Présentation des 2 catégories de techniques permettant de faire évoluer un robot. Description de la programmation des robots (grâce à des outils de programmation et simulation graphique) et de la programmation automatique en utilisant la modélisation géométrique

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les médecins cherchent à résoudre les problèmes de santé posés par des individus. Une solution individualisée tient compte de la singularité du patient concerné. L'individualisation des pratiques est-elle possible et souhaitable? Le cas échéant, selon quelles modalités peut-elle ou doit-elle être réalisée'? La première partie de la thèse vise à montrer: que la question se pose depuis les premières théories de la décision médicale (Hippocrate) ; qu'elle s'est posée de façon aiguë au début du XIX" siècle, avec l'apparition des études statistiques; et que l'observation médicale et son évolution concrétisent la façon dont la documentation des cas et leur individualisation interagissent. La deuxième partie reprend la question dans le contexte contemporain, à travers la naissance de l'"evidence-based medicine", ses critiques et son évolution. La troisième partie montre que l'articulation du raisonnement par règles et du raisonnement par cas modélise de façon opérationnelle une démarche raisonnée d'individualisation des décisions médicales. Ce modèle simple permet de rendre compte du mouvement d'aller-retour entre deux conceptions de l'individualisation et d'en proposer une version équilibrée, mise à l'épreuve dans les domaines de l'évaluation des pratiques et de la littérature médicale. / Physicians try to solve health problems of individual patients. Customized solutions take into account the uniqueness of the patient. Is the individualization of medical decisions possible and desirable'? If so, how can I tor should it be performed? The first part of the thesis shows: that the question arises since the first conceptualizations of medical reasoning (Hippocrates); that is was much debated in the early nineteenth century, when statistical studies were first performed to guide medical decisions; and that the medical observation and its evolution materialize how case documentation and management interact. The second part addresses the issue in the current context, from the birth of evidence-based medicine, its cri tics and its evolution. The third part shows that linking rule-based and case-based reasoning adequately pictures the process of customizing medical decisions. This simple model can account for the movement between two kinds of customization and leads to a balanced approach, tested in the field of practice evaluation and medical literature.

Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons à l'exploitation des informations médicales pour l'aide à la décision diagnostique. Notre objectif est de définir un système capable de manipuler des données, des informations et des connaissances médicales d'une manière efficace afin de fournir au médecin, à la sortie du système, des informations permettant de faciliter la prise de décision diagnostique. Dans un premier temps, nous abordons les deux phases essentielles dans un système d'aide au diagnostic : la phase de modélisation des connaissances et la phase de raisonnement ou de mécanisme de manipulation de ces connaissances modélisées. Dans le cadre de ce travail, deux modes de raisonnement sont particulièrement considérés : le raisonnement par classification et le raisonnement par similarité. La modélisation des connaissances et le raisonnement sont abordés à la lumière de deux caractéristiques de l'information médicale qui sont : l'hétérogénéité et l'imperfection. Comme cadre général du système proposé, nous avons opté pour l'application de la théorie des possibilités grâce à ses avantages par rapport à d'autres théories de décision en termes de capacités de modélisation et de traitement des informations hétérogènes et imparfaites. En se basant sur cette théorie, nous avons proposé deux modèles possibilistes des connaissances médicales, et pour chaque modèle possibiliste proposé, nous avons discuté les deux types de raisonnement adoptés, par classification et par similarité. Les performances du système d'aide au diagnostic proposé sont évaluées en considérant une application médicale endoscopique comportant deux bases : une base de connaissances constituée d'un ensemble des diagnostics et une base de cas de lésions. Les résultats obtenus sont très intéressants et montrent l'efficacité de la théorie des possibilités comme un cadre de représentation des connaissances médicales et comme outil de raisonnement diagnostique. De plus, l'approche proposée s'est montré très efficace pour l'intégration de plusieurs sources des connaissances, pour la définition de la similarité entre cas et pour l'utilisation l'indice de confiance comme critère de décision (en termes de qualité des informations fournies au médecin).

