Cette thèse propose une méthode d'ingénierie des connaissances contextuelles qui permet la modélisation et l'identification du contexte explicatif d'un critère observé. Le contexte est constitué de connaissances explicatives situées permettant une représentation élicitée valide d'un objet dans la situation visée. Ces connaissances sont généralement découvertes lors de l'observation de la réalisation de l'activité dans laquelle cet objet est impliqué. Elles sont donc difficiles à décrire en début d'analyse d'une activité. Toutefois, elles restent nécessaires pour la définition, l'explication et la compréhension efficace d'une activité selon un critère observé caractérisant cette dernière. Cette thèse propose la définition progressive du contexte satisfaisant pour expliquer un critère observé lors de l'observation d'une activité. Cette recherche mobilise les traces d'interaction de l'activité analysée, précise la notion de contexte et exploite les méthodes de fouille de données pour réaliser la catégorisation et la classification d'un critère observé en distinguant les paramètres contextuels et non contextuels. L'environnement développé sur les principes des traces d'interaction, permet d'assister la découverte du contexte explicatif par une approche interactive, à l'aide des connaissances de l'analyste, de distinguer ce qui est contexte de ce qui ne l'est pas. Nous montrons qu'il est possible de construire un contexte valide, en le « découvrant » et en le formulant sous une forme générique, telle que proposée dans la littérature. Une application de la méthode a été effectuée en situation de conduite automobile pour modéliser et identifier le contexte explicatif de la consommation en carburant. En s'appuyant sur les connaissances existantes du domaine, la validation de la méthode est effectuée en étudiant qualitativement les connaissances produites sur la consommation réelle en carburant. La méthode est validée quantitativement en appliquant les règles de classifications établies sur des données collectées de l'activité de conduite. Cette illustration de l'analyse de l'activité de conduite automobile avec la méthode de découverte de connaissances contextuelles, pour déterminer le contexte explicatif de la consommation en carburant, a été effectuée à l'Ifsttar sur des données réelles collectées lors de l'activité de conduite en situation naturelle. Les expérimentations menées montrent des résultats encourageants et permettent d'envisager l'intégration de la méthode de découverte de connaissances contextuelles dans les pratiques des analystes de l'Ifsttar / This thesis proposes an engineering method of contextual knowledge that allows identification and modelling of explanatory context of observed criteria. The context consists of located explanatory knowledge allowing valid representation of an object in the covered situation. This knowledge is generally elicited when observing the activity performance in which the object is involved. They are therefore difficult to describe in the beginning of activity analysis but are necessary for the definition, explanation and effective understanding of an activity according to an observed criterion characterizing this activity. This thesis proposes a progressive definition of adequate context to explain an observed criterion during activity observation. The research mobilizes interaction traces of the analysed activity, clarify context notion and uses data mining methods for classification or categorization of an observed criterion by distinguishing contextual parameters and no contextual parameters. The developed environment, based on interaction traces principles, allows to assist explanatory context discovery by interactive approach, using context analyst knowledge. We demonstrate that it’s possible to build a valid context, by discovering it and by formulating it in a generic form as proposed in literature. An application of the method was performed in driving situation to identify and model the explanatory context of fuel consumption. The method validation is performed by studying produced knowledge on fuel consumption, qualitatively by relying on existing domain knowledge and quantitatively by applying classification rules established trough data collected from driving activity. This illustration of driving activity analysis with the contextual knowledge discovery method to determine explanatory context of fuel consumption was conducted at Ifsttar on real data, collected during driving activity in natural driving situation. The led experiments show encouraging results and allows considering the integration of contextual knowledge discovery method in Ifsttar analyst practices

