Cette étude a pour objectif de développer des méthodes formelles pour représenter et comparer les modèles mentaux des novices et des experts en situations de résolution de problèmes dans le but de faire progresser les connaissances de l'apprenant et ses stratégies de résolution de problèmes vers celles de l'expert. Pour cela notre étude aborde quatre domaines : la psychologie cognitive, la didactique des sciences, l'intelligence artificielle et le génie cognitif. Nous proposons un formalisme de représentations des modèles mentaux basé sur la description du problème tel qu'il est vu par l'apprenant d'une part et par l'expert d'autre part. Le même formalisme permet de couvrir l'étendue de la gamme d'expertise allant du novice à l'expert. La stratégie de résolution du problème est donnée en termes de description des objets (variables et concepts théoriques), des actions (résolution, consultation et unification) et des dépendances (conditions et propriétés) utiles à la résolution du problème posé. En se basant sur ce formalisme, nous proposons également un processus de validation de la représentation mentale de l'apprenant en regard de celle donnée par l'expert. Ce processus analyse la cohérence interne des descriptions traduisant une représentation mentale, il exécute la représentation mentale en explorant les imbrications des descriptions et enfin il analyse la concordance entre la description donnée par l'apprenant et celle donnée par l'expert. Si des divergences sont observées, le processus émet des hypothèses quant à la cause possible des confusions et ceci afin d'identifier les notions manquantes ainsi que les conceptions erronées de l'apprenant. Ces critères traduisent des résultats issus de la théorie de la psychologie cognitive. Nous avons mis au point un prototype informatique qui intègre le formalisme et le processus de validation proposés. Ce prototype analyse les représentations mentales formalisées en tirant profit de techniques d'intelligence artificielle comme les cadres conceptuels, les réseaux sémantiques, les règles de production et différents types de moteurs d'inférences. La validation du prototype a été effectuée à l'aide de problèmes simples et variés, pour lesquels nous avons formalisé des représentations mentales hypothétiques d'apprenants et d'experts.

Le développement d'un système a pour objectif de répondre à des exigences. Aussi, le succès de sa réalisation repose en grande partie sur la phase de spécification des exigences qui a pour vocation de décrire de manière précise et non ambiguë toutes les caractéristiques du système à développer.Les spécifications d'exigences sont le résultat d'une analyse des besoins faisant intervenir différentes parties. Elles sont généralement rédigées en langage naturel (LN) pour une plus large compréhension, ce qui peut mener à diverses interprétations, car les textes en LN peuvent contenir des ambiguïtés sémantiques ou des informations implicites. Il n'est donc pas aisé de spécifier un ensemble complet et cohérent d'exigences. D'où la nécessité d'une vérification formelle des spécifications résultats.Les spécifications LN ne sont pas considérées comme formelles et ne permettent pas l'application directe de méthodes vérification formelles.Ce constat mène à la nécessité de transformer les spécifications LN en spécifications formelles.C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse.La difficulté principale d'une telle transformation réside dans l'ampleur du fossé entre spécifications LN et spécifications formelles.L'objectif de mon travail de thèse est de proposer une approche permettant de vérifier automatiquement des spécifications d'exigences utilisateur, écrites en langage naturel et décrivant le comportement d'un système.Pour cela, nous avons exploré les possibilités offertes par un modèle de représentation fondé sur un formalisme logique.Nos contributions portent essentiellement sur trois propositions :1) une ontologie en OWL-DL fondée sur les logiques de description, comme modèle de représentation pivot permettant de faire le lien entre spécifications en langage naturel et spécifications formelles; 2) une approche d'instanciation du modèle de représentation pivot, fondée sur une analyse dirigée par la sémantique de l'ontologie, permettant de passer automatiquement des spécifications en langage naturel à leur représentation conceptuelle; et 3) une approche exploitant le formalisme logique de l'ontologie, pour permettre un passage automatique du modèle de représentation pivot vers un langage de spécifications formelles nommé Maude.

