Réutiliser les tests unitaires automatiquement est une solution pour faciliter le travail de certains développeurs. Dans notre recherche, nous proposons une ébauche de solution en utilisant le raisonnement à base de cas (Case Based reasoning - CBR) issu du domaine de l’intelligence artificielle. Cette technique tente de trouver le cas le plus similaire dans une base de cas pour ensuite, après modifications, le réutiliser pour résoudre un nouveau problème. Nos travaux de recherche se concentrent sur l’analyse de la similarité du code dans l’optique de réutiliser des tests unitaires. Nous porterons donc une attention particulière à l’élaboration d’une technique de comparaison des classes adaptées au contexte des tests. Plus précisément, dans ce mémoire, nous aborderons les questions suivantes: 1. Trouver la classe la plus similaire dans le but de réutiliser ses tests unitaires (travaux principaux); 2. Trouver les méthodes similaires entre les deux classes similaires; 3. Chercher les tests réutilisables en fonction de la similarité des méthodes de ces deux classes. Pour ce faire, nous mènerons des expérimentations afin de trouver les meilleures attributs (caractéristiques) permettant de comparer deux classes. Ces attributs doivent être choisis en considérant le contexte particulier des tests qui ne sont pas les mêmes que pour, par exemple, détecter du code dupliqué. Cette recherche nous permet de proposer un premier algorithme d’analyse de la similarité des classes qui fonctionne assez bien dans le contexte de notre expérimentation. Nous avons également étendu le processus à la sélection et la réutilisation de tests à l’aide d’une technique simple permettant de vérifier que l’algorithme d’analyse de similarité des classes peut potentiellement fonctionner et s’intégrer à un processus complet. Nos travaux montrent qu’il est possible de réutiliser des tests unitaires, bien que l’algorithme reste à être améliorer. Nous proposons d’ailleurs plusieurs pistes à ce sujet. / Automatically reusing unit tests is a possible solution to help developers with their daily work. Our research proposes preliminary solutions using case base reasoning (CBR), an approach coming from artificial intelligence. This technique try to find the most similar case in a case base to reuse it after some modifications against some new problems to solve. Our works focus on the similarity analysis of a program code with the goal of reusing unit tests. Our main focus will be on the elaboration of a technique to compare classes in the test context. To be more precise, in the thesis, we will discuss: 1. How to find the most similar class for which it will be possible to reuse its tests (main focus); 2. How to find similar methods between the new class and the most similar one; 3. Find which test could be reused considering the similarity of the methods. To achieve this, we will run some experiments to find the bests attributes (characteristics) to compare two classes. Those attributes must be chosen considering the specific context of testing. For example, those characteristics are not the same as for finding duplicated code. This research propose an algorithm to analyze the similarity of classes. Our experiment shows that this algorithm works quite well in the context of the experiment. We also extended the experiment to see if it could possibly work within the whole process of selection and reuse of unit tests. We did this by using some simple techniques that could certainly be refined. In fact, our works demonstrate that it is possible to reuse unit tests despite the fact that our algorithm could be perfected and we suggest some improvements about it.

La présente étude vise à documenter l'utilisation du temps de latence de réponse dans l'évaluation de la performance à des tâches de raisonnement inductif. Huit tâches de Classifications, Sériations et Analogies tirées des logiciels d'entraînement cognitif RÉÉDUC ainsi que l'épreuve Otis-Lennon sont administrées à 71 élèves de secondaire 1 à 3. Les résultats justifient la nécessité de tenir compte du pourcentage de réussite (PR) pour l'utilisation du temps de latence de réponse (TLR). Un score de performance (SP) est constitué à partir du PR et du TLR. Les relations entre le SP et les résultats au Otis-Lennon ne diffèrent pas significativement des relations PR et Otis-Lennon. Les résultats obtenus ne permettent pas de conclure à la supériorité d'une mesure de performance par rapport à une autre pour l'échantillon étudié.

