Dans ces travaux de thèse nous proposons de tirer parti de la théorie des ensembles flous afin d'améliorer les interactions entre les systèmes de bases de données et les utilisateurs. Les mécanismes coopératifs visent à aider les utilisateurs à mieux interagir avec les SGBD. Ces mécanismes doivent faire preuve de robustesse : ils doivent toujours pouvoir proposer des réponses à l'utilisateur. Empty set (0,00 sec) est un exemple typique de réponse qu'il serait désirable d'éradiquer. Le caractère informatif des explications de réponses est parfois plus important que les réponses elles-mêmes : ce peut être le cas avec les réponses vides et pléthoriques par exemple, d'où l'intérêt de mécanismes coopératifs robustes, capables à la fois de contribuer à l'explication ainsi qu'à l'amélioration des résultats. Par ailleurs, l'utilisation de termes de la langue naturelle pour décrire les données permet de garantir l'interprétabilité des explications fournies. Permettre à l'utilisateur d'utiliser des mots de son propre vocabulaire contribue à la personnalisation des explications et améliore l'interprétabilité. Nous proposons de nous intéresser aux explications dans le contexte des réponses coopératives sous trois angles : 1) dans le cas d'un ensemble pléthorique de résultats ; 2) dans le contexte des systèmes de recommandation ; 3) dans le cas d'une recherche à partir d'exemples. Ces axes définissent des approches coopératives où l'intérêt des explications est de permettre à l'utilisateur de comprendre comment sont calculés les résultats proposés dans un effort de transparence. Le caractère informatif des explications apporte une valeur ajoutée aux résultats bruts, et forme une réponse coopérative. / In this thesis, we are interested in how we can leverage fuzzy logic to improve the interactions between relational database systems and humans. Cooperative answering techniques aim to help users harness the potential of DBMSs. These techniques are expected to be robust and always provide answer to users. Empty set (0,00 sec) is a typical example of answer that one may wish to never obtain. The informative nature of explanations is higher than that of actual answers in several cases, e.g. empty answer sets and plethoric answer sets, hence the interest of robust cooperative answering techniques capable of both explaining and improving an answer set. Using terms from natural language to describe data --- with labels from fuzzy vocabularies --- contributes to the interpretability of explanations. Offering to define and refine vocabulary terms increases the personalization experience and improves the interpretability by using the user's own words. We propose to investigate the use of explanations in a cooperative answering setting using three research axes: 1) in the presence of a plethoric set of answers; 2) in the context of recommendations; 3) in the context of a query/answering problem. These axes define cooperative techniques where the interest of explanations is to enable users to understand how results are computed in an effort of transparency. The informativeness of the explanations brings an added value to the direct results, and that in itself represents a cooperative answer.

On se propose, dans cette étude, de montrer l'apport nouveau de la théorie des sous-ensembles flous dans le domaine de l'analyse de la décision. Dans un premier temps, on la démarque de celle des probabilités, et des probabilités subjectives en particulier, puis on étudie certaines applications des sous-ensembles flous a la prise de décision et a l'analyse structurale. On discute, ensuite, l'opportunité de l'emploi des opérateurs min et max, dans le cas d'une décision floue. Puis on présente une méthode topologique de la construction de la fonction d'appartenance. On présente ensuite une méthode d'analyse structurale basée sur des techniques floues, au lieu de la théorie des graphes, puis on étudie l'entropie floue et on la compare à l'entropie probabiliste au sens de Shannon.

Dans les régions de haute biodiversité, caractérisées par des paysages dynamiques, la cartographie détaillée de l'utilisation des sols et du couvert végétal est communément obtenue par la classification d'images satellite. Cependant, les cadres conceptuels d'estimation d'erreurs sur les cartes sont éprouvés pour les zones tempérées et hautement industrialisées.<br />Une nouvelle méthode est proposée pour l'évaluation de la fiabilité des cartes et une autre méthode pour l'estimation des erreurs de classification par ambiguïtés entre classes sur images satellites. La première méthode comprend un nouveau mode d'échantillonnage et une estimation par ensembles flous des incertitudes positionnelles et thématiques. Elle a été testée sur l'Inventaire Forestier Mexicain de l'an 2000. La deuxième méthode s'appuie sur la simulation d'images satellites avec le modèle de transfert radiatif DART et a été testée sur des images IKONOS de six types de forêts au Mexique, sur terrain plat et en forte pente

