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La microélectronique est une industrie 'science-based', intensive en recherche. La dynamique industrielle passe par un renouvellement régulier des compétences et des produits (qui suivent la loi de Moore et explorent ce que pourrait être "More than Moore"). Plus précisément, cette situation d'innovation intensive est caractérisée par une logique de "rupture technologique répétée". STMicroelectronics a fait l'hypothèse qu'un tel contexte appelait des formes originales de pilotage et d'évaluation des activités de recherche avancée. Le travail de thèse a consisté à étudier trois facettes de cette question: recherche et " capacité d'absorption ", recherche et renouvellement des plateformes, recherche et propriété industrielle. Le travail montre que le contexte de rupture invite à réviser et étendre ces notions. 1- La recherche est considérée comme une façon d'améliorer la "capacité d'absorption" de l'entreprise. Grâce à l'étude des raisonnements de conception sur plusieurs activités de recherche nous distinguons une forme "épistémique" de cette capacité d'une forme "conceptuelle", la seconde caractérisant les projets de conception innovante. 2- La recherche est considérée comme un moyen de préparer les futures générations de produits. La modélisation économique du renouvellement de plateformes, souligne son rôle spécifique vis-à-vis du capital de règle (peu pris en compte dans les calculs de rentabilité). La contribution de cette recherche pour la rupture consiste à identifier des concepts originaux et génériques. 3- La recherche est enfin considérée comme un moyen de renouveler la propriété industrielle, les brevets protégeant des efforts de R&D réalisés. Or pour la recherche de rupture, il s'agit de concevoir des brevets sans développer entièrement des technologies. Nous proposons la méthode 'C-K Invent' dérivée de la théorie C-K qui a permis de développer de nouvelles capacités de conception de brevets dans le cadre de technologies 3D.

Cette thèse s'intéresse aux systèmes de recherche d'images par le contenu, où le but est de rechercher les images les plus similaires à une image requête fournie en exemple. Pour cela, il est d'abord nécessaire de décrire les images stockées dans la base. L'objectif est de traduire la similarité visuelle entre images en une simple notion de proximité spatiale entre descripteurs. Ainsi, pour retrouver les images similaires à l'image requête, il suffit de retrouver les descripteurs les plus proches du descripteur de l'image requête. Ce mode de recherche, appelé recherche de plus proches voisins, est cependant extrêmement coûteux même lorsque les techniques s'indexation multidimensionnelles sont utilisées. Les performances de celles-ci se dégradent exponentiellement lorsque la dimension des descripteurs augmente (phénomène de la malédiction de la dimension). Il s'avère toutefois que l'on peut fortement réduire le coût de ces recherches en effectuant des recherches approximatives. Le principe est alors de négocier une réduction du temps de réponse contre l'introduction d'imprécisions durant la recherche. Ce travail reprend ce principe et propose une nouvelle méthode de recherche approximative de plus proches voisins qui permet un contrôle fin et intuitif de la précision de la recherche. Ce contrôle s'exprime au travers d'un seul paramètre qui indique la probabilité maximale de ne pas trouver un des plus proches voisins recherchés. Dans le but d'évaluer rigoureusement ses performances dans le cadre d'un système réel, la méthode proposée a été ensuite intégrée dans un système de recherche d'images pour la détection de copies. Les expérimentations effectuées montrent que la méthode proposée est efficace, fiable et son imprécision n'a qu'un impact mineur sur la qualité des résultats finaux.

Das digitale Zeitalter hat die Bibliotheken fest im Griff. Traditionelle Geschäftsprozesse und Dienstleistungen müssen reformiert und den neuen Gegebenheiten angepasst werden. Insbesondere der Bibliothekskatalog steht dabei im Blickpunkt und verdient besondere Aufmerksamkeit. Ein Baustein auf dem Weg zum modernen Katalog ist das EU-Projekt „Maschinelle Tiefenerschließung“, das in diesem Beitrag vorgestellt werden soll.

Le thème de cette thèse concerne le domaine de la recherche d'information distribuée (RID). Un système de RID (SRID) de recherche d'information distribuée gère la recherche sur un ensemble de collections de documents distribuées soit sur un réseau local, soit sur un ensemble plus étendu. Un SRID se compose, en général, d'un courtier et d'un ensemble de serveurs. Chaque serveur détient une collection de documents et un système de recherche d'information qui assure la recherche dans cette collection. Le courtier représente la composante avec laquelle l'utilisateur communique. A la réception d'une requête, le courtier choisit un sous-ensemble de serveurs parmi ceux qu'il connaît, auxquels il achemine la requête. Cette opération est appelée sélection de serveurs. Nous proposons dans cette thèse trois méthodes de sélection de serveurs. Ces méthodes ne nécessitent aucune coopération des serveurs interrogés, et aucune mise à jour de données au niveau du courtier.

