Ces travaux s'intéressent aux projets de développement visant l'informatisation des situations de travail complexes où les facteurs humains et organisationnels ont un rôle important et où les enjeux de sécurité sont considérables. De tels projets impliquent la participation d'intervenants provenant de domaines différents tels que les utilisateurs, les représentants utilisateur, les responsables des systèmes d'information, les ergonomes, les concepteurs. Dans ce contexte, la prise en compte des facteurs humains et organisationnels reste encore insuffisante pour la conception des systèmes informatiques, du fait, d'une part des limites des méthodes et modèles proposés par le Génie Logiciel et l'Interaction Homme-Machine pour l'analyse des situations de travail complexes, et d'autre part des collaborations également insuffisantes entre les intervenants au cœur de la conception (ex : ergonomes et concepteurs).<br />Une approche basée sur l'exploitation des techniques de modélisation du GL et de l'IHM comme solutions de modélisation communes pour la création de supports de travail entre intervenants de projet, a été proposée. <br />Une solution de modélisation pour la représentation des problèmes ergonomiques complexes et des recommandations issus des inspections ergonomiques a également été proposée dans le cadre de la thèse. Il s'agit de la méthode ErgoPNets qui combine les réseaux de Petri et l'utilisation de critères ergonomiques.

La psychiatrie est une spécialité médicale qui vise à fournir un diagnostic et à traiter des troubles mentaux. Malgré des classifications internationalement reconnues, la catégorisation des patients selon des critères diagnostiques reste problématique. Les catégories actuelles peinent à prendre en compte l'hétérogénéité interindividuelle, les difficultés de délimitations des syndromes et l'influence sur les symptômes de nombreux facteurs dans l'histoire individuelle ou dans l'environnement. La recherche en psychiatrie nécessite une amélioration de la description des comportements, des syndromes ou des dysfonctionnements associés aux troubles psychiatriques. À cette fin, nous proposons OntoPsychia, une ontologie pour la psychiatrie, divisée en deux modules : les facteurs sociaux et environnementaux des troubles mentaux, et les troubles mentaux. L'utilisation d'OntoPsychia associée à des outils dédiés permettra la prise en compte des facteurs sociaux et environnementaux, la représentation de la comorbidité et une proposition de consensus autour des catégories descriptives des troubles psychiatriques. Dans un premier temps, nous avons développé les deux modules ontologiques selon deux méthodes différentes. La première propose une analyse de comptes rendus d'hospitalisation, tandis que la deuxième propose un alignement de différentes classifications psychiatriques, pour répondre au besoin de consensus. Dans un deuxième temps, nous avons développé un cadre méthodologique pour valider la structure et la sémantique des ontologies. / Psychiatry is a medical speciality that aims at providing diagnosis and treating mental disorders. Despite internationally acknowledged criteria leading to diagnostic categories, most psychiatric disorders are syndromes with common symptoms or dimensions between these diagnostic categories. In addition, the analysis of the prevalence and incidence of social and environmental risk factors of diseases is crucial to understand and treat them and might have significant impacts on policy decisions (therapeutic as well as the length or the cost of hospitalisation). This overlap between diagnoses and the heterogeneity within the defined diagnoses stresses the need to improve our capability to detect, to quantify the behaviour and to model the symptoms and the social and environmental risk factors associated to psychiatric disorders. To that end, we propose OntoPsychia, an ontology for psychiatry, divided in two modules: social and environmental factors of mental disorders and mental disorders. OntoPsychia associated with dedicated tools will help to perform semantic research in Patient Discharges Summaries (PDS), to represent comorbidity, to reach a consensus on descriptive categories of mental disorders. In a first step, we developed two ontological modules using two different methods. The first proposes an analysis of PDS, while the second proposes an alignment of psychiatric classifications to meet the need for consensus. In a second step, we have developed a methodological framework to validate the structure and semantics of ontologies.

