Les relations spatiales entre les différentes régions d'une image jouent un rôle important dans les domaines de la reconnaissance des formes, vision par ordinateur, interprétation de scènes et plus particulièrement dans les tâches liées aux domaines des systèmes d'informations géographiques (GIS) et de la navigation autonome des robots mobiles. L'être humain est très habile dans l'estimation et la déduction de l'ensemble de ces relations. Nos déductions restent très précises malgré l'ambiguïté liée à la définition de ces relations. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode d'inférence quantitative des relations spatiales directionnelles. Nous nous sommes intéressés au problème suivant: déduire les relations spatiales entre deux régions A et C connaissant celles qui les relient à une troisième région B. On est confronté à ce genre de problèmes chaque fois qu'on doit chercher notre direction en utilisant un plan, on se positionne par rapport à certains repères pour déduire notre direction. Nous présentons tout d'abord une étude des modèles de représentation quantitative des relations spatiales directionnelles. Ces modèles reposent essentiellement sur la théorie de la logique floue pour quantifier l'ensemble de ces relations. Nous nous sommes inspirés dans la suite de l'un de ces modèles pour définir une nouvelle représentation, celle-ci nous a permis de représenter à la fois l'information angulaire nécessaire pour quantifier les différentes relations spatiales directionnelles et l'information de distance utile pour l'étape de déduction. Dans la plupart des cas, cette information métrique n'est pas disponible ou impossible à déterminer. Alors, on est amené à déduire des nouvelles relations en utilisant uniquement l'information angulaire. Pour étudier ces cas, nous avons utilisé un réseau d'agrégation floue pour déterminer les degrés des quatre relations spatiales directionnelles de base entre deux régions A et C connaissant uniquement les degrés de ces relations entre les deux régions A et B et entre les deux régions B et C. Un algorithme d'apprentissage a été proposé pour déterminer les différents paramètres du réseaux (structures et opérateurs utilisés). Dans le but de justifier les résultats obtenus, nous avons effectué une étude probabiliste du problème d'inférence. Nous avons déterminé la probabilité de trouver un point C dans la direction γ par rapport à un point A étant donné qu'il est placé dans la direction β par rapport à un autre point B, lui même situé dans la direction α par rapport au point A. Cette étude à été effectuée pour différentes distributions de points dans le plan. La probabilité de positionner le point C dans le plan étant donné les deux paramètres α et β a été déterminée pour toute distribution continue des points dans le plan. Vu que la majorité des modèles de représentation des relations reposent sur les relations spatiales entre les différents points des deux objets, ces résultats constituent la base d'une méthode d'inférence probabiliste des relations spatiales directionnelles entre objets.

La représentation du temps et de l’espace est une tâche importante dans de nombreux domaines de l’Intelligence Artificielle tels que le traitement du langage naturel, les systèmes d’informations géographiques (GIS), la conception assistée par ordinateur (CAO), la navigation de robots. De nombreux formalismes qualitatifs ont été proposés pour représenter un ensemble d’entités spatiales ou temporelles et leurs relations. La plupart de ces formalismes utilisent des réseaux de contraintes qualitatives (RCQ en abrégé) pour représenter l’ensemble des informations d’un système.Dans certaines applications, en particulier de type multi-agents, plusieurs sources d’informations peuvent chacune fournir un réseau de contraintes qualitatives pour représenter leur connaissance sur l’ensemble des positions relatives d’un ensemble d’objets. La multiplicité des sources d’informations fournissant les RCQ fait que souvent ces RCQ sont conflictuels, et il est alors utile de mettre en oeuvre une méthode de fusion de ces réseaux pour résoudre les conflits. Il s’agit de définir des familles d'opérateurs de fusion prenant en argument un ensemble de RCQ modélisant les informations fournies par les différentes sources et retournant un ensemble cohérent d'informations ou temporelles correspondant aux informations globales déduites à partir de celles des différentes sources.De nombreux opérateurs de fusion ont été définis dans le cadre de la logique propositionnelle. En s’inspirant en partie de ces travaux, nous élaborons des processus de fusion spécifiques aux RCQ et nous en étudions les propriétés logiques. / Time and space representation is an important task in many domains such as natural language processing, geographic information systems (GIS), computer vision, robot navigation. Many qualitative approaches have been proposed to represent the spatial or temporal entities and their relations. The majority of these formalisms use qualitative constraints networks (QCNs) to represent information about a system.In some application, e. g. multi-agent systems, spatial or temporal information come from different sources, i. e. each source provides a spatial or temporal QCN representing relative positions between objects. The multiplicity of sources providing spatial or temporal information makes that the underlying QCNs are generally conflicting. Indeed it becomes necessary to solve the conflicts and define a set of consistent spatial or temporal information representing the result of merging.Merging multiple sources information has attracted much attention in the framework of propositional logic. We take an inspiration from these works in order to define some merging process specified to QCNs, and study their logic and computational properties.

