La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions : Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs.

Le problème traité dans cette thèse concerne l'individualisation de l'apprentissage dans un Système Tutoriel Intelligent dédié à l'apprentissage de la lecture pour les enfants en CP. On considère que l'individualisation de l'apprentissage est à la charge des agents rationnels qui se basent sur le modèle de l'apprenant pour intervenir sur les trois niveaux de l'individualisation : -individualisation de l'objectif de la prochaine session d'apprentissage, -individualisation de la séquence de situations didactiques types (plan d'enseignement) pour cet objectif, et enfin, -individualisation de l'activité didactique elle-même, pour arriver à la présentation de situations didactiques instanciées à l'élève. L'approche objet pédagogique a été adoptée pour représenter l'activité didactique et bénéficier de tous les avantages du paradigme orienté objet (réutilisation, adaptation souplesse). L'objet pédagogique ouvre sur des problèmes techniques (exigences technologiques) et d'autres pédagogiques (exigences théoriques ou rationnelles). La prise en compte des exigences théoriques nous a conduit à travailler sur la relation théorie-méthode, c'est-à-dire, proposer une méthode de conception prenant pour base théorique la théorie instrumentale pour concevoir l'objet pédagogique. Le travail de thèse montre comment utiliser le concept d'instrument pédagogique et le représenter dans le système informatique. Ce concept constitue aussi la clé de conception de l'agent d'individualisation intégré dans l'objet pédagogique. La conception d'un objet pédagogique intelligent intégrant l'agent d'individualisation de l'activité didactique introduit une nouvelle approche de conception appelée Agent-Objet pédagogique. Cette approche se base sur le principe du design pédagogique pour assurer une meilleure gestion de la tâche d'individualisation de l'activité didactique. Le rôle de l'agent d'individualisation de l'activité didactique est celui de l'instanciation des paramètres des modèles spécifiant les instruments pédagogiques (modèle de contenu, modèle cognitif, modèle d'interface et modèle didactique).On présente dans cette thèse des éléments théoriques et pratiques contribuant effectivement à la conception de l'agent d'individualisation de l'activité didactique. L'idée de base est que chaque agent utilise des connaissances complexes à partir du modèle de l'apprenant (connaissances à faire acquérir, cognition, attitudes, motivation, émotion et style d'apprentissage) pour scénariser l'activité didactique en suivant 3 phases : instanciation des paramètres de contenu pour la construction de la matière primaire pédagogique, préparation du matériel pédagogique représenté par l'ensemble d'instruments pédagogiques constituant l'activité didactique et finalement, adaptation du scénario d'utilisation des artefacts associés aux instruments pédagogiques.

De nos jours, les informations liées au déplacement et à la mobilité dans un réseau de transport représentent sans aucun doute un potentiel important.Ces travaux visent à mettre en œuvre un Système d'Information de Service d'Aide à la Mobilité Urbaine (SISAMU).Le SISAMU doit pouvoir procéder par des processus de décomposition des requêtes simultanées en un ensemble de tâches indépendantes. Chaque tâche correspond à un service qui peut être proposé par plusieurs fournisseurs d'information en concurrence, avec différents coûts, temps de réponse et formats. Le SISAMU est lié à un Réseau informatique Etendu et distribué de Transport Multimodal (RETM) qui comporte plusieurs sources d'information hétérogènes des différents services proposés aux utilisateurs de transport. L'aspect dynamique, distribué et ouvert du problème, nous a conduits à adopter une modélisation multi-agent pour assurer au système une évolution continue et une flexibilité pragmatique. Pour ce faire, nous avons proposé d'automatiser la modélisation des services en utilisant la notion d'ontologie. Notre SISAMU prend en considération les éventuelles perturbations sur le RETM.Ansi, nous avons créé un protocole de négociation entre les agents. Le protocole de négociation proposé qui utilise l'ontologie de la cartographie se base sur un système de gestion des connaissances pour soutenir l'hétérogénéité sémantique. Nous avons détaillé l'Algorithme de Reconstruction Dynamique des Chemins des Agents (ARDyCA) qui est basé sur l'approche de l'ontologie cartographique. Finalement, les résultats présentés dans cette thèse justifient l'utilisation de l'ontologie flexible et son rôle dans le processus de négociation

