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La reconnaissance automatique de la parole est un domaine de recherche très actif depuis de nombreuses années. Bien que les performances des systèmes de transcription automatique aient considérablement progressé depuis tout ce temps, les erreurs commises par ces systèmes ne sont toujours pas acceptables du point de vue des utilisateurs, probablement du fait du référentiel humain qui reste largement inégalé, en particulier en ce qui concerne la robustesse des transcriptions aux conditions d'utilisation dégradées. J'étudie dans ce mémoire l'état de l'art du domaine pour la période allant de 1995 à 2010, en me concentrant sur les aspects liés à la robustesse des modèles acoustiques avec un seul microphone. J'y décris également mes principales contributions, en les classant selon les différents étages composant un système de reconnaissance automatique: paramétrisation, modèle acoustique et algorithme de décodage. Dans le domaine de la paramétrisation, mes deux contributions principales concernent une étude du domaine de l'analyse computationnelle de scènes auditives, ainsi qu'une nouvelle approche de débruitage de la parole s'appuyant sur une modélisation bayésienne des espaces bruités et non-bruités et de leur inter-dépendances. Mes travaux sur les modèles acoustiques ont débuté pendant ma thèse de doctorat, qui concernait l'étude des modèles multi-bandes, dans lesquels le spectre du signal de parole est décomposé en bandes de fréquences indépendantes. Dans ce cadre, j'ai notamment proposé un algorithme d'apprentissage discriminant global et la conception de nouvelles unités phonétiques adaptées à l'information phonétique présente dans les bandes. Une autre contribution importante est l'amélioration de l'adaptation jacobienne, qui est une approximation linéaire de la méthode PMC (Parallel Model Combination) dans le domaine cepstral. J'ai notamment proposé une approche permettant de choisir le compromis précision / complexité souhaité, et étendu l'approche au bruit convolutif. Une partie conséquente de mes travaux a ensuite concerné la reconnaissance avec données manquantes, qui, par ses aspects de marginalisation, peut être interprétée comme une modification de l'algorithme de reconnaissance. Cette modification exploite une nouvelle source d'information concernant la localisation spectro-temporelle du bruit afin de concentrer le décodage sur les observations acoustiques les moins corrompues. J'ai ainsi travaillé sur l'adaptation de cette approche au domaine cepstral, notamment en proposant un nouveau formalisme de calcul des masques minimisant directement le taux d'erreur de reconnaissance. Une autre contribution concerne le développement de modèles bayésiens originaux qui discrétisent l'espace de recherche pour estimer les masques, ou encore d'une nouvelle méthode minimisant la largeur de l'intervalle de marginalisation. Cette première partie du mémoire est guidée par une analyse des progrès réalisés en fonction d'un critère, celui de l'information prise en compte par les différentes méthodes proposées. Ce critère est en effet très important, car il a une grande influence sur les évaluations expérimentales et sur les capacités de généralisation des approches. De plus, alors que d'innombrables modèles théoriques d'apprentissage ont été proposés et testés depuis vingt ans, toutes ces approches exploitent quasiment exclusivement l'information acoustique et lexicale. Je soupçonne les limites des paradigmes actuels d'être en bien plus grande partie dus au déficit d'information et de connaissance qu'aux capacités des modèles eux-mêmes. J'ai donc commencé à m'intéresser depuis 2004 aux autres sources d'information qui pourraient servir en reconnaissance de la parole, notamment au contexte et plus particulièrement aux connaissances syntaxiques et sémantiques. Ce mémoire développe ces aspects essentiellement dans une deuxième partie consacrée à la reconnaissance des actes de dialogue, à la segmentation en phrases, à la sémantique lexicale par le biais de la détection automatique du thème, et enfin à l'analyse syntaxique des transcriptions automatiques de l'oral. Mon ambition est tout d'abord d'étudier et d'adapter les approches en linguistique computationnelle permettant d'extraire ces indices du flux de parole afin de prendre en compte les spécificités des transcriptions automatiques, puis d'exploiter en retour ces nouvelles informations afin d'améliorer le système de transcription automatique.