Le sujet de cette recherche est l'optimisation de la densité de sondages par la prise en compte de l'information qualitative dans la caractérisation géotechnique de site. En effet le manque d'information et le caractère vague de celle-ci constitue un problème fondamental pour les ingénieurs géotechniciens, notamment lorsqu'il s'agit de conduire une investigation géotechnique. La quantification du nombre de sondages pour la caractérisation de site ne répond pas à des règles bien définies. L'Eurocode 7 mentionne un minimum de sondages ne dépendant que de la surface du site d'étude. La démarche que l'Ingénieur devrait entreprendre vis-à-vis de ce problème est beaucoup plus liée au jugement. Différents paramètres influencent ce jugement, notamment la géologie du site, la variabilité spatiale des conditions de sol, le type de projet ainsi que les sites avoisinants entre autres. Les ensembles flous sont outil adéquat pour ce genre de problèmes, ils permettent de prendre en considération l'aspect qualitatif et le jugement de l'ingénieur. Un système d'inférence flou a été mis en place en prenant en considération les différents paramètres qui peuvent influencer le nombre de points de reconnaissance sur site. Les ensembles flous ont été construits sur la base de questionnaires et de jugement d'experts ainsi qu'en se basant sur l'information disponible dans la littérature technique. Les applications effectuées sur des sites réels ont montré l'efficacité et la pertinence de la démarche adoptée. Simple et logique dans sa construction, elle peut être utilisée de manière systématique. Il suffit de bien introduire les paramètres d'entrée. La prise en compte des incertitudes liées à l'introduction des données dans le système se fait par l'utilisation d'intervalles de valeurs, simulées par la méthode MonteCarlo. Des résultats sous formes d'histogrammes sont obtenus et permettent de mieux apprécier la situation. Le calage des résultats a été fait en utilisant les minimums du nombre de sondages recommandés par l'Eurocode7. L'utilisation des ensembles aléatoires est une autre approche que nous proposons dans ce travail de recherche. Cette approche repose sur le principe des probabilités subjectives (degré de croyance) que les experts associent à des plages de valeurs du nombre de sondages. La construction de boites de probabilités supérieure et inférieure donne une orientation à l'ingénieur sur la densité de points de reconnaissance à effectuer sur site.

En sciences économiques, l'une des questions centrales concerne l'allocation des ressources rares et plus particulièrement leur répartition. La décision apparait ainsi au cœur des thématiques économiques, que ce soit en micro-économie ou en macro-économie. Dans un premier temps, nous revenons sur le fait que l’information, élément central de la prise de décision, est imparfaite. En utilisant la théorie des ensembles flous, qui a pour objet de capturer l’imprécision, nous construisons un nombre flou nommé nombre flou C-Shape qui permet de capter la sensibilité du preneur de décision. Nous étudions ensuite la théorie de la décision au travers de deux axes de recherche à savoir (1) la recherche opérationnelle couplée à la théorie des jeux et (2) l’aide à la décision. En premier lieu, Nous faisons une analogie entre la fonction distance et la fonction d’appartenance. Grâce à l’hypothèse de B-convexité et à la fonction C-Shape nous construisons des classes de jeux pour lesquels les joueurs peuvent être optimistes, pessimistes ou neutres, et pour lesquels l’existence d’équilibre de Nash est avérée. Enfin, concernant l’aide à la décision, nous utilisons la fonction C-Shape pour caractériser un nouveau type de critère nommé pseudo critère C-Shape qui permet de considérer les alternatives comme substituables. Ceci permet de prendre en compte, par exemple le contexte institutionnel dans lequel la prise de décision est prise. / Determining the allocation and the distribution of scarce resources is fundamental in economics. Thus, decision theory is the cornerstone of economic theory. In this thesis, we first provide a state of the art insisting on the fact that information, that is a central element of decision-making, is imperfect. Secondly, using fuzzy set theory, which aims to capture imprecision, we construct a fuzzy number, so-called C-Shape that captures the sensitivity of the decision-maker. Thirdly, we study decision theory through two key concepts of operation research: (1) game theory and (2) multi-criteria decision making. We provide an analogy between the gauge functions of convex sets and the membership functions arising in fuzzy set theory. Coupling a suitable notion of -convexity with the C-Shape function, we introduce a class of games for which the players can be optimistic, pessimistic or neutral. In addition the existence of Nash equilibrium is proved for such a class of games. Finally, concerning multi-criteria decision analysis, we use the C-Shape functions to characterize a new type of criteria called C-Shape pseudo-criterion, which makes possible to consider the alternatives as substitutable. This should be of interest to take into account, for example, the institutional context in which decision-making is taken.

