Ce mémoire porte sur l'utilisation des ontologies dans les systèmes de recherche d'information SRI dédiés à des domaines particuliers. Il se base sur une approche à deux niveaux, à savoir la formulation et la recommandation des requêtes. La formulation consiste à assister l'utilisateur dans l'expression de sa requête en se basant sur des concepts et des propriétés de l'ontologie de domaine utilisée. La recommandation consiste à proposer des résultats de recherche en utilisant la méthode du raisonnement à partir de cas. Dans cette méthode, une nouvelle requête est considérée comme un nouveau cas.La résolution de ce nouveau cas consiste à réutiliser les anciens cas similaires qui ne sont que des requêtes traitées auparavant. Afin de valider l'approche proposée, un système OntoCBRIR a été développé et un ensemble d'expérimentations a été élaboré. Enfin, les perspectives de recherche concluent le présent rapport. / This thesis study the using of ontologies in information retrieval systemdedicated to a specific domain. For that we propose a two-level approach to deal with i) the query formulation that assists the user in selecting concepts and properties of the used ontology ; ii) the query recommendation that uses the case-based reasoning method, where a new query is considered as a new case. Solving a new case consists of reusing similar cases from the history of the previous similar cases already processed. For the validation of the proposed approaches, a system was developed and a set of computational experimentations was made. Finally, research perspectives conclude that this present report.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'activité de conception est un processus complexe et décisif dans le cycle de vie des produits et des procédés de fabrication. Dans le contexte actuel, les chercheurs et ingénieurs de conception notent une nette augmentation de la complexité des produits et procédés, pour satisfaire au mieux l’ensemble des exigences croissantes provenant de l’ensemble des acteurs du cycle de vie (industriels et utilisateurs) mais aussi du monde normatif. La gestion des connaissances et de l’expertise métier est un atout important pour rendre plus efficace et accélérer ce processus. Les recherches actuelles sur la gestion des connaissances font émerger des méthodes et outils performants pour identifier, formaliser, exploiter et diffuser la connaissance et les expériences issues de conceptions passées en vue de produire rapidement de nouvelles solutions. Parmi les approches existantes le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et la Programmation Par Contraintes (PPC) correspondent aux besoins identifiés en Génie des Procédés. A partir de l’analyse de ces deux approches, ce travail propose un couplage du RàPC et de la PPC afin de fournir un cadre méthodologique et un outil logiciel pour une aide à la conception. Le RàPC permet de capitaliser et de remémorer les expériences passées. Toutefois, la modification de la solution passée pour répondre aux exigences du nouveau problème nécessite l’ajout de nouvelles connaissances aussi appelées connaissances d’adaptation. La PPC, quant à elle, offre justement un cadre approprié pour modéliser et gérer la connaissance permettant l’obtention d’une solution à un problème mais aussi ces connaissances d’adaptation. Outre la formalisation des connaissances d’adaptation, une des difficultés réside dans l’acquisition de ces connaissances. Dans l’approche proposée, le cycle traditionnel du RàPC a été modifié de façon à créer une boucle d’interaction avec l’utilisateur. Lorsqu’un échec d’adaptation se produit, cette boucle est activée et l’expert est sollicité pour apporter les modifications nécessaires à l’obtention d’une solution appropriée. Cette correction est l’occasion d’acquérir en ligne cette nouvelle connaissance, qui sera par la suite mise à jour et ajoutée dans le système. Un cas d’étude sur la conception d’une opération unitaire de génie des procédés permet d’illustrer l’approche. / Design is a complex and crucial process within the lifecycle of products and production processes. In the current context, design engineers and researchers notice an increasing in complexity of products and processes, in order to meet all the requirements coming from all the participants(manufacturers and users alike) in the life cycle and