In conversation, an important part of the information conveyed is not explicitly said but *implicated*. Implicatures are an extremely broad phenomena, which can involve different contextual elements and types of inference. In my thesis I investigate implicatures that arise from causal dependencies between actions. The characteristic that distinguishes implicatures from other kinds of meanings is that they are *negotiable*. Dialogue provides an intrinsic mechanism for carrying out negotiations of meaning, namely clarifications. Using this insight, I collected empirical evidence, from a human-human dialogue corpus, which shows what kinds of implicatures are inferred and processed by dialogue participants in an instruction giving task. Moreover, I implemented a text-adventure game, that is able to synthesize and negotiate conversational implicatures in the interactive fashion observed in the empirical study.; Dans la conversation, une partie importante de l'information n'est pas dit explicitement, mais * impliquée *. Les implicatures sont un phénomène très large, qui puet impliquer différents types d'éléments contextuels et d'inférence. Dans ma thèse, je recherche des implicatures qui découlent de la causalité entre les actions. La caractéristique qui distingue les implicatures d'autres types de significations, c'est qu'ils sont * négociables *. Le dialogue fournit un mécanisme intrinsèque pour mener des négociations de sens, à savoir des éclaircissements. En utilisant cette idée, j'ai recueilli des données empiriques, à partir d'un corpus de dialogue humain-humain, qui montre quels types d'implicatures sont déduites et traitées par les les participants du dialogue. En outre, j'ai mis en place un jeu d'aventure de texte, qui est capable de synthétiser et de négocier les implicatures conversationnelles dans la facon interactif observé dans l'étude empirique.

In conversation, an important part of the information conveyed is not explicitly said but *implicated*. Implicatures are an extremely broad phenomena, which can involve different contextual elements and types of inference. In my thesis I investigate implicatures that arise from causal dependencies between actions. The characteristic that distinguishes implicatures from other kinds of meanings is that they are *negotiable*. Dialogue provides an intrinsic mechanism for carrying out negotiations of meaning, namely clarifications. Using this insight, I collected empirical evidence, from a human-human dialogue corpus, which shows what kinds of implicatures are inferred and processed by dialogue participants in an instruction giving task. Moreover, I implemented a text-adventure game, that is able to synthesize and negotiate conversational implicatures in the interactive fashion observed in the empirical study.; Dans la conversation, une partie importante de l'information n'est pas dit explicitement, mais * impliquée *. Les implicatures sont un phénomène très large, qui puet impliquer différents types d'éléments contextuels et d'inférence. Dans ma thèse, je recherche des implicatures qui découlent de la causalité entre les actions. La caractéristique qui distingue les implicatures d'autres types de significations, c'est qu'ils sont * négociables *. Le dialogue fournit un mécanisme intrinsèque pour mener des négociations de sens, à savoir des éclaircissements. En utilisant cette idée, j'ai recueilli des données empiriques, à partir d'un corpus de dialogue humain-humain, qui montre quels types d'implicatures sont déduites et traitées par les les participants du dialogue. En outre, j'ai mis en place un jeu d'aventure de texte, qui est capable de synthétiser et de négocier les implicatures conversationnelles dans la facon interactif observé dans l'étude empirique.

There is no single technique that will allow all relevant behaviour of the speech articulators (lips, tongue, palate...) to be spatially ant temporally acquired. Thus, this thesis investigates the fusion of multimodal articulatory data. A framework is described in order to acquire and fuse automatically an important database of articulatory data. This includes: 2D Ultrasound (US) data to recover the dynamic of the tongue, stereovision data to recover the 3D dynamic of the lips, electromagnetic sensors that provide 3D position of points on the face and the tongue, and 3D Magnetic Resonance Imaging (MRI) that depict the vocal tract for various sustained articulations. We investigate the problems of the temporal synchronization and the spatial registration between all these modalities, and also the extraction of the shape articulators from the data (tongue tracking in US images). We evaluate the uncertainty of our system by quantifying the spatial and temporal inaccuracies of the components of the system, both individually and in combination. Finally, the fused data are evaluated on an existing articulatory model to assess their quality for an application in speech production., La connaissance des positions et des mouvements des articulateurs (lèvres, palais, langue...) du conduit vocal lors de la phonation est un enjeu crucial pour l'étude de la parole. Puisqu'il n'existe pas encore de système permettant l'acquisition de ces positions et de ces mouvements, ce travail de thèse s'intéresse à la fusion de plusieurs modalités d'imagerie et de capteurs de localisation pour l'acquisition des positions des articulateurs dans l'espace et dans le temps. Nous décrivons un ensemble de protocoles et de méthodes pour obtenir et fusionner automatiquement un important volume de données échographiques (imageant en 2D la dynamique de la langue), stéréoscopiques (imageant en 3D la dynamique des lèvres), de capteurs électromagnétiques (capturant des points 3D de la langue et du visage), et d'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) pour acquérir en 3D l'ensemble des articulateurs en position statique. Nos contributions concernent plus particulièrement la synchronisation temporelle, le recalage spatial des données et l'extraction automatique des formes à partir des données (suivi de la langue dans les images échographiques). Nous évaluons la précision sur chaque donnée extraite, ainsi que sur l'ensemble des données fusionnées. Nous les validons enfin sur un modèle articulatoire existant. Ces travaux permettent l'obtention de données bien fondées pour la mise en place et l?étude de modèles articulatoires pour des applications en parole.

