L'objectif de cette thèse est de montrer que, contrairement aux idées reçues, les mots de basses fréquences peuvent être mis à profit de façon efficace en traitement automatique des langues. Nous les mettons à contribution en alignement sous-phrastique, tâche qui constitue la première étape de la plupart des systèmes de traduction automatique fondée sur les données (traduction probabiliste ou par l'exemple). Nous montrons que les mots rares peuvent servir de fondement même dans la conception d'une méthode d'alignement sous-phrastique multilingue, à l'aide de techniques différentielles proches de celles utilisées en traduction automatique par l'exemple. Cette méthode est réellement multilingue, en ce sens qu'elle permet le traitement simultané d'un nombre quelconque de langues. Elle est de surcroît très simple, anytime, et permet un passage à l'échelle naturel. Nous comparons notre implémentation, Anymalign, à deux ténors statistiques du domaine sur des tâches bilingues. Bien qu'à l'heure actuelle ses résultats sont en moyenne légèrement en retrait par rapport à l'état de l'art en traduction automatique probabiliste par segments, nous montrons que la qualité propre des lexiques produits par notre méthode est en fait supérieure à celle de l'état de l'art.

Cette thèse est composée de deux contributions à l'étude des bases de données : (i) la première contribution porte sur l'amélioration de la compréhension, par l'étude formelle, de la tension entre les fonctionnalités de cohérence et de confidentialité. Cette tension permet, dans certaines situations, d'utiliser les contraintes d'intégrité (cohérence) pour révéler des secrets (confidentialité) et donc réaliser des fraudes. L'étude fixe tout d'abord un cadre général de recherche en donnant une définition formelle des notions de secret, révélation et fraude. Puis, une occurrence particulière, et originale, de tension est formalisée selon une méthode inspirée des méthodes de programmation. Cette occurrence s'est avérée liée aux treillis de Galois. (ii) la deuxième contribution porte sur la spécification et l'implémentation d'une fonctionalité originale : le classement d'objets selon leur histoire. A cette fin, l'étude répond successivement aux trois questions : qu'est-ce que l'histoire d'un objet, comment exprimer des propriétés sur l'histoire des objets, et comment les vérifier efficacement ? L'expression est réalisée par des formules de logique temporelle et la méthode de vérification repose sur la traduction de ces formules en expressions régulières puis en automates d'états finis. L'implémentation réalisée utilise cette méthode de classement pour classer a posteriori des objets du langage prototypique NewtonScript.

Les progrès en imagerie 3D ont contribué à l'augmentation de leurs utilisations dans de nombreuses applications. L'évolution des débits des lignes internet ont rendu les transmissions d'objets 3D de plus en plus importantes. Les travaux sur la protection des objets 3D sont donc un sujet d'actualité. Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre la société STRATEGIE et le LIRMM (Laboratoire d'informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier). Nous abordons deux sujets manipulant des objets 3D. Le premier sujet abordé est la digitalisation de forme intérieure de chaussure. L'algorithme de digitalisation repose sur une méthode de \textit{shape from silhouettes}. L'acquisition des silhouettes se fait à l'aide d'un appareil photo numérique et d'un plateau rotatif sur lequel repose l'objet à digitaliser. Le second sujet abordé est le tatouage d'objet 3D. Nous proposons, dans cette thèse, deux méthodes d'insertion de données cachées ne s'appuyant pas sur la modification des sommets des objets 3D pour réaliser l'insertion. Ces méthodes permettent d'insérer des méta-données dans des objets 3D comme le nom de l'auteur, la date de création de l'objet, un logo 2D ou 3D, la couleur de l'objet ou encore la texture de l'objet lui même. L'idée principale des deux méthodes est de trouver et de synchroniser des zones particulières pouvant être utilisées pour insérer le message. L'insertion de données s'appuie sur la modification de la connexité des arêtes dans des zones sélectionnées. Ces modifications ont pour conséquence de modifier la structure des triangles construits dans ces zones. Ces méthodes de dissimulation présentent l'avantage de ne pas modifier la position initiale des points du modèle 3D. Cet invariant sur la position des points nous permet de rendre l'insertion robuste aux transformations affines de type rotation, translation ou changement d'échelle.