Bien que les jeux mathématiques puissent être perçus comme un réel contexte d’apprentissage, surtout au préscolaire, peu de jeux sont créés et analysés dans le but de permettre un apprentissage ciblé quant aux mathématiques du secondaire. L’objectif de cette recherche est de mettre en relief le potentiel didactique des jeux mathématiques exploitant des concepts du début du secondaire dans l’expression des raisonnements mathématiques des élèves. Pour ce faire, deux jeux mathématiques portant sur l’algèbre ont été construits au regard des caractéristiques des jeux relevés chez Piaget (1945/1978), Ascher (1998) et Brousseau (1985). Ces jeux ont alors été testés en classe et les raisonnements de douze élèves (quatre pour le premier jeu et huit pour le second) ont été décrits et analysés sous l’angle du raisonnement mathématique de Jeannotte (2015). Les résultats des analyses des raisonnements des élèves soutiennent l’idée que les jeux mathématiques permettent aux élèves de développer leur raisonnement mathématique en plus de construire leur compréhension du concept de l’algèbre.

La logique n'est pas formellement enseignée dans les écoles primaires et secondaires du Québec. Devrait-elle l'être? Le présent mémoire a pour objectif de mener une réflexion approfondie sur la pertinence et les balises d'un tel apprentissage dans le cadre du cours Éthique et culture religieuse. Pourquoi enseigner la logique? Nous pouvons d'emblée référer aux travaux de Jean Piaget pour qui le développement cognitif est associé au développement d'une connaissance proche de la logique à partir du processus de l'abstraction réfléchissante. Nous présenterons en détail les travaux de Piaget sur cette question. Plusieurs travaux (Morf, 1957 ; Crow et Haws, 1986 ; McCarty-Tucker, 1998b ; Bouhnik et Giat, 2009) montrent que l'enseignement de la logique est bénéfique pour les élèves. Nous discuterons de ces bénéfices. Par ailleurs, des spécialistes de la philosophie pour les enfants (Trickey et Topping, 2004 ; Garcia Moriyon, Rebollo et Colom, 2005 ; Yan, 2017) proposent de prendre en considération la logique. Nous nous inspirerons de leurs travaux pour déterminer les finalités de l'enseignement de la logique. Parmi les finalités associées à l'enseignement de la logique, relevons le développement de la pensée critique et le développement des habiletés de pensée. Plusieurs approches d'enseignement peuvent être utilisées pour atteindre ces finalités. Nous en présenterons quelques-unes à la fin de ce mémoire. Toutefois, soulignons d'emblée trois principes sur lesquels nous nous appuierons, et qui seront largement argumentés, pour baliser l'enseignement de la logique : 1. L'apprentissage de la logique doit faire partie d'un processus qui implique de résoudre des problèmes complexes en utilisant la parole, la pensée et des raisonnements, 2. L'apprentissage de la logique doit être lié à des problèmes touchant d'autres matières scolaires ou la vie personnelle des élèves, 3. L'apprentissage de la logique doit amener les élèves à remettre en question certaines idées ou certains fondements épistémologiques.