in the normative world as well. Knowledge management is an important asset to accelerate this process and improve its efficiency. Current research on knowledge management is producing new methods and tools to identify, formalize, exploit and disseminate knowledge from past designs experiences to produce new solutions rapidly. Among existing approaches, Case-Based Reasoning (CBR) and Constraint Programming (CP) are suited to needs identified in Process Engineering. Based on the analysis of these two approaches, this work proposes a coupling of CBR and the CP to provide a methodological framework and a software tool to assist design. The CBR allows to capitalize and retrieve past experiences. However, transforming the past solution to fit the new problem requirements needs the addition of new knowledge also known as Adaptation Knowledge. CP, meanwhile, offers an appropriate framework to model and manage knowledge required to obtain an appropriate solution to a problem, but also the adaptation knowledge. In addition to the formalization of adaptation knowledge, one of the remaining major difficulties lies in knowledge acquisition. In the proposed approach, the traditional CBR cycle has been modified to create a user interaction loop. When an adaptation failure occurs, this loop is activated and the expert is asked to make the necessary changes to achieve an appropriate solution. This correction is an opportunity to acquire this new knowledge online, which will be subsequently updated and added into the system. A case study on the design of a unit operation of Process Engineering is used to illustrate the approach

Técnicas para gerar malhas triangulares ou tetraedrais a partir de imagens, ou assumem como entrada uma imagem pré-processada, ou geram uma malha sem distinguir as diferentes estruturas contidas na imagem. O pré-processamento e a ausência de estruturas bem definidas podem apresentar dificuldades na utilização das malhas geradas em algumas aplicações, tais como simulações numéricas. Neste trabalho, apresentamos uma nova técnica que elimina a necessidade do pré-processamento embutindo a segmentação dentro do processo de geração de malha. Além disto, a técnica proposta considera critérios de qualidade nas malhas geradas, mostrando-se apropriada para aplicações de simulação numérica assim como modelagem de imagens com malhas / Techniques devoted to generate triangular or tetrahedral meshes from images either take as starting point a pre-processed image or generate a mesh without distinguishing different structures contained in the image. The pre-process and the absence of well defined structures may impose difficulties in using the resulting mesh in some applications as, for example, numerical simulations. In this work, we present a new technique that aims at eliminating the need for pre-processing by building the segmentation into the mesh generation process. Furthermore, the proposed technique consider quality criteria in the generated meshes, being appropriated for applications in numerical simulation as well as in image modeling

Les systèmes automatisés de production (SAP) représentent une classe importante des systèmes industriels qui sont de plus en plus complexes vue le grand nombre d’interaction et d’interconnexion entre leurs différents composants. En conséquence, ils sont plus sensibles aux dysfonctionnements dont les conséquences peuvent être importantes en termes de productivité, de sécurité et de qualité de production. Un défi majeur est alors de développer une approche intelligente qui peut être utilisée pour le diagnostic de ces systèmes afin de garantir leurs suretés de fonctionnement. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons seulement au diagnostic des SAP ayant une dynamique discrète. Nous présentons dans le premier chapitre ces systèmes, les dysfonctionnements possibles et la terminologie du diagnostic utilisée. Ensuite, nous présentons un état de l’art de différentes méthodes et approches existantes et aussi une synthèse de ces méthodes. Cette synthèse nous a motivé de choisir une approche à base de donnée qui s’appuie sur une technique d’apprentissage automatique, qui est le raisonnement à partir de cas (RàPC). Pour cela, nous avons présenté dans le deuxième chapitre un état de l’art sur l’apprentissage automatique et ses différentes méthodes en mettant