Ontologies are used in different fields like the semantic Web or the knowledge engineering. The ontologies allow to share, to diffuse and to update knowledge domain. This thesis propose a methodology to build ontologies using methods of Natural Language Processing (NLP) and Information Extraction (IE) for extracting prepared data from each kind of available resources in the domain (text corpora, databases, thesaurus). Then, these prepared data are mining with the mining methods : Formal Concepts Analysis (FCA) and Relational Concepts Analysis (RCA). The FCA regroups a set of objects sharing the same set of attributes in the same concept. The RCA, an extension of the FCA regroups a set of objects sharing the same attributes and the same relations (relational attributes) in the same concept. The apposition of contexts, a property of the FCA, affects a set of attributes and relational attributes to classes pre-defined and hierarchised by the domain experts. These affectations allow us to present classes and their definitions to the experts of domain as well as new nonexistent classes in the initial hierarchy. These new classes can be considered appropriate and added by experts as new « knowledge units ». The Lattices resulting from the data mining methods are considered as « ontology schema ». This ontology schema is represented in the FLE description logics language to obtain ontology. This ontology is implemented in the OWL language (Web Ontology Language) for allowing us to request it. This methodology was tested in different domains: Microbiology and Astronomy., Les ontologies sont diversement employées notamment dans les domaines du Web sémantique, de l'ingénierie des connaissances,... En effet, elles permettent de partager, de diffuser et d'actualiser les connaissances d'un domaine. Afin de construire ces ontologies, notre méthodologie utilise tout d'abord des méthodes de Traitement Automatique de la Langue Naturelle (TALN) et d'Extraction d'Information (IE) pour extraire des données préparées à partir de chaque ressource du domaine (corpus de textes, bases de données, thesaurus). Puis, ces données sont fouillées avec les méthodes de fouilles : l'Analyse Formelle de concepts (AFC) et l'Analyse Relationnelle de Concepts (ARC). L'AFC regroupe des objets partageant les mêmes attributs binaires dans des concepts d'un treillis. L'ARC est une extension de l'AFC qui permet de regrouper des objets partageant les mêmes attributs binaires, mais aussi les mêmes attributs relationnels. L'apposition de contextes (une propriété de l'AFC) permet d'associer ces attributs (binaires et relationnels) à un ensemble de classes prédéfinies et hiérarchisées par les experts du domaine. De cette façon, des définitions étendues sont proposées aux experts du domaine pour ces classes prédéfinies ainsi que de nouvelles classes inexistantes dans la hiérarchie initiale. Ces nouvelles classes peuvent être considérées pertinentes et ajoutées par les experts en tant que nouvelles « unités de connaissances ». Les treillis résultant des méthodes de fouille constituent ce que nous appelons schéma d?ontologie. Ce schéma d'ontologie est ensuite représenté par le langage FLE de la famille des logiques de descriptions afin d'avoir une ontologie. Cette ontologie, implémentée en OWL (Web Ontology Language), a permis à notre système de répondre automatiquement à différentes questions proposées par les experts du domaine (instanciation de concepts, comparaison de concepts,...). Des expériences pratiques ont été menées dans deux domaines d'application que sont l'astronomie et la microbiologie.

Chronic diseases are a major concern in public health. They require a multidisciplinary approach and chronic patients have multiple contacts with the healthcare system. In order to improve quality of life, quality and efficiency of healthcare, the care process of chronic patients must be assessed. This implies that the whole succession of health events of such patients should be monitored. From now on, in France, no information system was design to describe cross-institutional and long-term patient care trajectories. Moreover, there have been few attempts to classify and build a typology of patient trajectories. However, enormous amount of data are collected each year by several healthcare information systems. In this work, we propose a new approach to analyze and represent patient care trajectories from data that are originally collected for a different purpose. Our system is based on Formal Concept Analysis (FCA). FCA is a method of conceptual classification aiming at discovering natural relationships in a binary table and representing them in a concept lattice. We show the advantages of FCA for describing and understanding processes in the healthcare system and we give some perspectives for the exploration of social networks in general. We also study and compare two measures of interestingness of concepts : stability and support. The measures are computed in order to reduce the complexity of big concept lattices and filter the most relevant knowledge. Drawing a parallel with itemset mining and sequential itemset mining, we propose an unsupervised classification method with interesting properties for visualization and interpretation., Enjeu majeur de santé publique, les maladies chroniques nécessitent souvent une approche multidisciplinaire et des contacts multiples entre le patient et le système de soins. La maîtrise de ce parcours, la trajectoire de soins, est un gage de qualité des soins, qualité de vie et d'efficience médico-économique. Pour maîtriser les trajectoires de soins, il faut les connaître. Or, à ce jour en France, aucun système d'information en santé à grande échelle n'est conçu pour décrire les trajectoires de soins, encore moins d'en établir une typologie. Malgré tout, d'énormes quantités de données sont produites chaque année par le système de soins. Dans ce travail, nous proposons un système d'analyse et de représentation des trajectoires de soins à partir de données récoltées à l'origine pour d'autres utilisations. Ce système est fondé sur l'Analyse Formelle de Concepts (AFC), une méthode de classification conceptuelle capable de découvrir des liens naturels dans les données d'un tableau binaire et de les représenter sous forme de treillis de concepts. Nous montrons les apports de l'AFC dans la compréhension du fonctionnement du système de soins et les perspectives en termes d'exploration des réseaux sociaux en général. Par ailleurs, nous étudions, combinons et comparons deux mesures d'intérêt pour réduire la complexité des grands treillis et sélectionner les connaissances les plus pertinentes : la stabilité et le support d'un concept. Dans un parallèle avec la recherche de motifs fréquents simple et séquentiels, nous proposons une méthode de classification non supervisée des trajectoires de soins qui présente d'intéressantes capacités de visualisation et d'interprétabilité.