Dans cette thèse, nous proposons une approche de communication entre agents logiciels basée sur la pertinence. Le problème est pour nous de permettre aux agents logiciels participant à des interactions dialogiques argumentatives d'être plus efficaces dans leurs communications. Nous nous sommes focalisés sur les deux questions : 1) l'élaboration d'un modèle permettant aux agents de générer, d'adopter, d'annuler et de réaliser les sous-buts nécessaires à l'accomplissement de leurs buts conversationnels; 2) l'élaboration d'un modèle permettant aux agents de choisir à chaque étape de l'interaction dialogique, les arguments les plus pertinents qui contribuent à la réalisation de leurs buts conversationnels. En premier lieu, nous avons développé un modèle de raisonnement stratégique qui permet à un agent logiciel participant à une interaction dialogique d'avoir une orientation, en termes des contraintes à satisfaire et de sous-buts à accomplir, lui permettant de réaliser son but conversationnel. Notre idée fondamentale est de proposer un modèle de communication entre agents logiciels basé sur la notion de stratégie, au lieu des protocoles de communication. La stratégie d'un agent est déterminée par un raisonnement stratégique. Ce raisonnement permet d'une part, de choisir le plan global de la communication en termes de buts stratégiques à accomplir afin de réaliser le but conversationnel. D'autre part, le raisonnement stratégique permet d'orienter la réalisation d'un but en spécifiant les contraintes que l'agent veut satisfaire. Les buts stratégiques sont les sous-buts nécessaires à la réalisation du but conversationnel. Pour adopter ou réviser une stratégie, nous avons proposé un cadre formel basé sur les arguments pour gérer les buts stratégiques et les contraintes des agents. Les buts stratégiques sont générés au début du dialogue, comme ils peuvent être annulés ou remplacés par des alternatives pendant le déroulement de l'interaction dialogique. Ces alternatives sont d'une grande importance. En effet, elles permettent aux agents de persister dans la poursuite de leurs buts. Cependant, les contraintes reflètent les limites rencontrées par l'agent pour réaliser son but conversationnel. Ces contraintes peuvent être également générées au début ou au cours du déroulement de l'interaction dialogique. Un autre point important dans notre approche réside dans le fait que les agents peuvent vérifier à chaque instant qu'un but poursuivi est réalisable ou non, ce qui permet de renforcer la rationalité et l'efficacité des agents. Nous avons ensuite élaboré un modèle de raisonnement tactique permettant aux agents de réaliser leurs buts stratégiques élémentaires fixés par la stratégie adoptée d'une façon pertinente. Dans les approches argumentatives, les actions des agents sont justifiées par des arguments. Afin de permettre aux agents d'agir d'une façon pertinente, notre modèle de raisonnement permet de choisir à chaque étape de l'interaction dialogique l'argument le plus pertinent qui a, selon les connaissances de l'agent, la plus forte chance d'être accepté par l'interlocuteur. C'est l'argument qui va être utilisé pour supporter l'acte de langage permettant la réalisation d'un but stratégique élémentaire fixé par la stratégie adoptée