L’expertise a été étudiée en psychologie cognitive afin de comprendre les mécanismes psychologiques et les compétences intervenant dans différents domaines d’expertise. Dans le domaine du vin, les quelques études menées suggèrent que les experts organiseraient leurs connaissances autour de « prototypes » de couleur ou de cépage. L’objectif général de cette thèse visait à répondre aux questionnements théoriques concernant les représentations des vins d’experts et de novices, ainsi qu’aux questionnements de la filière concernant les perceptions des vins du Beaujolais. Pour cela, l’effet de l’expertise sur les représentations des vins a été évalué en comparant les performances de trois panels (experts, novices familiers et novices non familiers). Dans une première partie, l’organisation hiérarchique des connaissances a été étudiée en la comparant au système de classification des vins. Pour cela, une tâche de tri libre hiérarchique a été réalisée sur des étiquettes de vins de différents cépages, vignobles et appellations. Des interviews complémentaires ont permis d’identifier les critères et les stratégies utilisés par les panélistes. Dans une deuxième partie, les retranscriptions des interviews ont été analysées par analyse textuelle afin d’apporter des informations complémentaires sur les représentations des vins des différents panels. Dans une troisième partie, les représentations conceptuelles et perceptuelles des vins pour des niveaux de catégorisation de plus en plus spécifiques (cépage, appellation et lieu-dit) ont été comparées. Pour cela, une tâche de tri binaire a été réalisée pour chaque niveau de catégorisation sur des vins et les étiquettes de ces mêmes vins. / Expertise was studied in cognitive psychology in order to understand the psychological mechanisms and the abilities involved in various areas of expertise. In the wine field, the few studies conducted on expertise suggest that the knowledge representation of experts is organized around “prototypes” derived from wines of different colours or grape varieties. The general purpose of this thesis was to address 1) theoretical questions about knowledge representation of wines among experts and novices, and 2) wine industry questions about Beaujolais wine perceptions. To this end, the effect of expertise on knowledge representations of wines was evaluated by comparing the performance of three different panels (experts, familiar novices and unfamiliar novices). In a first section, the hierarchical organization of knowledge was studied, and compared to the wine classification system. To this end, a free hierarchical sorting task was conducted on wine labels from different grape varieties, vineyards and appellations. Additional interviews allowed us to identify the criteria and the strategies used by panelists.In a second section, the transcribed interviews were analyzed by textual analysis in order to provide additional information about the wine representations of the different panels.In a third section, the conceptual and the perceptual wine representations of panelists were compared at different levels of abstraction going from the more general to the more specific (grape variety, appellation and lieu-dit) were compared. A binary sorting task was conducted for each level of abstraction using wines and labels of the same wines as stimuli.

Pas de résumé / This work presents the 3D Spatial Qualification tool (3DSQ) which was created tocompute spatial data stored in OWL-DL ontology. By using the adjustment principle ofan existing ontology, it is then possible to add 3D data to existing objects and computetheir spatial relationships from their 3D models. The 3DSQ Platform makes an attempt toensure the interaction between heterogeneous environments. Actually, such a semanticplatform connects an adjusted OWL ontology structure, a 3D quantification engine, avisualization engine and a set of geometry via knowledge processing technologymaterialized via SWRL, SQWRL rules and SPARQL queries within its extended Built-Ins. The created Spatial Built-Ins are connected to the presented quantification engine andenable qualifying semantic spatial relationships. This will mainly help us to not just applysemantic queries selecting geometry based on such a qualified relationship, but also tobenefit from the richness of the knowledge based schema, from a logical point of view. Itincludes the semantic definition and the implementation of the standard 3D spatialrelationships and uses sophisticated geometry data structure like NEF Polyhedra. Itfurther describes the implementation of the suggested bridge by the means of the NEFPolyhedra operation and the DLs definition of spatial relation.In addition, this thesis presents an application of the 3DSQ platform. It is argued that therepresentation of spatial information is not a fundamental limitation of OWL, wherelinking top level semantic qualification with low level quantitative calculation is highlypossible and efficient