This document presents some researches centered on the issue of the design of a case-based reasoning (CBR) system, particularly of the steps of retrieval of a source case similar to the target problem and of adaptation of this case to solve this problem. First, an approach of retrieval based on the hierarchical organization of cases is described. It is composed of three procedures, the strong, fuzzy and smooth hierarchical classifications, and is correct in the sense that any retrieved case can be adapted to solve the target problem. This approach, in order to be applied, requires some adaptation knowledge. This kind of knowledge is studied under three viewpoints: general approaches of adaptation, adaptation knowledge acquisition and ''adaptation catalogs'' that are intended to be reusable from a CBR application to another. Finally, since a CBR system is a knowledge-based system, work on management of this kind of knowledge is described, in particular, for its representation. All this work comes for a big part from two projects: TICCO in the domain of synthesis planning in organic chemistry and Kasimir in the domain of decision support in oncology., Ce mémoire présente un ensemble de recherches centrées sur la problématique de la conception d'un système de raisonnement à partir de cas (RàPC), recherches privilégiant les étapes de remémoration d'un cas source similaire au problème cible et d'adaptation de ce cas pour résoudre ce problème. Dans un premier temps, une approche de la remémoration fondée sur une organisation hiérarchique des cas est décrite. Elle comporte trois procédures, les classifications dure, floue et élastique, et est correcte au sens où tout cas remémoré peut être adapté pour résoudre le problème cible. Cette approche, pour être opérationnelle, s'appuie sur des connaissances pour l'adaptation. Ces connaissances sont étudiées sous trois angles : les approches générales de l'adaptation, l'acquisition de ces connaissances et les << catalogues d'adaptation >> réutilisables d'une application du RàPC à une autre. Enfin, un système de RàPC étant un système à base de connaissances, sont décrits des travaux pour la gestion de ces connaissances, en particulier pour leur représentation. Ces travaux sont issus pour une grande partie de deux projets : TICCO dans le domaine de la planification de synthèse en chimie organique et Kasimir dans le domaine de l'aide à la décision en cancérologie.

Our research work aims at rendering ASR systems more tolerant to non native accents. We have proposed a new approach for non native ASR based on pronunciation modeling. This approach uses a non native speech corpus and two sets of acoustic models: the first set stands for the canonical target language accent and the second set stands for the non native accent. The pronunciation modeling approach requires the a priori knowledge of the origin of the tested speakers. For that matter, we have developed a new approach for the automatic detection of the mother tongue of non native speakers., Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de la RAP non native. Les recherches que nous avons entreprises ont pour but d'aténuer l'impact des accents non natifs sur les performances des systèmes de RAP. Nous avons proposé une nouvelle approche pour la modélisation des prononciations non natives permettant de prendre en compte plusieurs accents étrangers. Cette approche automatique utilise un corpus de parole non native et deus ensembles de modèles acoustiques: le premier ensemble représente l'accent canonique de la langue cible et le deuxième représente l'accent étranger. Les modèles acoustiques du premier ensemble sont modifiés par l'ajout de nouveaux chemins d'états HMM. Cette approche nécessite la connaissance a priori de la langue d'origine des locuteurs. A cet égard, nous avons proposé une nouvelle approche pour la détection de la langue maternelle basée sur la détection des séquences discriminantes de phonèmes.