Ce mémoire est l'occasion de présenter nos travaux à l'Université Claude Bernard Lyon 1. Il est composé de trois parties, la première visant à proposer une thématisation originale des liens entre activité et inscriptions numériques de l'activité sous la forme de structures informationnelles, les deux suivants étant consacrés à nos thématiques principales de recherche qui sont, d'une part la lecture active audiovisuelle et les systèmes d'interprétation, et d'autre part les systèmes à base de traces modélisées. Le premier chapitre est consacré à l'exploration des liens entre l'activité informatiquement médiée et les représentations qui y sont impliquées. Une première étude critique décrit la notion d'inscription de connaissances proposée par B. Bachimont au sein d'une théorie du support pour permettre de penser la rencontre ou l'expérience qu'une conscience fait des dispositifs technologiques et des inscriptions. Cette proposition vise à thématiser la numéricité des inscriptions et nous intéresse donc à ce titre, mais elle se révèle à notre sens insuffisante pour penser un individu actif engagé dans un processus de manipulation d'inscriptions. Une seconde étude est alors consacrée aux liens entre action, activité et inscriptions dans les théories dites " post-cognitivistes " de la cognition. Les inscriptions soutiennent l'activité et la sous-tendent tout à la fois, et nous nous intéresserons particulièrement aux inscriptions dans leur perception et leur manipulation par un être humain suivant la théorie instrumentale. Cependant, les inscriptions en tant qu'elles peuvent être numériques ne sont que peu thématisées. Notre dernière étude est orientée autour de la proposition de penser la notion de structure informationnelle et les instruments associés comme permettant d'articuler le monde numérique à l'activité humaine et l'activité humaine au monde numérique. Une structure informationnelle est une inscription numérique en acte, objectivable, mais non obligatoirement canonique, c'est-à-dire manipulée explicitement par le système. Cette proposition permet de penser le côté humain de l'activité instrumentée tout en conservant le calcul et les représentations associées comme préoccupation informatique. Nous présentons également la notion d'espace informationnel qu'un utilisateur énacte, et les directions de recherche ouvertes par nos propositions. Le deuxième chapitre est principalement consacré à la présentation de nos travaux sur les systèmes de lecture active audiovisuelle. Nous proposons d'abord une étude rapide sur le cadre général des technologies intellectuelles comme soutenant le travail intellectuel, l'activité ouverte d'interprétation et de manipulation d'inscriptions de connaissances personnelles. De telles inscriptions et réinscriptions se font au sein de ce que nous proposons d'appeler des systèmes d'interprétation qui offrent aux utilisateurs la possibilité de manipuler consciemment des structures informationnelles de toutes sortes, par exemple sous la forme de données, de schémas ou de feuilles de style et de formulaires, et de partager celles-ci comme réifications de pratiques. La lecture active audiovisuelle est une activité intellectuelle qui s'effectue dans un système d'interprétation permettant de construire des hypervidéos à partir d'annotations. Nous présentons alors nos travaux autour du projet Advene (Annotate Digital Video, Exchange on the NEt), notamment les modèles associés, l'outil générique Advene pour l'annotation et la construction d'hypervidéos, ainsi que quelques applications de lecture active associées à l'analyse des interactions et la critique filmique. Nous pouvons alors tirer un bilan des presque dix ans de ce projet et proposer quelques directions pour la suite. Le troisième et dernier chapitre présente essentiellement nos travaux sur les traces numériques. Nous définissons d'abord la notion de trace en général comme inscription permettant de viser le passé au cours d'une interprétation et présentons comment les traces d'activité médiées sont largement utilisées au sein de systèmes variés allant de l'analyse à la réflexivité. Nous considérons que l'enjeu est de manipuler des traces numérique explicites définies comme " inscriptions canoniques temporellement orientées " dans des systèmes d'interprétation orientés trace. Nous pouvons alors présenter la notion de trace modélisée comme un certain type de trace explicite, ainsi que nos travaux dans ce cadre depuis plus de dix ans : l'approche Musette, le cadre général des systèmes de base de traces modélisées (SBTm) ainsi que la formalisation des traces et des transformations pour construire des systèmes de gestion de bases de traces (SGBT). Différents travaux applicatifs sont ensuite présentés qui permettent d'illustrer les différentes utilisations des traces modélisées dans des contextes applicatifs variés, visant notamment le support à l'awareness, à la remémoration, à la réflexivité, à la redocumentation et au partage, ou encore à la reprise d'activité.