par l'agent. Notre modèle de raisonnement tactique est guidé par un mécanisme de sélection. Ce mécanisme permet, dans un premier temps, de supprimer les arguments non pertinents. Ensuite, il permet d'établir un ordre entre les arguments pertinents en utilisant la relation d'ordre de pertinence. Cette relation est basée sur la relation de favori entre les arguments, les préférences privées de l'agent et le risque d'échec de chaque argument. Ce mécanisme emploie notre théorie de la pertinence qui tient compte du contexte de l'interaction dialogique. Un avantage important de l'utilisation de ce mécanisme de sélection réside dans le fait qu'il permet le retour-arrière pour explorer d'autres alternatives d'argumentation. Ceci permet à l'agent de persister davantage dans la réalisation de son but conversationnel. Notre modèle de raisonnement tactique permet également de comparer les arguments indépendamment de leurs conclusions. Ceci permet à l'agent de décider, selon l'argument le plus pertinent sélectionné, s'il va attaquer le point de vue de son adversaire ou s'il va défendre son point de vue. Par ailleurs, nous avons proposé un modèle de négociation basé sur les contraintes et utilisant l'argumentation. Dans ce modèle, chaque agent est capable de déterminer, à chaque étape de la négociation, l'ensemble de ses arguments potentiels et l'ensemble de ses offres potentielles. Chaque offre doit être justifiée par des arguments. Chaque agent essaye de réaliser son but en utilisant des arguments pour convaincre les autres agents de faire des concessions. La prise en compte des arguments reçus et de nouveaux arguments générés durant la négociation permet aux agents d'avoir des ensembles d'offres qui varient d'une étape à l'autre, ce qui permet de refléter l'aspect dynamique des négociations. Dans le cas où il y a plusieurs arguments qui supportent la même offre, nous utilisons notre modèle de raisonnement tactique pour déterminer l'argument le plus pertinent. Les contraintes de négociation permettent à chaque agent négociateur de déterminer son espace d'accord. Ainsi, chaque agent pourrait calculer son degré de satisfaction, soit pour chaque contrainte de négociation soit pour la négociation au complet. Notre modèle permet également à chaque agent négociateur de calculer ses offres en fonction de l'ensemble des variables associées aux contraintes de négociation, ce qui lui permet de garantir sa satisfaction et d'éviter le risque de faire des concessions excessives à l'autre agent. De plus, l'utilisation du processus d'argumentation, permet à nos agents de faire des concessions lorsque cela s'avère nécessaire, ce qui leur permet d'avoir plus de chances d'atteindre un accord. Pour décrire l'évolution de la négociation, nous proposons un algorithme qui spécifie le comportement de chaque agent dans les différentes situations. En outre, nous avons montré que notre approche permet à chaque agent de toujours choisir la meilleure offre et la négociation se termine toujours avec ou sans accord après un nombre fini d'étapes. S'il y a un accord dans une négociation donnée, nous avons montré que cet accord constitue un compromis satisfaisant pour les deux agents négociateurs. Nous avons également implémenté notre algorithme de négociation.