Dans un hypertexte, un document est souvent composé de plusieurs nœuds et non pas d'un seul. L'information véhiculée par un nœud donné peut difficilement être appréhendée à travers la lecture du seul contenu de ce nœud, le contenu des autres nœuds qui composent un document avec le premier nœud lui apportent un contexte .La connaissance de ce contexte est fondamentale dans la compréhension de l'information véhiculée par le premier nœud. Un système de recherche d'information, ou plus couramment un moteur de recherche, appliqué au système hypertexte que constitue le Web devrait considérer dans son fonctionnement la fragmentation des documents hypertextuels en plusieurs pages : une page ne constitue pas un document à part entière, elle n'en est qu'une partie. Ainsi, pour bien indexer une page le contexte de l'information qu'elle véhicule doit être considéré. Les moteurs de recherche considèrent souvent une page comme un document et l'indexent en analysant uniquement son contenu. Le contexte des pages est ignoré. Dans ce travail nous proposons un modèle de recherche d'information pour un moteur de recherche appliqué à un système hypertexte constitué par un site Web. Ce modèle repose sur la construction d'un index à deux niveaux pour chacune des pages du site : un premier niveau, niveau inférieur, construit à partir du seul contenu de la page, et un deuxième niveau, niveau supérieur, construit à partir du contenu des pages qui apportent un contexte au contenu de la page en train d'être indexée. En améliorant la qualité des index des pages on cherche à améliorer l'efficacité du moteur de recherche. Grâce à l'implémentation d'un prototype de moteur de recherche intégrant le modèle proposé ainsi que l'utilisation de la collection de tests WT10g issue des conférences TREC et adaptée à nos besoins, nous avons pu mener des expérimentations. Les résultats de ces dernières, une amélioration dans la qualité des réponses retournées par le moteur prototype, sont des indicateurs favorables de l'utilité de l'information contextuelle des pages. L'efficacité du moteur prototype a été comparée avec celle d'un moteur de recherche adoptant un modèle traditionnel où un seul niveau d'index, celui issu du seul contenu des pages, est utilisé.

Le Jeu de Rôle Formatif (JdRF) associe un JdR ludique (sorte de conte interactif) à<br />un débriefing formatif. Dernier-né de la lignée des JdR (artistiques, thérapeutiques,<br />pédagogiques, ludiques), il explore plus particulièrement le processus maturationnel.<br />L'approche EcoBioPsychoSociale (EBPS), qui est issue d'une lecture systémique de cette<br />activité complexe, a permis à la fois de structurer cette étude et de mieux saisir les<br />apprentissages induits par le JdRF (collaboration, intersubjectivité, spontanéité, imaginaire<br />groupal, niveaux de réalité). Les participants y forment un groupe-chercheur engagé dans<br />une co-recherche-action-formation semi-dirigée par un animateur. Ce dernier, tant comme<br />meneur de jeu que comme facilitateur d'apprentissage, conjugue en permanence<br />improvisation et recherche de cohérence, deux facettes du processus maturationnel. C'est<br />pourquoi le JdRF encourage les participants à devenir animateurs.

Le fonctionnement d'un SRI est constitué de plusieurs étapes : l'étape de présentation des besoins par l'utilisateur, celle du traitement de la requête de l'utilisateur par le système, celle de l'évaluation des solutions du système par l'utilisateur et celle de la modification ou mise à jour de la requête par le système ou par l'utilisateur. Dans chacune de ces étapes, la prise en compte des particularités de chaque utilisateur est nécessaire pour rendre le système plus efficace, en particulier par rapport à la pertinence des réponses du système. On exige de l'utilisateur de bien définir ses besoins et d'être capable de les traduire dans le langage du système. Le jugement de pertinence d'une réponse par l'utilisateur dépend des paramètres qui lui sont propres.<br /><br />En ce qui concerne l'utilisateur, nous travaillons sur trois types de connaissance pour le représenter : ses habitudes évocatives, son niveau de connaissance basé sur la notion de catégorie fondamentale, et ses jugements de pertinence sur les solutions du système en réponse à ses requêtes. Par l'observation du fonctionnement d'un centre de documentation et par l'efficacité des résultats obtenus par le dialogue entre l'utilisateur et un médiateur du centre, nous avons orienté nos travaux vers le développement d'un système de recherche coopérative d'information (SRCI). Dans un SRCI, l'utilisateur pourra effectuer sa recherche en collaboration avec un médiateur sur des postes de travail distants.<br /><br />Les perspectives à court terme sont de représenter chaque utilisateur par l'historique de ses activités. Ces activités sont représentées sous forme de documents qui pourront être analysés par notre méthode d'accès et d'analyse de l'information. Nous comptons employer les techniques de raisonnement à base de cas pour exploiter ces analyses pour personnaliser les réponses du système et exploité par un médiateur dans un contexte de recherche coopérative d'information.<br /><br />A plus long terme, nous pensons qu'il faudra étudier le processus de communication (ou de dialogue) entre l'utilisateur et le médiateur dans un contexte de SRCI. Les systèmes que nous avons développé pourront servir d'outils d'observation des comportements de l'utilisateur. Il faudra également étudier l'intégration de ces outils dans un environnement de recherche documentaire permettant non seulement d'obtenir et d'analyser les informations d'une base mais permettant d'accéder aux documents primaires.