Pour trouver leur nourriture, les individus peuvent utiliser des informations qu'ils ont recueillies eux-mêmes précédemment ou des informations obtenues par l'observation de leurs congénères. Le type d'information utilisé dépend beaucoup de la prévisibilité de leur nourriture. Quand la nourriture n'est pas prévisible, l'information personnelle n'a que peu de valeur. C'est le cas des vautours Gyps qui s'approvisionnent socialement pour trouver des carcasses. Certaines activités humaines changent la prévisibilité des ressources, par exemple en installant des charniers qui rendent la nourriture plus prévisible pour les nécrophages. Dans cette thèse, j'étudie l'impact de la prévisibilité des ressources alimentaires sur la stratégie d'approvisionnement et sur le service écologique rendu par les vautours. J'ai créé un modèle individu-centré spatialement explicite du comportement journalier des vautours proposant plusieurs stratégies de recherche et différents contextes de gestion. Le modèle montre que les individus favorisant les charniers rendent un service d'équarrissage plus faible et souffrent plus de la compétition lors de l'exploitation car ils s'agrègent davantage sur les ressources que des individus recherchant en groupe. Je discute des conséquences de ce travail sur le plan de la conservation et de la gestion des populations de vautours. Ce travail sera utilisé à court terme pour aider à l'analyse d'un suivi GPS. Enfin, il sera intégré dans une étude incluant des aspects socio-économiques afin d'avoir une vue d'ensemble du service rendu par les vautours et de sa sensibilité aux activités humaines.

La gestion de crise est devenue une activité indispensable à toute organisation publique ou privée. Elle repose le plus souvent sur un dispositif particulier appelé " cellule de crise " qui a pour objectif de mettre en œuvre des mesures d'anticipation, de vigilance, d'intervention et de sauvegarde et fait intervenir de multiples acteurs qui interagissent. Pour se préparer aux situations de crise, les communes ont l'obligation de définir un PCS (Plan Communal de Sauvegarde), mais ce dernier ne suffit pas à lui seul à garantir l'efficacité de l'organisation de crise. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie, principalement fondée sur la pensée systémique et sur les Systèmes Multi-Agents, pour étudier la vulnérabilité organisationnelle de la cellule de crise et en évaluer sa performance. Un outil de simulation a été développé à destination des responsables. Il intègre des indicateurs de performance organisationnels pour identifier les défaillances potentielles de l'organisation. Les résultats de la simulation sont consignés sous la forme d'un tableau de bord dont l'analyse peut servir à améliorer l'organisation de crise.

De nos jours, l'intérêt porté à la préservation de l'environnement à travers la réduction des émissions de gaz à effet de serre prend de plus en plus d'ampleur. Depuis 2006,la politique multimodale a évolué vers une politique co-modale qui n'oppose plus la voiture au transport public mais encourage une combinaison de tous les modes de transport sans favorisation dans le but d'une optimisation du service. Placés dans ce cadre, le but de cette thèse est de mettre en œuvre un système de gestion de véhicules partagés qui recouvre tous les services de transports existants tel que le transport public, le covoiturage, les véhicules en libre service et qui capable de satisfaire les demandes des utilisateurs en leur fournissant des itinéraires co-modaux optimisés en terme de temps, coût et émission des gaz à effet de serre tout en respectant leurs préférences et priorités. En recevant plusieurs requêtes simultanées en un court laps de temps, le système doit être capable à la fois de décomposer les solutions en tronçons que nous appelons Routes, en respectant toutes les similarités entre les différentes demandes et de regrouper les informations de manière cohérente pour déterminer les combinaisons de Routes possibles. Vu l'aspect dynamique et distribué du problème, une stratégie de résolution efficace mettant à profit une mixture de concepts ; à savoir les systèmes multi-agents et l'optimisation a été mise en place. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l'importance de la co-modalité et la nécessité de mettre à profit la complémentarité entre les véhicules partagés et les autres moyens de transport à travers un système intelligent et global