Depuis des décennies, les pays du monde entier s'affairent à préserver leurs précieuses ressources en eau potable. Ils cherchent à anticiper les risques et à réduire les impacts anthropiques qui pourraient altérer les sources d'approvisionnement. Au Canada, la protection des sources d'eau potable (PSEP) est mise en œuvre au sein de l'approche à barrières multiples, dont elle est l'une des barrières fondamentales. Cette approche permet une gestion multidimensionnelle de l'eau à l'aide d'outils et des pratiques visant à assurer la qualité de l'eau de la source au robinet. Bien que différents cadres existent pour prendre en compte l'eau dans l'aménagement du territoire, la mise en œuvre de la protection des sources peine à se concrétiser. Pourtant, les acteurs de l'eau et de l'aménagement du territoire ont une grande expérience dans la mise en œuvre d'actions. Alors, comment partager ces expériences afin de les soutenir dans l'identification et la mise en œuvre de futures actions de protection des sources ? Le but de cette thèse est de développer un prototype de système d'aide à la décision à base de connaissances (KB-DSS). Celui-ci a pour objectif de faciliter l'identification d'actions ciblées de PSEP selon les problèmes rencontrés. Pour ce faire, ce prototype a été développé sur la base des connaissances issues des expériences vécues depuis deux décennies au Québec, mettant à contribution des expériences réelles de mise en œuvre d'actions liées à la protection de l'eau. Il est conçu pour être utilisable par tout acteur ayant un intérêt à agir pour protéger les sources d'eau potable à l'échelle locale et régionale, via un transfert de connaissances dans le processus d'élaboration et de mise en œuvre d'actions. En étant un support dans la définition des actions futures, le prototype développé entend encourager les parties prenantes à apprendre les unes des autres. L'originalité de la thèse repose sur l'adoption combinée de l'approche en science du design/de la conception (DSR), qui a servi de lignes directrices pour adopter une démarche collaborative et transparente. Celle-ci a permis une application réussie du raisonnement à base de cas (CBR) au complexe problème de la PSEP dans un cadre de gestion de l'eau et du territoire. De cette démarche sont nés différents outils méthodologiques, procédures et connaissances permettant de mieux comprendre les problèmes liés à la PSEP, mais également d'illustrer la conception intégrale d'un prototype d'aide à la décision à base de connaissances utilisant le CBR. Tout d'abord, le cadre conceptuel (chapitre 1) explore et tente de comprendre les liens qui existent entre la nature des problèmes à résoudre pour protéger l'eau, l'environnement décisionnel et la prise de décision. Pour ce faire, le cadre adopte une approche systémique et holistique superposant différentes théories et concepts tels que la gouvernance de l'eau, la gestion de l'eau, la prise de décision, la rationalité et la connaissance. Cette compréhension des défis sous-jacents à la mise en œuvre de la PSEP permettait de mieux comprendre la complexité du problème à résoudre et posait les bases à l'élaboration du prototype de système CBR proposé. Dans l'optique de mieux comprendre comment les défis soulevés dans le cadre conceptuel se concrétisent en pratique, le second chapitre présente une enquête en ligne documentant la mise en œuvre de la PSEP au Québec. Celle-ci visait à brosser un portrait-diagnostic permettant de mieux comprendre le processus décisionnel, d'identifier qui sont les intervenants et quelles sont les connaissances produites et mobilisées pour la prise de décision sur la PSEP. Les analyses qualitatives et quantitatives des réponses des 208 intervenants retenus ont permis de constater que la mise en œuvre de la PSEP impliquait une grande diversité d'intervenants, de tâches et de connaissances créées et se caractérisait par un fort dynamisme inter-organisationnel. Cependant, on constatait que son processus décisionnel perdait en inclusivité au fil des étapes de mise en œuvre, que les connaissances étaient parfois redondantes et qu'il existait de nombreux enjeux de transfert de connaissances (accès, quantité ou qualité des connaissances) entre les intervenants. Lors de l'enquête en ligne présentée au second chapitre, il a été demandé à certains acteurs (organismes de bassins versants, villes, municipalités régionales de comté) d'illustrer les problèmes liés à la PSEP rencontrés sur le terrain. En parallèle, 102 intervenants se sont auto-recrutés pour participer au processus de design du système d'aide à la décision. Le troisième chapitre présente la démarche d'acquisition et de structuration des connaissances du dit KB-DSS par une approche CBR. Le chapitre décrit une seconde enquête en ligne ayant permis de définir ce qu'est un cas pour la PSEP, soit une expérience vécue qui consiste en une multitude de problèmes et de solutions mises en œuvre. Puis, il décrit la modélisation d'une taxonomie des connaissances ayant permis d'aboutir à des descriptions structurées des cas. La conception des cas repose sur le savoir-faire et les besoins en connaissances exprimés par les acteurs de l'eau. La base de cas constitue l'épine dorsale du prototype de KB-DSS destiné à guider les décideurs dans l'élaboration de solutions fondées sur des expériences passées. Le quatrième chapitre présente le prototype de KB-DSS/CBR pour la protection des sources d'eau potable. Il retrace comment le CBR a été modélisé, structuré, implanté, testé et validé en collaboration avec les 102 acteurs de la gestion et de la gouvernance de l'eau au Québec. Il décrit l'intégralité du processus manuel d'ingénierie de cas pour concevoir des attributs qualitatifs sur la base de la taxonomie des connaissances. Il présente l'édition des cas, le processus et les métriques permettant de retrouver des cas, l'implantation et un exemple d'utilisation ainsi que la validation du prototype, réalisée