Bien que les applications utilisant les modèles 3D soient de plus en plus nombreuses, la création des modèles 3D en elle-même reste une tâche fastidieuse. La modélisation à partir d’exemples rend cette étape plus efficace en permettant à l'utilisateur d’exploiter des modèles existants pour les assembler afin d’obtenir un nouveau modèle. Les méthodes les plus récentes de l’état de l’art se concentrent sur des mécanismes d’assemblages de segments : les modèles de la base sont préalablement segmentés et labellisés. Cette considération permet d’éviter à l’utilisateur plusieurs segmentations manuelles, mais elle limite le processus de création à une suite d’ajout ou d’échange de parties prédéterminées. Dans cette thèse, la modélisation se fait par échange de parties depuis un modèle de base, mais ces parties ne sont pas directement segmentées. Nous présentons un descripteur sémantique continue calculé sur l’ensemble du maillage 3D, qui nous permet de retrouver parmi les modèles de la base les parties de modèles correspondant à une sélection de l’utilisateur sur le modèle de référence : si l’utilisateur sélectionne le coude d’un modèle humanoïde, il se verra proposé tous les coudes des modèles de la base même si ce label n'est pas explicitement utilisé pour labellisé la base. Cette description sémantique continue et ce mécanisme de correspondance de patchs nous permettent d’obtenir l’ensemble de parties nécessaire à la création du nouveau modèle. Ces différentes parties sont alors assemblées par une méthode de recalage semi-rigide et un remaillage. / Even though there are more and more applications using 3D models, creating 3D models themselves is a time-consuming process. Example-based modeling makes this process more efficient by enabling the user to use existing model and assemble them, in order to obtain a new model. To use these models, it is necessary to find them easily in a collection using partial mesh retrieval techniques. The geometry of each part must then be adapted, before assembly. State-of-the-art methods focus on segments assembly mechanisms: database models are previously segmented and labeled. This hypothesis prevents several manual segmentations, but it also limits the creative process as a series of additions and replacements of pre-determined parts. In this thesis, modeling is done as replacement of parts from a original model, but these parts are not already segmented. We present a new continuous semantic descriptor computed on the whole 3D mesh, to find among the database models the parts corresponding to a user’s selection on the reference model : if the user selects the elbow of a humanoid character, all the elbows of the database will be returned, even though the label is not explicitly used for labeling the database. Thanks to this continuous semantic description and this patch correspondance mechanism, we can get all the necessary parts to create a new model. These different parts are then assembled using a soft registration technique and remeshing.

Cette thèse se situe à l'intersection de trois domaines de recherche : le raisonnement à partir de cas, l'extraction de connaissances et la représentation des connaissances. Raisonner à partir de cas consiste à résoudre un nouveau problème en utilisant un ensemble de problèmes déjà résolus, appelés cas. Dans cette thèse, un langage de représentation des variations entre cas est introduit. Nous montrons comment ce langage peut être utilisé pour représenter les connaissances d'adaptation et pour modéliser la phase d'adaptation en raisonnement à partir de cas. Ce langage est ensuite appliqué à la tâche d'apprentissage de connaissances d’adaptation. Un processus d'extraction de connaissances, appelé CabamakA, est mis au point. Ce processus permet d'apprendre des connaissances d'adaptation par généralisation à partir d'une représentation des variations entre cas. Une discussion est ensuite menée sur les conditions d'opérationnalisation de CabamakA au sein d'un processus d’acquisition de connaissances. L'étude aboutit à la proposition d'un nouveau type d'approche pour l'acquisition de connaissances d'adaptation dans lequel le processus d'extraction de connaissances est déclenché de manière opportuniste au cours d'une session particulière de résolution de problèmes. Les différents concepts introduits dans la thèse sont illustrés dans le domaine culinaire à travers leur application au système de raisonnement à partir de cas Taaable, qui constitue le contexte applicatif de l'étude. / This thesis presents some contributions in three research domains : case-based reasoning, knowledge discovery and knowledge representation. Case-based reasoning consists in solving new problems by reusing a set of previous problem-solving experiences, called cases. In this thesis, a language is introduced to represent variations between cases. We first show how this language can be used to represent adaptation knowledge and to model the adaptation phase in case-based reasoning. This language is then applied to the task of adaptation knowledge learning. A knowledge discovery process, called CabamakA, is proposed, that learns adaptation knowledge by generalization from a representation of variations between cases. A discussion follows on how to make this knowledge discovery process operational in a knowledge acquisition process. The discussion leads to the proposition of a new approach for adaptation knowledge acquisition, in which the knowledge discovery process is triggered in an opportunistic manner at problem-solving time. The concepts introduced in the thesis are illustrated in the cooking domain through their application in the case-based reasoning system Taaable, that constitutes the application domain of the study.