via the OWL-DL expressive power. This efficiency is carried outby the semantic rule system, and the geometry data structure required for therepresentation of spatial regions. In fact, such a semantic qualification based ondescription logic (DLs), and OWL ontologies enable much more efficient and intelligentspatial analysis semantically. To prove the feasibility and to validate the 3DSQ Platformwithin its quantitative and qualitative 3D spatial operators, real applied areas related toBuilding Information Model (BIM), IFC and especially 3D point clouds data wereaddressed. Given the complexity of the underlying problems, the suggested new methodsresort to using semantic knowledge, in particular, to support the object detection andqualification. In this context, a novel approach which makes use of the 3DSQ platformand benefits from intelligent knowledge management strategies to qualify objects will bediscussed. It is based on the semantics of different associated domains to assist inknowledge formalization where Knowledge helps in the qualification process, and can beclearly palpable through the thesis.Such a conception will bring solutions to the problem raised by the syntactic exchangelevel between CAD software packages, IFCs or 3D point cloud geometries. Moreover, allrelations between the different geometries are defined by elements suggested in thisthesis. In fact, these relations define how elements can interact. Such a semantic can onlybe synthetized, used and invested by OWL ontology structure with all the robustness ofthe Description Logics

Cette thèse étudie la dynamique des croyances et la gestion de l’incertitude dans DL-Lite, une des plus importantes familles des logiques de description légères. La première partie de la thèse porte sur la gestion de l’incertitude dans DL-Lite. En premier lieu, nous avons proposé une extension des principaux fragments de DL-Lite pour faire face à l’incertitude associée aux axiomes en utilisant le cadre de la théorie des possibilités. Cette extension est réalisée sans engendrer des coûts calculatoires supplémentaires. Nous avons étudié ensuite la révision des bases DL-Lite possibilistes en présence d’une nouvelle information. Enfin, nous avons proposé un opérateur de fusion lorsque les assertions de ABoxsont fournies par plusieurs sources d’information ayant différents niveaux de priorité. La deuxième partie de la thèse traite le problème de la gestion d’incohérence dans les bases de connaissances DL-Lite. Nous avons étudié, tout d’abord, comment raisonner à partir d’une base DL-Lite standard avec des ABox multiples en introduisant les notions de modificateurs et de stratégies d’inférence. La combinaison des modificateurs et de stratégies d’inférence fournit une liste exhaustive des principales techniques de gestion de l’incohérence. Nous avons proposé ensuite une approche, basée sur un critère de cardinalité, de sélection des réparations, et nous avons identifié les stratégies appropriées pour la gestion de l’incohérence pour les bases DL-Lite stratifiées. Enfin, nous avons effectué une analyse comparative, suivie par des étudesexpérimentales, des différentes techniques de gestion d’incohérence proposées. Finalement, un outil de représentation et de raisonnement à partir des bases DL-Lite possibiliste est réalisé. / This thesis investigates the dynamics of beliefs and uncertainty management in DL-Lite, one of the most important lightweight description logics. The first part of the thesis concerns the problem of handling uncertainty in DL-Lite. First, we propose an extension of the main fragments of DL-Lite to deal with the uncertainty associated with axioms using a possibility theory framework without additional extra computational costs. We then study the revision of possibilistic DL-Lite bases when a new piece of information is available. Lastly, we propose a min-based assertional merging operator when assertions of ABox are provided by several sources of information having different levels of priority. The second partof the thesis concerns the problem of inconsistency handling in flat and prioritized DL-Lite knowledge bases. We first propose how to reason from a flat DL-Lite knowledge base, with a multiple ABox, which can be either issued from multiple information sources or resulted from revising DL-Lite knowledge bases. This is done by introducing the notions of modifiers and inference strategies. The combination of modifiers plus inference strategies can be mapped out in order to provide a principled and exhaustive list of techniques for inconsistency management. We then give an approach based on selecting multiple repairs using a cardinality-based criterion, and we identified suitable strategies for handling inconsistencyin the prioritized case. Lastly, we perform a comparative analysis, followed by experimental studies, of the proposed inconsistency handling techniques. A tool for representing and reasoning in possibilistic DL-Lite framework is implemented.