L'intelligence économique permet de fournir à l'entreprise une compréhension fine de son environnement. Ce concept destiné à aider le processus de décision améliore la gestion des flux informationnels de l'entreprise. Puisqu'une information n'a pas forcément la même signification pour deux individus, il est nécessaire d'avoir un système d'information capable d'aider l'utilisateur à trouver des informations pertinentes en fonctionne de ses besoins.<br />Nous proposons, donc, un modèle fondé sur les besoins informationnels de l'utilisateur qui intègre les caractéristiques individuelles de l'utilisateur, ses activités, son objectif de recherche, le contexte d'utilisation des résultats et l'ensemble d'informations disponibles. Le modèle permet de mieux connaître les attentes des usagers du système en termes d'évolution de leurs connaissances.<br />Ce modèle est implanté dans une interface graphique conçue pour le moteur de recherche d'informations déjà développé au sein de l'équipe SITE

Le développement des techniques de traitement des requêtes de classement est un axe de recherche très actif dans le domaine de la recherche d'information. Plusieurs applications nécessitent le traitement des requêtes de classement multicritères, telles que les méta-moteurs de recherche sur le web, la recherche dans les réseaux sociaux, la recherche dans les bases de documents multimédia, etc. Contrairement aux requêtes booléennes traditionnelles, dans lesquelles le filtrage est basé sur des prédicats qui retournent vrai ou faux, les requêtes de classement utilisent des prédicats de similarité retournant un score de pertinence. Ces requêtes spécifient une fonction d'agrégation qui combine les scores individuels produits par les prédicats de similarité permettant de calculer un score global pour chaque objet. Les k objets avec les meilleurs scores globaux sont retournés dans le résultat final. Dans cette thèse, nous étudions dans un premier temps les techniques et algorithmes proposés dans la littérature conçus pour le traitement des requêtes top-k multicritères dans des contextes spécifiques de type et de coût d'accès aux scores, et nous proposons un cadre générique capable d'exprimer tous ces algorithmes. Ensuite, nous proposons une nouvelle stratégie en largeur "breadth-first", qui maintient l'ensemble courant des k meilleurs objets comme un tout, à la différence des stratégies en profondeur habituelles qui se focalisent sur le meilleur candidat. Nous présentons un nouvel algorithme "Breadth-Refine" (BR), basé sur cette stratégie et adaptable à n'importe quelle configuration de type et de coût d'accès aux scores. Nous montrons expérimentalement la supériorité de l'algorithme BR sur les algorithmes existants. Dans un deuxième temps, nous proposons une adaptation des algorithmes top-k à la recherche approximative, dont l'objectif est de trouver un compromis entre le temps de recherche et la qualité du résultat retourné. Nous explorons l'approximation par arrêt prématuré de l'exécution et proposons une première étude expérimentale du potentiel d'approximation des algorithmes top-k. Dans la dernière partie de la thèse, nous nous intéressons à l'application des techniques top-k multicritères à la recherche par le contenu dans les grandes bases de données multimédia. Dans ce contexte, un objet multimédia (une image par exemple) est représenté par un ou plusieurs descripteurs, en général sous forme de vecteurs numériques qui peuvent être vus comme des points dans un espace multidimensionnel. Nous explorons la recherche des k plus proches voisins (k-ppv) dans ces espaces et proposons une nouvelle technique de recherche k-ppv approximative "Multi-criteria Search Algorithm " (MSA) basée sur les principes des algorithmes top-k. Nous comparons MSA à des méthodes de l'état de l'art dans le contexte des grandes bases multimédia où les données ainsi que les structures d'index sont stockées sur disque, et montrons qu'il produit rapidement un très bon résultat approximatif.