par une procédure participative rigoureuse et transparente avec un petit groupe d'acteurs de l'eau du Québec. Ainsi, il fournit des preuves empiriques du potentiel positif d'une approche CBR pour la PSEP sur le territoire, et retrace une démarche qui peut être généralisée à d'autres contextes géographiques et socio-économiques similaires. / Countries worldwide have been working for decades to preserve their precious drinking water resources. They seek to anticipate risks or reduce anthropogenic impacts that could alter the water quality and availability. In Canada, drinking water source protection (DSWP), or source water protection (SWP), is implemented as part of the multi-barrier approach and is one of the fundamental barriers. This approach allows for multidimensional water management using tools and practices to ensure water quality from source to tap. Although various frameworks exist to consider water in spatial planning, the implementation of DWSP is struggling to materialize. However, water and spatial planning actors have significant experience implementing actions. So, how can these experiences be shared to support them in identifying and implementing future DWSP actions? The goal of this thesis is to develop a prototype of a knowledge-based decision support system (KB-DSS). The objective of this prototype is to facilitate the identification of targeted actions for water protection according to the problems encountered. To do so, this prototype was developed based on knowledge gained from past experiences conducted over the last two decades in Quebec, using real experiences in implementing actions related to water protection. It is designed to be used by any actor with an interest in contributing for the protection of drinking water sources at the local and regional levels, through the transfer of knowledge in the process of developing and implementing actions. By being a support in the definition of future actions, the developed prototype intends to encourage the actors to learn from each other. The originality of the thesis lies in the combined adoption of the design science approach (DSR), which served as a guideline to adopt a collaborative and transparent approach. This allowed for a successful application of case-based reasoning (CBR) to the complex problem of DWSP in a water and territory management framework. From this approach, various methodological tools, procedures and knowledge were developed to better understand the DWSP problems, but also to illustrate the complete design of a prototype knowledge-based decision support system using CBR. First, the conceptual framework (chapter 1) explores and attempts to understand the links between the nature of the problems to be solved to protect water, the decision-making environment, and the decision-making process. These issues were explored by adopting a system analysis that allowed for layering concepts such as water governance, water management, decision-making, rationality, and knowledge. This holistic understanding of the underlying challenges of DWSP implementation provided a better understanding of the complexity of the problem at hand and laid the foundation for developing the proposed CBR system. To better understand how the challenges raised in the conceptual framework materialize in practice, the second chapter presents an online survey documenting the implementation of DWSP in Quebec. This survey aimed to provide a diagnostic portrait to understand the decision-making process better and identify the actors and the knowledge produced and mobilized for DWSP decision-making. Qualitative and quantitative analyses of the responses from the 208 selected actors revealed that the implementation of DWSP involved a wide variety of actors, tasks and knowledge created and was characterized by great inter-organizational dynamism. However, it was found that the decision-making process becomes less inclusive as actions are implemented. Also, the knowledge was sometimes redundant, and there were many problems with the knowledge transfer (access, quantity, or knowledge quality) between actors. During the online survey presented in the second chapter, selected actors (watershed organizations, municipalities, counties, etc.) were asked to illustrate DWSP-related problems encountered in the field. In parallel, 102 actors were self-recruited to participate in the design process of the KB-DSS. The third chapter presents the acquisition and structuring of DWSP problem-related knowledge. The chapter describes a second online survey that helped define a DWSP case, i.e., a lived experience consisting of a multitude of problems and solutions implemented at various scales by various actors. It then describes the modelling of a knowledge taxonomy that led to structured case descriptions. The design of the cases is based on the expertise and knowledge needs expressed by the water actors. The case base is the backbone of the KB-DSS prototype to guide decision-makers in developing solutions based on past experiences. The fourth chapter presents the prototype KB-DSS/CBR system for DWSP. It traces how CBR was modelled, structured, implemented, tested and validated in collaboration with 102 water management and governance actors in Quebec. It describes the entire manual case engineering process for the design of qualitative attributes from the knowledge taxonomy. It presents the case base, the case edition, and the case retrieval (process and metrics). This chapter also illustrates the implementation using a real-world experience use case, as well as the validation of the prototype, carried out through a transparent, participatory procedure with a small group of water actors in Quebec. Thus, it provides empirical evidence of the high potential of a CBR approach for DWSP in the spatial planning context and describes an approach that can be generalized to other similar geographical and socio-economic contexts.