Nous cherchons à équiper un processus d’aide à la décision d’outils permettantde répondre aux exigences de redevabilité. Un décideur fournit de l’information quant à ses préférences au sujet de la façon d’arbitrer entre des points de vue conflictuels. Un analyste, chargé d’éclairer la prise de décision, fait l’hypothèse d’un modèle de raisonnement, et l’ajuste aux informations fournies par le décideur. Nous faisons l’hypothèse d’un processus d’élicitation robuste, dont les recommandations sont déduites des éléments dialectiques. Nous nous sommes donc intéressés à la résolution d’un problème inverse concernant le modèle, ainsi qu’à la production d’explications, si possible correctes, complètes, facile à calculer et à comprendre. Nous avons considéré deux formes de représentation du raisonnement: l’une ayant trait à la comparaison de paires d’alternatives fondée sur un modèle de valeur additive, l’autre ayant trait au tri des alternatives dans des catégories ordonnées fondé sur un raisonnement non-compensatoire. / We consider providing a decision aiding process with tools aiming at complying to the demands of accountability. Decision makers, seeking support, provide preference information in the form of reference cases, that illustrates their views on the way of taking into account conflicting points of view. The analyst, who provides the support, assumes a generic representation of the reasoning with preferences, and fits the aggregation procedure to the preference information. We assume a robust elicitation process, where the recommendations stemming from the fitted procedure can be deduced from dialectical elements. Therefore, we are interested in solving an inverse problem concerning the model, and in deriving explanations, if possible sound, complete, easy to compute and to understand. We address two distinct forms of reasoning: one aimed at comparing pairs of alternatives with an additive value model, the other aimed at sorting alternatives into ordered categories with a noncompensatory model.

Les situations spatio-temporelles dynamiques sont des situations qui évoluent dans l’espace et dans le temps. L’être humain peut identifier des configurations de situations dans son environnement et les utilise pour prendre des décisions. Ces configurations de situations peuvent aussi être appelées « situations d’intérêt » ou encore « patrons spatio-temporels ». En informatique, les situations sont obtenues par des systèmes d’acquisition de données souvent présents dans diverses industries grâce aux récents développements technologiques et qui génèrent des bases de données de plus en plus volumineuses. On relève un problème important dans la littérature lié au fait que les formalismes de représentation utilisés sont souvent incapables de représenter des phénomènes spatiotemporels dynamiques et complexes qui reflètent la réalité. De plus, ils ne prennent pas en considération l’appréhension cognitive (modèle mental) que l’humain peut avoir de son environnement. Ces facteurs rendent difficile la mise en œuvre de tels modèles par des agents logiciels. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle de représentation des situations d’intérêt s’appuyant sur la notion des patrons spatiotemporels. Notre approche utilise les graphes conceptuels pour offrir un aspect qualitatif au modèle de représentation. Le modèle se base sur les notions d’événement et d’état pour représenter des phénomènes spatiotemporels dynamiques. Il intègre la notion de contexte pour permettre aux agents logiciels de raisonner avec les instances de patrons détectés. Nous proposons aussi un outil de génération automatisée des relations qualitatives de proximité spatiale en utilisant un classificateur flou. Finalement, nous proposons une plateforme de gestion des patrons spatiotemporels pour faciliter l’intégration de notre modèle dans des applications industrielles réelles. Ainsi, les contributions principales de notre travail sont : Un formalisme de représentation qualitative des situations spatiotemporelles dynamiques en utilisant des graphes conceptuels. ; Une approche cognitive pour la définition des patrons spatio-temporels basée sur l’intégration de l’information contextuelle. ; Un outil de génération automatique des relations spatiales qualitatives de proximité basé sur les classificateurs neuronaux flous. ; Une plateforme de gestion et de détection des patrons spatiotemporels basée sur l’extension d’un moteur de traitement des événements complexes (Complex Event Processing). / Dynamic spatiotemporal situations are situations that evolve in space and time. They are part of humans’ daily life. One can be interested in a configuration of situations occurred in the environment and can use it to make decisions. In the literature, such configurations are referred to as “situations of interests” or “spatiotemporal patterns”. In Computer Science, dynamic situations are generated by large scale