Nos travaux portent sur l'interprétation d'une scène dont nous possédons un modèle, représentant l'agencement spatial des objets contenus dans cette scène. Dans le cadre d'une segmentation séquentielle permettant de reconnaître les objets les uns après les autres en fonction des étapes antérieures, nous utilisons la connaissance spatiale du modèle pour optimiser la séquence de segmentation à effectuer à partir d'un objet de référence vers un objectif à segmenter. Nous proposons pour cela d'optimiser un chemin dans un graphe représentant les objets de la scène (noeuds) et leurs relations spatiales (arcs). Deux approches sont proposées. La première approche effectue une optimisation à partir de l'information spatiale du modèle uniquement, en évaluant un critère de pertinence de chaque chemin. L'évaluation est effectuée de manière indépendante sur chaque arc dans un premier temps, puis nous proposons une manière de représenter un chemin entier, permettant d'évaluer la pertinence du chemin à partir de cette représentation. La deuxième approche s'intègre dans un processus de segmentation séquentielle, vu comme l'exploration progressive d'une image à partir d'un objet de référence. Nous utilisons une modélisation d'une technique pré-attentionnelle, une carte de saillance, afin de guider le processus de segmentation séquentielle, en intégrant à l'approche structurelle des informations de saillance extraites de l'image à interpréter. Le domaine d'application de ces approches est la segmentation des structures sous-corticales du cerveau dans des images IRM 3D dont certaines présentent des pathologies.

Dans le contexte la filière productique-usinage en lycée professionnel, les langages de trois disciplines (mathématiques, construction mécanique, productique-usinage) sont comparées du point de vue de l'enseignement du raisonnement spatial mathématique, selon une approche interdidactique. Deux aspects sont spécifiquement étudiés : d'une part, la description des configurations de solides usuels et d'autre part, la modélisation par l'outil vectoriel. / In the context of the professional and educational program in Automated Manufacturing, languages of three courses (Mathematics, Engineering Design, Automated Manufacturing)are compared from the cross cultural point of view to the way of teaching spatial mathematical reasoning : on the one hand, topological relations between three-dimensional forms and, on the other hand,modelling with vectors as conceptual tool.

Les connaissances spatiales sont définies a partir d'une classification qui met en évidence l'importance de la topologie. L'examen d'applications différentes montre que le raisonnement spatial revêt souvent trois formes particulières non exclusives les unes des autres: la construction de topologies, l'inférence de propriétés spatiales et la localisation d'objets. Les données et les mécanismes d'inférence qui sont utilises peuvent être introduits dans des systèmes a base de connaissances qui servent alors de support au raisonnement spatial. Son graphe de dépendances possède, par ailleurs, des particularités qu'il est intéressant et, parfois, nécessaire d'exploiter pour gérer la dynamique de ces bases de connaissances spatiales. Les résultats d'inférences doivent en particulier être enregistres et le maintien de la vérité qu'exige cet enregistrement peut être facilite en exploitant une forme de localité au sein de ce graphe. Ces considérations prennent appui sur l'expérience du développement du système Elsa, destine a l'analyse de sites avalancheux. D'autres utilisations des bases de connaissances spatiales ont également été étudiées: modélisation symbolique de phénomènes spatiaux, environnements de resolution de problèmes et bases de connaissances géographiques. Elsa utilise une représentation de connaissances par objets, qui se révèle bien adaptée même si des extensions apparaissent utiles; il s'agit notamment de la prise en compte, au sein du modèle de représentation, des relations entre objets, de l'insertion d'un filtrage constructif et d'une ouverture plus grande du langage de requête. Le fait que ces extensions ne soient pas propres a l'espace et qu'elles puissent concerner d'autres types de connaissances suggère que le raisonnement sur l'espace, a défaut d'être spécifique, apparait comme un révélateur des besoins du raisonnement en général