Les effets positifs de la prévention des difficultés d’apprentissage chez les enfants n'ont plus à être démontrés. Il demeure cependant primordial de prévenir ces difficultés avant l’entrée à l’école. Les habiletés en lecture sont des mesures représentatives et reconnues des apprentissages scolaires. Cependant, peu de recherches existent sur la contribution de variables générales comme les aptitudes intellectuelles et de variables plus spécifiques comme la vitesse des opérations mentales (VOM) et la mémoire de travail(MT) à la prédiction des habiletés en lecture des jeunes d ’âge préscolaire, aussi jeunes que de 3 à 5 ans et d ’âge scolaire de 5 à 8 ans. Dans un premier temps, cette thèse vise à documenter les liens entre la VOM, la MT et les aptitudes intellectuelles chez 68enfants d’âge préscolaire de 3 à 5 ans et 163 enfants d ’âge scolaire de 5 à 8 ans. Elle vise ensuite à prédire, par ces mesures de VOM, de MT et d ’aptitudes intellectuelles prises au temps un, les habiletés en lecture 18 mois plus tard chez ces mêmes groupes. En regard au premier objectif, les résultats suggèrent que les variables d’aptitudes intellectuelles, de VOM et de MT sont significativement reliées entre elles, et ce, dès 3ans. Lorsque la variable de l’âge est contrôlée, la MT chez le groupe préscolaire ainsi que la MT et la VOM chez le groupe scolaire contribuent à la prédiction des aptitudes intellectuelles mesurées par un test psychométrique. La VOM est la variable ayant la plus forte contribution unique à un concept général d’intelligence chez les deux groupes. En regard au deuxième objectif, lorsqu’on contrôle la variable de l’âge, les résultats suggèrent que la MT chez le groupe préscolaire ainsi que la VOM, la MT et les aptitudes intellectuelles prédisent significativement les habiletés en lecture. Pour le groupe scolaire, la VOM en tâches de temps de réaction est cependant la variable la plus indépendante de l’âge et des aptitudes intellectuelles offrant une contribution unique aux habiletés en lecture.

Nous proposons une approche basée sur la géosimulation multi-agent et un outil d’aide à la décision pour supporter l’analyse « What-if » durant la planification des suites d’actions (plans) dans un environnement géographique dynamique. Nous présentons les caractéristiques du raisonnement « What-if » en tant 1) que simulation mentale 2) suivant un processus en trois étapes et 3) basé sur du raisonnement causal qualitatif. Nous soulignons les limites de la cognition humaine pour appliquer ce raisonnement dans le cadre de la planification des suites d’actions dans un environnement géographique dynamique et nous identifions les motivations de notre recherche. Ensuite, nous présentons notre approche basée sur la géosimulation multi-agent et nous identifions ses caractéristiques. Nous traitons en particulier trois problématiques majeures. La première problématique concerne la modélisation des phénomènes géographiques dynamiques. Nous soulignons les limites des approches existantes et nous présentons notre modèle basé sur le concept de situation spatio-temporelle que nous représentons en utilisant le formalisme de graphes conceptuels. En particulier, nous présentons comment nous avons défini ce concept en nous basant sur les archétypes cognitifs du linguiste J-P. Desclés. La deuxième problématique concerne la transformation des résultats d’une géosimulation multi-agent en une représentation qualitative exprimée en termes de situations spatio-temporelles. Nous présentons les étapes de traitement de données nécessaires pour effectuer cette transformation. La troisième problématique concerne l’inférence des relations causales entre des situations spatio-temporelles. En nous basant sur divers travaux traitant du raisonnement causal et de ses caractéristiques, nous proposons une solution basée sur des contraintes causales spatio-temporelles et de causalité pour établir des relations de causation entre des situations spatio-temporelles. Finalement, nous présentons MAGS-COA, une preuve de concept que nous avons implémentée pour évaluer l’adéquation de notre approche comme support à la résolution de problèmes réels. Ainsi, les principales contributions de notre travail sont: 1- Une approche basée sur la géosimulation multi-agent pour supporter l’analyse « What-if » des suites d’actions dans des environnements géographiques virtuels. 2- L’application d’un modèle issu de recherches en linguistique à un problème d’intérêt pour la recherche en raisonnement spatial. 3- Un modèle qualitatif basé sur les archétypes cognitifs pour modéliser des situations dynamiques dans un environnement géographique virtuel. 4- MAGS-COA, une plateforme de simulation et d’analyse qualitative des situations spatio-temporelles. 