Tesi di dottorato di ricerca--Qualità della formazione--Firenze--Dipartimento di Scienze dell'educazione e dei Processi Culturali e Formativi, Università di Firenze, 2005. / Bibliogr. p. 188-206.

Thèse doctorat : Informatique : Nancy 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse doctorat : Automatique, Traitement du signal et Génie Informatique : Nancy 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse de doctorat : Sciences physiques et de l'ingénieur. Productique : Bordeaux 1 : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.

Ces travaux de thèse apportent une contribution aux domaines de l’informatique pervasive et du travail collaboratif assisté par ordinateur. Nous explorons ces domaines par une présentation étendue de différents travaux se rapportant aux modèles de collaboration, aux différentes conceptions ainsi qu’aux méthodes d’évaluation. Notre principale contribution pour ces domaines est le modèle PCSCW, qui propose une approche originale pour l’intégration de l’aspect pervasif au sein de la collaboration. En se basant sur un modèle ontologique représentant le contexte des utilisateurs ainsi que sur un ensemble de règles de collaborations entres machines, notre travail permet aux dispositifs intelligents d’analyser et de trouver la meilleure façon de se comporter et de collaborer avec les autres machines de l’environnement afin de canaliser et de faciliter de manière transparente et efficace la collaboration entres les humains. Nous proposons également une méthodologie permettant aux développeurs de systèmes collaboratifs pervasifs de construire leurs propres stratégies d’évaluations. / This thesis work contributes both in the pervasive computing and computer supported collaborative work domains. We explore these domains by an extended presentation of related works concerning models, designs and evaluation methods. Our main contribution for these areas is the PCSCW model, which proposes an original approach to the integration of the pervasive aspect inside the collaboration. By relying on an ontological model representing users’ context and a set of devices collaboration rules, our work enables smart devices to analyse their context and find the best way to behave and collaborate with other devices of the environment in order to seamlessly and efficiently channel and facilitate the collaboration of humans. We also propose a methodology allowing collaborative systems’ developers to build their own evaluation strategies.

Thèse de 2e cycle--Institut de psychologie--Lausanne--Université de Lausanne, 2004. / Bibliogr. p. 59-61. Bibliogr.

Sous l’influence des technologies de l’informatique mobile, l’apprentissage devient de plus en plus mobile. En effet, utiliser des dispositifs mobiles pour apprendre, n’importe où et n’importe quand, c’est l’objectif de l’apprentissage mobile (Mobile Learning). Nous nous plaçons principalement dans des situations professionnelles, portant sur l’apprentissage contextuel de la maîtrise d’équipements domestiques, publics ou professionnels en mobilité. Nos travaux de recherche visent à mettre en oeuvre l’apprentissage mobile que nous voulons situé, contextuel, personnel, collaboratif, et tout au long de la vie. Nous proposons un système d’apprentissage mobile contextuel appelé SAMCCO (Système d’Apprentissage Mobile Contextuel et Collaboratif) qui prend en compte les exigences MOCOCO (Mobilité, Contextualisation, Collaboration). Dans nos travaux, nous explorons les domaines des technologies mobiles, de l’apprentissage mobile, de la contextualisation, des méthodes d’apprentissage en contexte, du Travail Collaboratif Assisté par Ordinateur (TCAO) de l’Interaction Homme-Machine (IHM) et de la Réalité Augmentée (RA). Nos travaux ont commencé par l’étude de la modélisation d’unités d’apprentissage. Nous avons défini des modèles de ces unités d’apprentissage en tant que ressources d’apprentissage pour la maîtrise d’équipements. Nous définissons les métadonnées AMLOM (Appliance Mastering LOM) pour décrire ces unités d’apprentissage. Les métadonnées AMLOM sont issues d’IEEE LOM (Learning Object Metadata) avec la redéfinition de certains éléments et l’ajout de nouveaux éléments pour permettre la contextualisation des unités d’apprentissage dans nos contextes d’apprentissage. Nous avons également élaboré un processus de production d’unités d’apprentissage. Ce processus permet de transformer les documentations initiales, comme des manuels papier ou d’autres formats numériques, en unités d’apprentissage XML et de les stocker et indexer dans une base de données, pour être prêtes à être interrogées par le système d’apprentissage SAMCCO. La conception de SAMCCO s’appuie sur l’approche basée sur les scénarios et sur les modèles. SAMCCO se base sur la plateforme IMERA (Interaction Mobile dans l’Environnement Réel Augmenté) développée par notre équipe, qui a pour but de prendre en compte les augmentations suivantes : apprenant augmenté, environnement augmenté, équipement augmenté. La modélisation, la prise en compte des exigences d’apprenant et du contexte d’apprentissage dans son activité professionnelle sont au coeur de nos travaux. Nous avons également adapté des méthodes d’apprentissage, comme l’apprentissage juste à temps, l’apprentissage par l’action et l’apprentissage collaboratif, à nos activités d’apprentissage mobiles. L’architecture du système se base sur des modèles (bases de données, services génériques, patterns d’interaction, etc.). L’objectif de SAMCCO est d’augmenter avec les caractéristiques MOCOCO l’efficacité de l’apprentissage et la performance du travail associé dans les activités de la maîtrise d’équipements domestiques, publics, ou professionnels. En s’appuyant sur les principes de notre approche, nous avons réalisé plusieurs applications pour valider l’intérêt de SAMCCO dans différentes situations. Le scénario du banc de tests MAPED nous a permis de valider le processus de production d’unités d’apprentissage dans un cas concret. Le scénario de maintenance de l’ordinateur est un cas d’application de l’apprentissage mobile contextuel dans une activité de maintenance d’équipement. Le projet HSHB (Healthy Spirit in Healthy Body) permet un autre type d’apprentissage, l’apprentissage mobile contextuel dans le processus de constitution d’un repas équilibré dans un restaurant libre service, dans lequel notre système peut également être utilisé. / With the rapid development of mobile computing technologies, mobile learning has become a new important learning style in our life. Situated, contextual, personal, collaborative, informal and lifelong are the main characteristics of mobile learning. We are interested in applying mobile learning in contextual professional situations, particularly in the learning of mastering domestic, public and professional appliances. In our work, a learning system named SAMCCO (French acronym of Collaborative Contextual Mobile Learning System) which concerned MOCOCO (Mobility, Contextualization, Collaboration) concepts was proposed for the above aimed situations. The research involved the domains of mobile technologies, mobile learning, learning context, contextualization, learning methods, CSCW (Computer Supported Cooperative Work), HCI (Human Computer Interaction) and AR (Augmented Reality). The problem of learning units was firstly studied. We considered learning units and their models as the learning resources for appliance mastering in our approach. We defined AMLOM (Appliance Mastering LOM) metadata to describe learning units. AMLOM metadata were extended from IEEE LOM (Learning Object Metadata) by redefining the existent elements and adding some new elements, which would support the contextualization of learning units in our proposed learning contexts. We also proposed a process for the production of learning units, which allows us to transform the original documentations, such as paper manuals or other electronic documents, into learning units in XML format, store and index them in database. The conception of SAMCCO is based on the IMERA (Computer Augmented Environment for Mobile Interaction) platform designed by our research team which concerns the following augmentations: augmented learners, augmented environment and augmented appliances. Learner’s requirements and learning context in professional situations were identified and modeled in the conception of system. Learning methods such as just in time learning, learning by doing and collaborative learning were properly adapted into professional learning activities. The system architecture is based on models (generic services, databases, interaction patterns, etc) and explains how the learning system works. The objective of SAMCCO is to augment the learning efficiency and working performance associated in the activities of mastering domestic, public and professional appliances with MOCOCO characteristics. Based on the principles of our approach, we made several applications to validate the interest of SAMCCO in different concrete situations. MAPED test bench scenario allowed us to validate the process of the production of learning units in a precise industrial case. The scenario of computer maintenance is an application of contextual mobile learning in the activity of appliance maintenance. HSHB (Healthy Spirit in Healthy Body) project illustrates another type of contextual mobile learning for establishing a balanced meal in self-service restaurant, in which our system design was also used.