This thesis proposes a new method to display complex 3D models, based on : * an algorithms that retreives the implicit equations of primitives from a polygonal mesh * a rendering algorithm that directly uses the implicit equations reconstructed at the previous step., La visualisation d'objets et de scènes de grande taille est un des dé s de la visualisation par ordinateur, particulièrement dans le cadre d'applications interactives. Celles-ci re- quièrent deux qualités: une vitesse de l'ordre de 30 images par seconde dans le but de donner une impression de temps-réel et la qualité. En e et, des images réalistes sont de plus en plus considérées comme une condition essentielle, notamment en ce qui concerne les simulateurs. Ainsi est-il communément reconnu que l'industrie pétrolière est pourvoyeuse de don- nées de grande taille. Ces données sont également caractérisées par la grande diversitée des objets et des scènes utilisés: terrains, données géologiques volumiques (sismique 3D), données SIG (Systèmes d'Information Géographique), modèles d'ingénierie complexes (plateformes, ra neries), puits de forages, oléoducs et gazoducs. En outre, des informa- tions additionnelles sont souvent attachées à tous ces éléments: annotations, identi ca- tions, descriptions techniques, et conditions instantanées. Parmi tous ces objets, deux grandes familles peuvent être distingués: les objets na- turels et les objets manufacturés. Malgré cette classi cation, tous les objets sont com- munément représentes par des maillages triangulés. De nombreuses raisons expliquent ce choix du triangle comme base de la représentation des primitives géométriques: tout ob- jet peut être discrétisé en un maillage triangulaire; tout polygone peut se décomposer en un ensemble de triangles; les points d'un triangle sont toujours coplanaires; les triangles sont toujours convexes; les coordonnées barycentriques peuvent toujours être utilisées comme règle non-ambiguë d'interpolation de valeurs attachées au point dans le domaine du triangle; de plus, les cartes graphiques sont spécialisées dans la 'rasterisation' des triangles. Cependant, le choix d'un maillage triangulé ne s'avère pas toujours judicieux, à la fois pour des questions de performance et de qualité de rendu des images. La thèse apporte deux contributions principales: * un algorithme pour récupérer des primitives géométriques implicites à partir d'une base de données maillée * un algorithme de rendu qui emploie directement les équations des primitives géométriques implicites (ex: cylindres, cônes et tores), pour éviter leur triangulation

Our works concern the study of a fuzzy sensor adapted to the color identification on wooden boards. The proposed method aims particularly to take into account the human subjectivity concerning the color perception and to provide results in the user vocabulary. The application field (timber industry) imposes certain constraints. Indeed, the color classes are not separated (non-strict boundaries) and are represented with few samples. Then, it results from it, imprecisions and uncertainties in the output class definition. After a state of the art on the techniques of image processing, of pattern recognition, and on the structure of intelligent sensors, our works are exposed along two axes: from the sensors to the measurements, and from the measurements to the decision. Firstly, we have evaluated and corrected the perturbations linked to the environment of the sensor (temperature, ageing, ...). Then, we have determined the most discriminating colorimetric space, and generated the characteristic vector composed of interpretable attributes allowing to identify the colors. From these data, we have developed the Fuzzy Reasoning Classifier based on a fuzzy linguistic rule mechanism aggregating conjunctive rules according to the Larsen model. Finally, for the multi-sensor systems, a fuzzy operator of data merging is used. The use of this fuzzy sensor has shown the good behaviour of the system compared to the real-time industrial constraints, and an improvement of 10% of the recognition rates.; Nos travaux portent sur l'étude d'un capteur flou adapté à l'identification couleur d'avivés. La méthode proposée a pour objectif notamment de prendre en compte la subjectivité de la perception des couleurs par l'être humain et de délivrer ses résultats dans le vocabulaire de l'utilisateur. Le domaine d'applications (industrie du bois) impose certaines contraintes. En effet, les classes de couleurs ne sont pas disjointes (frontières non strictes) et sont représentées par peu d'échantillons. Il en résulte alors des imprécisions et incertitudes dans la définition des classes de sortie. Après un état de l'art sur les techniques de traitement d'images, de reconnaissance de formes et sur la structure des capteurs intelligents, nos travaux sont exposés suivant deux axes : du capteur aux mesures, et des mesures à la décision. Tout d'abord, nous avons évalué et corrigé les perturbations lié à l'environnement ambiant du capteur (température, vieillissement, ...). Ensuite, nous avons déterminé l'espace colorimétrique le plus discriminant,et élaboré le vecteur caractéristique composé d'attributs interprétables permettant d'identifier les couleurs. A partir de ces données, nous avons développé le Fuzzy Reasoning Classifier basé sur un mécanisme de règles linguistiques floues agrégeant des règles conjonctives suivant le modèle de Larsen. Enfin, un opérateur flou de fusion de données est utilisé pour des systèmes multi-capteurs. L'exploitation de ce capteur flou a montré le bon comportement du système face aux contraintes temps-réel industrielles ainsi qu'une amélioration des taux de reconnaissance d'environ 10%.

