Le paradigme SIMDIAL propose d'évaluer les Systèmes de Dialogue Homme-Machine (SDHM) en simulant des utilisateurs. Ces utilisateurs simulés rendent possible l'observation des comportements des systèmes évalués en prennent dynamiquement part à des dialogues avec ces derniers. Le simulateur d'utilisateurs interagit avec les SDHM évalués au niveau du langage naturel afin d'être le plus générique possible par rapport à eux. Les critères d'évaluation utilisés dans le paradigme SIMDIAL sont la résolution des tâches par les systèmes évalués ainsi que le nombre de tours de parole pour mener à bien cette résolution. Par ailleurs les comportements des utilisateurs simulés varient en fonction de plusieurs paramètres, comme leur stratégie directive ou non, le nombre d'informations qu'ils fournissent par tour de parole, ou encore des phénomènes perturbateurs tels que les hésitations ou les ambiguïtés. Ces paramètres offrent des capacités de diagnostic des SDHM évalués sur les différents omportements générés. Les résultats obtenus face deux SDHM valident le paradigme SIMDIAL et ont notamment permis d'apprécier des différences d'efficacité entre les différentes stratégies de l'utilisateur simulé pour chacun des systèmes évalués, ainsi que leur résistance aux phénomènes perturbateurs générés par le simulateur.

Le réseau d'accès radio centralisé (C-RAN) peut fortement augmenter la capacité des réseaux mobiles. Cependant, la faisabilité de C-RAN est limitée par le débit considérable engendré sur les liaisons de transport, appelées également fronthaul. L'objectif de cette thèse est d'améliorer les performances de C-RAN tout en considérant les limitations du débit sur le frontaul, l'allocation de ressources et l'ordonnancement des utilisateurs.Nous étudions d'abord les séparations fonctionnelles possibles entre les têtes radios distantes (RRH) et les unités de traitement en bande de base (BBU) sur la liaison montante pour réduire le débit de transmission sur le fronthaul : certaines fonctions de couche basse sont déplacées du BBU vers les RRH. Nous fournissons une analyse quantitative des améliorations de performances ainsi obtenues.Nous nous concentrons ensuite sur la transmission coordonnée Multi-point (CoMP) sur le lien descendant. CoMP peut améliorer l'efficacité spectrale mais nécessite une coordination inter-cellule, ce qui est possible uniquement si une capacité fronthaul élevée est disponible. Nous comparons des stratégies de transmission avec et sans coordination inter-cellule. Les résultats de simulation montrent que CoMP doit être préféré pour les utilisateurs situés en bordure de cellule et lorsque la capacité du fronthaul est élevée. Nous en déduisons une stratégie hybride pour laquelle Les utilisateurs sont divisés en deux sous-ensembles en fonction de la puissance du signal. Les utilisateurs situés dans les zones centrales sont servis par un seul RRH avec une coordination simple et ceux en bordure de cellule sont servis en mode CoMP. Cette stratégie hybride constitue un bon compromis entre les débits offerts aux utilisateurs et les débits sur le fronthaul. / Centralized/Cloud Radio Access Network (C-RAN) is a promising mobile network architecture, which can potentially increase the capacity of mobile networks while reducing operators¿ cost and energy consumption. However, the feasibility of C-RAN is limited by the large bit rate requirement in the fronthaul. The objective of this thesis is to improve C-RAN performance while considering fronthaul throughput reduction, fronthaul capacity allocation and users scheduling.We first investigate new functional split architectures between Remote Radio Heads (RRHs) and Baseband Units (BBU) on the uplink to reduce the transmission throughput in fronthaul. Some low layer functions are moved from the BBU to RRHs and a quantitative analysis is provided to illustrate the performance gains. We then focus on Coordinated Multi-point (CoMP) transmissions on the downlink. CoMP can improve spectral efficiency but needs tight coordination between different cells, which is facilitated by C-RAN only if high fronthaul capacity is available. We compare different transmission strategies without and with multi-cell coordination. Simulation results show that CoMP should be preferred for users located in cell edge areas and when fronthaul capacity is high. We propose a hybrid transmission strategy where users are divided into two parts based on statistical Channel State Informations (CSIs). The users located in cell center areas are served by one transmission point with simple coordinated scheduling and those located in cell edge areas are served with CoMP joint transmission. This proposed hybrid transmission strategy offers a good trade-off between users¿ transmission rates and fronthaul capacity cost.