Le raisonnement à partir de cas est un modèle de raisonnement dont le but est de résoudre des problèmes à partir de l'expérience de résolution de problèmes connus, appelés cas sources. Une solution tirée d'un cas source peut ne pas être applicable directement au problème traité, il faut alors l'adapter. Nous nous intéressons dans cette thèse à une approche de l'adaptation qui s'appuie sur la théorie de la révision des connaissances. La révision des connaissances consiste à modifier des connaissances initiales pour prendre en compte de nouvelles connaissances avec lesquelles elles peuvent être en contradiction. Comme pour l'adaptation, les modifications apportés aux connaissances sont minimales. Ce rapprochement entre adaptation et révision permet de s'appuyer sur la formalisation logique de la révision pour donner un cadre formel à l'adaptation. Dans ce but nous définissons des opérateurs de révision dans des formalismes utiles au raisonnement à partir de cas : dans un formalisme attributs-valeurs simples et dans une logique de descriptions expressive (ALC). Nous montrons aussi que plusieurs approches de l'adaptation précédemment définies peuvent être mises sous la forme d'adaptation par la révision. Nous considérons aussi une extension de l'adaptation par la révision à une combinaison de cas où ce n'est plus un seul mais plusieurs cas sources qui sont exploités pour résoudre un problème. Cette approche de combinaison de cas s'appuie sur la fusion contrainte de connaissances qui généralise la révision. Ces travaux ont été appliqués dans le système d'élaboration de recettes de cuisine Taaable pour l'adaptation des quantités d'ingrédients suivant le modèle de l'adaptation par la révision / Case-Based Reasoning is a reasoning model for problem resolution by reusing the experience of previously solved problems, called source cases. The solution given by a source case cannot always be applied directly to a target case, it may need to be adapted. We focus in this thesis on an adaptation approach defined thanks to belief revision. The belief revision theory deals with the changes to apply to some initial knowledge in order to integrate possibly conflicting new knowledge. For both adaptation and belief revision, the changes are minimal. This parallel between adaptation and revision enables the adaptation process to benefit from the logical formalisation of belief revision. The definition of adaptation by revision aims at providing a formal framework to adaptation. For this purpose, we define revision operators in useful formalisms for case-based reasoning : a revision operator in attributes-simple values and an operator in an expressive description logic (ALC ). We show as well that several adaptation approach previously defined could be expressed as adaptation by revision. In addition we consider generalising the adaptation by revision to a case combination that takes into account more than one source case to solve a problem. This approach to case combination is defined thanks to integrity constrains belief merging that generalises belief revision. These results were applied in the cooking recipe elaboration system Taaable for ingredient quantities adaptation

