Cette thèse s'intéresse aux annotations produites par des apprenants sur des documents électroniques. Les annotations sont utiles tant pour mémoriser une démarche de compréhension que pour retrouver facilement des informations. Nous remarquons que l'annotation électronique est peu pratiquée en raison des inconforts de lecture et d'annotation. De plus les annotations sont porteuses d'une sémantique implicite, perdue lors des réutilisations, comme par exemple des liens entre couleur et objectif de l'annotation. Dans ce contexte, notre objectif est de proposer des formalismes et des outils efficaces pour l'annotation électronique de ressources pédagogiques par des apprenants. Cette efficacité signifie que les dispositifs doivent être adaptés aux niveaux logiciel et matériel, qu'ils anticipent les réutilisations pour éviter l'impression systématique des documents, et qu'ils offrent les avantages d'un traitement informatisé. Elle signifie également que les annotations doivent être conservées dans leur intégralité : il est donc nécessaire d'expliciter leur sémantique tant au niveau d'une représentation formelle qu'au niveau d'un annoteur.<br />Plus précisément, notre travail comporte une proposition de représentation formelle de l'annotation, que nous implantons et testons lors d'expérimentations écologiques. En résultat, nous produisons une spécification d'annoteur efficace basé sur les métaphores du papier et de la trousse : le lecteur conserve ses habitudes papier lors de la lecture et de la création et il bénéficie des avantages d'un traitement informatisé pour la valuation, la recherche et le partage.

Alors que Twitter évolue vers un outil omniprésent de diffusion de l'information, la compréhension des tweets en langues étrangères devient un problème important et difficile. En raison de la nature intrinsèquement à commutation de code, discrète et bruitée des tweets, la traduction automatique (MT) à l'état de l'art n'est pas une option viable (Farzindar & Inkpen, 2015). En effet, au moins pour le hindi et le japonais, nous observons que le pourcentage de tweets « compréhensibles » passe de 80% pour les locuteurs natifs à moins de 30% pour les lecteurs monolingues cible (anglais ou français) utilisant Google Translate. Notre hypothèse de départ est qu'il devrait être possible de créer des outils génériques, permettant aux étrangers de comprendre au moins 70% des « tweets locaux », en utilisant une interface polyvalente de « lecture active » (LA, AR en anglais) tout en déterminant simultanément le pourcentage de tweets compréhensibles en-dessous duquel un tel système serait jugé inutile par les utilisateurs prévus.Nous avons donc spécifié un « SUFT » (système d'aide à la compréhension des tweets étrangers) générique, et mis en œuvre SUFT-1, un système interactif à mise en page multiple basé sur la LA, et facilement configurable en ajoutant des dictionnaires, des modules morphologiques et des plugins de TA. Il est capable d'accéder à plusieurs dictionnaires pour chaque langue source et fournit une interface d'évaluation. Pour les évaluations, nous introduisons une mesure liée à la tâche induisant un coût négligeable, et une méthodologie visant à permettre une « évaluation continue sur des données ouvertes », par opposition aux mesures classiques basées sur des jeux de test liés à des ensembles d'apprentissage fermés. Nous proposons de combiner le taux de compréhensibilité et le temps de décision de compréhensibilité comme une mesure de qualité à deux volets, subjectif et objectif, et de vérifier expérimentalement qu'une présentation de type lecture active, basée sur un dictionnaire, peut effectivement aider à comprendre les tweets mieux que les systèmes de TA disponibles.En plus de rassembler diverses ressources lexicales, nous avons construit une grande ressource de "formes de mots" apparaissant dans les tweets indiens, avec leurs analyses morphologiques (à savoir 163221 formes de mots hindi dérivées de 68788 lemmes et 72312 formes de mots marathi dérivées de 6026 lemmes) pour créer un analyseur morphologique multilingue spécialisé pour les tweets, capable de gérer des tweets à commutation de code, de calculer des traits unifiés, et de présenter un tweet en lui attachant un graphe de LA à partir duquel des lecteurs étrangers peuvent extraire intuitivement une signification plausible, s'il y en a une. / As Twitter evolves into a ubiquitous information dissemination tool, understanding tweets in foreign languages becomes an important and difficult problem. Because of the inherent code-mixed, disfluent and noisy nature of tweets, state-of-the-art Machine Translation (MT) is not a viable option (Farzindar & Inkpen, 2015). Indeed, at least for Hindi and Japanese, we observe that the percentage of "understandable" tweets falls from 80% for natives to below 30% for target (English or French) monolingual readers using Google Translate. Our starting hypothesis is that it should be possible to build generic tools, which would enable foreigners to make sense of at least 70% of “native tweets”, using a versatile “active reading” (AR) interface, while simultaneously determining the percentage of understandable tweets under which such a system would be deemed useless by intended users.We have thus specified a generic "SUFT" (System for Helping Understand Tweets), and implemented SUFT-1, an interactive multi-layout system based on AR, and easily configurable by adding dictionaries, morphological modules, and MT plugins. It is capable of accessing multiple dictionaries for each source language and provides an evaluation interface. For evaluations, we introduce a task-related measure inducing a negligible cost, and a methodology aimed at enabling a « continuous evaluation on open data », as opposed to classical measures based on test sets related to closed learning sets. We propose to combine understandability ratio and understandability decision time as a two-pronged quality measure, one subjective and the other objective, and experimentally ascertain that a dictionary-based active reading presentation can indeed help understand tweets better than available MT systems.In addition to gathering various lexical resources, we constructed a large resource of "word-forms" appearing in Indian tweets with their morphological analyses (viz. 163221 Hindi word-forms from 68788 lemmas and 72312 Marathi word-forms from 6026 lemmas) for creating a multilingual morphological analyzer specialized to tweets, which can handle code-mixed tweets, compute unified features, and present a tweet with an attached AR graph from which foreign readers can intuitively extract a plausible meaning, if any.

