Ce mémoire contribue au domaine de l'interaction homme-machine (IHM), en proposant un cadre méthodologique global en vue de la conception et la réalisation de systèmes interactifs d'aide à la décision basés sur l'extraction de connaissances à partir de données (SIAD/ECD). Dans ce travail, nous mettons l'accent sur les aspects humain et itératif du développement des SIAD, et en tenant compte des spécificités des systèmes d'ECD. Le cadre méthodologique proposé consiste à étendre les activités du processus unifié sous l'angle de l'IHM pour le développement des différents modules d'un SIAD/ECD. Cette méthodologie, nommée processus unifié étendu, a été appliquée en vue de démontrer ou valider ses principes fondateurs sur une étude de cas dans le domaine médical, relative à la prise de décision dynamique pour la lutte contre les infections nosocomiales (SIADDM/ECD) dans un service de réanimation d'un hôpital situé à Sfax, Tunisie. Une évaluation globale de la démarche suivie d'un ensemble de perspectives de recherche termine le mémoire.

La synthèse d'images a connu au cours des dernières années un développement impressionnant. L'amélioration du matériel d'une part, et la conception des nouveaux algorithmes d'autre part, nous permettent aujourd'hui de synthétiser des images réalistes de très haute qualité. Malgré cela, beaucoup de problèmes restent à résoudre. Dans ce mémoire nous allons nous intéresser principalement aux problèmes du rendu des images, c'est-à-dire la génération des images depuis un modèle géométrique bien défini. Les domaines qui nous intéressent sont la détermination de la visibilité et le rendu haute qualité, le calcul de l'éclairage sur les objets du modèle, le rendu interactif de ces images y compris pour la réalité augmentée, (les scènes mixtes, contenant à la fois des objets réels et virtuels). Ces trois domaines regroupent l'ensemble de nos travaux pendant cette période.

Face au vieillissement de l'infrastructure, la société d'autoroutes ESCOTA a décidé de formaliser et améliorer le processus décisionnel pour la maintenance préventive et la gestion du patrimoine infrastructure dans un environnement multi acteurs et multicritère. Le traitement de l'information chez ESCOTA peut être formalisé selon un processus en trois étapes : mesure, évaluation et décision. Des inspections périodiques permettent de détecter les symptômes de pathologies ou des défauts de fonctionnement. L'expert métier (chaussées, ouvrages d'art, ...) évalue la situation de chaque élément de patrimoine et lui associe un degré d'urgence. Le responsable de l'infrastructure évalue la priorité de l'opération à un niveau stratégique. Des critères spécifiques et un opérateur d'agrégation (Moyenne Pondérée -- MP) sont associés à chaque étape de ce processus d'évaluation. La MP est calculée par l'agrégation des scores partiels affectés à l'opération. Dans la pratique, les scores partiels sont exprimés sur une échelle finie. Nous proposons une méthodologie d'évaluation cohérente qui permet 1) aux experts d'exprimer leurs valeurs de jugements dans leur univers de discours discret, 2) de convertir les étiquettes symboliques en valeurs numériques via la méthode MACBETH et des techniques de clustering, 3) de calculer la valeur numérique de la MP puis de la convertir dans l'univers de discours des experts, 4) d'effectuer une analyse de robustesse pour diagnostiquer le risque d'erreur de classification. Cette méthode a été implémentée dans un Système de Traitement de l'Information --SINERGIE-- pour la programmation des opérations via une procédure adéquate de traitement de l'information.