Les relations spatiales telles que l'adjacence, les distances, les directions ou encore les symétries <br />constituent un élément essentiel des descriptions d'agencement spatial entre les objets d'une scène et sont donc utiles à un grand nombre de tâches d'interprétation d'images. La reconnaissance de structures cérébrales constitue notre cadre d'application. Le cerveau est en effet une scène structurée dans <br /> laquelle les objets partagent une grand nombre de relations<br /> spatiales pertinentes. <br /> <br />Notre travail de thèse est articulé autour des questions suivantes. <br />Comment représenter des relations spatiales ? Comment les utiliser pour <br />formaliser la description d'une scène, en l'occurrence la description de <br />structures neuroanatomiques ? Comment les utiliser à des fins de segmentation <br />d'images et de reconnaissance de formes, en particulier dans le cadre des structures cérébrales ?<br />Dans un premier temps, nous nous intéressons à un type de relation particulier : <br />les symétries planes, qui sont importantes dans le cadre de l'imagerie <br />cérébrale et ont été l'objet de moins d'attention que d'autres types de relations.<br /> Nous proposons une méthode pour quantifier le degré de<br /> symétrie dans les objets flous et les images via une mesure de symétrie ainsi qu'un algorithme pour<br />localiser le plan de symétrie d'un objet donné. L'application de cette méthode au plan de symétrie du cerveau est précise et robuste comme l'a montré l'évaluation menée sur des images synthétiques et réelles.<br />Puis nous montrons comment la description des structures cérébrales peut se faire<br /> à l'aide d'un ensemble de relations spatiales et comment une telle description <br />peut être formalisée par un graphe hiérarchique synthétique. Cette description est <br />comparée avec celle obtenue à partir d'un atlas iconique, grâce à une structure appelée graphe hiérarchique exemple. <br />Enfin, les deux dernières parties traitent de l'utilisation des relations spatiales <br />en segmentation d'images. Une méthode pour intégrer de telles connaissances à un <br />modèle déformable via la construction d'une force externe est proposée. Elle se distingue nettement des autres approches disponibles puisque les relations sont directement introduites pour la recherche des contours des objets. Nous<br /> présentons ensuite une procédure complète de segmentation de structures cérébrales internes fondée <br />sur la description précédente et sur un modèle déformable. Les premiers résultats obtenus, évalués visuellement, sont prometteurs.

Lors de la conception d'un frein, le confort et le bien-être du consommateur font partie des critères principaux. En effet, les instabilités de crissement, qui engendrent une des pollutions acoustiques les plus importantes, représentent un challenge actuel pour la communauté scientifique et les industriels du domaine. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la mise en évidence du caractère variable du crissement, observé pour deux systèmes de freinage d'un même véhicule, grâce à des plans d'expériences, expérimental et numérique. Pour être représentatif d'une famille de structures, il est désormais indéniable qu'il faille prendre en compte les variabilités observées sur de multiples paramètres liés au système étudié dès la phase de conception. L'enrichissement des simulations déterministes actuelles nécessite la mise en place d'outils non déterministes rapides et respectant le conservatisme des solutions étudiées. Pour ce faire, nous avons contribué au développement de méthodes numériques dédiées à la propagation des données floues dans le cas des graphes de coalescence, à la détermination des positions d'équilibre de corps en contact frottant à partir d'une méthode de régulation basée sur la logique floue. Cette solution permet d'appliquer une technique de projection pour réduire le coût numérique en utilisant des bases modales des composants réanalysées par un développement homotopique.

