Les tâches dans les environnements virtuels immersifs sont associées à des techniques et à des dispositifs d’interaction 3D (e.g. la sélection d’objets 3D à l’aide de la main virtuelle via un flystick). Alors que les environnements et les tâches deviennent de plus en plus complexes, les techniques ne peuvent plus être les mêmes pour chaque application, voire pour les différentes situations au sein d’une application. Une solution est d’adapter l’interaction en fonction des besoins de la situation pour améliorer l’utilisabilité. Ces adaptations peuvent être effectuées manuellement par le concepteur ou l’utilisateur, ou automatiquement par le système créant ainsi une interaction adaptative. La formalisation d’une telle assistance automatique nécessite la gestion d’informations pertinentes au vu de la situation. L’ensemble de ces informations fait émerger le contexte de l’interaction. L’assistance adaptative obtenue en raisonnant à partir de ces informations est ainsi consciente du contexte. De nombreuses possibilités existent pour l’obtenir. Notre objectif est une gestion du contexte qui préserve ses degrés élevés d’expressivité et d’évolutivité tout en étant facile à intégrer. Nous proposons une modélisation de ce problème par des graphes conceptuels basés sur une ontologie et gérés par un moteur externe en logique du premier ordre. Le moteur est générique et utilise une base de connaissance contenant des faits et des règles, qui peuvent être changés dynamiquement. Nous avons intégré une notion de confiance, afin d’établir l’adéquation d’une situation à la base de connaissances. La confiance des réactions est comparée à leur impact afin de ne garder que les pertinentes tout en évitant de saturer l’utilisateur. Les applications utilisent des outils qui peuvent être contrôlés par le moteur. Des capteurs permettent d’extraire des informations sémantiques pour le contexte. Des effecteurs permettent d’agir sur l’application et d’obtenir des adaptations. Un jeu d’outils et une base de connaissance pour l’interaction 3D ont été créés. De nombreuses étapes sont introduites dans la base de connaissance pour de bonnes combinaisons et une réflexion indépendante d’outils spécifiques. Nos premières applications illustrent la compréhension de la situation, dont les intérêts et difficultés de l’utilisateur, et le déclenchement d’assistances adaptées. Une étude hors ligne montre ensuite l’accès et l’évolution des étapes du moteur selon la situation. Le raisonnement sémantique générique obtenu est alors expressif, compréhensif, extensif et modifiable dynamiquement. Pour l’interaction 3D, il permet une assistance universelle automatique, ponctuelle ou manuelle à l’utilisateur et des analyses hors-lignes d’activités ou de conceptions pour le concepteur. / Tasks in immersive virtual environments are associated with 3D interaction techniques and devices (e.g. the selection of 3D objects with the virtual hand and a flystick). As environments and tasks become more and more complex, techniques can not remain the same for each application, even for every situations of a single application. A solution is to adapt the interaction depending on the situation in order to increase usability. These adaptations can be done manually by the designer or the user, or automatically by the system thus creating an adaptative interaction. Formalisation of such assistance needs the management of pertinent information regarding the situation. Those items of information make the context emerge from the interaction. The adaptative assistance obtained by reasoning on this information is then context-aware. Numerous possibilities can be used to build one. Our objective is a context management that preserves its high degrees of expressiveness and evolutivity while being easy to plug in. We have built a model for this issue using conceptual graphs based on an ontology and managed externally with a first order logic engine. The engine is generic and uses a knowledge base with facts and rules which can be dynamically changed. We have added a confidence notion, in order to establish a situation similarity to the knowledge base. Reactions’confidences are compared to their impacts so as to keep only the pertinent ones while avoiding user overload. Applications have tools that can be controlled by the engine. Sensors are used to extract semantic information for the context. Effectors are used to act upon the application and to have adaptations. A tools set and a knowledge base have been created for 3D interaction. Numerous steps have been added in the knowledge base to obtain good combinations and a reasoning independent from specific tools. Our first applications shows the situation understanding, including user interests and difficulties, and the triggering of pertinent assistances. An off-line study illustrates the access and evolution of the internal engine steps. The built generic semantic reasoning is expressive, understandable, extensive and modifiable dynamically. For 3D interaction, it allows universal assistances for the user that can be automatic, punctual or manual and off-line activities or conceptions analysis fort he designers.

The semantic model developed in this research was in response to the difficulty a group of mathematics learners had with conventional mathematical language and their interpretation of mathematical constructs. In order to develop the model ideas from linguistics, psycholinguistics, cognitive psychology, formal languages and natural language processing were investigated. This investigation led to the identification of four main processes: the parsing process, syntactic processing, semantic processing and conceptual processing. The model showed the complex interdependency between these four processes and provided a theoretical framework in which the behaviour of the mathematics learner could be analysed. The model was then extended to include the use of technological artefacts into the learning process. To facilitate this aspect of the research, the theory of instrumentation was incorporated into the semantic model. The conclusion of this research was that although the cognitive processes were interdependent, they could develop at different rates until mastery of a topic was achieved. It also found that the introduction of a technological artefact into the learning environment introduced another layer of complexity, both in terms of the learning process and the underlying relationship between the four cognitive processes.

Recommender systems support online customers by suggesting products and services of likely interest to them. Research in recommender systems is now starting to recognise the importance of multiple selection criteria and the role of customer context in improving the recommendation output. This thesis investigates the inclusion of criteria and context information in the recommendation process. Firstly, a novel technique for multi-criteria recommendation is proposed. It assumes that some selection criteria for an item (product or a service) will dominate the overall rating, and that these dominant criteria will be different for different users. Following this assumption, users are clustered based on their criteria preferences, creating a “preference lattice”. The recommendation output for a user is then based on ratings by other users from the same or nearby clusters. Secondly, a context similarity metric for context aware recommendation is presented. This metric can help improve the prediction accuracy in two ways. On the one hand, the metric can guide the aggregation of the feedback from similar context to improve the prediction accuracy. This aggregation is important because the recommendation generation based on prior feedback by similar customers reduces the quantum of feedback used, resulting in a reduction in recommendation quality. On the other hand, the value returned by the context similarity metric can also be used to indicate the importance of the context information in the prediction process for a context aware recommendation.The validation of the two proposed techniques and their applications are conducted in the service domain because the relatively high degree of user involvement attracts users to provide detailed feedback from multiple perspectives, such as from criteria and context perspectives. In particular, hotel services and web services areas are selected due to their different levels of maturity in terms of users’ feedback. For each area, this thesis proposes a different recommendation approach by combining the proposed techniques with a traditional recommendation approach. The thesis concludes with experiments conducted on the datasets from the two aforementioned areas to evaluate the proposed techniques, and to demonstrate the process and the effectiveness of the techniques-based recommendation approaches.

Modern day mobile robots are constrained in the resources available to them. Only so much hardware can be fit onto the robotic frame and at the same time they are required to perform tasks that require lots of computational resources, access to massive amounts of data and the ability to share knowledge with other robots around it. This thesis explores the cloud robotics approach in which complex compu- tations can be offloaded to a cloud service which can have a huge amount of computational resources and access to massive data sets. The Robot Operat- ing System, ROS, is extended to allow the robot to communicate with a high powered cluster and this system is used to test our approach on such a complex task as semantic scene understanding. The benefits of the cloud approach is utilized to connect to a cloud based object detection system and to build a cat- egorization system relying on large scale datasets and a parallel computation model. Finally a method is proposed for building a consistent scene description by exploiting semantic relationships between objects. / Moderna mobila robotar har begränsade resurser. Det får inte plats hur mycket hårdvara som helst på roboten och ändå förväntas de utföra arbeten som kräver extremt mycket datorkraft, tillgång till enorm mängd data och samtidigt kommunicera med andra robotar runt omkring sig. Det här examensarbetet utforskar robotik i molnet där komplexa beräk- ningar kan läggas ut i en molntjänst som kan ha tillgång till denna stora mängd datakraft och ha plats för de stora datamängder som behövs. The Ro- bot Operating System, eller ROS, byggs ut för att stödja kommunikation med en molntjänst och det här systemet används sedan för att testa vår lösning på ett så komplext problem som att förstå en omgivning eller miljö på ett seman- tiskt plan. Fördelarna med att använda en molnbaserad lösning används genom att koppla upp sig mot ett objektigenkänningssytem i molnet och för att byg- ga ett objektkategoriseringssystem som förlitar sig på storskaliga datamängder och parallella beräkningsmodeller. Slutligen föreslås en metod för att bygga en tillförlitlig miljöbeskrivning genom att utnyttja semantiska relationer mellan föremål.

L'émergence du Web sémantique a mené à une adoption rapide du format RDF (Resource Description Framework) pour décrire les données et les liens entre elles. Ce modèle de graphe est adapté à la représentation des liens sémantiques entre les objets du Web qui sont identifiés par des IRI. Les applications qui publient et échangent des données RDF potentiellement sensibles augmentent dans de nombreux domaines : bio-informatique, e-gouvernement, mouvements open-data. La problématique du contrôle des accès aux contenus RDF et de l'exposition sélective de l'information en fonction des privilèges des requérants devient de plus en plus importante. Notre principal objectif est d'encourager les entreprises et les organisations à publier leurs données RDF dans l'espace global des données liées. En effet, les données publiées peuvent être sensibles, et par conséquent, les fournisseurs de données peuvent être réticents à publier leurs informations, à moins qu'ils ne soient certains que les droits d'accès à leurs données par les différents requérants sont appliqués correctement. D'où l'importance de la sécurisation des contenus RDF est de l'exposition sélective de l'information pour différentes classes d'utilisateurs. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la conception d'un contrôle d'accès pertinents pour les données RDF. De nouvelles problématiques sont posées par l'introduction des mécanismes de déduction pour les données RDF (e.g., RDF/S, OWL), notamment le problème de fuite d'inférence. En effet, quand un propriétaire souhaite interdire l'accès à une information, il faut également qu'il soit sûr que les données diffusées ne pourront pas permettre de déduire des informations secrètes par l'intermédiaire des mécanismes d'inférence sur des données RDF. Dans cette thèse, nous proposons un modèle de contrôle d'accès à grains fins pour les données RDF. Nous illustrons l'expressivité du modèle de contrôle d'accès avec plusieurs stratégies de résolution de conflits, y compris la Most Specific Takes Precedence. Nous proposons un algorithme de vérification statique et nous montrons qu'il est possible de vérifier à l'avance si une politique présente un problème de fuite d'inférence. De plus, nous montrons comment utiliser la réponse de l'algorithme à des fins de diagnostics. Pour traiter les privilèges des sujets, nous définissons la syntaxe et la sémantique d'un langage inspiré de XACML, basé sur les attributs des sujets pour permettre la définition de politiques de contrôle d'accès beaucoup plus fines. Enfin, nous proposons une approche d'annotation de données pour appliquer notre modèle de contrôle d'accès, et nous montrons que notre implémentation entraîne un surcoût raisonnable durant l'exécution / The emergence of the Semantic Web has led to a rapid adoption of the RDF (Resource Description Framework) to describe the data and the links between them. The RDF graph model is tailored for the representation of semantic relations between Web objects that are identified by IRIs (Internationalized Resource Identifier). The applications that publish and exchange potentially sensitive RDF data are increasing in many areas: bioinformatics, e-government, open data movement. The problem of controlling access to RDF content and selective exposure to information based on privileges of the requester becomes increasingly important. Our main objective is to encourage businesses and organizations worldwide to publish their RDF data into the linked data global space. Indeed, the published data may be sensitive, and consequently, data providers may avoid to release their information, unless they are certain that the desired access rights of different accessing entities are enforced properly, to their data. Hence the issue of securing RDF content and ensuring the selective disclosure of information to different classes of users is becoming all the more important. In this thesis, we focused on the design of a relevant access control for RDF data. The problem of providing access controls to RDF data has attracted considerable attention of both the security and the database community in recent years. New issues are raised by the introduction of the deduction mechanisms for RDF data (e.g., RDF/S, OWL), including the inference leakage problem. Indeed, when an owner wishes to prohibit access to information, she/he must also ensure that the information supposed secret, can’t be inferred through inference mechanisms on RDF data. In this PhD thesis we propose a fine-grained access control model for RDF data. We illustrate the expressiveness of the access control model with several conict resolution strategies including most specific takes precedence. To tackle the inference leakage problem, we propose a static verification algorithm and show that it is possible to check in advance whether such a problem will arise. Moreover, we show how to use the answer of the algorithm for diagnosis purposes. To handle the subjects' privileges, we define the syntax and semantics of a XACML inspired language based on the subjects' attributes to allow much finer access control policies. Finally, we propose a data-annotation approach to enforce our access control model, and show that our solution incurs reasonable overhead with respect to the optimal solution which consists in materializing the user's accessible subgraph to enforce our access control model, and show that our solution incurs reasonable overhead with respect to the optimal solution which consists in materializing the user's accessible subgraph

Les organisations doivent relever le défi d'adapter leurs processus aux changements qui peuvent survenir dans l'environnement dynamique dans lequel elles opèrent. Les adaptations dans le processus aboutissent à plusieurs variantes de processus, c'est-à-dire dans différentes versions du modèle de processus. Les variantes de processus peuvent différer en termes d'activités, de ressources, de flux de contrôle et de données. Ainsi, le concept d'un modèle de processus personnalisable est apparu et il vise à adapter le modèle de processus en fonction des exigences d'un contexte spécifique. Un modèle de processus personnalisable peut représenter toutes les variantes de processus dans un modèle unique dans lequel les parties communes ne sont représentées qu’une seule fois et les spécificités de chaque variante sont préservées. Alors, grâce à des transformations dans le modèle de processus générique, une variante de processus peut en être dérivée. En tant qu'avantages, cette approche permet d'éliminer les redondances, favorise la réutilisation, entre autres. Cependant, la personnalisation des modèles de processus n'est pas une tâche triviale. La personnalisation doit assurer que la variante obtenue est correcte du point de vue structurel et comportemental, c'est-à-dire la variante obtenue ne doit pas présenter d'activités déconnectées, d’interblocages actifs ou d'interblocages, entre autres. En outre, la variante de processus doit satisfaire à toutes les exigences du contexte de l'application, aux réglementations internes et externes, entre autres. De plus, il est nécessaire de fournir à l'utilisateur des directives et des recommandations lors de la personnalisation du processus. Les directives permettent la personnalisation correcte des variantes de processus, en évitant les problèmes de comportement. Les recommandations concernant le contexte de l'entreprise rendent possible l'amélioration du processus et aussi la personnalisation des variantes en fonction des besoins spécifiques. Dans ce contexte, cette recherche propose un cadre pour la personnalisation des variantes de processus en fonction des besoins de l'utilisateur. La personnalisation est réalisée grâce à l'utilisation d'ontologies pour la sélection des variantes. Le cadre est composé de trois étapes. La première correspond à l'identification des variantes à partir d'un journal d'événements au moyen de techniques d'exploration de processus, qui permettent de découvrir des points de variation, c'est-à-dire les parties du processus sujettes à variation, les alternatives disponibles pour chaque point de variation et les règles de sélection des alternatives disponibles. L'identification des variantes de processus et de leurs caractéristiques à partir d'un journal des événements permet de personnaliser un modèle de processus en fonction du contexte de l'application. À partir de ces aspects, la deuxième étape peut être développée. Cette étape concerne le développement d'un questionnaire, dans lequel chaque question est liée à un point de variation et chaque réponse correspond à la sélection d'une variante. Dans la troisième étape, deux ontologies sont proposées. La première formalise les connaissances liées aux réglementations externes et internes et aux connaissances des spécialistes. La deuxième ontologie se réfère aux points de variation, aux alternatives existantes pour chaque point de variation et aux règles liées à la sélection de chaque alternative. Ensuite, ces ontologies sont intégrées dans une nouvelle ontologie, qui contient les connaissances nécessaires pour personnaliser la variante de processus. Ainsi, à travers le questionnaire et le raisonnement sémantique, la variante est sélectionnée et les recommandations concernant le processus d’affaires sont fournies en fonction de la sélection de l'utilisateur lors de la personnalisation du processus. Le cadre proposé est évalué au moyen d'une étude de cas liée au traitement des patients chez qui [...] / The efficiency of organizations relies on its ability to adapt their business processes according to changes that may occur in the dynamic environment in which they operate. These adaptations result in new versions of the process model, known as process variants. Thus, several process variants can exist, which aim to represent all the related contexts that may differ in activities, resources, control flow, and data. Thus, has emerged the concept of customizable process model. It aims to adapt the process model according to changes in the business context. A process model can be customized by representing the process family in one single model enabling to derive a process variant through transformations in this single model. As benefits, this approach enables to avoid redundancies, promotes the model reuse and comparison, among others. However, the process variant customization is not a trivial-task. It must be ensured that the variant is correct in a structural and behavioural way (e.g. avoiding disconnected activities or deadlocks), and respecting all the requirements of the application context. Besides, the resulting process variant must respect all requirements related to the application context, internal and external regulations, among others. In addition, recommendations and guidance should be provided during the process customization. Guidance help the user to customize correct process variants, i.e., without behavioural problems. Recommendations about the process context help the user in customizing process variants according specific requirements. Recommendations about the business context refers to providing information about the best practices that can improve the quality of the process. In this context, this research aims to propose a framework for customizing process variants according to the user’s requirements. The customization is achieved by reasoning on ontologies based on the rules for selecting a process variant and in the internal/external regulations and expert knowledge. The framework is composed by three steps. The first step proposes to identify the process variants from an event log through process mining techniques, which enable to discover the variation points, i.e., the parts of the model that are subject to variation, the alternatives for the variation points and the rules to select the alternatives. By identifying the process variants and their characteristics from an event log, the process model can be correctly individualized by meeting the requirements of the context of application. Based on these aspects, the second step can be developed. This step refers to the development of the questionnaire-model approach. In the questionnaire approach each variation point is related to a question, and the alternatives for each question corresponds to the selection of the process variants. The third step corresponds to apply two ontologies for process model customization. One ontology formalizes the knowledge related with the internal and/or external regulations and expert knowledge. The other refers to the variation points, the alternatives for them and the rules for choosing each path. The ontologies then are merged into one new ontology, which contain the necessary knowledge for customize the process variants. Thus, by answering the questionnaire and by reasoning on the ontology, the alternatives related with the business process and the recommendations about the business context are provided for the user. The framework is evaluated through a case study related to the treatment of patients diagnosed with acute ischemic stroke. As result, the proposed framework provides a support decision-making during the process model customization

Leveraging our experience with the traditional approach to ambient assisted living (AAL) which relies on a large spread of heterogeneous technologies in deployments, this thesis studies the possibility of a more "stripped down" and complementary approach, where only a reduced hardware subset is deployed, probing a transfer of complexity towards the software side, and enhancing the large scale deployability of the solution. Focused on the reasoning aspects in AAL systems, this work has allowed the finding of a suitable semantic inference engine for the peculiar use in these systems, responding to a need in this scientific community. Considering the coarse granularity of situational data available, dedicated rule-sets with adapted inference strategies are proposed, implemented, and validated using this engine. A novel semantic reasoning mechanism is proposed based on a cognitively inspired reasoning architecture. Finally, the whole reasoning system is integrated in a fully featured context-aware service framework, powering its context awareness by performing live event processing through complex ontological manipulation. the overall system is validated through in-situ deployments in a nursing home as well as private homes over a few months period, which itself is noticeable in a mainly laboratory-bound research domain

Dans ce travail de thèse, nous proposons une base de connaissances, destinée à une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CaptainMemo, qui a pour but d’aider les malades d’Alzheimer, à pallier leurs problèmes de dégénérescence mnésique. Cette base de connaissances est basée sur l’ontologie temporelle, multiculturelle et multilingue PersonLink, permettant à la prothèse de mémoire une représentation sémantique rigoureuse, multilingue et temporelle des liens interpersonnels. L’ontologie PersonLink est déréférençable et présente dans le Web de données.Le multilinguisme et la représentation temporelle sont deux grands sujets de recherche en informatique et en Web sémantique en particulier. Le multilinguisme appliqué à la représentation des relations interpersonnelles requiert un traitement spécifique, car il est lié au multiculturalisme. Par ailleurs, le passage d’une culture/langue à une autre s’avère une grande problématique de recherche. En effet, la traduction littérale n’est pas toujours permise, surtout quand il s’agit des relations interpersonnelles, car elles sont culturellement dépendantes. Dans ce contexte, nous proposons une approche permettant la représentation des ontologies dans plusieurs cultures/langues. Cette approche, en se basant sur un algorithme de traduction, permet le passage d’une culture/langue à une autre sans faire de la traduction littérale mais plutôt une traduction culturelle. Ainsi, en adoptant cette approche, notre ontologie PersonLink permet une représentation exacte des relations interpersonnelles, qui prend en considération l’aspect culturel pour la définition de chaque relation, et lui attribue le terme adéquat selon la langue liée à la culture dans laquelle elle est représentée. Les relations interpersonnels régissent à des règles et contraintes qui les définissent selon chaque culture, ces contraintes sont représentées sémantiquement dans l’ontologie PersonLink via OWL2. Cependant, il est difficile de prendre en considération ces contraintes lors de l’introduction de la dimension temporelle pour représenter les intervalles de temps de ces relations interpersonnelles, surtout quand ces dernières sont diachroniques et leurs intervalles de temps sont qualitatifs. En effet, les modèles et solutions déjà existantes permettent de faire une représentation temporelle des intervalles de temps (ex 4D-Fluents), et de lier entre ces intervalles de temps (ex Relations d’Allen), mais ne prennent pas en considération les contraintes sémantiques des relations interpersonnelles. Dans ce sens, nous proposons une approche qui permet une représentation sémantique, basée sur les contraintes OWL2, pour la représentation des intervalles de temps qualitatifs. Enfin, pour traiter l’intelligence de la prothèse de mémoire CaptainMemo, nous proposons une approche pour le raisonnement sur les intervalles dans le temps. Dans cette approche nous introduisons un ensemble de règles SWRL pour affirmer des relations d’Allen temporelles inférées, permettant aux raisonneurs, tel que Pellet qui prend en charge les règles DL-Safe, d’être employés pour l'inférence et la vérification de la cohérence sur les relations temporelles entre différents intervalles de temps. La table des compositions des relations entre intervalles de temps a ainsi été considérablement réduite, car elle se base sur un ensemble tractable de ces relations, ce qui en résulte un temps de traitement de raisonnement plus réduit. / In this thesis, we propose a knowledge base for a "smart" memory prosthesis, called CaptainMemo, which aims to help Alzheimer's patients to overcome their memory impairments. This knowledge base is built over the temporal, multicultural and multilingual PersonLink ontology. This ontology gives the memory prosthesis a rigorous, multilingual and temporal semantic representation of interpersonal relationships. The PersonLink ontology is dereferenceable and available in the Linked Data. Multilingualism and temporal representation are two major research topics in computer science and in the Semantic Web in particular.Multilingualism applied to the representation of interpersonal relationships requires specific treatment because it is linked to multiculturalism. In addition, the transition from one culture / language to another is a major research problem. Indeed, literal translation is not always allowed, especially when it comes to interpersonal relationships, because they are culturally dependent. In this context, we propose an approach allowing the representation of ontologies in several cultures / languages. This approach, based on a translation algorithm, allows the transition from one culture / language to another by making a cultural translation rather than a literal one. Thus, by adopting this approach, our PersonLink ontology allows an exact representation of interpersonal relationships, because it takes into consideration the cultural aspect for the definition of each relationship, and assigns the appropriate term according to the language related to this culture. Interpersonal relationships are governed by rules and constraints that define them according to each culture, these constraints are represented semantically in the PersonLink ontology using OWL2. However, it is difficult to consider these constraints when introducing the temporal dimension to represent the time intervals of these interpersonal relationships, especially when these are diachronic and their time intervals are qualitative. Indeed, the legacy models and solutions make it possible to make a temporal representation of the time intervals (e.g. 4D-Fluents), and to link between these time intervals (e.g. Allen Relations), but do not take into account the semantics constraints of interpersonal relationships. In this context, we propose an approach that allows a semantic representation, based on OWL2 constraints, for the representation of qualitative time intervals. Finally, to deal with the intelligence of the CaptainMemo memory prosthesis, we propose an approach for reasoning over time intervals. In this approach we introduce a set of SWRL rules to assert inferred temporal Allen relationships, allowing reasoners, such as Pellet that supports DL-Safe rules, to be used for the inference and the verification of consistency over the temporal relationships between different time intervals. Thus, the table of compositions of the relations between time intervals has been considerably reduced, since it is based on a tractable set of these relations, and, consequently, the processing time of the reasoning becomes shorter.

Les modèles de la biologie des systèmes visent à comprendre le comportement d’une cellule à travers un réseau biomoléculaire complexe. Dans a littérature, la plupart des études ne se sont intéressés qu’à la modélisation des parties isolées du réseau biomoléculaire com les réseaux métaboliques, etc. Cependant, pour bien comprendre le comportement d’une cellule, nous devons modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble. Les approches existantes ne répondent pas suffisamment à ces exigences. Dans ce projet de recherche,nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d’état des réseaux biomoléculaires dans le but de piloter leurs comportements et de les faire évoluer d’un état non désiré vers un état souhaitable. Cette plate-forme utilise des règles, des connaissances et de l’expérience, un peu comme celles que pourrait en tirer un biologiste expert. La plate-forme comprend quatre modules : un module de modélisation logique, un module de modélisation sémantique, un module de simulation qualitative à événements discrets etun module d’optimisation. Dans ce but, nous présentons d’abord une approche logique pour la modélisation des réseaux biomoléculaires complexes, incluant leurs aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. Ensuite, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une description riche des réseaux biomoléculaires et de leurs changements d’état. Ensuite, nous présentons une méthode de simulation qualitative à événements discrets pour simuler le comportement du réseau biomoléculaire dans le temps. Enfin, nous proposons une méthode d’optimisation multi-objectifs pour optimiser la transitabilité des réseaux biomoléculaires complexes dans laquelle nous prenons en compte différents critères tels que la minimisation du nombre de stimuli externes, la minimisation du coût de ces stimuli, la minimisation du nombre de noeuds cibles et la minimisation de l’inconfort du patient. En se fondant sur ces quatre contributions, un prototype appelé CBN-Simulateur a été développé. Nous décrivons nos approches et montrons leurs applications sur des études de cas réels, le bactériophage T4 gene 32, le phage lambda et le réseau de signalisation p53. Les résultats montrent que ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, raisonner et analyser le comportement dynamique et les états de transition des réseaux biomoléculaires complexes. / Systems biology models aim to understand the behaviour of