Nos travaux de thèse se situent dans le domaine des Systèmes d'Aide à la Décision (SAD) pour les situations dynamiques fondées sur les expériences passées. Plusieurs approches telles que les Réseaux de Neurones, Réseau de Petri et les Modèles de Markov Cachés ont été utilisées dans ce contexte mais elles souffrent de limites dans la gestion automatique et en temps réel des paramètres dynamiques. Nous proposons une architecture multi-agent multicouche fondée sur le raisonnement à partir de cas dynamique et incrémentale (RàPCDI) capable d’étudier les situations dynamiques (reconnaissance, prédiction, et apprentissage de situations). Nous proposons une approche générique qui acquiert elle-même les connaissances du système dynamique étudié. En outre, les systèmes de RàPC statiques souffrent de limites dans la gestion des paramètres dynamiques et ils sont incapables de détecter automatiquement l’évolution de ses paramètres ainsi que de s’adapter aux changements de la situation en cours d’évolution. En se basant sur le raisonnement à partir de cas et sur le paradigme multi-agent, nous proposons une modification du cycle statique de RàPC dans le but d’introduire un processus dynamique de raisonnement à partir de cas fondé sur une mesure de similarité dynamique, capable d'évaluer en temps réel la similarité entre une situation dynamique en cours de progression (cas cible) et des expériences passées stockées dans la mémoire du système (des cas sources) afin de prédire la suite de la situation cible. Nous validons l’approche proposée par la mise en œuvre d'un prototype de Tuteur Intelligent. Dans notre approche Incremental Dynamic Case Based Reasoning-Multi-Agent System (IDCBR-MAS), les expériences passées sont modélisées sous la forme des traces. Elles comprennent les productions et les actions résultantes de l’interaction de l'apprenant avec la plateforme d'apprentissage. IDCBR-MAS a été modélisé suivant la méthodologie AUML. Ses agents ont été développés en se basant sur JAVA et la plateforme SMA/JADE. / AOur thesis works are related in the field of Decision Support System (DSS) for dynamic situations based on past experiences. Several approaches have been used in this area such as neural networks, Petri Nets and Hidden Markov Model but they suffer from some limitations in automated real-time management dynamic parameters. We propose a multi-agent multi-layer architecture based on Incremental Dynamic Case-Based Reasoning (IDCBR) able to study dynamic situations (recognition, prediction, and learning situations). We propose a generic approach able to learn automatically from their experiences in order to acquire the knowledge automatically. In addition, the static CBR systems suffer from some limitations such as the problem of the static management for dynamic parameters of the situation and they are unable to detect automatically the changes in its parameters in order to adapt the situation during their evolution. Based on the Case-Based Reasoning and multi-agent paradigm, we propose a modification of the static CBR cycle in order to introduce a dynamic process of Case-Based Reasoning based on a dynamic similarity measure able to evaluate in real time the similarity between a dynamic situation in current progress (target case) and past experiences stored in the memory (sources case) in order to predict the target case in the future. We validate the approach proposed by the implementation of an intelligent tutoring system prototype. In our approach Incremental Dynamic Case-Based Reasoning-Multi-Agent System (IDCBR-MAS), the past experiences are structured and modeled as traces. They include the interaction of the learner with the platform, which include history, chronology of interactions and productions left by the learner during his/her learning process. IDCBR-MAS designed and modeled with AUML language. Its agents have been implemented with JAVA and SMA / JADE platform.

Nous nous intéressons dans cette thèse à la modélisation de formes tridimensionnelles à partir de vidéos numériques. Plus particulièrement nous considérons les approches utilisant des silhouettes, acquises à l'aide de caméras calibrées. Notre objectif est de fournir une modélisation rapide pour permettre au modèle construit d'interagir en temps réel avec des environnements virtuels. Parmi les différentes primitives qui peuvent être considérées pour acquérir des modèles tridimensionnels, les silhouettes offrent l'avantage de simplifier la gestion de la visibilité et de permettre des traitements rapides. Les principales limitations des méthodes qui en découlent concernent le rapport défavorable entre la précision du modèle construit et le temps de calcul nécessaire, ainsi que l'extraction des silhouettes dans les images qui reste une étape sensible du processus de modélisation. En réponse à ces limitations, nous proposons deux approches rapides de modélisation à partir de silhouettes. La première suppose que les données, les silhouettes et le calibrage, sont précises, et produit un modèle exact vis-à-vis de ces données. La deuxième permet d'introduire des incertitudes dans les primitives considérées et produit alors un modèle probabiliste du volume observé. Ces deux approches sont illustrées par des résultats sur données synthétiques et réelles, acquises sur la plate-forme GrImage de l'Inria Rhône-Alpes. En particulier une implémentation distribuée et temps réel de la première méthode est proposée. Celle-ci est validée dans le contexte d'une application de réalité virtuelle.

Ce mémoire présente un ensemble de recherches centrées sur la problématique de la conception d'un système de raisonnement à partir de cas (RàPC), recherches privilégiant les étapes de remémoration d'un cas source similaire au problème cible et d'adaptation de ce cas pour résoudre ce problème. Dans un premier temps, une approche de la remémoration fondée sur une organisation hiérarchique des cas est décrite. Elle comporte trois procédures, les classifications dure, floue et élastique, et est correcte au sens où tout cas remémoré peut être adapté pour résoudre le problème cible. Cette approche, pour être opérationnelle, s'appuie sur des connaissances pour l'adaptation. Ces connaissances sont étudiées sous trois angles : les approches générales de l'adaptation, l'acquisition de ces connaissances et les << catalogues d'adaptation >> réutilisables d'une application du RàPC à une autre. Enfin, un système de RàPC étant un système à base de connaissances, sont décrits des travaux pour la gestion de ces connaissances, en particulier pour leur représentation. Ces travaux sont issus pour une grande partie de deux projets : TICCO dans le domaine de la planification de synthèse en chimie organique et Kasimir dans le domaine de l'aide à la décision en cancérologie.