Le projet de recherche s'intéresse aux relations entre des notions psychogéographiques, l'expérience du territoire et de ses conditions, le rapport au « bruit » comme phénomène, et des modalités perceptives reliées au développement des technologies. Il tente de dresser une toile de relations entre une subjectivité de l'expérience, des représentations objectives du territoire, des états de perception, ainsi que du rôle des médias et technologies dans ces processus. Les ramifications de cette recherche sont nombreuses, et le contenu de ce mémoire ne se veut pas exhaustif: il tente plutôt d'établir des correspondances et d'engager un rapport critique avec les enjeux abordés. La thèse du document d'accompagnement au mémoire-création comporte, en premier lieu, un état commenté et critique de recherches ramifiées (démarche théorique) qui situe et permet d'actualiser le projet de mémoire, et, en second lieu, le développement d'une démarche de réalisation en ce sens. La démarche théorique (chapitres 1 à 4) agit comme un fil conducteur qui relie divers champs d'investigation interpellés par l'énoncé épistémologique du mémoire, tout en l'alimentant avec une plateforme critique. Dans le premier chapitre, elle prend la forme de questionnements sur des modalités d'expérience et de représentation de l'espace urbain. J'y propose d'abord un survol de projets artistiques ou de recherche qui tiennent compte des nouvelles complexités de territoires urbains en constante mutation. Mon propos s'oriente ensuite sur le devenir virtuel de la ville (datascapes, espaces informationnels), sur les «non-lieux» que ce phénomène engendre et sur les enjeux qui lui sont reliés. Dans le deuxième chapitre, j'aborde certains enjeux reliés aux technologies de perception et à des questionnements portés sur l'espace augmenté. Dans le troisième chapitre, je m'intéresse à des pratiques d'espaces et à des inflexions psychogéographiques qui permettent d'habiter autrement le milieu urbain. Le quatrième chapitre s'intéresse plus particulièrement à la notion de champ sonore et au phénomène du «bruit». Ces premiers chapitres cherchent ainsi à mettre en lumière divers paliers d'expériences qui placent l'individu et sa subjectivité au coeur d'un processus de transactions avec un environnement: psychogéographie, transurbance, pratiques d'espaces, espaces augmentés, etc. La démarche de réalisation (chapitre 5) se concrétise dans le projet Rest Area, qui s'intéresse à la mise en tension d'un rapport psychique au lieu avec le caractère générique et anonyme d'environnements urbains. Point d'ancrage multiplié et habitacle intime, le déploiement d'une tente devient le prétexte de rituels d'échantillonnages, de battues périphériques et d'expériences prolongées. La tente, utilisée comme un dispositif expérientiel, devient un élément ubiquiste, un point de concentration et d'encapsulation des expériences, un «site artificiel» alimenté par une surcharge d'informations. Dans ce chapitre, je m'interroge sur les modalités expérientielles du dispositif, sur le rôle de la médiation, sur les modes d'accès, sur la nature du transfert et sur les spécificités de l'interactivité. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Territoire urbain, Médiation technologique, Psychogéographie, Interactivité, Technologies de perception, Champ sonore, Dispositif architectural.

Un robot autonome collaborant avec des humains doit être capable d'apprendre à se déplacer et à manipuler des objets dans la même tâche. Dans une approche classique, on considère des modules fonctionnels indépendants gérant les différents aspects de la tâche (navigation, contrôle du bras...). A l'opposé, l'objectif de cette thèse est de montrer que l'apprentissage de tâches de natures différentes peut être abordé comme un problème d'apprentissage d'attracteurs sensorimoteurs à partir d'un petit nombre de structures non spécifiques à une tâche donnée. Nous avons donc proposé une architecture qui permet l'apprentissage et l'encodage d'attracteurs pour réaliser aussi bien des tâches de navigation que de contrôle d'un bras.Comme point de départ, nous nous sommes appuyés sur un modèle inspiré des cellules de lieu pour la navigation d'un robot autonome. Des apprentissages en ligne et interactifs de couples lieu/action sont suffisants pour faire émerger des bassins d'attraction permettant à un robot autonome de suivre une trajectoire. En interagissant avec le robot, on peut corriger ou orienter son comportement. Les corrections successives et leur encodage sensorimoteur permettent de définir le bassin d'attraction de la trajectoire. Ma première contribution a été d'étendre ce principe de construction d'attracteurs sensorimoteurs à un contrôle en impédance pour un bras robotique. Lors du maintien d'une posture proprioceptive, les mouvements du bras peuvent être corrigés par une modification en-ligne des commandes motrices exprimées sous la forme d'activations musculaires. Les attracteurs moteurs résultent alors des associations simples entre l'information proprioceptive du bras et ces commandes motrices. Dans un second temps, j'ai montré que le robot pouvait apprendre des attracteursvisuo-moteurs en combinant les informations proprioceptives et visuelles. Le contrôle visuo-moteur correspond à un homéostat qui essaie de maintenir un équilibre entre ces deux informations. Dans le cas d'une information visuelle ambiguë, le robot peut percevoir un stimulus externe (e.g. la main d'un humain) comme étant sa propre pince. Suivant le principe d'homéostasie, le robot agira pour réduire