conducteur automobile, de son implémentation informatique sur une plateforme de développement virtuel et de sa simulation au sein de cette plateforme. Le modèle théorique que nous avons implémenté est COSMODRIVE, en développement au laboratoire du LESCOT à l'IFSTTAR, et la plateforme de développement accueillant le modèle est SIVIC, développée au LIVIC. C'est dans ce contexte que nous nous sommes engagés dans le développement computationnel et informatique du modèle COSMODRIVE, afin de pouvoir simuler l'activité perceptive et cognitive du conducteur automobile. Pour cela, nous nous sommes limités à certains processus cognitifs primordiaux, comme les fonctions stratégiques (planification d'itinéraires et réalisation de plans stratégiques), ou les fonctions perceptives (exploration et intégration de l'information visuelle), les fonctions cognitives tactiques (construction de représentations mentales, intégration perceptivo-cognitive de l'information, structuration des connaissances de conduite, etc), ou encore les fonctions d'exécution d'actions (régulation courte par zones enveloppes ou par points de poursuite).Par l'implémentation informatique du modèle COSMODRIVE sur SIVIC, il devient possible "d'incarner numériquement" des théories cognitives et de les "opérationnaliser" pour formuler des hypothèses de recherche sous la forme de prédictions de performances que l'on pourra évaluer empiriquement auprès de conducteurs humains. Ces hypothèses formulées, nous avons conduit des expérimentations sur un simulateur de conduite que nous avons construit. Afin d'éprouver notre modèle théorique et informatique du conducteur, nous avons comparé les performances des conducteurs humains avec les prédictions issues de la simulation. Les résultats obtenus ont permis de valider cette approche et de confirmer l'intérêt de la simulation cognitive pour appréhender les activités mentales du conducteur automobile. / Driving activity takes place in a dynamic and constantly changing environment. The driver has to make his car evolving on the road while ensuring adequate interactions with its close environment and other road users. In order to perform this task, the driver has to perceive the environment he is evolving in, to interpret events in order to correctly understand the current driving situation, to be able to anticipate its evolution and take decisions regarding vehicle control in order to reach his short and long term goals safely. As a result, both complexity and variety of perceptual, cognitive and sensorimotor processes involved in the driving activity make it very rich context for cognitive sciences.The modeling of human cognition, a specific method which belongs to cognitive sciences field, has been chosen to study driver's activity aiming at understanding, explaining or even predicting it. This approach allows a representation and a description of the driver's cognitive system with different levels of granularity. Thus, such a model offers only a theoretical description. When implemented on a computer, it opens the way to the simulation allowing the digital deployment of the theories involved in the cognitive model design.This thesis is focused on cognitive modeling of car driver, its implementation and its simulation using a virtual platform. The theoretical model that we implemented is COSMODRIVE, developed at IFSTTAR - LESCOT laboratory and the implementation platform we used for this, named SIVIC, is developed at IFSTTAR - LIVIC.This is the context where we started the computational development of the COSMODRIVE model in order to simulate the perceptual and cognitive activity of car driver. Indeed, we chose to limit our implementation to some crucial cognitive processes such as strategic functions (route planning and strategic plans execution), perceptual functions (exploration and integration of visual information), cognitive tactical functions (construction of mental representations, perceptual and cognitive integration of information, structuring of driving knowledge, etc.), or executive functions of actions (short control loop by ''envelopes zones'' or pursuit points).Through computer simulation, we used the numerical model as an innovative tool for scientific investigation in the field of cognitive sciences: The numerical simulation of cognitive functions identified and modeled by COSMODRIVE allowed us to define experimental hypotheses which leed us to conduct experiments in a driving simulator that we have built. To test the theoretical model and computer of the car driver, we compared the performance of human drivers on one hand and the predictions issued from the simulation on the other hand. It opens innovative opportunities for the development and the use of cognitive modeling and simulation of car driver.

Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés à améliorer le raisonnement des apprenants, et ceci dans trois environnements : environnement purement cognitif Logique, jeu sérieux LewiSpace et jeu sérieux intelligent Inertia. La détection de cet état se fait essentiellement par des mesures physiologiques (en particulier les électroencéphalogrammes) afin d’avoir une idée sur les interactions des apprenants et l’évolution de leurs états mentaux. L’amélioration des performances des apprenants et de leur raisonnement est une clé pour la réussite de l’apprentissage. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de l’environnement cognitif logique. Nous décrivons des statistiques faites sur cet environnement. Nous avons collecté durant une étude expérimentale les données sur l’engagement, la charge cognitive et la distraction. Ces trois mesures se sont montrées efficaces pour la classification et la prédiction des performances des apprenants. Dans une deuxième partie, nous décrivons le jeu Lewispace pour l’apprentissage des diagrammes de Lewis. Nous avons mené une étude expérimentale et collecté les données des électroencéphalogrammes, des émotions et des traceurs de regard. Nous avons montré qu’il est possible de prédire le besoin d’aide dans cet environnement grâce à ces mesures physiologiques et des algorithmes d’apprentissage machine. Dans une troisième partie, nous clôturons la thèse en présentant des stratégies d’aide intégrées dans un jeu virtuel Inertia (jeu de physique). Cette dernière s’adapte selon deux mesures extraites des électroencéphalogrammes (l’engagement et la frustration). Nous avons montré que ce jeu permet d’augmenter le taux de réussite dans ses missions, la performance globale et par conséquent améliorer l’état cognitif de l’apprenant. / This thesis aims at detecting and enhancing the cognitive state of a learner. This state is measured by the ability to acquire new knowledge and store it in memory. Focusing on three types of environments to enhance reasoning: environment Logic, serious game LewiSpace and intelligent serious game Inertia. Physiological measures (in particular the electroencephalograms) have been taken in order to measure learners’ engagement and mental states. Improving learners’ reasoning is key for successful learning process. In a first part, we present the implementation of logic environment. We present statistics on this environment, with data collected during an experimental study. Three types of data: engagement, workload and distraction, these measures were effective and can predict and classify learner’s performance. In a second part, we describe the LewiSpace game, aimed at teaching Lewis diagrams. We conducted an experimental study and collected data from electroencephalograms, emotions and eye-tracking software. Combined with machine learning algorithms, it is possible to anticipate a learner’s need for help using these data. In a third part, we finish by presenting some assistance strategies in a virtual reality game called Inertia (to teach Physics). The latter adapts according to two measures extracted from electroencephalograms (frustration and engagement). Based on our study, we were able to enhance the learner’s success rate on game missions, by improving its cognitive state.