Avec l'arrivée du Web 2.0, l'édition collaborative devient massive. Ce changement d'échelle met à mal les approches existantes qui n'ont pas été conçues pour une telle charge. Afin de répartir la charge, et ainsi, obtenir un plus grand passage à l'échelle, de nombreux systèmes utilisent une architecture dite pair-à-pair. Dans ces systèmes, les données sont répliquées sur plusieurs pairs et il est alors nécessaire de définir des algorithmes de réplication optimiste adaptés aux caractéristiques des réseaux pair-à-pair: la dynamicité, la symétrie et bien sûr le nombre massif d'utilisateurs et de données. De plus, ces systèmes étant des éditeurs collaboratifs, ils doivent vérifier le modèle de cohérence dit « CCI » (Causalité, Convergence et Intention).Dans ce manuscrit, nous proposons un modèle formel pour les systèmes d'édition collaborative qui nous permet de formaliser le modèle CCI. Dans ce modèle, nous proposons Logoot, un type de données répliqué commutatif (CRDT) pour les documents texte. Par la suite, nous définissons un mécanisme d'annulation générique pour les types de données CRDT. Nous appliquons notre mécanisme d'annulation sur Logoot pour obtenir un CRDT texte avec la fonctionnalité d'annulation appelée Logoot+. Nous proposons finalement une évaluation comparative des approches Logoot et Logoot+ à partir des modifications produites sur plus de 2000 pages de Wikipédia / With the arrival of Web 2.0, collaborative editing becomes massive. This scale change is undermining the existing approaches that were not designed for such a charge. To distribute the load, and thereby achieve greater scalability, many systems use an architecture known as peer-to-peer. In these systems, data is replicated on several peers and it is then necessary to define optimistic replication algorithms adapted to the characteristics of peer-to-peer: dynamicity, symmetry and of course the massive number of users and data. Moreover, these systems arecollaborative editors, they should check the model of consistency called "CCI" (Causality, Convergence and Intention).In this manuscript, we propose a formal model for collaborative editing systems that enables us to formalize the CCI model. In this model, we propose Logoot a commutative replicated data type (CRDT) for text documents. Subsequently, we define an undo mechanism for generic CRDT. We apply our undo mechanism on Logoot to get a CRDT text with the undo feature called Logoot+. We finally propose a comparative evaluation of approaches Logoot and Logoot+ from the changes produced over 2000 pages of Wikipedia

Thèse de doctorat : Informatique : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Le Mans : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 157-166.