Introduction : l'aptitude à prendre des décisions est cruciale en médecine d'urgence. Notre étude avait pour objectif de mieux comprendre comment les médecins urgentistes prennent des décisions. Méthode : nous avons réalisé une étude qualitative basée sur des entretiens semi-structurés avec des urgentistes. Les entretiens ciblaient la gestion d'une situation d'urgence courante. Ils reposaient sur la visualisation d'une vidéo de l'activité enregistrée en perspective subjective située. Résultats : plusieurs résultats sont originaux. Nous avons en particulier montré le rôle central joué par l'intuition dans la prise de décisions. Par ailleurs, nous avons mis en évidence la façon dont les médecins urgentistes génèrent et hiérarchisent les hypothèses diagnostiques. Conclusion : l'usage d'une approche méthodologique innovante nous a permis de mieux comprendre la façon dont les urgentistes prennent des décisions, avec plusieurs implications pour la formation. / Introduction: the ability to makes decisions is a crucial skill in emergency medicine. Our study aimed at revealing how and when emergency physicians make decisions during the patients' initial management. Methods : we carried out a qualitative research project based on semistructured interviews with emergency physicians. The interviews concerned management of an emergency situation during routine medical practice. They were associated with viewing the video recording of emergency situations filmed in an “own-point-of-view” perspective. Résults : many results are original. Specifically, we showed the major role played by intuition in the decision making process. Moreover, we revealed the way emergency physicians generate and evaluate diagnostic hypotheses. Conclusions : the use of an innovative research method allowed us to better understand the way emergency physicians make decisions in their everyday practice. Our results are associated with several implications for medical education.

Cette thèse contribue à l'amélioration de la fiabilité des réponses fournies par les systèmes pair-à-pair sémantiques de plusieurs façons. La première partie de la thèse a pour but de garantir de ne produire que des réponses bien-fondées quand le réseau global d'un tel système est inconsistant. Deux algorithmes ont été proposés. Le premier détecte des causes d'inconsistances. Il termine, est décentralisé, complet, correct. Le deuxième profite des résultats du premier pour garantir de ne raisonner que de manière bien-fondée. Il termine, est décentralisé, correct. Des résultats prometteurs ont été obtenus à partir des expérimentations. La seconde partie de la thèse considère le problème de modéliser la confiance des pairs en des réponses obtenues. Basé sur un modèle probabiliste, le modèle de confiance proposé a une sémantique claire et permet aux pairs d'estimer la confiance en des réponses obtenues avec une bonne précision même avec peu observations.

Parmi les systèmes a base de connaissances fondes sur des techniques d'intelligence artificielle nous nous intéressons plus particulièrement aux systèmes de seconde génération (systèmes a schémas de raisonnement multiples) de type multi-agent. Le paradigme multi-agent est issu des approches de l'intelligence artificielle distribuée et permet de pallier les limitations rencontrées lors de la resolution de problèmes complexes. Le but de ce travail est d'analyser le raisonnement, et plus particulièrement d'aborder son étude en univers multi-agent. Il convient de préciser que celui-ci n'est pas un concept indépendant en lui-même: il est au contraire étroitement lie a d'autres problématiques telles que l'étude et la représentation des connaissances, la spécification des structures de contrôle, des protocoles de communication et d'allocation des taches ou le degré de sophistication de l'architecture interne des agents. Pour ce fait deux typologies originales, issues de l'étude approfondie de la connaissance et du raisonnement, seront proposées au long de cette thèse: l'une a caractère formelle l'autre a caractère technologique. La typologie formelle pour la classification des connaissances et du raisonnement permet une vue synthétique d'éléments souvent présentes de façon éparse et s'avère un outil d'assistance a la modélisation des connaissances et des raisonnements. La typologie technologique prend en compte les paramètres régissant les raisonnements propres a la technologie multi-agent non seulement au niveau individuel de l'agent mais aussi ceux développés au sein du groupe d'agents. Ces travaux ont contribue a la conception du système multi-agent kids (knowledge based image diagnosis system), système multi-agent dédié a l'interprétation d'images biomédicales. Ce système, par la variété des formes de connaissances et de raisonnement engages, illustre l'intérêt des typologies formelle et technologique proposées

Cette thèse présente le modèle d'un mécanisme de raisonnement social fondé sur la théorie de la dépendance. Ce modèle permet à un agent de raisonner sur autrui et plus particulièrement de calculer ses relations et situations de dépendance. Un agent est dépendant d'un autre si celui-ci peut l'aider/l'empêcher d'atteindre un de ses buts. Nous considérons notre mécanisme de raisonnement social comme un composant essentiel pour la conception d'agents artificiels réellement autonomes, évoluant dans un univers multi-agents ouvert. La notion d'ouverture désigne la capacité d'ajouter ou de retirer dynamiquement dans le système des agents. Comme dans ces systèmes l'organisation des agents ne peut pas être spécifiée pendant la phase de conception, la résolution coopérative de problèmes est fondée sur la formation dynamique de coalitions. Dans ce contexte, des agents doivent être capables de s'adapter aux changements dynamiques du système, en particulier en évaluant pendant la phase de résolution si leurs buts sont réalisables et si leurs plans sont exécutables. Comme nous ne supposons pas que les agents soient bienveillants, notre modèle fournit un critère pour évaluer les partenaires le plus susceptibles d'accepter une proposition de coalition. Enfin, comme dans ces systèmes des agents n'ont pas généralement une représentation complète et correcte les uns des autres, notre modèle leur permet de détecter une inconsistance au niveau de la société et de choisir un contexte à être maintenue. Nous avons implémenté ce mécanisme de raisonnement social en utilisant une programmation orientée objet. Nous l'avons utilisé pour développer deux applications, le simulateur DEPNET et le système DEPINT, qui illustrent son utilisation selon deux perspectives scientifiques différentes. D'une part, selon une perspective de simulation sociale, notre modèle fournit un outil informatique permettant l'analyse et la prédiction des divers schémas intéressants d'interaction sociale, et l'évaluation du pouvoir social des agents. D'autre part, selon une perspective de résolution de problèmes, notre modèle peut être utilisé pour concevoir dynamiquement l'organisation des agents dans un contexte de systèmes multi-agents ouverts.