Si les Systèmes Multi-Agents (SMA) sont devenus des techniques de modélisation largement utilisées dans le domaine de la simulation de systèmes complexes, l'application de ces outils à des contextes géographiques reste cependant encore embryonnaire. L'intégration de la dimension spatiale au sein des SMA apporte en effet de nouvelles difficultés de modélisation que cette thèse aborde dans le cadre de la navigation maritime. Cette recherche propose un modèle multi-agents adapté à la représentation de comportements d'agents dans un environnement géographique. La démarche développée intègre une approche de raisonnement qualitatif et les comportements multiples des agents à travers le concept de rôle. Du point de vue du raisonnement spatial, modéliser les agents dans un environnement géographique impose de représenter les relations qui traduisent les interactions dans cet espace. A partir de cette observation, notre recherche développe un modèle d'interaction des agents basé sur des raisonnements spatiaux qualitatifs où les propriétés de l'environnement et du contexte géographique sont prises en compte. Le deuxième apport de la recherche est orienté vers la définition d'un modèle agent flexible qui permet la représentation de comportements multiples et changeants à travers la notion de rôle. La recherche est validée par la réalisation du prototype TRANS (Tractable Role Agent prototype for concurrent Navigation Systems) dont l'objectif est de modéliser et de simuler les trajectoires simultanées de navires.

Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'une requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'information. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celui du Web Sémantique : associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficient. Nous définissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, compatible avec le langage standard de définition d'ontologies, OWL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (i.e. les coordonnées géométriques des objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relations spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que : "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sont les objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sémantique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Également, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise à préciser la portée spatiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.

Dans nos sociétés où l'information est devenue omniprésente, la capacité à pouvoir capter et exploiter celle-ci est un enjeu majeur pour toute entité amenée à prendre une décision. En effet, de cette capacité dépendent ensuite les actions et les moyens d'interventions qui seront engagés. Mais, face à l'augmentation des données disponibles, au nombre croissant d'acteurs et à la complexification des menaces, l'environnement dans lequel évolue le décideur est marqué par une grande incertitude. Ce constat général se retrouve également au sein de la surveillance maritime qui se caractérise par des menaces hétérogènes, par une zone d'action très vaste et par un réseau important d'acteurs.De ce fait, cette thèse se propose d'étudier les potentialités des ontologies spatiales à la fois comme objet de modélisation, de partage et d'inférence. L'objectif est de fournir aux experts du domaine un environnement adapté permettant la modélisation des connaissances relatives aux comportements anormaux de navires. Néanmoins, ces connaissances sont par nature spatio-temporelles. Il a donc été nécessaire d'étendre les fonctionnalités initiales du langage SWRL afin de prendre en compte ces caractéristiques.Enfin, l'approche adoptée a ensuite été mise en application au sein du prototype OntoMap. De l'extraction des données, à l'analyse cartographique celui-ci offre les éléments nécessaires à la compréhension d'une situation anormale.

Notre travail s'insère dans la problématique de l'accès à l'information spatiale présente dans des corpus textuels territoriaux. Nous proposons d'aller au-delà des systèmes de recherche d'information classiques basés sur l'analyse statistique des documents, peu adaptés pour ce cas particulier, via un traitement linguistique ciblé interprétant l'information spatiale. Notre hypothèse est que des traitements relativement peu coûteux suffisent à dégager l'essentiel de l'information. Ils sont un bon point de départ pour une interprétation plus poussée par la suite, utilisant les propriétés géographiques de l'information extraite afin de développer un système d'indexation à plusieurs niveaux d'abstraction.<br />Nous proposons en effet une méthode de recherche d'information spatiale multi-niveaux indexant un corpus textuel brut. Cette méthode qui extrait l'information d'un corpus et l'interprète, permet d'améliorer l'efficacité de systèmes de recherche d'information à chaque fois que l'interrogation comporte une connotation spatiale. L'interprétation permet en outre de retrouver le contexte dans lequel l'information spatiale a été utilisée. En particulier, elle permet d'indexer des unités de texte en leur associant des contextes de type itinéraire, description locale ou comparaison de lieux.

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