Dans la formation de nos BTS (Brevet de Technicien Supérieur) destinés à l’industrie, Il est important de disposer d’un référentiel de compétences qui renvoie à des profils de qualification professionnelle détaillant les compétences que les étudiants doivent acquérir. Ce référentiel de compétences doit être en permanence mis à jour pour que l’amélioration en continu soit en adéquation dans les couples formation/emploi et institut de formation professionnelle/entreprise. Ainsi notre proposition est de mettre en œuvre un modèle permettant de mettre à jour régulièrement le Référentiel de Compétence du Centre de Formation Professionnelle et Technique (CFPT). Ce modèle capitalise des connaissances en entreprise industrielle et a pour point focal un Etudiant/Stagiaire (ES) en situation d’apprentissage dans un pool de maintenance industrielle. Durant son séjour en entreprise chaque activité de maintenance effectuée par le stagiaire est exploitée par un ensemble d’experts et transférée dans une base de données. Cette base de données est confrontée avec la base de données de connaissances produites par l’institut de formation. Ainsi les deux bases de données s’enrichissent mutuellement et se mettent à jour pour une amélioration continue du niveau de performance de la formation donnée à l’ES. / In the training of our BTS (Industrial Technician's Certificate), it is important to have a competency framework that refers to professional qualification profiles detailing the skills that students must acquire. This competency framework must be constantly updated to ensure a continuous improvement in the training / employment and vocational training / business partners. Our proposal is to implement a knowledge capitalization model whose focus is on the “Etudiant/Stagiaire (ES)” in a learning situation in an industrial maintenance sector. During his/her stay in the company, each maintenance activity carried out by the trainee is assessed by the experts in the maintenance sector and recorded in the database. This database is then cross-checked with the required proficiency outlined in the training institute database. This way, the two databases will mutually enrich and update each other so there is a continuous improvement of the performance level of training given to the ES.

La dextérité d'un système de Réalité Augmentée (RA) mobile appliqué à la maintenance industrielle repose sur sa flexibilité, sa précision et sa robustesse intrinsèque face aux verrous scientifique et technologique. Nous introduisons d'abord une architecture orientée composants flexible, innovante et satisfaisant les contraintes de temps réel des systèmes de RA. Sur cette architecture est bâti un système de localisation par la vision utilisant des cibles codées. De nouveaux algorithmes d'estimation de pose sont proposés. Notre architecture comporte un Système de Gestion des Augmentations (SGA) utilisant des procédures de maintenance numériques. Chacune est liée à des documents multimédia l'illustrant, dont des modèles 3D animés. Le projet RNTL-Assistance à la Maintenance en RA intègre ce SGA. Enfin, le système est élargi à la RA en vision directe pour laquelle nous combinons une technique de prédiction du point de vue basée sur le filtre particulaire et une méthode de post-rendering.

Le principal objectif de cette thèse est de contrôler des objets à deux dimensions dans des scènes distantes, en utilisant des flux multimédia interactifs et contextualisés. Pour le cas d’usage de ces travaux, ces objets sont des instruments de mesures de physique. Une caméra IP est placée devant l’instrument à contrôler. Le flux généré est décodé. L’instrument est reconnu par des méthodes de traitement d’images basées sur les points caractéristiques locaux. Un flux multimédia interactif basé sur le standard « MPEG-4 binary format » construit et envoyé aux utilisateurs distants. Pour supporter la collaboration, nous proposons un mécanisme de notifications ainsi que des outils de communication pour reproduire la « sensation de groupe ». Cela permet aux utilisateurs d’appréhender les interactions entre eux. Cette approche nous a conduit à enrichir le standard MPEG-BIFS avec le protocole websocket. L’utilisation du web sémantique nous permet d’encoder des séquences d’interaction prévues avec l’instrument. Le système permet également de proposer l’adaptation à la volée du flux multimédia. L’implémentation d’un prototype est illustré dans la contribution à deux projets open source : Ocelot (http://ocelot.ow2.org) et GPAC (http://gpac.wp.institut-telecom.fr) / The main objective of this thesis is to propose the control of 2D object in a remote scene, using a contextualized, collaborative and interactive multimedia. The 2D objects are mainly electronic devices. For the use case in this work, an IP camera is placed in front of the device to control. The generated stream is decoded. The front of the device is identified using image-processing techniques based on natural feature points. Then, an interactive multimedia based on the MPEG-4 binary format for scenes standard is built and broadcasted to the remote users. In order to handle collaboration, we propose a notification mechanism and communication tools to reproduce the “group awareness”, which allows users to apprehend interactions between them. This approach leads us to enrich the MPEG-4 BIFS with the websocket protocol. The use of the semantic web allows us to encode expected sequences of use of the interactive multimedia. Eventually the system provides on the fly interaction adaptations to the end-user. The implementation of a proof of concept is illustrated in contributions to two open source projects : Ocelot (http://ocelot.ow2.org) and GPAC (http://gpac.wp.institut-telecom.fr)

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle. / The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied.