Notre travail se situe dans le contexte de recherche d'information sociale (RIS) et s'intéresse plus particulièrement à l'exploitation du contenu généré par les utilisateurs dans le processus de la recherche d'information. Le contenu généré par les utilisateurs (en anglais User-generated content, ou UGC) se réfère à un ensemble de données (ex. signaux sociaux) dont le contenu est principalement, soit produit, soit directement influencé par les utilisateurs finaux. Il est opposé au contenu traditionnel produit, vendu ou diffusé par les professionnels. Le terme devient populaire depuis l'année 2005, dans les milieux du Web 2.0, ainsi que dans les nouveaux médias sociaux. Ce mouvement reflète la démocratisation des moyens de production et d'interaction dans le Web grâce aux nouvelles technologies. Parmi ces moyens de plus en plus accessibles à un large public, on peut citer les réseaux sociaux, les blogs, les microblogs, les Wikis, etc. Les systèmes de recherche d'information exploitent dans leur majorité deux classes de sources d'évidence pour trier les documents répondant à une requête. La première, la plus exploitée, est dépendante de la requête, elle concerne toutes les caractéristiques relatives à la distribution des termes de la requête dans le document et dans la collection (tf-idf). La seconde classe concerne des facteurs indépendants de la requête, elle mesure une sorte de qualité ou d'importance a priori du document. Parmi ces facteurs, on en distingue le PageRank, la localité thématique du document, la présence d'URL dans le document, ses auteurs, etc. Une des sources importantes que l'on peut également exploiter pour mesurer l'intérêt d'une page Web ou de manière générale une ressource, est le Web social. En effet, grâce aux outils proposés par le Web 2.0 les utilisateurs interagissent de plus en plus entre eux et/ou avec les ressources. Ces interactions (signaux sociaux), traduites par des annotations, des commentaires ou des votes associés aux ressources, peuvent être considérés comme une information additionnelle qui peut jouer un rôle pour mesurer une importance a priori de la ressource en termes de popularité et de réputation, indépendamment de la requête. Nous supposons également que l'impact d'un signal social dépend aussi du temps, c'est-à-dire la date à laquelle l'action de l'utilisateur est réalisée. Nous considérons que les signaux récents devraient avoir un impact supérieur vis-à-vis des signaux anciens dans le calcul de l'importance d'une ressource. La récence des signaux peut indiquer certains intérêts récents à la ressource. Ensuite, nous considérons que le nombre de signaux d'une ressource doit être pris en compte au regard de l'âge (date de publication) de cette ressource. En général, une ressource ancienne en termes de durée d'existence a de fortes chances d'avoir beaucoup plus de signaux qu'une ressource récente. Ceci conduit donc à pénaliser les ressources récentes vis-à-vis de celles qui sont anciennes. Enfin, nous proposons également de prendre en compte la diversité des signaux sociaux au sein d'une ressource. / Our work is in the context of social information retrieval (SIR) and focuses on the exploitation of user-generated content in the process of seeking information. The Usergenerated content, or UGC, refers to a set of data (eg. social signals) whose content is mainly produced either directly influenced by end users. It is opposed to the traditional content produced, sold or distributed by professionals. The term became popular since 2005, in the Web 2.0 environments and in new social media. This movement reflects the democratization of the means of production and interaction in the web thanks to new technologies. Among these means more and more accessible to a wide public, we can cite social networks, blogs, microblogs, wikis, etc. The majority of information retrieval (IR) systems exploit two classes of features to rank documents in response to user's query. The first class, the most used one, is querydependent, which includes features corresponding to particular statistics of query terms such as term frequency, and term distribution within a document or in the collection of documents. The second class, referred to as documents prior, corresponds to queryindependent features such as the number of incoming links to a document, PageRank, topical locality, presence of URL, document authors, etc. One of the important sources which can also be used to measure the a priori interest of Web resources is social data (signals) associated with Web resource resulting from user interaction with this resource. These interactions representing annotations, comments or votes, produce useful and interesting social information that characterizes a resource in terms of popularity and reputation. Major search engines integrate social signals (e.g. Google, Bing). Searchmetrics1 showed that it exists a high correlation between social signals and the rankings provided by search engines such Google. We propose an approach that exploits social signals generated by users on the resources to estimate a priori relevance of a resource. This a priori knowledge is combined with topical relevance modeled by a language modeling (LM) approach. We also hypothesize that signals are time-dependent, the date when the user action has happened is important to distinguish between recent and old signals. Therefore, we assume that the recency of signals may indicate some recent interests to the resource, which may improve the a priori relevance of document. Secondly, number of signals of a resource depends on the resource age. Generally, an old resource may have much more signals than a recent one. We introduce the time-aware social approach that incorporates temporal characteristics of users' actions as prior in the retrieval model. Precisely, instead of assuming uniform document priors in this retrieval model, we assign document priors based on the signals associated to that document biased by both the creation date of the signals and the age of the document.

L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux. / Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.