Dans le cadre de l'informatique ubiquiste, l'environnement d'exécution d'une application est constitué de machines hétérogènes en ressources matérielles et appartenant à des utilisateurs différents (PC, PDA, téléphone mobile, etc.). Ces caractéristiques imposent de structurer l'application en une organisation d'unités logicielles relativement indépendantes qui coopèrent et interagissent. Dans cette thèse, nous proposons MaDcAr- Agent, un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants et muni d'une infrastructure dédiée à l'adaptation. Ce modèle se caractérise par la présence d'un niveau méta qui comporte notamment un moteur d'assemblage en charge des adaptations dynamiques et automatiques en fonction du contexte de l'agent. Le fonctionnement du niveau méta est guidé par la spécification de deux politiques : la politique d'assemblage qui permet à l'agent de s'adapter aux changements de contexte en fonction des composants disponibles et la politique de gestion de contenu qui permet à l'agent d'avoir les composants dont il a le plus besoin grâce aux interactions avec les autres agents. A travers ces spécifications explicites et découplées du comportement applicatif de l'agent, le concepteur d'agents peut prendre en charge la perturbation d'un système dû à des changements imprévus et répétés, sans pour autant nuire à l'autonomie des agents qui composent ce système. Pour valider notre approche, diverses expérimentations ont été menées avec ce modèle, notamment dans le cadre d'un scénario impliquant des robots mobiles qui doivent explorer une zone inconnue.

L'objectif de notre travail est la réalisation d'un système interactif d'aide aux déplacements, en mode normal, et en mode dégradé de fonctionnement du réseau de transport en commun. Ce système vise par ailleurs à minimiser le temps d'attente des voyageurs, en mode dégradé, dans les pôles d'échanges et à leur assurer, dans la mesure du possible, la continuité des déplacements dans les réseaux multimodaux. Il s'agit donc d'améliorer la qualité du service rendu aux voyageurs et les maintenir informés. Une grande partie du travail de cette thèse concerne la conception, le développement et la validation des approches qui permettent de donner des solutions optimales ou quasi optimales, pour un réseau de transport normal et perturbé. Ces approches utilisent une méthode multicritère de recherche d'itinéraire qui s'appuie sur une hybridation entre un algorithme de Dijkstra modifié et un algorithme génétique, pour générer une population de chemins minimums . L'algorithme de Dijkstra modifié nous donne un ensemble de solutions servant de population initiale pour l'algorithme génétique.<br />La modélisation du réseau de transport est représentée par une architecture multi-zones . Cette architecture nous montre l'aspect distribué du système, les interactions et les relations qui peuvent avoir lieu entre les différenttes zones. Nous présentons dans ce travail un Système Multi-Agent d'Aide au Déplacement, SMAAD. Les agents de ce système utilisent le module d'optimisation développé dans la première partie. Notre travail est réalisé dans le cadre du projet « VIATIC-MOBILITE », qui est le projet 6 du pôle de compétitivité I-Trans.