Les récents progrès dans le domaine du traitement du langage ont apporté un intérêt significatif à la mise en oeuvre de systèmes de dialogue parlé. Ces derniers sont des interfaces utilisant le langage naturel comme medium d'interaction entre le système et l'utilisateur. Le module de gestion de dialogue choisit le moment auquel l'information qu'il choisit doit être échangée avec l'utilisateur. Ces dernières années, l'optimisation de dialogue parlé en utilisant l'apprentissage par renforcement est devenue la référence. Cependant, une grande partie des algorithmes utilisés nécessite une importante quantité de données pour être efficace. Pour gérer ce problème, des simulations d'utilisateurs ont été introduites. Cependant, ces modèles introduisent des erreurs. Par un choix judicieux d'algorithmes, la quantité de données d'entraînement peut être réduite et ainsi la modélisation de l'utilisateur évitée. Ces travaux concernent une partie des contributions présentées. L'autre partie des travaux consiste à proposer une modélisation à partir de données réelles des utilisateurs au moyen de l'apprentissage par renforcement inverse / Recent advancements in the area of spoken language processing and the wide acceptance of portable devices, have attracted signicant interest in spoken dialogue systems.These conversational systems are man-machine interfaces which use natural language (speech) as the medium of interaction.In order to conduct dialogues, computers must have the ability to decide when and what information has to be exchanged with the users. The dialogue management module is responsible to make these decisions so that the intended task (such as ticket booking or appointment scheduling) can be achieved.Thus learning a good strategy for dialogue management is a critical task.In recent years reinforcement learning-based dialogue management optimization has evolved to be the state-of-the-art. A majority of the algorithms used for this purpose needs vast amounts of training data.However, data generation in the dialogue domain is an expensive and time consuming process. In order to cope with this and also to evaluatethe learnt dialogue strategies, user modelling in dialogue systems was introduced. These models simulate real users in order to generate synthetic data.Being computational models, they introduce some degree of modelling errors. In spite of this, system designers are forced to employ user models due to the data requirement of conventional reinforcement learning algorithms can learn optimal dialogue strategies from limited amount of training data when compared to the conventional algorithms. As a consequence of this, user models are no longer required for the purpose of optimization, yet they continue to provide a fast and easy means for quantifying the quality of dialogue strategies. Since existing methods for user modelling are relatively less realistic compared to real user behaviors, the focus is shifted towards user modelling by means of inverse reinforcement learning. Using experimental results, the proposed method's ability to learn a computational models with real user like qualities is showcased as part of this work.

Cette thèse vise à appréhender les possibilités et les contraintes induites par LinkedIn en termes de « représentation de soi » chez les professionnels des ressources humaines. La recension de la littérature permet de mettre en évidence deux grandes catégories d’utilisation d’un profil LinkedIn : l’utilisation individuelle et l’utilisation institutionnelle. Par ailleurs, il apparaît que le profil pourrait potentiellement permettre à l’individu d’accroître son efficacité au travail, de divulguer son image à un grand nombre de personnes, de développer des relations avec d’autres professionnels ou de développer la confiance en soi. Une première typologie d’utilisateurs est proposée à partir de la sociologie des RSNP. Une analyse sémiotique de profils LinkedIn et des entretiens de recherche compréhensifs ont permis de valider une typologie des usagers du réseau LinkedIn. Les résultats montrent qu’un clivage entre deux grands types d’utilisation semble se dessiner. L’utilisation institutionnelle fait apparaître une forme d’empowerment tournée vers l’efficacité au travail tandis que l’utilisation individuelle est propice à la médiatisation de soi. / This doctoral dissertation focuses on the use of professional network services by Human Resource staff registered on LinkedIn. The aim is to understand the new possibilities and the constraints induced by the RSNP in terms of "self-representation". The literature review shows that a LinkedIn profile can be used in two main ways : for individual and institutional uses. Moreover, it appears that the profile could potentially allow users to increase their efficiency at work by making their image known to a large number of people, to develop relationships with other professionals or develop self-confidence. An initial typology of users is proposed based on the sociology of PNS. A semiotic analysis of LinkedIn profiles and comprehensive research interviews also validate a typology of users. The results show that a cleavage between two major types of use seems to appear. The common purpose of institutional use is to be more efficient at work. At the same time, individual use mainly pursues an objective of self-mediatization.