La reconnaissance automatique de scénarios est cruciale pour l'aide à la supervision de systèmes dynamiques. Cependant, la construction de tels scénarios représentatifs de situations de bon ou de mauvais fonctionnement n'est pas réalisable en pratique directement à partir de la connaissance experte. Notre objectif est donc d'extraire, à partir des données et des informations disponibles, des séquences abstraites d'événements pertinents et ensuite de construire des scénarios validés par les experts comme représentatifs d'une classe de situations à reconnaître. Le travail de cette thèse présente une méthodologie pour la découverte de scénarios médicaux, en particulier l'abstraction graduelle des données est détaillée. La découverte de scénarios relève de l'extraction de connaissances et comprend, entre autres, les étapes de transformation des données et de fouille de données. Cette méthodologie s'appuie sur un processus incrémental de manipulation des informations et des connaissances basé sur une clarification de ces concepts. Elle est appliquée à la surveillance de patients hospitalisés en unités de soins intensifs.

L'extraction de motifs séquentiels est devenue, depuis son introduction, une technique majeure du domaine de la fouille de données avec de nombreuses applications (analyse du comportement des consommateurs, bioinformatique, sécurité, musique, etc.). Les motifs séquentiels permettent la découverte de corrélations entre événements en fonction de leurs chronologies d'apparition. Il existe de nombreux algorithmes permettant l'extraction de tels motifs. Toutefois, ces propositions ne prennent en compte qu'une seule dimension d'analyse (e.g le produit dans les applications de type étude des achats des consommateurs) alors que la plupart des données réelles sont multidimensionnelles par nature. Dans ce manuscrit, nous définissons les motifs séquentiels multidimensionnels afin de prendre en compte les spécificités inhérentes aux bases de données multidimensionnelles (plusieurs dimensions, hiérarchies, valeurs agrégées). Nous définissons des algorithmes permettant l'extraction de motifs séquentiels multi- dimensionnels en tenant compte des ces spécificités. Des expérimentations menées sur des données synthétiques et sur des données réelles sont rapportées et montrent l'intérêt de nos propositions. Nous nous intéressons également à l'extraction de comportements temporels atypiques dans des données multidimensionnelles. Nous montrons qu'il peut y avoir plusieurs interprétations d'un comportement atypique (fait ou connaissance). En fonction de chaque interprétation, nous proposons une méthode d'extraction de tels comportements. Ces méthodes sont également validées par des expérimentations sur des données réelles.

Le maintien de personnes âgées au domicile le plus longtemps possible est censé apporter une réponse à la croissance de l'espérance de vie en occident et a des coûts toujours croissants pour la société. ce travail de thèse a été réalisé dans le cadre du projet CompanionAble, qui vise a fournir une solution intégrée maison intelligente - robot aux personnes âgées, vivant seules. L'objectif est de maintenir un confort en fin de vie à un niveau élevé et à traiter les situations dangereuses pour elles, comme les chutes, avant que les conséquences ne deviennent trop importantes. Les éléments qui m'intéressent dans ce cadre sont le robot et l'opérateur, qui se trouve à l'extérieur de la maison, et qui peut téléopérer le robot en vue d'interagir avec la personne âgée, soit pour des activités ludiques (visioconférence, exercices de stimulation cognitive), soit pour des situations d'urgence (chute, perte de connaissance... de la personne âgée). Pour maintenir les coûts du système à un niveau raisonnable, on a envisagé l'utilisation de l'internet public pour la connexion entre le site maître (où se trouve l'opérateur) et le site esclave (où se trouve le robot). Une autre spécificité du notre système est le fait que les utilisateurs ne sont pas des spécialistes de la téléopération. J'ai donc cherché à faciliter la tâche de pilotage du robot, dans ce contexte spécifique. Du côté de l'interface, on a cherché à aider l'opérateur traitant les problèmes liés aux délais de transmission (possibles à cause de l'utilisation de l'internet) et lui donner la possibilité d'utiliser une interface écologique, qui utilise des éléments de réalité augmentée. Du côté du robot, on a rajouté un nouveau mode de commande, semi-autonome, pour que l'opérateur soit plus à l'aise pendant qu'il le déplace. Pour finir, on a examiné la possibilité de passer d'un mode de commande à un autre, pour que l'opérateur soit le moins affecté que possible par des perturbations et que les performances du système restent acceptables. Les solutions proposées ont été implantée sur un système réel et évaluées au laboratoire et en situations réelles dans le cadre du projet européen CompanionAble.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'ingénierie des Interfaces Homme-Machine. Elle a pour thème la conception et la réalisation des modèles d'IHM de la méthode MACAO. Nous étudions l'axe de création des interfaces utilisateur en différenciant trois niveaux de la conception à la réalisation. L'approche adoptée s'appuie sur une analyse théorique et sur des cas d'expériences pratiques des modèles. Cette démarche entre dans le cadre très en vogue des modèles et des transformations de modèles. Cette étude nous conduit à distinguer les étapes de conception d'une IHM en milieu industriel et à mettre en place un processus pour la réalisation des modèles et des maquettes dans la phase de recueil des besoins. En étudiant sur des projets réels la conception des IHM utilisant une représentation abstraite, nous soulignons toute l'importance de traiter de l'interface utilisateur avec l'utilisateur final et l'importance de la concevoir comme un élément de l'architecture générale dès les phases de conception. Nous proposons un procédé de conception de l'architecture de l'IHM qui répond aux besoins de la conception d'une IHM. Ce processus est complété par des modèles à des niveaux de raffinement différents. Nous proposons des métamodèles de ces différentes vues de la création des IHM. Et nous proposons un outil de génie logiciel qui permet d'éditer et d'utiliser le modèle du SNI. De part ses critères et ses techniques de représentation, MACAO représente une des plus douces et progressives façons d'implémenter une interface homme-machine.