The emergence of statistical and predictive methods able to analyse genomic data has revolutionised the field of medical genetics, allowing the identification of disease-causing gene variants (i.e. mutations) for several human genetic diseases. Although these approaches have greatly improved our understanding of Mendelian «one gene – one phenotype» genetic models, studying diseases related to more intricate models that involve causative variants in several genes (i.e. oligogenic diseases) still remains a challenge, either due to the lack of sufficient methodologies and disease-specific cohorts to study or the phenotypic complexity associated with such diseases. This situation makes it difficult to not only understand the genetic mechanisms of the disease, but to also offer proper counseling and support to the patient. Until recently, no specialized predictive methods existed to directly predict causative variant combinations for oligogenic diseases. However, with the advent of data on variant combinations in gene pairs (i.e. bilocus variant combinations) leading to disease, collected at the Digenic Diseases Database (DIDA), we hypothesized that the transition from single to variant combination pathogenicity predictors is now possible.To investigate this hypothesis, we organised our research on two main routes. At first, we developed an interpretable variant combination pathogenicity predictor, called VarCoPP, for gene pairs. For this goal, we trained multiple Random Forest algorithms on pathogenic bilocus variant combinations from DIDA against neutral data from the 1000 Genomes Project and investigated the contribution of the incorporated variant, gene and gene pair features to the prediction outcome. In the second part, we explored the usefulness of different gene pair burden scores based on this novel predictive method, in discovering oligogenic signatures in neurodevelopmental diseases, which involve a spectrum of monogenic to polygenic cases. We performed a preliminary analysis on the Deciphering Developmental Diseases (DDD) project containing exome data of 4195 families and assessed the capability of our scores in supporting already diagnosed monogenic cases, discovering significant pairs compared to control cases and linking patients in communities based on the genetic burden they share, using the Leiden community detection algorithm.The performance of VarCoPP shows that it is possible to predict disease-causing bilocus variant combinations with good accuracy both during cross-validation and when testing on new cases. We also show its relevance for disease-related gene panels, and enhanced its clinical applicability by defining confidence zones that guarantee with 95\% or 99\% probability that a prediction is indeed a true positive, guiding clinical researchers towards the most relevant results. This method and additional biological annotations are incorporated in an online platform called ORVAL that allows the prediction and exploration of candidate disease-causing oligogenic variant combinations with predicted gene networks, based on patient variant data. Our preliminary analysis on the DDD cohort shows that - although all bi-locus burden scores show advantages, disadvantages and certain types of biases - taking the maximum pathogenicity score present inside a gene pair seems to provide, at the moment, the most unbiased results. We also show that our predictive methods enable us to detect patient communities inside DDD, based exclusively on the shared pathogenic bi-locus burden between patients, with more than half of these communities containing enriched phenotypic and molecular pathway information. Our predictive method is also able to bring to the surface genes not officially known to be involved in disease, but nevertheless, with a biological relevance, as well as a few examples of potential oligogenicity inside the network, paving the way for further exploration of oligogenic signatures for neurodevelopmental diseases. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans le cadre du projet multidisciplinaire DocPatient (2002/2005), nous avons travaillé sur le dossier patient électronique hospitalier en collaboration avec un site pilote (le service de médecine néonatale et de réanimation pédiatrique polyvalente dirigé par le Docteur G. Krim du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) d'Amiens) et un partenaire industriel (la société Uni-médecine). <br />Nous avons observé les pratiques des professionnels de santé avec les documents papier et numériques. Ces derniers leur permettent de collaborer, de partager des connaissances sur les patients, sur leurs activités et de communiquer de manière asynchrone. On retrouve dans les documents papier de nombreuses annotations alors que sur support numérique cette fonctionnalité n'existe généralement pas. Nous avons donc étudié cette pratique et remarqué que les annotations sont elles aussi des supports essentiels à la collaboration des professionnels de santé, notamment pour la création et la maintenance d'une compréhension partagée des patients et d'une certaine conscience collective des activités du groupe. Finalement, notre mission dans le projet a consisté à comprendre pourquoi et comment les professionnels de santé annotent et à spécifier cette fonctionnalité sur support numérique.<br />Nous avons étudié les fonctionnalités des logiciels d'annotations existants, nous les avons comparées avec les pratiques d'annotations médicales papier, ce qui nous a permis de choisir un ensemble de fonctionnalités que nous avons implémentées dans une maquette, DocAnnot. Afin de valider nos réflexions, nous avons réalisé une évaluation de cette maquette dans notre site pilote. Nous avons ensuite construit un modèle conceptuel de l'activité d'annotations et de l'objet annotation. Nous avons cherché, pour finir, à abstraire ce modèle pour en proposer un qui est indépendant du domaine médical.