a cell trough a complex biomolecular network. In the literature, most research focuses on modelling isolated parts of this network, such as metabolic networks.However, to fully understand the cell’s behaviour we should analyze the biomolecular network as a whole. Avail-able approaches do not address these requirements sufficiently. In this context, we aim at developing a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their be-haviours. The platform employs rules, knowledge and experience, much like those that an expert biologist mightderive. This platform consists of four modules: a logic-based modelling module, a semantic modelling module,a qualitative discrete-event simulation module and an optimization module. For this purpose, we first present alogic-based approach for modelling complex biomolecular networks including the structural, functional and be-havioural aspects. Next, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description of biomolecular networks and their state changes. Then, we present a method of qualitative discrete-event simulation to simulate the biomolecular network behaviour over time. Finally, we propose a multi-objective optimization method for optimizing the transittability of complex biomolecular networks in which we take into account various criteria such as minimizing the number of external stimuli, minimizing the cost of these stimuli, minimizing the number of target nodes and minimizing patient discomfort. Based on these four contributions, a prototype called the CBNSimulator was developed. We describe our approaches and show their applicability through real cases studies, the bacteriophage T4 gene 32, the phage lambda, and the p53 signaling network. Results demonstrate that these approaches provide the necessary elements to model, reason and analyse the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks.

Tirant parti de notre expérience avec une approche traditionnelle des environnements d'assistance ambiante (AAL) qui repose sur l'utilisation de nombreuses technologies hétérogènes dans les déploiements, cette thèse étudie la possibilité d'une approche simplifiée et complémentaire, ou seul un sous-ensemble hardware réduit est déployé, initiant un transfert de complexité vers le côté logiciel. Axé sur les aspects de raisonnement dans les systèmes AAL, ce travail a permis à la proposition d'un moteur d'inférence sémantique adapté à l'utilisation particulière à ces systèmes, répondant ainsi à un besoin de la communauté scientifique. Prenant en compte la grossière granularité des données situationnelles disponible avec une telle approche, un ensemble de règles dédiées avec des stratégies d'inférence adaptées est proposé, implémenté et validé en utilisant ce moteur. Un mécanisme de raisonnement sémantique novateur est proposé sur la base d'une architecture de raisonnement inspiré du système cognitif. Enfin, le système de raisonnement est intégré dans un framework de provision de services sensible au contexte, se chargeant de l'intelligence vis-à-vis des données contextuelles en effectuant un traitement des événements en direct par des manipulations ontologiques complexes. L’ensemble du système est validé par des déploiements in-situ dans une maison de retraite ainsi que dans des maisons privées, ce qui en soi est remarquable dans un domaine de recherche principalement cantonné aux laboratoires / Leveraging our experience with the traditional approach to ambient assisted living (AAL) which relies on a large spread of heterogeneous technologies in deployments, this thesis studies the possibility of a more “stripped down” and complementary approach, where only a reduced hardware subset is deployed, probing a transfer of complexity towards the software side, and enhancing the large scale deployability of the solution. Focused on the reasoning aspects in AAL systems, this work has allowed the finding of a suitable semantic inference engine for the peculiar use in these systems, responding to a need in this scientific community. Considering the coarse granularity of situational data available, dedicated rule-sets with adapted inference strategies are proposed, implemented, and validated using this engine. A novel semantic reasoning mechanism is proposed based on a cognitively inspired reasoning architecture. Finally, the whole reasoning system is integrated in a fully featured context-aware service framework, powering its context awareness by performing live event processing through complex ontological manipulation. the overall system is validated through in-situ deployments in a nursing home as well as private homes over a few months period, which itself is noticeable in a mainly laboratory-bound research domain