Le développement et l’usage croissants de systèmes pervasifs, dotés de fonctionnalités et de moyens de communication de plus en plus sophistiqués, offrent de fantastiques potentialités de services, en particulier pour l’e-Santé et la télémédecine, au bénéfice de tout citoyen, patient ou professionnel de santé. L’un des challenges sociétaux actuels est de permettre une meilleure exploitation des services disponibles pour l’ensemble des acteurs impliqués dans un domaine donné. Mais la multiplicité des services offerts, la diversité fonctionnelle des systèmes, et l’hétérogénéité des besoins nécessitent l’élaboration de modèles de connaissances de ces services, des fonctions de ces systèmes et des besoins. En outre, l’hétérogénéité des environnements informatiques distribués, la disponibilité et les capacités potentielles des diverses ressources humaines et matérielles (instrumentation, services, sources de données, etc.) requises par les différentes tâches et processus, la variété des services qui fournissent des données aux utilisateurs, et les conflits d’interopérabilité entre schémas et sources de données sont autant de problématiques que nous avons à considérer au cours de nos travaux de recherche. Notre contribution vise à optimiser la qualité de services en environnement ambiant et à réaliser une exploitation intelligente de ressources ubiquitaires. Pour cela, nous proposons un méta-modèle de connaissances des principaux concepts à prendre en compte en environnement pervasif. Ce méta-modèle est basé sur des ontologies décrivant les différentes entités précitées dans un domaine donné ainsi que leurs relations. Puis, nous l’avons formalisé en utilisant un langage standard de description des connaissances. A partir de ce modèle, nous proposons alors une nouvelle méthodologie de construction d’un framework architectural, que nous avons appelé ONOF-PAS. ONOF-PAS est basé sur des modèles ontologiques, une base de règles, un moteur d’inférence, et des composants orientés objet permettant la gestion des différentes tâches et le traitement des ressources. Il s’agit d’une architecture générique, applicable à différents domaines. ONOF-PAS a la capacité d’effectuer un raisonnement à base de règles pour gérer les différents contextes d’utilisation et aider à la prise de décision dans des environnements hétérogènes dynamiques, tout en tenant compte de la disponibilité et de la capacité des ressources humaines et matérielles requises par les diverses tâches et processus exécutés par des systèmes d’information pervasifs. Enfin, nous avons instancié ONOF-PAS dans le domaine de la télémédecine pour traiter le scénario de l’orientation des patients ou de personnes victimes de problèmes de santé en environnement hostile telles que la haute montagne ou des zones géographiquement isolées. Un prototype d’implémentation de ces scénarios, appelé T-TROIE a été développé afin de valider le framework ONOF-PAS. / The growing development and use of pervasive systems, equipped with increasingly sophisticated functionalities and communication means, offer fantastic potentialities of services, particularly in the eHealth and Telemedicine domains, for the benifit of each citizen, patient or healthcare professional. One of the current societal challenges is to enable a better exploitation of the available services for all actors involved in a given domain. Nevertheless, the multiplicity of the offered services, the systems functional variety, and the heterogeneity of the needs require the development of knowledge models of these services, systems functions, and needs. In addition, the distributed computing environments heterogeneity, the availability and potential capabilities of various human and material resources (devices, services, data sources, etc.) required by the different tasks and processes, the variety of services providing users with data, the interoperability conflicts between schemas and data sources are all issues that we have to consider in our research works. Our contribution aims to empower the intelligent exploitation of ubiquitous resources and to optimize the quality of service in ambient environment. For this, we propose a knowledge meta-model of the main concepts of a pervasive environment, such as Actor, Task, Resource, Object, Service, Location, Organization, etc. This knowledge meta-model is based on ontologies describing the different aforementioned entities from a given domain and their interrelationships. We have then formalized it by using a standard language for knowledge description. After that, we have designed an architectural framework called ONOF-PAS (ONtology Oriented Framework for Pervasive Applications and Services) mainly based on ontological models, a set of rules, an inference engine, and object oriented components for tasks management and resources processing. Being generic, extensible, and applicable in different domains, ONOF-PAS has the ability to perform rule-based reasoning to handle various contexts of use and enable decision making in dynamic and heterogeneous environments while taking into account the availability and capabilities of the human and material resources required by the multiples tasks and processes executed by pervasive systems. Finally, we have instantiated ONOF-PAS in the telemedicine domain to handle the scenario of the transfer of persons victim of health problems during their presence in hostile environments such as high mountains resorts or geographically isolated areas. A prototype implementing this scenario, called T-TROIE (Telemedicine Tasks and Resources Ontologies for Inimical Environments), has been developed to validate our approach and the proposed ONOF-PAS framework.