La production et la maintenance de contenus géographiques se fait souvent grâce à la mise en commun de contributions diverses. La mise à jour des données de l'IGN s'appuie ainsi sur l'intégration de données de partenaires ou la prise en compte d'alertes d'évolution du terrain. C'est également le cas des contenus libres produits par des projets communautaires comme OpenStreetMap. Un aspect problématique est la gestion de la qualité d'un contenu géographique collaboratif, particulièrement de leur cohérence afin de permettre que des prises de décision s'appuient dessus. Cette cohérence est liée à l'homogénéité de la représentation de l'espace, ainsi qu'à la préservation d'informations importantes non explicites mais qui peuvent être retrouvées sur les entités décrites grâce à leurs géométries. Ce travail de thèse propose un modèle baptisé Coalla pour l'édition collaborative d'un contenu géographique avec gestion de la cohérence. Ce modèle comporte trois contributions : 1) l'identification et la définition des éléments que doit comporter un vocabulaire formel visant à faciliter la construction d'un contenu géographique collaboratif ; 2) un processus d'aide à la construction à la volée d'un vocabulaire formel à partir de spécifications formelles des bases de données IGN et à des vocabulaires collaboratifs existants, et 3) une stratégie d'évaluation et de réconciliation des contributions afin de les intégrer d'une façon cohérente au contenu central. Notre modèle Coalla a été implémenté dans un prototype

Cette thèse propose une nouvelle méthode, via les outils de dosimétrie et de statistiques, pour l'évaluation de l'exposition globale d'une population aux champs électromagnétiques (EMFs) radiofréquences en prenant en compte les différentes technologies, usages et environnements... Nous avons analysé pour la première fois l'exposition moyenne d'une population induite par un réseau 3G, tout en considérant à la fois les émissions EMFs montantes et descendantes dans des différents pays, dans des différentes zones géographiques et pour les différents usages des mobiles. Les résultats montrent une forte hétérogénéité de l'exposition dans le temps et dans l'espace. Contrairement à la croyance populaire, l'exposition aux ondes EMFs 3G est dominée par les émissions montantes, résultant de l'usage voix et data. En outre, l'exposition moyenne de la population diffère d'une zone géographique à une autre, ainsi que d'un pays à un autre, en raison des différentes architectures de réseau cellulaire et de la variabilité de l'usage des mobiles. Ensuite, la variabilité et les incertitudes liées à ces facteurs ont été caractérisées. Une analyse de sensibilité basée sur la variance de l'exposition globale a été effectuée dans le but de simplifier son évaluation. Enfin, une méthodologie simplifiée basée sur des outils statistiques avancés a été proposée pour évaluer l'exposition réelle de la population en tenant compte de la variabilité liée à l'environnement de propagation, à l'usage, ainsi qu'aux émissions EMFs provenant des mobiles et des stations de base (BTS). Les résultats ont souligné l'importance de la densité de puissance reçue depuis les BTS pour l'exposition globale induite par un réseau macro LTE. / Wireless communication technologies, since their introduction, have evolved very quickly and people have been brought in 30 years into a much closer world. In parallel radiofrequency (RF) electromagnetic fields (EMF) are more and more used. As a consequence, people's attentions around health risks of exposure to RF EMFs have grown just as much as their usages of wireless communication technologies. Exposure to RF EMFs can be characterized using different exposure metrics (e.g., incident field metrics, absorption metrics...). However, the existing methodologies are well suited to the maximum exposure assessment for the individual under the worst-case condition. Moreover in most cases, when dealing with exposure issues, exposures linked to RF EMF emitted from base stations (BTS) and by wireless devices (e.g, mobile phones and tablets) are generally treated separately. This thesis has been dedicated to construct and validate a new method for assessing the real day-to-day RF EMF exposure to a wireless network as a whole, exploring the people's daily life, including both downlink and uplink exposures and taking into account different technologies, usages, environments, etc. Towards these objectives, we analyzed for the first time the average population exposure linked to third generation network (3G) induced EMFs, from both uplink and downlink radio emissions in different countries, geographical areas, and for different wireless device usages. Results, derived from device usage statistics, show a strong heterogeneity of exposure, both in time and space. We show that, contrary to popular belief, exposure to 3G EMFs is dominated by uplink radio emissions, resulting from voice and data traffic, and average population EMF exposure differs from one geographical area to another, as well as from one country to another, due to the different cellular network architectures and variability of mobile usage. Thus the variability and uncertainties linked to these influencing factors were characterized. And a variance-based sensitivity analysis of the global exposure was performed for the purpose of simplifying its evaluation. Finally, a substitution model was built to evaluate the day-to-day global LTE induced EMFs exposure of a population taking into account the variability linked to propagation environment, usage, as well as EMFs from personal wireless devices and BTS. Results have highlighted the importance of received power density from BTS to the issue of global exposure induced by a macro LTE network. This substitution model can be further used to analyze the evolution of the wireless network in terms of EMF exposure.