l’accent essentiellement sur le RàPC et ses utilisations pour le diagnostic des systèmes industriels. Cette étude nous a permis de proposer dans le chapitre 3 une approche d’aide au diagnostic qui se base sur le RàPC. Cette approche s’appuie sur une phase hors ligne et une phase en ligne. La phase hors ligne permet de définir un format de représentation de cas et de construire une base de cas normaux (BCN) et une base de cas défaillants (BCD) à partir d’une base de données d’historique. La phase en ligne permet d’aider les opérateurs humains de surveillance à la prise de la décision du diagnostic la plus adéquate. Les résultats des expérimentations sur un système de tri de caisses ont présentés les piliers de cette approche qui résident au niveau du format de représentation de cas proposé et au niveau de la base de cas utilisé. Pour résoudre ces problèmes et améliorer les résultats, un nouveau format de représentation de cas est proposé dans le chapitre 4. Selon ce format et à partir des données issues du système simulé après son émulation en mode normal et fautif, les cas de la base de cas initiale sont construits. Ensuite, une phase de raisonnement et d’apprentissage incrémental est présentée. Cette phase permet non seulement le diagnostic du système surveillé mais aussi d’enrichir la base de cas suite à l’apparition des nouveaux comportements inconnus. Les expérimentations présentées dans le chapitre 5 sur « le plateau tournant » qui est un sous système du système « tri de caisses » ont permis de montrer l’amélioration des résultats et aussi d’évaluer et de comparer les performances de l’approche proposée vis-à-vis certaines approches d’apprentissage automatique et vis-à-vis une approche à base de modèle pour le diagnostic du plateau tournant. / Automated production systems (APS) represents an important class of industrial systems that are increasingly complex given the large number of interactions and interconnections between their different components. As a result, they are more susceptible to malfunctions, whose consequences can be significant in terms of productivity, safety and quality of production. A major challenge is to develop an intelligent approach that can be used to diagnose these systems to ensure their operational safety. In this thesis, we are only interested in the diagnosis of APS with discrete dynamics. We present in the first chapter these systems, the possible malfunctions and the used terminology for the diagnosis. Then, we present a state of the art of the existing methods for the diagnosis of this class of systems and also a synthesis of these methods. This synthesis motivated us to choose a data-based approach that relies on a machine learning technique, which is Case-Based Reasoning (CBR). For this reason, we presented in the second chapter a state of the art on machine learning and its different methods with a focus mainly on the CBR and its uses for the diagnosis of industrial systems. This study allowed us to propose in Chapter 3 a Case Based Decision Support System for the diagnosis of APS. This system is based on an online block and an offline block. The Offline block is used to define a case representation format and to build a Normal Case Base (NCB) and a Faulty Case Base (FCB) from a historical database. The online block helps human operators of monitoring to make the most appropriate diagnosis decision. The experiments results perform on a sorting system presented the pillars of this approach, which reside in the proposed case representation format and in the used case base. To solve these problems and improve the results, a new case representation format is proposed in chapter 4. According to this format and from the data acquired from the simulated system after its emulation in normal and faulty mode, cases of the initial case base are build. Then, a reasoning and incremental learning phase is presented. This phase allows the system diagnosis and the enrichment of the case base following the appearance of new unknown behaviors. The experiments presented in Chapter 5 and perform on the 'turntable' which is a subsystem of the 'sorting system” allowed to show the improvement of the results and also to evaluate and compare the performances of the proposed approach with some automatic learning approaches and with a model-based approach to turntable diagnosis.