Face à l'augmentation significative du taux de mortalité par cancer du sein chez les femmes ainsi que la croissance continue du nombre de mammographies réalisées chaque année, le diagnostic assisté par ordinateur devient de plus en plus impératif pour les experts. Dans notre travail de thèse, une attention particulière est accordée aux masses mammaires vu qu'elles représentent le signe de cancer du sein le plus couramment observé en mammographies. Néanmoins, ces images présentent un très faible contraste, ce qui fait que les frontières entre les tissus sains et les masses sont mal définies. C'est ainsi qu'il est difficile de pouvoir discerner avec précision ces masses et de leur définir un contour unique. En outre, la complexité et la grande variabilité des formes des masses mammaires rendent les tâches de diagnostic et de classification difficiles. Dans ce cadre, nous proposons un système d'aide au diagnostic dont le but est la segmentation de masses dans les régions d'intérêt et par la suite la classification de ces masses en deux catégories : bénignes et malignes. La première étape de segmentation est une étape assez délicate vu que les étapes postérieures à savoir la caractérisation et la classification y sont dépendantes. En effet, une mauvaise segmentation peut entrainer une mauvaise prise de décision. Un tel cas peut survenir en raison de l'incertitude et l'imprécision émanant de l'image mammographique. C'est pour cette raison que nous proposons une définition de contours flous permettant de prendre en compte ces types d'imperfections. Ces contours flous sont introduits dans l'énergie d'un contour actif pour modifier son mouvement et aboutir à une délimitation exacte des masses. Une fois les régions d'intérêt sont segmentées, nous présentons une méthode de classification de masses basée sur la théorie des possibilités qui permet de modéliser les ambigüités inhérentes aux connaissances exprimées par l'expert. En outre, cette méthode utilise essentiellement les descripteurs de forme pour caractériser les masses et décider de leur degré de gravité vu que la forme des masses constitue un bon indicateur de gravité.La validation et l'évaluation de ces deux méthodes sont réalisées en utilisant les régions d'intérêt contenant des masses extraites de la base MIAS. Les résultats obtenus sont très intéressants et les comparaisons effectuées ont mis en évidence leurs performances. / In view of the significant increase in breast cancer mortality rate among women as well as the continuous growth in number of mammograms performed each year, computer-aided diagnosis is becoming more and more imperative for experts. In our thesis work, special attention is given to breast masses as they represent the most common sign of breast cancer in mammograms. Nevertheless, mammographic images have very low contrast and breast masses possess ambiguous margins. Thus, it is difficult to distinguish them from the surrounding parenchymal. Moreover, the complexity and the large variability of breast mass shapes make diagnostic and classification challenging tasks.In this context, we propose a computer-aided diagnosis system which firstly segments masses in regions of interests and then classifies them as benign or malignant. Mass segmentation is a critical step in a computer-aided diagnosis system since it affects the performance of subsequent analysis steps namely feature analysis and classification. Indeed, poor segmentation may lead to poor decision making. Such a case may occur due to two types of imperfection: uncertainty and imprecision. Therefore, we propose to deal with these imperfections using fuzzy contours which are integrated in the energy of an active contour to get a fuzzy-energy based active contour model that is used for final delineation of mass.After mass segmentation, a classification method is proposed. This method is based on possibility theory which allows modeling the ambiguities inherent to the knowledge expressed by the expert. Moreover, since shape and margin characteristics are very important for differentiating between benign and malignant masses, the proposed method is essentially based on shape descriptors.The evaluation of the proposed methods was carried out using the regions of interest containing masses extracted from the MIAS base. The obtained results are very interesting and the comparisons made have demonstrated their performances.