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).

INTRODUCTION : Le raisonnement clinique est au coeur de l’exercice professionnel. Cependant, nous manquons d'instruments pour identifier et objectiver les difficultés de raisonnement clinique, et il existe relativement peu de descriptions de méthodes de remédiation définies. Un important travail reste donc à faire, pour mieux comprendre comment les difficultés se manifestent dans le raisonnement clinique des étudiants en formation, mais également pour rendre ces concepts plus accessibles aux enseignants; ceci permettra alors d’améliorer la qualité de la démarche d’identification des difficultés, et d’envisager des remédiations ciblées et efficaces. OBJECTIFS : Cette recherche s’articule d’une part, autour de l’objectivation et la compréhension des pratiques actuelles des cliniciens enseignants en médecine, d’autre part, autour de la construction et l’implantation d’outils et de processus susceptibles de faciliter la démarche de diagnostic et de remédiation des difficultés de raisonnement clinique. MÉTHODOLOGIE : Une recherche de type qualitative, utilisant les méthodes de la recherche action participative s’est révélée pertinente pour atteindre nos objectifs. La recherche est composée de quatre étapes : 1. Une étude exploratoire. 2. La construction et de l’implantation d’un premier outil dans trois milieux cliniques en médecine familiale. 3. L’élaboration d’une taxonomie des difficultés de raisonnement clinique ainsi que la construction d’un nouvel outil. 4. Le développement d’une approche globale pour soutenir et former les cliniciens enseignants. RÉSULTATS : Les enseignants ont une perception rapide, mais qui demeure globale et intuitive, des potentielles difficultés de raisonnement clinique des résidents. Cette perception ne se traduit pas forcément en termes pédagogiques. Nous avons pu observer l’absence de processus pédagogiques organisés et structurés pour la gestion de ces difficultés. Ceci semble projeter les cliniciens enseignants dans une zone d’inconfort, en les confrontant à un manque de maîtrise et à l’incertitude au sujet de leurs actions pédagogiques. La catégorisation des difficultés de raisonnement clinique que nous avons construite permet d’identifier les difficultés telles qu’elles se manifestent dans le quotidien des supervisions cliniques. Cet outil a cependant besoin d’être intégré dans un processus plus global. CONCLUSION : Une approche globale qui comprenne le développement de processus implantés par le Département, l’implantation d’outils, la vulgarisation de la théorie, et la formation des enseignants est déterminante. / CONTEXT: Clinical reasoning is central to medical practice. However, we lack tools to identify and objectify the difficulties of clinical reasoning, and there are relatively few descriptions of remediation methods defined. Much work remains to be done to better understand how the problems manifest themselves in the clinical reasoning of students in training, but also to make these concepts more accessible to teachers.Then this will improve the quality of the identification process difficulties, and allow considering targeted and effective remediations.PURPOSE: This research is based on the one hand, around the objectification and understanding of current practices of clinical teachers, on the other hand, around the construction and implementation of tools and processes to facilitate the process of diagnosis and remediation of difficulties in clinical reasoning. METHODOLOGY: A qualitative research, mainly using the methods of participatory action research has been relevant to achieving our goals. The research consists of four steps: 1. An exploratory study 2. The construction and implementation of a first tool in three clinical settings 3. The development of a taxonomy of difficulties in clinical reasoning and the construction of a new tool. 4. The development of a comprehensive approach to support and train clinical teachers RESULTS: Teachers have a quick perception, but still global and intuitive, of the potential difficulties of clinical reasoning residents. This perception does not necessarily move into pedagogical terms. We observed the absence of organized and structured pedagogical processes to manage these difficulties. This seems to project the clinical teachers in a zone of discomfort, by confronting them with a lack of control and uncertainty about their educational activities. The categorization of clinical reasoning difficulties that we have built allows identifying the problems as they occur in everyday clinical supervision. This tool, however, needs to be integrated into a larger process. CONCLUSION: It is necessary to develop a comprehensive approach that includes faculty development process, implementation tools, vulgarization of the theory, and teacher training.