La méthode de conception de médicaments à partir de molécules « fragments » (connue sous le nom de « Fragment-Based Drug Design ») a été proposée au milieu des années 90, et a depuis été reconnue comme une alternative tangible aux techniques plus classiques de recherche de médicaments telles que le criblage à haut débit par exemple. La méthode des fragments consiste à cribler un petit nombre (< 10000) de composés organiques de faible poids moléculaire (< 300 Da) afin de détecter ceux qui se lient à la cible (protéine ou acides nucléiques). Du fait de leur faible complexité, les fragments présentent une affinité faible pour la cible, et la détection s'effectue généralement grâce à une technique biophysique (en particulier, résonance magnétique nucléaire (RMN), cristallographie aux rayons X, résonance plasmonique de surface). Les fragments « hits » sont ensuite modifiés par addition de nouvelles fonctions chimiques, ou par liaison de deux fragments, afin d'élaborer, étape par étape, une molécule capable d'établir des interactions plus nombreuses avec la cible, et d'améliorer ainsi l'affinité. Comparée aux méthodes classiques de criblage haut débit, la méthode des fragments offre divers avantages, notamment une meilleure exploration de l'espace chimique, une meilleure efficacité de liaison des molécules « hits », et une plus grande facilité d'optimisation des hits en molécules plus affines. Dans le cadre de ce projet de thèse, plusieurs aspects de la méthode des fragments ont été abordés : dans une première partie, nous étudions un cas concret d'application de la méthode des fragments à la recherche d'un inhibiteur de la peroxiredoxine 5 humaine, en utilisant la RMN comme outil de criblage des fragments ainsi que comme outil d'étude des interactions protéine-fragment. La découverte d'un inhibiteur de cette enzyme représente une avancée importante, qui devrait permettre de mieux comprendre son fonctionnement. Les autres parties de ce projet de thèse abordent des aspects plus méthodologiques de la méthode des fragments : les fragments conservent-ils leur site de liaison, leur efficacité de liaison et leur mode d'interaction au cours de leur élaboration en inhibiteur ? Les fragments peuvent-ils être spécifiques d'une protéine ? D'un site de liaison particulier ? Ces questions, rarement traitées, sont pourtant essentielles à la compréhension du comportement des molécules fragments, et sont abordées d'une part en défragmentant plusieurs inhibiteurs de la protéine Bcl-xL et en étudiant par RMN le comportement de ces fragments vis-à-vis de la protéine en termes d'affinité et de site de liaison, d'autre part en réalisant le criblage par RMN d'une série de fragments sur cinq protéines différentes (peroxiredoxine 5 humaine, sérum albumine humaine et trois protéines homologues de la famille Bcl-2). De manière générale, ce projet de thèse vise à étudier des aspects peu abordés de la méthode des fragments et à proposer des pistes permettant de mieux comprendre le comportement des fragments vis-à-vis de leur cible, au cours du criblage initial comme lors de leur optimisation / Fragment-Based Drug Design (FBDD) has been proposed in 1996 and has since been recognized as a tangible alternative to the more classical drug discovery methods such as High-Throuput Screening. FBDD consists of screening a small number (< 10 000) of low-molecular weight (< 300 Da) compounds and detect those that bind to the target (protein or nucleic acids). Because of their low complexity, fragment molecules usually display low affinities for their target, hence detecting fragment-protein interactions is mostly achieved using a biophysical technique (mostly Nuclear Magnetic Resonance (NMR), X-ray crystallography or Surface Plasmon Resonance). “Hit” fragments are then modified by addition of chemical substituents, or linked together, so as to elaborate a more complex molecule, forming more interactions with the target and hence displaying an improved affinity. As compared to the more classical High Throughput Screening method, fragment screening provides several advantages, including a better exploration of chemical space, highly ligand-efficient hits and easier optimization of the hits into more affine molecules. In this PhD project, several aspects of FDBB have been addressed : first, FBDD approaches were applied to the research of an inhibitor of the human peroxiredoxin 5 protein, using NMR not only as a screening method but also for the characterization of the protein-fragment interactions. The discovery of an inhibitor against this enzyme would allow to better understand its function. Next, methodological aspects of the FBDD method were addressed : Do fragments conserve their binding site, binding efficiency and mode of interaction upon optimization? Can the fragments display specificity towards a given target? Towards a given binding site? These issues, rarely studied, are yet essential to the understanding of the behavior of fragment molecules, and will be addressed firstly by defragmentating several Bcl-xL inhibitors into fragments and studying their behavior towards the protein in terms of a_nity and binding mode, secondly by screening a set of fragments against five different proteins (human peroxiredoxin 5, human serum albumin and three homologous proteins of the Bcl-2 family of proteins). More generally, this PhD project aims at studying less characterized aspects of the fragment methodology and proposing answers to better understand the behavior of fragment molecules towards their targets, both in the initial screening step and then during their optimization