Ce mémoire décrit mes activités de recherche et d'animation de recherche depuis ma thèse, soutenue en 2002. Les travaux décrits ici ont été principalement menés au LIRMM (Université Montpellier 2, CNRS UMR 5506), au sein de l'équipe TATOO. Dans ce contexte, je me suis attachée à concilier des visions trop souvent vues comme divergentes au sein des communautés liées à la fouille de données complexes : gérer l'approximation (à la fois dans les données et dans les résultats produits), la fouille de données et les bases de données complexes et volumineuses, notamment les entrepôts de données. Plus précisément, mes travaux visent à montrer qu'il est possible de relever le défi jusqu'à présent non totalement solutionné d'extraire des connaissances exploitables par les experts non informaticiens à partir d'entrepôts de données, en prenant en compte au mieux les particularités de ce domaine. En particulier, j'ai porté d'une part une grande attention à exploiter la dimension temporelle des entrepôts et d'autre part à montrer autant que faire se peut que flou et passage à l'échelle ne sont pas des notions antagonistes. Dans cet objectif, j'ai mené, dirigé, encadré et valorisé à travers des collaborations scientifiques et industrielles des travaux dont je rapporte ici une synthèse.

L'objectif de ce travail est la conception et l'implémentation d'une méthode de segmentation générique d'images médicales qui puisse s'adapter à l'évolution des modalités et des besoins exprimés par les médecins. Partant ainsi du constat que la segmentation d'images médicales nécessite l'introduction de connaissances, nous avons opté pour une méthode pouvant combiner avantageusement les informations de bruit, de texture et de forme : les contours actifs basés région. Cette méthode consiste à déformer une courbe vers l'objet à segmenter. Ces déformations sont déduites de la dérivation d'une fonctionnelle à optimiser. <br />Notre contribution principale se situe au niveau de l'obtention de critères généraux permettant les ajouts d'informations a priori. Concernant le modèle de bruit, le critère consiste à considérer une fonction générale d'une loi paramétrique appartenant à la famille exponentielle. Nous avons mis en évidence que l'estimation des paramètres de la loi intervient de façon primordiale dans le calcul de l'équation d'évolution du contour. Pour le modèle de texture, l'absence de représentation discriminant de manière générale les textures, nous a conduit à utiliser une approche non paramétrique reposant sur les représentations parcimonieuses. Enfin l'a priori de forme utilise un critère basé sur les moments de Legendre. Les différents a priori sont ensuite reliés par le biais d'un algorithme de minimisation alternée ce qui permet de pondérer efficacement les termes d'attache aux données photométriques et l'a priori géométrique.<br />Les trois approches ont été testées et validées séparément puis de manière combinée sur des images synthétiques et réelles.

Contrairement à la logique classique, la logique floue permet de manipuler d'autres valeurs de vérité que le 'vrai' et le 'faux' absolus. Dans ce travail, nous étudions l'introduction de cette logique dans les processus de segmentation d'images. Des techniques de premier et de deuxième ordres sont présentées et appliquées à plusieurs images. Deux méthodes de seuillage basées sur l'entropie floue sont développées. Une coopération entre ces méthodes et l'entropie adaptée classique est proposée pour la segmentation d'images cytologiques. Nous présentons les méthodes de segmentation de deuxième ordre utilisant la notion de pyramide. Les pyramides irrégulières sont étudiées et leur support théorique, basé en théorie de graphes, est formalisé. L'introduction d'un facteur d'incertitude dans le processus de segmentation, basé sur la pyramide de graphes, est proposée. Cela se fait à l'aide de sommets et arêtes floues, créant la pyramide floue. Toutes les procédures restent parallélisables et l'ordre d'évaluation des élements des graphes représentant les niveaux de la pyramide n'a pas d'importance.