Our works concern the study of a fuzzy sensor adapted to the color identification on wooden boards. The proposed method aims particularly to take into account the human subjectivity concerning the color perception and to provide results in the user vocabulary. The application field (timber industry) imposes certain constraints. Indeed, the color classes are not separated (non-strict boundaries) and are represented with few samples. Then, it results from it, imprecisions and uncertainties in the output class definition. After a state of the art on the techniques of image processing, of pattern recognition, and on the structure of intelligent sensors, our works are exposed along two axes: from the sensors to the measurements, and from the measurements to the decision. Firstly, we have evaluated and corrected the perturbations linked to the environment of the sensor (temperature, ageing, ...). Then, we have determined the most discriminating colorimetric space, and generated the characteristic vector composed of interpretable attributes allowing to identify the colors. From these data, we have developed the Fuzzy Reasoning Classifier based on a fuzzy linguistic rule mechanism aggregating conjunctive rules according to the Larsen model. Finally, for the multi-sensor systems, a fuzzy operator of data merging is used. The use of this fuzzy sensor has shown the good behaviour of the system compared to the real-time industrial constraints, and an improvement of 10% of the recognition rates., Nos travaux portent sur l'étude d'un capteur flou adapté à l'identification couleur d'avivés. La méthode proposée a pour objectif notamment de prendre en compte la subjectivité de la perception des couleurs par l'être humain et de délivrer ses résultats dans le vocabulaire de l'utilisateur. Le domaine d'applications (industrie du bois) impose certaines contraintes. En effet, les classes de couleurs ne sont pas disjointes (frontières non strictes) et sont représentées par peu d'échantillons. Il en résulte alors des imprécisions et incertitudes dans la définition des classes de sortie. Après un état de l'art sur les techniques de traitement d'images, de reconnaissance de formes et sur la structure des capteurs intelligents, nos travaux sont exposés suivant deux axes : du capteur aux mesures, et des mesures à la décision. Tout d'abord, nous avons évalué et corrigé les perturbations lié à l'environnement ambiant du capteur (température, vieillissement, ...). Ensuite, nous avons déterminé l'espace colorimétrique le plus discriminant,et élaboré le vecteur caractéristique composé d'attributs interprétables permettant d'identifier les couleurs. A partir de ces données, nous avons développé le Fuzzy Reasoning Classifier basé sur un mécanisme de règles linguistiques floues agrégeant des règles conjonctives suivant le modèle de Larsen. Enfin, un opérateur flou de fusion de données est utilisé pour des systèmes multi-capteurs. L'exploitation de ce capteur flou a montré le bon comportement du système face aux contraintes temps-réel industrielles ainsi qu'une amélioration des taux de reconnaissance d'environ 10%.

In interventional neuroradiology, the X-ray angiography machine is the reference imaging system to guide the doctor during the treatment. This machine allowsthe acquisition of 3D image showing the patient arteries (or 3DXA). Nevertheless, visual control of the tools deployment (guide, catheter?) in the arterial network is carried out with a real time 2D X-ray image (or fluoroscopic image). The purpose of this thesis was to contribute to the improvement of the image guidance techniques by proposing tools to allow the use of the 3D image during the treatment.The images being acquired with the same angiography machine, one part of this work was to develop reliable method to calibrate the imaging chain carried by the rotary arm of the machine. The goal was to understand if the arm is deformed or not under the influence of its own weight.Using the fact that images are acquired with the same machine, we proposed a 3D2D registration method between the 3DXA and the fluoroscopic image. This method exploits the position sensors of the system and incorporates the mechanical deformations undergone by the arm.Following this work, a system allowing the fusion of the image 3DXA with the fluoroscopic image was developed in collaboration with GE Healthcare and evaluated with the CHU of Nancy for the treatment of cerebral aneurysm.A new system equipped with two imaging chains (biplane system) was installed in Nancy during our thesis. After having developed a method to detect in 2D the guide in the fluoroscopic images, a first study was initiated to make a 3D reconstruction of the guide thanks to the biplane images.; En neuroradiologie interventionnelle, la machine d'angiographie RX est le moyen d'imagerie par excellence pour guider le médecin dans l'accomplissement de songeste thérapeutique. Cette machine permet l'acquisition d'une image 3D montrant les artères du patient (ou 3DXA). Cependant, le contrôle visuel du déploiement des outils (guide, cathéter...) est effectué en 2D avec une image temps réel (ou fluoroscopie). Cette thèse a pour ambition de contribuer à l'amélioration des techniques de guidage en proposant des outils permettant une utilisation de l?image 3D durant le traitement.Les images étant acquises avec la même machine d'angiographie, nous avons consacré une partie de notre travail au développement de méthodes fiables de calibrage de la chaîne image portée par l'arceau rotatif de la machine. Le but était de comprendre si l'arceau se déformait ou non sous l'influence de son poids.Tirant parti du fait que les images sont acquises avec la même machine, nous avons ensuite proposé une méthode de recalage 3D2D entre l'image 3DXA et la fluoroscopie. Cette méthode exploite les capteurs de position du système et incorpore les déformations subies par le système.Suite à ces travaux, un système permettant la fusion de l'image 3DXA avec la fluoroscopie a été développé en collaboration avec GE Healthcare et évalué au CHU de Nancy pour le traitement des anévrismes cérébraux.Enfin, un nouveau système doté de deux chaînes images (ou système bi-plan) a été installé à Nancy durant notre thèse. Après avoir développé une méthode de détection 2D du guide dans les images fluoroscopiques, nous avons initié une première étude de la reconstruction 3D du guide à partir des images bi-plan.