l'incohérence entre cette information externe et son information proprioceptive. Il exhibera alors un comportement d'imitation immédiate des gestes observés. Ce mécanisme d'homéostasie, complété par une mémoire des séquences observées et l'inhibition des actions durant l'observation, permet au robot de réaliser des imitations différées et d'apprendre par observation. Pour des tâches plus complexes, nous avons aussi montré que l'apprentissage de transitions peut servir de support pour l'apprentissage de séquences de gestes, comme c'était le cas pour l'apprentissage de cartes cognitives en navigation. L'utilisation de contextes motivationnels permet alors le choix entre les différentes séquences apprises.Nous avons ensuite abordé le problème de l'intégration dans une même architecture de comportements impliquant une navigation visuomotrice et le contrôle d'un bras robotique pour la préhension d'objets. La difficulté est de pouvoir synchroniser les différentes actions afin que le robot agisse de manière cohérente. Les comportements erronés du robot sont détectés grâce à l'évaluation des actions proposées par le modèle vis à vis des corrections imposées par le professeur humain. Un apprentissage de ces situations sous la forme de contextes multimodaux modulant la sélection d'action permet alors d'adapter le comportement afin que le robot reproduise la tâche désirée.Pour finir, nous présentons les perspectives de ce travail en terme de contrôle sensorimoteur, pour la navigation comme pour le contrôle d'un bras robotique, et son extension aux questions d'interface homme/robot. Nous insistons sur le fait que différents types d'imitation peuvent être le fruit des propriétés émergentes d'une architecture de contrôle sensorimotrice.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse présente de nouvelles approches permettant l’apprentissage efficace et intuitif de plans de haut niveau pour les robots collaboratifs. Plus précisément, nous étudions l’application d’algorithmes d’apprentissage par démonstration dans des domaines relationnels. L’utilisation de domaines relationnels pour représenter le monde permet de simplifier la représentation de comportements concurrents et collaboratifs. Nous avons commencé par développer et étudier le premier algorithme d’apprentissage par renforcement inverse pour domaines relationnels. Nous avons ensuite présenté comment utiliser le formalisme RAP pour représenter des tâches collaboratives comprenant un robot et un opérateur humain. RAP est une extension des MDP relationnels qui permet de modéliser des activités concurrentes. Utiliser RAP nous a permis de représenter à la fois l’humain et le robot dans le même processus, mais également de modéliser des activités concurrentes du robot. Sous ce formalisme, nous avons montré qu’il était possible d’apprendre le comportement d’une équipe, à la fois comme une politique et une récompense. Si des connaissances a priori sur la tâche à réaliser sont disponibles, il est possible d’utiliser le même algorithme pour apprendre uniquement les préférences de l’opérateur. Cela permet de s’adapter à l’utilisateur. Nous avons montré que l’utilisation des représentations relationnelles permet d’apprendre des comportements collaboratifs à partir de peu de démonstrations.Ces comportements sont à la fois robustes au bruit, généralisables à de nouveaux états, et transférables à de nouveaux domaines (par exemple en ajoutant des objets). Nous avons également introduit une architecture d’apprentissage interactive qui permet au système de faire moins d’erreurs tout en demandant moins d’efforts à l’opérateur humain. Le robot, en estimant sa confiance dans ses décisions, est capable de demander des instructions quand il est incertain de l’activité à réaliser. Enfin, nous avons implémenté ces approches sur un robot et montré leurs impacts potentiels dans un scenario réaliste. / This thesis presents new approaches toward efficient and intuitive high-level plan learning for cooperative robots. More specifically this work study Learning from Demonstration algorithm for relational domains. Using relational representation to model the world, simplify representing concurrentand cooperative behavior.We have first developed and studied the first algorithm for Inverse ReinforcementLearning in relational domains. We have then presented how one can use the RAP formalism to represent Cooperative Tasks involving a robot and a human operator. RAP is an extension of the Relational MDP framework that allows modeling concurrent activities. Using RAP allow us to represent both the human and the robot in the same process but also to model concurrent robot activities. Under this formalism, we have demonstrated that it is possible to learn behavior, as policy and as reward, of a cooperative team. Prior knowledge about the task can also be used to only learn preferences of the operator.We have shown that, using relational representation, it is possible to learn cooperative behaviors from a small number of demonstration. That these behaviors are robust to noise, can generalize to new states and can transfer to different domain (for example adding objects). We have also introduced an interactive training architecture that allows the system to make fewer mistakes while requiring less effort from the human operator. By estimating its confidence the robot is able to ask for instructions when the correct activity to dois unsure. Lastly, we have implemented these approaches on a real robot and showed their potential impact on an ecological scenario.