data acquisition systems which are deployed everywhere thanks to recent technological advances. Spatiotemporal pattern representation is a research subject which gained a lot of attraction from two main research areas. In spatiotemporal analysis, various works extended query languages to represent patterns and to query them from voluminous databases. In Artificial Intelligence, predicate-based models represent spatiotemporal patterns and detect their instances using rule-based mechanisms. Both approaches suffer several shortcomings. For example, they do not allow for representing dynamic and complex spatiotemporal phenomena due to their limited expressiveness. Furthermore, they do not take into account the human’s mental model of the environment in their representation formalisms. This limits the potential of building agent-based solutions to reason about these patterns. In this thesis, we propose a novel approach to represent situations of interest using the concept of spatiotemporal patterns. We use Conceptual Graphs to offer a qualitative representation model of these patterns. Our model is based on the concepts of spatiotemporal events and states to represent dynamic spatiotemporal phenomena. It also incorporates contextual information in order to facilitate building the knowledge base of software agents. Besides, we propose an intelligent proximity tool based on a neuro-fuzzy classifier to support qualitative spatial relations in the pattern model. Finally, we propose a framework to manage spatiotemporal patterns in order to facilitate the integration of our pattern representation model to existing applications in the industry. The main contributions of this thesis are as follows: A qualitative approach to model dynamic spatiotemporal situations of interest using Conceptual Graphs. ; A cognitive approach to represent spatiotemporal patterns by integrating contextual information. ; An automated tool to generate qualitative spatial proximity relations based on a neuro-fuzzy classifier. ; A platform for detection and management of spatiotemporal patterns using an extension of a Complex Event Processing engine.

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'interrogation de bases de connaissances composées de données et d'une ontologie, qui représente des connaissances générales sur le domaine d'application. Parmi les différents formalismes permettant de représenter les connaissances ontologiques, nous considérons ici un fragment de la logique du premier ordre appelé règles existentielles (aussi connues sous le nom de ``tuple generating dependencies'' et Datalog+/-). Le problème fondamental de conséquence logique au cœur de cette thèse demande si une requête conjonctive est conséquence d'une base de connaissances. Les règles existentielles étant très expressives, ce problème est indécidable. Toutefois, différentes restrictions sur les ensembles de règles ont été proposées afin d'obtenir sa décidabilité.La contribution de cette thèse est double. Premièrement, nous proposons un outil qui nous permet d'unifier puis d'étendre la plupart des classes de règles connues reposant sur des notions d'acyclicité assurant la finitude du chaînage avant. Deuxièmement, nous étudions la compatibilité des classes décidables de règles existentielles connues avec un type de connaissance souvent nécessaire dans les ontologies: la transitivité de relations binaires. Nous aidons à clarifier le paysage des résultats positifs et négatifs liés à cette question et fournissons une approche permettant de combiner la transitivité avec les règles existentielles linéaires. / In this thesis we investigate the issue of querying knowledge bases composed of data and general background knowledge, called an ontology. Ontological knowledge can be represented under different formalisms and we consider here a fragment of first-order logic called existential rules (also known as tuple-generating dependencies and Datalog+/-).The fundamental entailment problem at the core of this thesis asks if a conjunctive query is entailed by an existential rule knowledge base. General existential rules are highly expressive, however at the cost of undecidability. Various restrictions on sets of rules have been proposed to regain the decidability of the entailment problem.Our specific contribution is two-fold. First, we propose a new tool that allows to unify and extend most of the known existential rule classes that rely on acyclicity conditions to tame infinite forward chaining, without increasing the complexity of the acyclicity recognition. Second, we study the compatibility of known decidable rule classes with a frequently required modeling construct, namely transitivity of binary relations. We help clarifying the picture of negative and positive results on this question, and provide a technique to safely combine transitivity with one of the simplest, yet useful, decidable rule classes, namely linear rules.