Tracking, or camera pose determination, is the main technical challenge innumerous applications in Augmented Reality.In this work, we consider a plane-based system and we propose various improvements of the system in order to get a better accuracy in pose computation as well as a goo perception of the augmented scenes.Our contributions are twofold:- Pose computation processes commonly exhibit some fluctuations and lack of precision in the estimation of the motion parameters which lead to unpleasant visual impression of the augmented scene. We have proposed to use model selection with nested motion models to reduce fluctuations. This method is efficient and allow the drift to be considerably reduced.- This work confronts some theoretical camera models to reality and evaluates the suitability of these models for effective augmented reality (AR). It analyses what level of accuracy can be expected in real situations using a particular camera model and how robust the results are against realistic calibration errors.; L'objectif de la Réalité Augmentée (RA) est d'intégrer des objets virtuels dans des images d'une scène réelle.Les applications de la RA nécessitent que la scène augmentée soit continuellement mise à jour en fonction des mouvements de la caméra dans la scène.Il est donc primordial de pouvoir calculer à chaque instant les paramètres de la caméra pour avoir une composition cohérente.Cependant, les paramètres calculés sont souvent affectés par des fluctuations statistiques, ce qui nuit à l'impression visuelle de la scène augmentée.Le problème de stabilisation de la caméra a été considéré par Kanatani et Matsuaga qui classifient les déplacements de la caméra par un certain nombre de modèles de mouvement.Nous avons proposé de poursuivre leurs travaux dans un cadre d'environnements de type multi-planaire et de tester différents critères de sélection de modèles, ce qui a mis en évidence que l'usage de critères impliquant l'information sur la covariance des paramètres calculés améliorait la précision et la robustesse des points de vues calculées.Idéalement, un système de RA devrait fonctionner dans un environnement sans besoin de préparer la scène.Dans cette thèse, nous considérons les problèmes du calcul du point de vue et des paramètres intrinsèques de la caméra dans le cadre d'environnements de type multi-planaire.De telles structures sont très courantes en intérieurs comme en extérieurs et le domaine d'application de nos méthodes est donc assez large.Nos évaluations expérimentales montrent que les stratégies ici proposées améliorent la précision et la stabilité dans le calcul des paramètres de la caméra et,par conséquent, la qualité des séquences augmentées.

Tracking, or camera pose determination, is the main technical challenge innumerous applications in Augmented Reality.In this work, we consider a plane-based system and we propose various improvements of the system in order to get a better accuracy in pose computation as well as a goo perception of the augmented scenes.Our contributions are twofold:- Pose computation processes commonly exhibit some fluctuations and lack of precision in the estimation of the motion parameters which lead to unpleasant visual impression of the augmented scene. We have proposed to use model selection with nested motion models to reduce fluctuations. This method is efficient and allow the drift to be considerably reduced.- This work confronts some theoretical camera models to reality and evaluates the suitability of these models for effective augmented reality (AR). It analyses what level of accuracy can be expected in real situations using a particular camera model and how robust the results are against realistic calibration errors.; L'objectif de la Réalité Augmentée (RA) est d'intégrer des objets virtuels dans des images d'une scène réelle.Les applications de la RA nécessitent que la scène augmentée soit continuellement mise à jour en fonction des mouvements de la caméra dans la scène.Il est donc primordial de pouvoir calculer à chaque instant les paramètres de la caméra pour avoir une composition cohérente.Cependant, les paramètres calculés sont souvent affectés par des fluctuations statistiques, ce qui nuit à l'impression visuelle de la scène augmentée.Le problème de stabilisation de la caméra a été considéré par Kanatani et Matsuaga qui classifient les déplacements de la caméra par un certain nombre de modèles de mouvement.Nous avons proposé de poursuivre leurs travaux dans un cadre d'environnements de type multi-planaire et de tester différents critères de sélection de modèles, ce qui a mis en évidence que l'usage de critères impliquant l'information sur la covariance des paramètres calculés améliorait la précision et la robustesse des points de vues calculées.Idéalement, un système de RA devrait fonctionner dans un environnement sans besoin de préparer la scène.Dans cette thèse, nous considérons les problèmes du calcul du point de vue et des paramètres intrinsèques de la caméra dans le cadre d'environnements de type multi-planaire.De telles structures sont très courantes en intérieurs comme en extérieurs et le domaine d'application de nos méthodes est donc assez large.Nos évaluations expérimentales montrent que les stratégies ici proposées améliorent la précision et la stabilité dans le calcul des paramètres de la caméra et,par conséquent, la qualité des séquences augmentées.