Les maladies complexes comme l'obésité sont des maladies multifactorielles. Peu de travaux existent pour essayer de prédire les effets des différents traitements et ainsi mieux adapter les traitements aux patients. L'utilisation de modèles prédictifs pour mieux guider le choix des traitements de l'obésité reste un champ de recherche peu exploré malgré le fort impact qu'elle pourrait avoir vu la prévalence de cette maladie. Dans d'autres domaines de la médecine, comme la cancérologie par exemple, de telles méthodes sont déjà utilisées pour l'aide au diagnostic se basant notamment sur des données issues de puces à ADN. Cette technologie s'avère adaptée et son utilisation a donné lieu à des résultats intéressants pour dépister les maladies ou aider les médecins dans leur choix thérapeutique. Cependant si celle‐ci s'avère suffisante pour prédire d'une manière satisfaisante dans le domaine du cancer, en revanche elle s'avère d'un apport limité dans le cadre d'une application aux données de l'obésité. Cela suggère l'utilisation d'autres données patients pour améliorer les performances en prédiction. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire abordent les problèmes de la prédiction de la perte de poids suite à un régime ou une chirurgie bariatrique. Nous avons analysé le problème de la prédiction de la perte de poids à partir des données transcriptomique dans le cadre de deux projets européens et aussi à partir des données biocliniques dans le cadre de la chirurgie de l'obésité. Nous avons ensuite proposé trois concepts de combinaisons de modèles : combinaison de données, combinaison de méthodes et combinaison avec abstention. Nous avons analysé empiriquement ces trois approches et les expérimentations ont montré une amélioration des résultats pour les données de l'obésité même si ceux‐ci restent bien en deça de ce qu'on observe avec les données cancers

Prenant appui sur une méthodologie d'enquête, de conceptualisation et de développement itérative - la Théorie Ancrée - notre recherche sur l'instrumentation informatique des annotations et des pratiques d'écriture professionnelles nous a permis de développer des concepts, un modèle et un prototype informatique originaux pour le support de l'organisation des soins en cancérologie. Pour mener à bien ce travail itératif de modélisation, nous nous sommes inspirés des pratiques d'écriture des soignants que nous avons observées durant plusieurs années dans un hôpital en cancérologie. Cette étude qualitative a été complétée par un état de l'art pluridisciplinaire. Ce travail d'articulation entre différents domaines scientifiques, enquête et confrontation aux acteurs du terrain nous a permis de développer les concepts de pratique annotative et d'écriture heuristique considérés comme constitutifs du travail d'organisation des soins. Ces pratiques permettent aux soignants d'appréhender leurs environnements de travail complexes, et de gérer efficacement les dynamiques et les variétés de situations et de prise en charge des patients. La caractérisation de ces pratiques nous a permis de développer un modèle informatique simple, robuste et ouvert, mais surtout ancré dans le terrain de recherche et dans les pratiques soignantes. Ce prototype grâce notamment aux contextes d'affichage diversifiés des réseaux d'annotation qu'il autorise, grâce à sa flexibilité et son évolutivité, permet effectivement d'adresser la question du support du travail collectif d'organisation des soins en cancérologie, autant qu'il est prometteur pour d'autres contextes d'exploitation. / Our research about computerized equipment of annotations and professional writing practices has articulated Computer Sciences and Communication and Information Sciences in order for us to develop a software prototype for the support of organisation of care in oncology thanks to an empirical and longitudinal study. This articulation has relied on 4 years long of multimodal ethnography, a conceptualization based upon Grounded Theory rules, a model and a software development that we iteratively conduct simultaneously with this qualitative inquiry. This original combination of methodologies from different domains has been remarkably rich to help us build a specific point of view about oncology hospital organizations, and about the accomplishment of care work and about patients' management in these complex professional organizations. The modern medical and hospital rationalizations, including ICT and e-health tools, are in the confluence of various movements that impact upon several elements of hospital organizations, and upon medical and care practices. We focused our study on the situated writing practices of caregivers and specifically on the richness of the materiality of writings that led us to question notions such as information systems, collective and distributed production of knowledge, and the documentary production cycles for the organization of activity. We are making the hypothesis that annotations can be opportunely considered as constitutive elements in the production of "organizational texts" that are in the core of the support of the organization