Ce mémoire est l'occasion de présenter nos travaux à l'Université Claude Bernard Lyon 1. Il est composé de trois parties, la première visant à proposer une thématisation originale des liens entre activité et inscriptions numériques de l'activité sous la forme de structures informationnelles, les deux suivants étant consacrés à nos thématiques principales de recherche qui sont, d'une part la lecture active audiovisuelle et les systèmes d'interprétation, et d'autre part les systèmes à base de traces modélisées. Le premier chapitre est consacré à l'exploration des liens entre l'activité informatiquement médiée et les représentations qui y sont impliquées. Une première étude critique décrit la notion d'inscription de connaissances proposée par B. Bachimont au sein d'une théorie du support pour permettre de penser la rencontre ou l'expérience qu'une conscience fait des dispositifs technologiques et des inscriptions. Cette proposition vise à thématiser la numéricité des inscriptions et nous intéresse donc à ce titre, mais elle se révèle à notre sens insuffisante pour penser un individu actif engagé dans un processus de manipulation d'inscriptions. Une seconde étude est alors consacrée aux liens entre action, activité et inscriptions dans les théories dites " post-cognitivistes " de la cognition. Les inscriptions soutiennent l'activité et la sous-tendent tout à la fois, et nous nous intéresserons particulièrement aux inscriptions dans leur perception et leur manipulation par un être humain suivant la théorie instrumentale. Cependant, les inscriptions en tant qu'elles peuvent être numériques ne sont que peu thématisées. Notre dernière étude est orientée autour de la proposition de penser la notion de structure informationnelle et les instruments associés comme permettant d'articuler le monde numérique à l'activité humaine et l'activité humaine au monde numérique. Une structure informationnelle est une inscription numérique en acte, objectivable, mais non obligatoirement canonique, c'est-à-dire manipulée explicitement par le système. Cette proposition permet de penser le côté humain de l'activité instrumentée tout en conservant le calcul et les représentations associées comme préoccupation informatique. Nous présentons également la notion d'espace informationnel qu'un utilisateur énacte, et les directions de recherche ouvertes par nos propositions. Le deuxième chapitre est principalement consacré à la présentation de nos travaux sur les systèmes de lecture active audiovisuelle. Nous proposons d'abord une étude rapide sur le cadre général des technologies intellectuelles comme soutenant le travail intellectuel, l'activité ouverte d'interprétation et de manipulation d'inscriptions de connaissances personnelles. De telles inscriptions et réinscriptions se font au sein de ce que nous proposons d'appeler des systèmes d'interprétation qui offrent aux utilisateurs la possibilité de manipuler consciemment des structures informationnelles de toutes sortes, par exemple sous la forme de données, de schémas ou de feuilles de style et de formulaires, et de partager celles-ci comme réifications de pratiques. La lecture active audiovisuelle est une activité intellectuelle qui s'effectue dans un système d'interprétation permettant de construire des hypervidéos à partir d'annotations. Nous présentons alors nos travaux autour du projet Advene (Annotate Digital Video, Exchange on the NEt), notamment les modèles associés, l'outil générique Advene pour l'annotation et la construction d'hypervidéos, ainsi que quelques applications de lecture active associées à l'analyse des interactions et la critique filmique. Nous pouvons alors tirer un bilan des presque dix ans de ce projet et proposer quelques directions pour la suite. Le troisième et dernier chapitre présente essentiellement nos travaux sur les traces numériques. Nous définissons d'abord la notion de trace en général comme inscription permettant de viser le passé au cours d'une interprétation et présentons comment les traces d'activité médiées sont largement utilisées au sein de systèmes variés allant de l'analyse à la réflexivité. Nous considérons que l'enjeu est de manipuler des traces numérique explicites définies comme " inscriptions canoniques temporellement orientées " dans des systèmes d'interprétation orientés trace. Nous pouvons alors présenter la notion de trace modélisée comme un certain type de trace explicite, ainsi que nos travaux dans ce cadre depuis plus de dix ans : l'approche Musette, le cadre général des systèmes de base de traces modélisées (SBTm) ainsi que la formalisation des traces et des transformations pour construire des systèmes de gestion de bases de traces (SGBT). Différents travaux applicatifs sont ensuite présentés qui permettent d'illustrer les différentes utilisations des traces modélisées dans des contextes applicatifs variés, visant notamment le support à l'awareness, à la remémoration, à la réflexivité, à la redocumentation et au partage, ou encore à la reprise d'activité.