Le développement des nouvelles technologies des différents produits et composants a rendu la nature des systèmes de plus en plus complexe. Cette complexité s'est répercutée sur le bon fonctionnement des équipements avec l'apparition de nouvelles pannes et l'accroissement des coûts engendrés. La maintenance est devenue un élément indispensable pour le maintien en condition opérationnelle de tout équipement quelque soit sa nature. Dans ce contexte nous nous intéressons à la maintenance corrective et plus particulièrement au diagnostic de pannes des équipements industriels. Nous développons une méthode basée sur le raisonnement à partir de cas (RàPC), méthode largement employée dans le domaine du diagnostic industriel. Le RàPC est une approche de résolution de problèmes et d'apprentissage. En diagnostic, une large variété de systèmes de RàPC a fait ses preuves, systèmes allant de problèmes de classification (systèmes orientés extraction « case-base mining ») aux systèmes à base de connaissance (systèmes orientés « connaissance »). Nous avons déployé dans le premier type de système, où la formalisation du cas est triviale, une méthode de maintenance du système. La maintenance de l'ensemble passe par la maintenance de la base de cas qui représente le coeur de ces systèmes de RàPC. Cette méthode de maintenance est composée d'une étape de structuration associée à une étape d'auto-incrémentation de la base de cas, afin de garantir la qualité du système tout au long de son évolution. Quant au deuxième type de système, nous avons mis en place un système fondé sur des modèles de connaissances associés aux différentes phases de manipulation du cycle de RàPC. Nous avons proposé une méthode de remémoration guidée par l'adaptation prenant appui sur deux mesures, une de similarité et une d'adaptation, et un algorithme d'adaptation spécifique au domaine du diagnostic industriel. Nos propositions ont été implémentées et validées sur une plateforme d'e-maintenance GaMA-Frame (Global asset MAintenance). Cette plateforme intègre notre module de diagnostic par RàPC ainsi que les différents modèles de connaissance liés à l'équipement à diagnostiquer SISTRE (Supervised Industrial System of pallets TRansfEr).

Le sujet de cette thèse porte sur la reconstruction de formes à partir de coupes planaires. Dans de nombreux domaines d'application, il est nécessaire de reconstruire des formes à partir de sections. L'importance du sujet en imagerie médicale a conduit, depuis les années 1990, à des résultats importants qui sont cependant pour la plupart limités au cas de sections parallèles. Pourtant en échographie, les données obtenues au moyen d'une sonde guidée manuellement, forment une série d'images représentant des coupes de l'organe par des plans non parallèles. Cette application directe motivait le sujet de ma thèse. Dans cette thèse nous considérons le problème de la reconstruction d'une 3-variété à bord plongée dans R^3, à partir de ses intersections avec un ensemble de plans en positions arbitraires, appelées coupes. C'est pour la première fois que ce problème est étudié en toute généralité, dans le but de fournir des garanties théoriques satisfaisantes sur le résultat de la reconstruction. Aucune garantie théorique n'a été obtenue même pour le cas de coupes parallèles avant cette thèse. Dans le premier chapitre de ce manuscrit, nous étudions la méthode de reconstruction proposée par Liu et al. en 2008. Nous prouvons que si certaines conditions d'échantillonnage sont vérifiées, cette méthode permet de reconstruire la topologie de l'objet à partir des coupes données. Nous prouvons également que l'objet reconstruit est homéomorphe (et isotope) à l'objet. Le deuxième chapitre présente une nouvelle méthode de reconstruction en utilisant le diagramme de Voronoi des sections. Cette méthode permet d'établir plus de connections entre les sections par rapport à la première méthode. Favoriser les connections entre les sections est motivé par la reconstruction d'objets fins à partir de sections peu denses. Nous présentons des conditions d'échantillonnage qui sont adaptées aux objets fins et qui permettent de prouver l'équivalence homotopique entre l'objet reconstruit et l'objet de départ. En effet, nous prouvons que si les plans de coupe sont suffisamment transversales à l'objet, notre méthode de reconstruction est topologiquement valide et peut traiter des topologies complexes des sections avec plusieurs branchements. Dans le dernier chapitre de ce manuscrit, nous présentons une autre méthode de reconstruction qui permet d'établir encore plus de connections entre les sections en comparant avec les deux premières méthodes. Notre méthode est basée sur la triangulation de Delaunay et suit une approche duale en considérant le diagramme de Voronoi des sections. L'algorithme correspondant a été implémenté en C++, en utilisant la bibliothèque CGAL. Les résultats de la reconstruction obtenus par cet algorithme sont très satisfaisants pour les topologies complexes des sections. En se basant sur les études que nous avons développées durant cette thèse, nous espérons pouvoir fournir un fondement solide pour le processus d'acquisition et de reconstruction des données échographiques afin d'avoir un logiciel fiable pour les diagnostics.