La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) propose de résoudre des problèmes complexes par auto-organisation pour lesquels aucune solution algorithmique n'est connue. Le comportement auto-organisateur des agents coopératifs permet au système de s'adapter à un environnement dynamique pour maintenir le système dans un état de fonctionnement adéquat. Dans cette thèse, cette approche a été appliquée au contrôle dans les systèmes ambiants, et plus particulièrement à la robotique de service. En effet, la robotique de service tend de plus en plus à s'intégrer à des environnements ambiants, on parle alors de robotique ambiante. Les systèmes ambiants présentent des caractéristiques, telles que l'ouverture et l'hétérogénéité, qui rendent la tâche de contrôle particulièrement complexe. Cette complexité est accrue si l'on prend en compte les besoins spécifiques, changeants et parfois contradictoires des utilisateurs. Les travaux de cette thèse proposent d'utiliser les principes de l'auto-organisation, pour concevoir un système multi-agent capable d'apprendre en temps réel à contrôler un système à partir des démonstrations faites par un tuteur. C'est l'apprentissage par démonstration. En observant l'activité de l'utilisateur et en apprenant le contexte dans lequel l'utilisateur agit, le système apprend une politique de contrôle pour satisfaire les utilisateurs. Nous proposons un nouveau paradigme de conception des systèmes robotiques sous le nom d'Extreme Sensitive Robotics. L'idée de base de ce paradigme est de distribuer le contrôle au sein des différentes fonctionnalités qui composent un système et de doter chacune de ces fonctionnalités de la capacité à s'adapter de manière autonome à son environnement. Pour évaluer l'apport de ce paradigme, nous avons conçu ALEX (Adaptive Learner by EXperiments), un système multi-agent adaptatif dont la fonction est d'apprendre, en milieux ambiants, à contrôler un dispositif robotique à partir de démonstrations. L'approche par AMAS permet la conception de logiciels à fonctionnalités émergentes. La solution à un problème émerge des interactions coopératives entre un ensemble d'agents autonomes, chaque agent ne possédant qu'une vue partielle de l'environnement. L'application de cette approche nous conduit à isoler les différents agents impliqués dans le problème du contrôle et à décrire leurs comportements locaux. Ensuite, nous identifions un ensemble de situations de non coopération susceptibles de nuire à leurs comportements et proposons un ensemble de mécanismes pour résoudre et anticiper ces situations. Les différentes expérimentations ont montré la capacité du système à apprendre en temps réel à partir de l'observation de l'activité de l'utilisateur et ont mis en évidence les apports, les limitations et les perspectives offertes par notre approche à la problématique du contrôle de systèmes ambiants. / The AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) theory proposes to solve complex problems for which there is no known algorithmic solution by self-organization. The self-organizing behaviour of the cooperative agents enables the system to self-adapt to a dynamical environment to maintain the system in a functionality adequate state. In this thesis, we apply the theory to the problematic of control in ambient systems, and more particularly to service robotics. Service robotics is more and more taking part in ambient environment, we talk of ambient robotics. Ambient systems have challenging characteristics, such as openness and heterogeneity, which make the task of control particularly complex. This complexity is increased if we take into account the specific, changing and often contradictory needs of users. This thesis proposes to use the principle of self-organization to design a multi-agent system with the ability to learn in real-time to control a robotic device from demonstrations made by a tutor. We then talk of learning from demonstrations. By observing the activity of the users, and learning the context in which they act, the system learns a control policy allowing to satisfy users. Firstly, we propose a new paradigm to design robotic systems under the name Extreme Sensitive Robotics. The main proposal of this paradigm is to distribute the control inside the different functionalities which compose a system, and to give to each functionality the capacity to self-adapt to its environment. To evaluate the benefits of this paradigm, we designed ALEX (Adaptive Learner by Experiments), an Adaptive Multi-Agent System which learns to control a robotic device from demonstrations. The AMAS approach enables the design of software with emergent functionalities. The solution to a problem emerges from the cooperative interactions between a set of autonomous agents, each agent having only a partial perception of its environment. The application of this approach implies to isolate the different agents involved in the problem of control and to describe their local behaviour. Then, we identify a set of non-cooperative situations susceptible to disturb their normal behaviour, and propose a set of cooperation mechanisms to handle them. The different experimentations have shown the capacity of our system to learn in realtime from the observation of the activity of the user and have enable to highlight the benefits, limitations and perspectives offered by our approach to the problematic of control in ambient systems.

La complexité des systèmes de transport rend difficile la maîtrise de leur conception dans la mesure où ils intègrent des composantes technologiques, mais aussi sociologiques et politiques. Il est alors opportun de proposer un système destiné à aider à la définition d’une politique de transport urbain. L’objectif principal de notre recherche est de proposer l’architecture logicielle d’un outil de simulation visant à aider un décideur, chargé de la régulation d’un système de transport urbain, pour son travail d’analyse et d’évaluation des impacts des stratégies de régulation. Notre système est basé sur un simulateur à base d’agents intégrant des informations géographiques et temporelles pour évaluer des scénarii de régulation. En termes d’architecture du système, nous avons adopté une approche «système de systèmes», principalement structurée par couches, afin de modéliser les principaux éléments du système. La validation de notre outil de simulation a pu être effectuée à partir d’une étude de cas de taille et de complexité significative puisque nous disposons des enquêtes de déplacement, de recensement, et des mesures de trafic. Nous avons réalisé un prototype pour les déplacements des usagers dans la ville de La Rochelle à partir des données statistiques de l’INSEE et de la BD TOPO 2 de l’IGN en utilisant la plate-forme de simulation GAMA. / Transport systems are becoming more complex and must incorporate not only technological components, but also sociological and political ones. In particular, they should be easy to adapt in order to incorporate the goals set by decision makers, such as the integration of sustainable development settings. The main objective of our research is to propose software architecture of a simulation tool to help a decision maker, responsible for the regulation of an urban transportation system to analyze and evaluate the impacts of regulatory strategies. We propose a system to assist in the definition of an urban transportation policy. Our system is based on an agent-based simulation integrating spatial and temporal information to evaluate regulatory scenarios. In terms of system architecture, we adopted a “system of systems” approach, mainly structured in layers, in order to model the main elements of the system. The validation of our simulation tool could be done from a case study of significant size and complexity because we have travel surveys, census, and traffic measurements. We made a prototype for the movement of people in the city of La Rochelle from statistical data of INSEE and the BD TOPO 2 of IGN using the GAMA platform.