Cette thèse s'inscrit dans la problématique de l'indexation et la recherche d'images par le contenu dans des bases d'images volumineuses. Les systèmes traditionnels de recherche d'images par le contenu se composent généralement de trois étapes : l'indexation, la structuration et la recherche. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement à l'étape de structuration qui vise à organiser, dans une structure de données, les signatures visuelles des images extraites dans la phase d'indexation afin de faciliter, d'accélérer et d'améliorer les résultats de la recherche ultérieure. A la place des méthodes traditionnelles de structuration, nous étudions les méthodes de regroupement des données (clustering) qui ont pour but d'organiser les signatures en groupes d'objets homogènes (clusters), sans aucune contrainte sur la taille des clusters, en se basant sur la similarité entre eux. Afin de combler le fossé sémantique entre les concepts de haut niveau sémantique exprimés par l'utilisateur et les signatures de bas niveau sémantique extraites automatiquement dans la phase d'indexation, nous proposons d'impliquer l'utilisateur dans la phase de clustering pour qu'il puisse interagir avec le système afin d'améliorer les résultats du clustering, et donc améliorer les résultats de la recherche ultérieure. En vue d'impliquer l'utilisateur dans la phase de clustering, nous proposons un nouveau modèle de clustering semi-supervisé interactif en utilisant les contraintes par paires (must-link et cannot-link) entre les groupes d'images. Tout d'abord, les images sont regroupées par le clustering non supervisé BIRCH (Zhang et al., 1996). Ensuite, l'utilisateur est impliqué dans la boucle d'interaction afin d'aider le clustering. Pour chaque itération interactive, l'utilisateur visualise les résultats de clustering et fournit des retours au système via notre interface interactive. Par des simples cliques, l'utilisateur peut spécifier les images positives ainsi que les images négatives pour chaque cluster. Il peut aussi glisser les images entre les clusters pour demander de changer l'affectation aux clusters des images. Les contraintes par paires sont ensuite déduites en se basant sur les retours de l'utilisateur ainsi que les informations de voisinage. En tenant compte de ces contraintes, le système réorganise les clusters en utilisant la méthode de clustering semi-supervisé proposée dans cette thèse. La boucle d'interaction peut être répétée jusqu'à ce que le résultat du clustering satisfasse l'utilisateur. Différentes stratégies pour déduire les contraintes par paires entre les images sont proposées. Ces stratégies sont analysées théoriquement et expérimentalement. Afin d'éviter que les résultats expérimentaux dépendent subjectivement de l'utilisateur humain, un agent logiciel simulant le comportement de l'utilisateur humain pour donner des retours est utilisé pour nos expérimentations. En comparant notre méthode avec la méthode de clustering semi-supervisé la plus populaire HMRF-kmeans (Basu et al., 2004), notre méthode donne de meilleurs résultats. / This thesis deals with the problem of Content-Based Image Retrieval (CBIR) on large image databases. Traditional CBIR systems generally rely on three phases : feature extraction, feature space structuring and retrieval. In this thesis, we are particularly interested in the structuring phase, which aims at organizing the visual feature descriptors of all images into an efficient data structure in order to facilitate, accelerate and improve further retrieval. The visual feature descriptor of each image is extracted from the feature extraction phase. Instead of traditional structuring methods, clustering methods which aim at organizing image descriptors into groups of similar objects (clusters), without any constraint on the cluster size, are studied. In order to reduce the “semantic gap” between high-level semantic concepts expressed by the user and the low-level features automatically extracted from the images, we propose to involve the user in the clustering phase so that he/she can interact with the system so as to improve the clustering results, and thus improve the results of further retrieval. With the aim of involving the user in the clustering phase, we propose a new interactive semi-supervised clustering model based on pairwise constraints (must-link and cannot-link) between groups of images. Firstly, images are organized into clusters by using the unsupervised clustering method BIRCH (Zhang et al., 1996). Then the user is involved into the interaction loop in order to guide the clustering process. In each interactive iteration, the user visualizes the clustering results and provide feedback to the system via our interactive interface. With some simple clicks, the user can specify the positive and/or negative images for each cluster. The user can also drag and drop images between clusters in order to change the cluster assignment of some images. Pairwise constraints are then deduced based on the user feedback as well as the neighbourhood information. By taking into account these constraints, the system re-organizes the data set, using the semi-supervised clustering proposed in this thesis. The interaction loop can be iterated until the clustering result satisfies the user. Different strategies for deducing pairwise constraints are proposed. These strategies are theoretically and experimentally analyzed. In order to avoid the subjective dependence of the clustering results on the human user, a software agent simulating the behaviour of the human user for providing feedback to the system is used in our experiments. By comparing our method with the most popular semi-supervised clustering HMRF-kmeans (Basu et al., 2004), our method gives better results.