Técnicas para gerar malhas triangulares ou tetraedrais a partir de imagens, ou assumem como entrada uma imagem pré-processada, ou geram uma malha sem distinguir as diferentes estruturas contidas na imagem. O pré-processamento e a ausência de estruturas bem definidas podem apresentar dificuldades na utilização das malhas geradas em algumas aplicações, tais como simulações numéricas. Neste trabalho, apresentamos uma nova técnica que elimina a necessidade do pré-processamento embutindo a segmentação dentro do processo de geração de malha. Além disto, a técnica proposta considera critérios de qualidade nas malhas geradas, mostrando-se apropriada para aplicações de simulação numérica assim como modelagem de imagens com malhas / Techniques devoted to generate triangular or tetrahedral meshes from images either take as starting point a pre-processed image or generate a mesh without distinguishing different structures contained in the image. The pre-process and the absence of well defined structures may impose difficulties in using the resulting mesh in some applications as, for example, numerical simulations. In this work, we present a new technique that aims at eliminating the need for pre-processing by building the segmentation into the mesh generation process. Furthermore, the proposed technique consider quality criteria in the generated meshes, being appropriated for applications in numerical simulation as well as in image modeling

Ce travail porte sur l'amélioration du processus de test, en offrant des moyens d'automatiser la génération des tests ainsi que l'évaluation de leur qualité, dans le cadre des systèmes embarqués spécifiés en Lustre/SCADE. D'une part, nous présentons une méthodologie de test basée sur l'outil Lutess qui génère automatiquement des données de test exclusivement à partir de la description de l'environnement du système. D'autre part, on se base sur le modèle SCADE du programme sous test et nous définissons des critères de couverture structurelle qui prennent en compte deux nouveaux aspects: l'utilisation des plusieurs horloges et le test d'intégration, permettant la mesure de couverture de systèmes de grande taille. Ces deux stratégies pourraient avoir un impact positif sur le test efficace des applications réelles. Des études de cas extraites du domaine de l'avionique sont employées pour démontrer l'applicabilité de ces méthodes et pour évaluer leur complexité.

Les récepteurs muscariniques à l'acétylcholine sont des protéines transmembranaires jouant des rôles dans de nombreux processus physiologiques. La toxine MT7 est un puissant modulateur allostérique de ces récepteurs. De plus, cette toxine est le seul ligand connu spécifique du sous-type 1 des récepteur muscariniques (hM1). Nous avons étudié les bases moléculaires de l'interaction entre la toxine MT7 et le récepteur hM1 par modélisation. Tout d'abord un échantillonnage des structures des deux partenaires a été réalisé par dynamique moléculaire. Les mouvements de grande amplitude de la boucle e2 du récepteur ont été prédits par dynamique activée. Puis la toxine a été arrimée sur le récepteur par des calculs de dynamique moléculaire sous contraintes ambigües dérivées de données de mutagénèse. Ce modèle a ensuite été optimisé par une simulation de dynamique moléculaire libre, en environnement membranaire explicite. Enfin, des calculs en retour des valeurs d'énergie libre de liaison ont été effectués afin de valider le modèle. Nous prédisons que la toxine se lie sur un dimère de récepteurs hM1. Le cœur de l'interaction est localisé sur un des monomères en contact avec les boucles II et III de la toxine. Cette interaction est complétée par des interactions hydrophobes au niveau de la boucle I sur le second monomère. L'analyse de ce modèle apporte des éléments de compréhension à la fois sur bases structurale de la haute affinité de cette toxine ainsi que sur sa sélectivité pour ce sous-type de récepteur. Il apparaît que cette sélectivité est essentiellement portée par la boucle extracellulaire e2 du récepteur.

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 diérents 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.