L'objectif du problème appelé "Ontology-based data access" (OBDA) est d'améliorer la réponse à des requêtes en prenant en compte des connaissances d'ordre général durant l'évaluation des requêtes. Ces connaissances générales sont représentées à l'aide d'une ontologie, qui est exprimée dans cette thèse grâce à des formules logiques du premier ordre, appelées règles existentielles, et aussi connues sous le nom de "tuple-generating dependencies" et Datalog+/-. L'expressivité des formules utilisées est telle que l'évaluation de requêtes devient un problème indécidable, et cela a conduit la communauté à définir de nombreux cas décidables, c'est-à-dire des restrictions sur les ensembles de règles existentielles considérés. La contribution de cette thèse est double : tout d'abord, nous proposons une vue unifiée sur une grande fraction des cas décidables connus, et fournissons par là même une analyse de complexité et un algorithme optimal dans le pire des cas. Nous considérons également l'approche couramment utilisée de réécriture de requêtes, et proposons un algorithme générique qui permet de surmonter certaines causes évidentes d'explosion combinatoire qui rendent les approches classiques pratiquement inapplicables. / Ontology-based data access (OBDA) aims at enriching query answering by taking general background knowledge into account when evaluating queries. This background knowledge is represented by means of an ontology, that is expressed in this thesis by a very expressive class of first-order formulas, called existential rules (sometimes also tuple-generating dependencies and Datalog+/-). The high expressivity of the used formalism results in the undecidability of query answering, and numerous decidable classes (that is, restrictions on the sets of existential rules) have been proposed in the literature. The contribution of this thesis is two-fold: first, we propose a unified view of a large part of these classes, together with a complexity analysis and a worst-case optimal algorithm for the introduced generic class. Second, we consider the popular approach of query rewriting, and propose a generic algorithm that overcomes trivial causes of combinatorial explosion that make classical approaches inapplicable.

Cette thèse traite de l'intégration de bases de données topographiques qui consiste à expliciter les relations de correspondance entre bases de données hétérogènes, de sorte à permettre leur utilisation conjointe. L'automatisation de ce processus d'intégration suppose celle de la détection des divers types d'hétérogénéité pouvant intervenir entre les bases de données topographiques à intégrer. Ceci suppose de disposer, pour chacune des bases à intégrer, de connaissances sur leurs contenus respectifs. Ainsi, l'objectif de cette thèse réside dans la formalisation, l'acquisition et l'exploitation des connaissances nécessaires pour la mise en œuvre d'un processus d'intégration virtuelle de bases de données géographiques vectorielles. Une première étape du processus d'intégration de bases de données topographiques consiste à apparier leurs schémas conceptuels. Pour ce faire, nous proposons de nous appuyer sur une source de connaissances particulière : les spécifications des bases de données topographiques. Celles-ci sont tout d'abord mises à profit pour la création d'une ontologie du domaine de la topographie. Cette ontologie est utilisée comme ontologie de support, dans le cadre d'une première approche d'appariement de schémas de bases de données topographiques, fondée sur des techniques d'appariement terminologiques et structurelles. Une seconde approche, inspirée des techniques d'appariement fondées sur la sémantique, met en œuvre cette ontologie pour la représentation des connaissances sur les règles de sélection et de représentation géométrique des entités géographiques issues des spécifications dans le langage OWL 2, et leur exploitation par un système de raisonnement / This PhD thesis deals with topographic databases integration. This process aims at facilitating the use of several heterogeneous databases by making the relationships between them explicit. To automatically achieve databases integration, several aspects of data heterogeneity must be detected and solved. Identifying heterogeneities between topographic databases implies comparing some knowledge about their respective contents. Therefore, we propose to formalise and acquire this knowledge and to use it for topographic databases integration. Our work focuses on the specific problem of topographic databases schema matching, as a first step in an integration application. To reach this goal, we propose to use a specific knowledge source, namely the databases specifications, which describe the data implementing rules. Firstly, they are used as the main resource for the knowledge acquisition process in an ontology learning application. As a first approach for schema matching, the domain ontology created from the texts of IGN's databases specifications is used as a background knowledge source in a schema matching application based on terminological and structural matching techniques. In a second approach, this ontology is used to support the representation, in the OWL 2 language, of topographic entities selection and geometry capture rules described in the databases specifications. This knowledge is then used by a reasoner in a semantic-based schema matching application