Face aux évolutions technologiques, à la complexité croissante des équipements industriels et à la dynamique des processus ainsi qu'aux changements organisationnels et à la mobilité du personnel, les responsables de maintenance cherchent à formaliser et pérenniser le savoir et le savoir-faire des employés. Pour répondre à cette problématique, notre objectif est de fournir un service d'aide à la maintenance qui utilise et capitalise les connaissances. Nos travaux se situent dans le cadre du projet Européen Proteus qui a permis de développer une plateforme distribuée d'e-maintenance intégrant les différents systèmes et applications existants en maintenance. Nous avons déterminé quatre niveaux d'applications associés chacun à un ensemble d'outils d'aide : le niveau d'analyse d'équipement, celui de diagnostic et d'expertise, celui de gestion des ressources et celui de gestion des stratégies de maintenance. Ces outils d'aide nécessitent une expertise capitalisée que nous proposons de préserver dans une mémoire d'entreprise. Afin d'élaborer la mémoire ainsi que notre outil d'aide au diagnostic et à la réparation, nous avons introduit une démarche de capitalisation des connaissances articulée autour d'une méthodologie de raisonnement à partir de cas (RàPC) guidé par les connaissances. La conception de l'outil passe par la modélisation des connaissances qui se décline en un modèle de représentation (une ontologie du domaine) et en un modèle de résolution de problèmes (RàPC). Les modèles proposés utilisent des technologies émergeantes du Web sémantique permettant de faire évoluer le concept d'emaintenance vers un nouveau concept de s-maintenance (maintenance sémantique).

L'analyse du comportement des petits animaux de laboratoire tels que rats et souris est fondamentale en recherche biologique. L'objectif de cette thèse est de faire des mesures anatomiques sur le squelette de souris à partir de vidéos et de démontrer la robustesse de ces mesures par une validation quantitative. Les principales difficultés viennent du sujet d'étude, la souris, qui, vu comme un objet géométrique, peut subir de grandes déformations très rapidement et des conditions expérimentales qui ne permettent pas d'obtenir des flux vidéos de même qualité que pour l'étude de l'humain. Au vu de ces difficultés, nous nous concentrons tout d'abord dans le Chapitre 2 sur la mise en place d'une méthode de recalage de squelette à l'aide de marqueurs collés sur la peau de l'animal. On montre que les effets de couplage non-rigide entre peau et squelette peuvent être contre-carrés par une pondération de l'influence des différents marqueurs dans la cinématique inverse. Cela nous permet de justifier que, malgré ce couplage non rigide, des informations sur la peau de l'animal sont suffisantes pour recaler de manière précise et robuste les structures squelettiques. Nous développons pour cela une chaîne de traitement de données morphologiques qui nous permet de proposer un modèle générique d'animation du squelette des souris. La méthode de cinématique inverse pondérée est validée grâce à des vidéos radiographiques. Ayant justifié de l'utilisation de points à la surface de la peau (l'enveloppe) pour recaler le squelette, nous proposons dans le Chapitre 3 un nouveau modèle de déformation de l'enveloppe. Ce modèle, appelé OQR (pour Oriented Quads Rigging, gréage de quadrilatères orientés), est une structure géométrique flexible possédant les bonnes propriétés de déformation de l'animation par cage. A l'instar des squelettes d'animation, elle permet d'avoir une paramétrisation haut-niveau de la morphologie et du mouvement. Nous montrons également comment, grâce à cette bonne déformation de l'enveloppe, nous pouvons utiliser les sommets du maillage déformé comme marqueurs pour la méthode de recalage du squelette du Chapitre 2. Dans les chapitres 2 et 3, nous avons construit un modèle de souris qui permet d'animer en même temps l'enveloppe et le squelette. Ce modèle est paramétré par OQR. Nous proposons donc dans le Chapitre 4 une méthode d'extraction de ces paramètres à partir soit d'une séquence de maillage sans cohérence temporelle soir directement à partir d'images segmentées. Pour contraindre le problème, nous faisons l'apprentissage d'un espace réduit de configurations d'OQR vraisemblables.