Ce travail entre dans le cadre de la problématique générale du développement de l’interopérabilité d’entreprise. De nombreux modèles, méthodes, méthodologies et outils existants pour aider une organisation, une entreprise, ou plus généralement un système, à développer l’interopérabilité avec ses partenaires. Cependant, la plupart des approches existantes portent principalement sur les solutions informatiques. Des recherches fondamentales en amont permettant de caractériser et mesurer le potentiel d’une entreprise à interopérer sont encore largement insuffisantes. Cette thèse s’intéresse en particulier à la définition des métriques pour évaluer le potentiel de l’interopérabilité d’une entreprise. En se focalisant spécifiquement sur la maturité d’interopérabilité, un modèle de maturité pour l’interopérabilité d’entreprise (MMEI) a été élaboré. Le MMEI est basé sur les modèles de maturité existants et couvre les principaux aspects et dimensions de l’interopérabilité d’entreprise. Les théories scientifiques existantes, notamment la théorie générale du système, considérée comme la plus pertinente pour l’interopérabilité, ont été étudiées et leurs concepts de base ont été pris en compte. Une ontologie, permettant de définir formellement le domaine de l’interopérabilité d’entreprise, a été également proposée. C’est sur cette ontologie que le MMEI a été construit et développé. / This work fits within the framework of the general problematic of the enterprise interoperability development. Many models, methods, methodologies and tools exist to help an organization, an enterprise, or more generally a system, to develop interoperability with its partners. However, most of existing works in this domain have been done to develop operational solutions to solve interoperability problems. Basic and fundamental researches, allowing characterizing and measuring the potential of an enterprise to interoperate, are still missing. In particular, this thesis deals with the definition of metrics for evaluating enterprise interoperability. By focusing specifically on interoperability maturity, a Maturity Model for Enterprise Interoperability (MMEI) is elaborated. The proposed MMEI is based on existing relevant maturity models and extends existing works to cover all main aspects and dimensions of enterprise interoperability. Possible contribution from existing scientific theories, in particular General System Theory considered as most relevant, are investigated and core concepts are brought into MMEI. An ontology of enterprise interoperability is also proposed to formalize basic concepts of enterprise interoperability. Based on this ontology, the MMEI has been, thereafter, developed.

Cette thèse porte sur la définition d'une approche flexible pour interroger des graphes RDF à la fois classiques et flous. Cette approche, basée sur la théorie des ensembles flous, permet d'étendre SPARQL qui est le langage de requête standardisé W3C pour RDF, de manière à pouvoir exprimer i) des préférences utilisateur floues sur les données (par exemple, l'année de publication d'un album est récente) et sur la structure du graphe (par exemple, le chemin entre deux amis doit être court) et ii) des préférences utilisateur plus complexes, prenant la forme de propositions quantifiées floues (par exemple, la plupart des albums qui sont recommandés par un artiste, sont très bien notés et ont été créés par un jeune ami de cet artiste). Nous avons effectué des expérimentations afin d'étudier les performances de cette approche. L'objectif principal de ces expérimentations était de montrer que le coût supplémentaire dû à l'introduction du flou reste limité/acceptable. Nous avons également étudié, dans un cadre plus général, celui de bases de données graphe, la question de l'intégration du même type de propositions quantifiées floues dans une extension floue de Cypher qui est un langage déclaratif pour l'interrogation des bases de données graphe classiques. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que le coût supplémentaire induit par la présence de conditions quantifiées floues dans les requêtes reste également très limité dans ce cas. / This thesis concerns the definition of a flexible approach for querying both crisp and fuzzy RDF graphs. This approach, based on the theory of fuzzy sets, makes it possible to extend SPARQL which is the W3C-standardised query language for RDF, so as to be able to express i) fuzzy user preferences on data (e.g., the release year of an album is recent) and on the structure of the data graph (e.g., the path between two friends is required to be short) and ii) more complex user preferences, namely, fuzzy quantified statements (e.g., most of the albums that are recommended by an artist, are highly rated and have been created by a young friend of this artist). We performed some experiments in order to study the performances of this approach. The main objective of these experiments was to show that the extra cost due to the introduction of fuzziness remains limited/acceptable. We also investigated, in a more general framework, namely graph databases, the issue of integrating the same type of fuzzy quantified statements in a fuzzy extension of Cypher which is a declarative language for querying (crisp) graph databases. Some experimental results are reported and show that the extra cost induced by the fuzzy quantified nature of the queries also remains very limited.