Les innovations technologiques et le déploiement du numérique se mettent au service de la santé et engagent les formations vers la simulation haute fidélité.La recherche effectuée dans le domaine de la maïeutique a pour but de mieux comprendre comment, dans un environnement simulé complexe, l'introduction d'outils informatiques perfectionnés agit sur les modalités de transmission de différents savoirs « scientifiques », « technologiques » et « professionnels ». Elle analyse l'activité déployée par une enseignante sage-femme lors de l'utilisation d'un « nouvel outil », un simulateur d'accouchement interactif et virtuel, pour des séances pédagogiques à destination d'étudiants en maïeutique de troisième année. L'objectif est de repérer les effets de cette innovation sur ses pratiques de formation, et de mesurer la nature de son développement professionnel avec le simulateur.La méthodologie utilisée est celle de l'analyse clinique. La recherche s'appuie sur les courants de la didactique professionnelle et de la théorie instrumentale. Elle intègre les concepts d'« imprévu » et de « gestes professionnels d'ajustement » visant à rendre compte des différents niveaux d'imbrication de l'activité de formation de l'enseignante, et elle est destinée à éclairer sa pratique dans la conceptualisation des situations de travail.Les résultats montrent que les pratiques se transforment au fil des séances faisant apparaître de nouvelles dynamiques d'apprentissage. Les premiers savoirs professionnels observés permettent d'identifier un répertoire de gestes professionnels utiles à l'enseignement avec ce simulateur d'accouchement interactif. Les conclusions débouchent sur des visées d'utilisation du simulateur non prévues par les concepteurs de l'outil et sur une proposition d'un dispositif de formation de formateurs adapté à l'enseignement avec ce simulateur. Ces quelques pistes, non exhaustives, sont une invitation à réfléchir sur de nouvelles modalités d'enseignement avec du matériel de simulation haute fidélité. / Technological innovations and the spread of digital technology help out public health and commit training towards high-fidelity simulation.The research made in the field of midwifery aims at a better understanding of how in a complex simulated environment the introduction of sophisticated computing tools plays on the modalities of transmission of various « scientific », « technological » and «professional » knowledge. It analyzes the activity displayed by a midwife teacher while using a « new tool », an interactive and virtual birth simulator, for educational sessions aimed at third-year students in midwifery. The objective is to spot the effects of this innovation on her practices of training, and to measure the nature of her professional development with the simulator.The methodology which is used is clinical analysis. The research is based on professional didactics and instrumental theory trends. It integrates the concepts of « the unpredictable » and of « professional gestures of adjustment » to report the various levels of interweaving of the teacher's activity in training, and it aims at clarifying her practice in the conceptualization of the working situations.The results show that the practices are transformed in the course of the sessions revealing new dynamics of learning. The first professional knowledge observed helps to identify a record of professional gestures that are useful for teaching with this interactive birth simulator. From the conclusions it turns out that the simulator is not used as it was planned by the designers of the tool and it leads to offer a device for trainers' training adapted to the teaching with this simulator. These few non-exhaustive tracks are an invitation to think about new modalities of teaching with high-fidelity of simulation devices.

Dans le dernier siècle, le transport et en particulier l'utilisation des voitures privées a émergé comme une des sources principales d'émission de CO2 (deuxième derrière la production d'énergie). Plusieurs villes dans le monde ont mis en place des stratégies pour faire face à ce phénomène afin de limiter les impacts environnementaux néfastes. Certaines stratégies n'ont pas pu atteindre leur objectif, voire ils ont eu des réactions négatives auprès des individus. Le but de cette thèse de doctorat consiste à proposer une méthodologie et une plateforme pour la modélisation et la simulation du système de mobilité. Cette plateforme sera ensuite utilisée pour implémenter des scénarios d'occupation de sol et de transport dans un monde virtuel pour étudier leur impact sur le comportement humain en termes de mobilité. Pour la modélisation de la dynamique des déplacements évoqués par la mobilité locale, nous proposons une méthode hybride (automates cellulaires et systèmes multi-agents) permettant de traiter des données complexes tout en les intégrant au sein de différentes échelles spatio-temporelles. / In the last century, transport and in particular the use of private cars has emerged as a major source of CO2 emissions (second behinf energy production). Several cities in the world have put in place strategies to deal with this problem and to reduce its adverse enviromental impacts. Some strategies could not achieve their objectives, and had negative reactions from individuals. The ail of this PhD thesis is to propose a methodology and a platform for modelling and simulating people mobility systems. The developed plat form is, then, used to implement land use and transportation scenarios and strategies in a virtual world to study their impact on human behavior in terms of mobility. To develop this platform, we propose a hybrid model, combining cellular automata and multi-agent systems, capable of handling the complexity of the mobility system able to present it at various spatial ans temporal scales.