La modélisation de scènes réelles à travers la capture de données numériques 3D a été prouvée à la fois utile et applicable dans une variété d’applications. Des scènes entières sont généralement numérisées par des scanners laser et représentées par des grands nuages de points non organisés souvent accompagnés de données photogrammétriques. Un problème typique dans le traitement de ces nuages et données réside dans la détection et la classification des objets présents dans la scène. Ces tâches sont souvent entravées par la variabilité des conditions de capture des données, la présence de bruit, les occlusions ainsi que les données manquantes. Compte tenu de la complexité des problèmes sous-jacents, les approches de traitement récentes tentent d’exploiter les connaissances sémantiques pour identifier et classer les objets. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche qui fait appel à des stratégies intelligentes de gestion des connaissances pour le traitement des nuages de points 3D ainsi que l’identification et la classification des objets dans les scènes numérisées. Notre approche étend l’utilisation des connaissances sémantiques à toutes les étapes du traitement, y compris le choix et le guidage des algorithmes de traitement axées sur les données individuelles. Notre solution constitue un concept multi-étape itératif sur la base de trois facteurs : la connaissance modélisée, un ensemble d’algorithmes de traitement, et un moteur de classification. L’objectif de ce travail est de sélectionner et d’orienter les algorithmes de manière adaptative et intelligente pour détecter des objets dans les nuages de points. Des expériences avec deux études de cas démontrent l’applicabilité de notre approche. Les études ont été réalisées sur des analyses de la salle d’attente d’un aéroport et le long des voies de chemin de fer. Dans les deux cas, l’objectif était de détecter et d’identifier des objets dans une zone définie. Les résultats montrent que notre approche a réussi à identifier les objets d’intérêt tout en utilisant différents types de données / The modeling of real-world scenes through capturing 3D digital data has proven to be both useful andapplicable in a variety of industrial and surveying applications. Entire scenes are generally capturedby laser scanners and represented by large unorganized point clouds possibly along with additionalphotogrammetric data. A typical challenge in processing such point clouds and data lies in detectingand classifying objects that are present in the scene. In addition to the presence of noise, occlusionsand missing data, such tasks are often hindered by the irregularity of the capturing conditions bothwithin the same dataset and from one data set to another. Given the complexity of the underlyingproblems, recent processing approaches attempt to exploit semantic knowledge for identifying andclassifying objects. In the present thesis, we propose a novel approach that makes use of intelligentknowledge management strategies for processing of 3D point clouds as well as identifying andclassifying objects in digitized scenes. Our approach extends the use of semantic knowledge to allstages of the processing, including the guidance of the individual data-driven processing algorithms.The complete solution consists in a multi-stage iterative concept based on three factors: the modeledknowledge, the package of algorithms, and a classification engine. The goal of the present work isto select and guide algorithms following an adaptive and intelligent strategy for detecting objects inpoint clouds. Experiments with two case studies demonstrate the applicability of our approach. Thestudies were carried out on scans of the waiting area of an airport and along the tracks of a railway.In both cases the goal was to detect and identify objects within a defined area. Results show that ourapproach succeeded in identifying the objects of interest while using various data types

Les connaissances perceptivo-gestuelles sont difficiles à saisir dans les Systèmes Tutoriels Intelligents. Ces connaissances sont multimodales : elles combinent des connaissances théoriques, ainsi que des connaissances perceptuelles et gestuelles. Leur enregistrement dans les Systèmes Tutoriels Intelligents implique l'utilisation de plusieurs périphériques ou capteurs couvrant les différentes modalités des interactions qui les sous-tendent. Les « traces » de ces interactions –aussi désignées sous le terme "traces d'activité"- constituent la matière première pour la production de services tutoriels couvrant leurs différentes facettes. Les analyses de l'apprentissage ou les services tutoriels privilégiant une facette de ces