and the realization of collective and individual work. Caregivers rely on these "organizational texts" that they build, actualize and stabilize thanks to what we call the "annotative practice" that enables them to apprehend their complex environments of work, and to handle the dynamics and the variety of situations and to manage patients. We will show how the characterization of this "annotative practice" helped us to develop a simple, robust and open software model. We will detail the iterative process between inquiry, analysis, conceptualizations and developments that led us to stabilize our model and our web prototype that implement this annotative practice. We will conclude our work by showing that this prototype, thanks to the numerous context displays of annotations networks, thanks to its flexibility and evolutivity achieves the support of the collective organization of patients' care in oncology, as much as it seems to be relevant in other exploitation context of collective organization of work.

La définition d'un modèle d'évaluation est le problème clé d'un système de recherche d'informations. De nombreux modelés existent, qui sont généralement spécifiques a un type d'application particulier et avec lesquels la prise en compte de la sémantique est difficile. Dans la première partie de cette thèse, nous dégageons d'abord deux critères pour la valuation de la correspondance entre un document et une requête: l'exhaustivité et la spécificité du document pour la requête. Nous définissons ensuite un modèle général fonde sur la logique modale floue pour la valuation des deux critères. Ce modèle est compare avec quelques modèles existants pour démontrer sa généralité. Dans la seconde partie de la thèse, le modèle propose est applique au processus d'interrogation du prototype rime pour la recherche d'informations médicales. Ce prototype possède une interface en langue quasi naturelle (un sous-ensemble du français). Un processus d'interrogation se décompose en deux parties: l'interprétation des requêtes en langue quasi naturelle et l'évaluation des requêtes en utilisant le modèle général précédemment défini. Ces deux parties sont étudiées en détail. Une réalisation est finalement présentée, ainsi que son expérimentation sur un corpus médical

Étude et réalisation de l'indexation du système de recherche d'informations rime de façon à permettre une compréhension trè fine de documents spécialisés. Ont été examinées la construction d'un modèle de représentation des connaissances des documents traites, l'analyse des phénomènes linguistiques apparaissant dans ces documents. La mise en œuvre de trois processus linguistiques (morphologie, syntaxe, sémantique) et l'élaboration d'un processus de coopération permettant l'enchainement et l'indépendance de ces trois processus linguistiques. L'architecture du systeme est présentée en détail ainsi que les expérimentations faites sur un corpus médical

L'accroissement explosif des connaissances dans le domaine médical et l'inflation textuelle et multilingue, notamment sur le Web, confèrent à l'accès, l'exploitation ou la traduction de ces informations un enjeu important. Ces traitements nécessitent des ressources lexicales multilingues qui font partiellement défaut. L'actualisation de ces ressources multilingues est donc une problématique clé dans l'accès à ces informations. Les travaux présentés ici ont été réalisés dans le cadre de l'extraction de lexique bilingue spécialisé à partir de textes médicaux comparables. L'objectif est d'évaluer et de proposer un outil d'aide à l'actualisation de lexique bilingue spécialisé et à la recherche d'information translangue en s'appuyant sur l'exploitation de ressources bilingues provenant du Web dans le domaine médical. Nous présentons un modèle fondé sur l'analyse distributionnelle en introduisant à cette occasion une nouvelle notion que nous nommons symétrie distributionnelle. En général, les modèles classiques d'extraction de lexique bilingue à partir de corpus comparables établissent la relation de traduction entre deux mots en calculant la ressemblance entre leurs distributions d'une langue vers l'autre (par exemple, du français vers l'anglais). L'hypothèse de symétrie distributionnelle postule que la ressemblance des distributions de deux mots dans les deux directions de langues est un critère fort du lien traductionnel entre ces mots. Deux grandes applications de ce modèle ont été expérimentées afin de le valider. Il s'agit de l'extraction d'un lexique bilingue médical (français-anglais) et de la recherche d'information translangue. Dans le cas de l'extraction lexicale bilingue, les résultats montrent que la prise en compte de la symétrie distributionnelle améliore la performance de manière significative par rapport aux modèles classiques. Dans le cas de la recherche d'information translangue, notre modèle a été appliqué pour traduire et étendre les requêtes. Les résultats montrent que lorsque les propositions de traduction ou d'extension sont supervisées par l'utilisateur, il améliore la recherche d'information par rapport à une traduction basée sur un dictionnaire initial.