5- Un algorithme pour l’identification des relations causales entre des situations spatio-temporelles. / We propose an approach and a tool based on multi-agent geosimulation techniques in order to support courses of action’s (COAs) “What if” analysis in the context of dynamic geographical environments. We present the characteristics of “What if” thinking as a three-step mental simulation process based on qualitative causal reasoning. We stress humans’ cognition limits of such a process in dynamic geographical contexts and we introduce our research motivations. Then we present our multi-agent geosimulation-based approach and we identify its characteristics. We address next three main problems. The first problem concerns modeling of dynamic geographical phenomena. We stress the limits of existing models and we present our model which is based on the concept of spatio-temporal situations. Particularly, we explain how we define our spatio-temporal situations based on the concept of cognitive archetypes proposed by the linguist J-P. Desclés. The second problem consists in transforming the results of multi-agent geosimulations into a qualitative representation expressed in terms of spatio-temporal situations and represented using the conceptual graphs formalism. We present the different steps required for such a transformation. The third problem concerns causal reasoning about spatio-temporal situations. In order to address this problem, we were inspired by works of causal reasoning research community to identify the constraints that must hold to identify causal relationships between spatio-temporal situations. These constraints are 1) knowledge about causality, 2) temporal causal constraints and 3) spatial causal constraints. These constraints are used to infer causal relationships among the results of multi-agent geosimulations. Finally, we present MAGS-COA, a proof on concept that we implemented in order to evaluate the suitability of our approach as a support to real problem solving. The main contributions of this thesis are: 1- An approach based on multi-agent geosimulation to support COA’s “What if” analysis in the context of virtual geographic environments. 2- The application of a model proposed in the linguistic research community to a problem of interest to spatial reasoning research community. 3- A qualitative model based on cognitive archetypes to model spatio-temporal situations. 4- MAGS-COA, a platform of simulation and qualitative analysis of spatio-temporal situations. 5- An algorithm to identify causal relationships between spatio-temporal situations.

Le but de ce mémoire était d’effectuer, dans un contexte géospatial, une comparai- son d’une approche de raisonnement qualitatif basée sur le PROLOG avec une autre approche reposant sur l’ASP. La principale question que nous posons est la suivante : Le moteur de raisonnement Smodels rendant possible la mise en oeuvre du raisonnement non monotone poussé et faisant intervenir le concept de modèle stable peut-il nous permettre de résoudre des problèmes de vérification de cohérence ontologique et des problèmes de révision dans le contexte de la géomatique ? Pour y répondre, nous avons procédé à une série de tests sur un échantillon de la Base nationale de données topographiques (BNDT). À la lumière des résultats obtenus, cette approche se montre très efficace et contribue à l’amélioration de la cohérence de l’information géospatiale et du raisonnement spatial réalisé à partir de cette dernière. / The objective of this thesis is to make a comparison between a qualitative reasoning approach based on PROLOG with another approach based on ASP. Our principal research question was the following : Can the Smodels reasoning engine, allowing for advanced non monotonic reasoning and introducing the stable model concept, allow us to solve ontological consistency checking problems as well as revision problems in a geomatic context ? To answer this question, we carried out a series of tests on a cross-section from the National Topographical Database (NTDB). In the light of the results obtained, this approach has proven very effective and contributes to the amelioration of geospatial information consistency and to the resultant improvement in spatial reasoning.

Le raisonnement diagnostique (abductif) et le raisonnement de prédiction (inductif) sont deux des méthodes de raisonnement qui permettent la découverte de connaissances nouvelles. Lorsque le raisonnement abductif est le processus permettant de trouver la meilleure explication (hypothèse) pour un ensemble d'observations (Josephson, 1994), le raisonnement de prédiction est le processus, à partir d'un ensemble d'observations, permettant de trouver tous les résultats possibles. Ces observations peuvent être les symptômes d'un patient, des expériences concernant les réseaux métaboliques et génomiques, etc. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la représentation, l'analyse et la synthèse des réseaux de signalisation génomique en utilisant la logique des hypothèses. En fait, ce mémoire se focalise sur la modélisation des voies de signalisation en réponse à la cassure double-brin de l'ADN. Pour implémenter l'abduction nous utilisons les algorithmes de production. Ensuite, la logique des défauts permet de construire des modèles de représentation minimale. Ces algorithmes de découvertes de connaissances sont prouvés sur la carte de cassure double brin de l'ADN. Cette carte est minimale en tant que graphe de causalité biologique et elle permet d'intégrer les données biomoléculaires.