connaissances au détriment des autres, sont incomplets. Cependant, en raison de la diversité des périphériques, les traces d'activité enregistrées sont hétérogènes et, de ce fait, difficiles à modéliser et à traiter. Mon projet doctoral adresse la problématique de la production de services tutoriels adaptés à ce type de connaissances. Je m'y intéresse tout particulièrement dans le cadre des domaines dits mal-définis. Le cas d'étude de mes recherches est le Système Tutoriel Intelligent TELEOS, un simulateur dédié à la chirurgie orthopédique percutanée. Les propositions formulées se regroupent sous trois volets : (1) la formalisation des séquences d'interactions perceptivo-gestuelles ; (2) l'implémentation d'outils capables de réifier le modèle conceptuel de leur représentation ; (3) la conception et l'implémentation d'outils algorithmiques favorisant l'analyse de ces séquences d'un point de vue didactique. / Perceptual-gestural knowledge is multimodal : they combine theoretical and perceptual and gestural knowledge. It is difficult to capture in Intelligent Tutoring Systems. In fact, its capture in such systems involves the use of multiple devices or sensors covering all the modalities of underlying interactions. The "traces" of these interactions -also referred to as "activity traces"- are the raw material for the production of key tutoring services that consider their multimodal nature. Methods for "learning analytics" and production of "tutoring services" that favor one or another facet over others, are incomplete. However, the use of diverse devices generates heterogeneous activity traces. Those latter are hard to model and treat.My doctoral project addresses the challenge related to the production of tutoring services that are congruent to this type of knowledge. I am specifically interested to this type of knowledge in the context of "ill-defined domains". My research case study is the Intelligent Tutoring System TELEOS, a simulation platform dedicated to percutaneous orthopedic surgery.The contributions of this thesis are threefold : (1) the formalization of perceptual-gestural interactions sequences; (2) the implementation of tools capable of reifying the proposed conceptual model; (3) the conception and implementation of algorithmic tools fostering the analysis of these sequences from a didactic point of view.

Introduction : Établir un diagnostic médical fiable requiert l’identification de la maladie d’un patient sur la base de l’observation de ses signes et symptômes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adéquat et performant de représentation des connaissances biomédicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de représenter les connaissances liées au processus du diagnostic médical : connaissances probabilistes et connaissances imprécises et vagues. Matériel et méthodes : Nous proposons des méthodes générales de représentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptées au diagnostic médical. Ces méthodes permettent de représenter : (a) Les connaissances imprécises et vagues par la discrétisation des concepts (définition de plusieurs catégories distinctes à l’aide de valeurs seuils ou en représentant les différentes modalités possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilités et les spécificités des signes pour les maladies, et les prévalences des maladies pour une population donnée) par la réification des relations ayant des arités supérieures à 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liées au processus du diagnostic médical par des règles SWRL. Un moteur d’inférences abductif et probabiliste a été conçu et développé. Ces méthodes ont été testées à l’aide de dossiers patients réels. Résultats : Ces méthodes ont été appliquées à trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lésions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont été élaborés. L’évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de résultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces méthodes permettent d’avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposés par : (a) Fenz qui n’intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) García-crespo qui exprime les probabilités hors du modèle ontologique. L’utilisation d’un tel système nécessitera au préalable son intégration dans le système d’information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient électronique. Cette intégration pourrait être facilitée par l’utilisation de l’ontologie du système. / Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient’s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and García-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based.