Depuis une vingtaine d'années, l'accès aux connaissances médicales est un enjeu majeur pour les professions de santé comme pour le grand public. Les limites actuelles des outils de traitement de l'information ne proviennent pas de leurs performances pour stocker et traiter rapidement des gros volumes, mais de leur incapacité à prendre en compte les spécificités des vocabulaires métier des utilisateurs. Le développement de ressources terminologiques et ontologiques pour faciliter l'usage des terminologies nationales et internationales, disponibles notamment dans le domaine de la médecine, revêt par conséquent une importance particulière. Il faut également souligner la pertinence de telles recherches dans la mouvance des Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication, dans le cadre de la société de l'information et dans le contexte du Web sémantique. <br />Dans ce contexte, notre réflexion a porté sur la collecte, l'organisation, la représentation et la formalisation des connaissances en médecine, tout particulièrement, dans le domaine de la pneumologie. Nous avons été amenés à considérer le problème dans son ensemble, afin de comprendre les mécanismes qui sous-tendent la constitution de ressources terminologiques et ontologiques à partir de textes. Nous avons également considéré chaque tâche séparément, afin de proposer, pour chaque étape, si ce n'est une solution, au moins un savoir-faire personnel susceptible d'apporter des éléments de réponse. L'objectif principal de cette thèse consiste à mettre au point une ontologie dans le domaine de la pneumologie pour faciliter, d'une part, l'aide au codage médico-économique des pathologies et, d'autre part, la représentation des connaissances pertinentes relatives au patient, dans ce domaine de spécialité. Nos recherches couvrent l'ensemble du cycle de vie d'une ontologie, de la mise au point d'une méthodologie de construction à partir de textes à son utilisation dans un système opérationnel. Nous contribuons aux recherches dans les domaines de l'Ingénierie des connaissances et de l'Informatique médicale. <br />La méthode de travail adoptée est une démarche expérimentale ascendante qui consiste à partir des problématiques concrètes rencontrées pour aller vers la résolution des questions scientifiques sous-jacentes. Selon cette démarche, nous avons tout d'abord cerné les besoins des pneumologues en termes de représentation des connaissances. Ensuite, nous avons mis au point une méthodologie, destinée à l'ingénieur des connaissances, fondée sur la méthode ARCHONTE définie par B. Bachimont. L'enchaînement des processus d'extraction, de sélection et de choix des candidates termes du domaine ainsi que l'aide fournie par les patrons lexico-syntaxiques pour renseigner les principes différentiels la rende relativement facile d'emploi (ou moins difficile qu'une autre) pour un ingénieur des connaissances. L'ontologie construite compte à ce jour 2260 concepts primitifs. Enfin, nous avons développé un outil de codage semi-automatique proposant deux types de codages : (1) un codage médical qui représente graphiquement les informations pertinentes relatives aux pathologies du patient et qui, à terme, servira de descripteur pour indexer intelligemment les comptes rendus d'hospitalisation ; (2) un codage médico-économique pour lequel nous obtenons un rappel de 80% et une précision de 87%. Nos résultats concernant l'ontologie et l'outil nous encouragent à poursuivre nos recherches et à améliorer les solutions proposées.