In automatic speech recognition, confidence measures aim at estimating the confidence we can give to a result (phone, word, sentence) provided by the speech recognition engine; for example, the contribution of the confidence measure allows to highlight the misrecognized or out-of-vocabulary words.In this thesis, we propose several confidence measures which are able to provide this estimation for applications using large vocabulary and on-the-fly recognition, as keyword indexation, broadcast news transcription, and live teaching class transcription for hard of hearing children.In this framework, we have defined two types of confidence measures. The first, based on likelihood ratio, are frame-synchronous measures which can be computed simultaneously with the recognition process of the sentence. The second ones are based on an estimation of the posterior probability limited to a local neighborhood of the considered word, and need only a short delay before being computed on the sub word graph extracted from the recognition process.These measures were assessed and compared to a state-of-the-art one, which is also based on posterior probability but which requires the recognition of the whole sentence. Two evaluations were performed on a real broadcast news corpus provided by the ESTER campaign. The first one used the Equal Error Rate criterion in an automatic transcription task. The second evaluation was performed in a keyword spotting task. We achieved performance close to our reference measure with our local measures and a delay of less than one second.We also integrated one of our frame-synchronous measures in the decoding process of the recognition engine in order to improve the solution provided by the system and then to decrease the word error rate. We achieved to decrease the word error rate of around 1%. Moreover, one of our confidence measure acheived to improve comprehension of hard of hearing children., En reconnaissance automatique de la parole, les mesures de confiance tentent d'estimer la confiance qu'on peut accorder au résultat (phonème, mot, phrase) fourni par le moteur de reconnaissance ; l'apport de la mesure de confiance permettant par exemple de mettre en évidence les mots mal reconnus ou hors vocabulaire.Dans cette thèse nous proposons des mesures de confiance capables de faire cette estimation dans le cas d'applications nécessitant une reconnaissance "grand vocabulaire" en flux continu comme l'indexation en mots clés ou la transcription en ligne d'émissions radiophoniques et télévisuelles, ou bien encore la transcription du cours d'un enseignant dans une salle de classe pour des élèves malentendants.Dans ce cadre, nous avons défini deux types de mesure de confiance. Les premières, fondées sur des rapports de vraisemblance, sont des mesures trame-synchrones qui peuvent être calculées au fur et à mesure de la progression du moteur de reconnaissance au sein de la phrase à reconnaître. Les secondes, fondées sur une estimation de la probabilité a posteriori limitée à un voisinage local du mot considéré, nécessitent seulement un court délai avant de pouvoir être calculées.Ces mesures ont été évaluées et comparées à une mesure de l'état de l'art également fondée sur la probabilité a posteriori mais nécessitant la reconnaissance de toute la phrase. Cette évaluation a été faite d'une part dans une tâche de transcription automatique d'un corpus réel d'émissions radiophoniques issu de la campagne ESTER et en utilisant le critère d'évaluation EER (Equal Error Rate) ; d'autre part dans une tâche de détection de mots clés sur le même corpus. Des performances très proches de celles de la mesure de l'état de l'art ont été obtenues par nos mesures locales avec un délai de moins d'une seconde.Nous avons également intégré l'une de nos mesures trame-synchrones dans le processus de décodage du moteur de reconnaissance afin d'améliorer la solution proposée par le système et ainsi diminuer le taux d'erreur en mots d'environ 6% en relatif.Enfin, une de nos mesures de confiance a permis par la mise en valeur de mots de faible confiance d'améliorer la compréhension de malentendants.

The huge amounts of volumetric data generated by current medical imaging techniques in the context of an increasing demand for long term archiving solutions, as well as the rapid development of teleradiology make the use of compression inevitable. Indeed, if the medical community has sided until now with lossless compression, most of applications suffer from compression ratios which are too low with this kind compression. In this context, lossy compression with acceptable losses could be the most appropriate answer. So, we propose a new lossy coding scheme based on 3D Wavelet Transform and Dead Zone Lattice Vector Quantization 3D (DZLVQ) for medical images. Our algorithm has been evaluated on several CT an MR image volumes. The main contribution of this work is the design of a multidimensional dead zone which enables to take into account correlations between neighbor voxels. At high compression ratios, we show that it can outperform visually and numerically the best existing methods. These promising results are confirmed on head CT by two medical patriciansThe second contribution of this document assesses the effect lossy image compression on CAD (Computered-Aided Decision) detection performance of solid lung nodules. This work on 120 significant lungs MTCDT shows that detection did not suffer until 48:1 compression and still was robust at 96:1.The last contribution consists in the complexity reduction of our compression scheme. The first allocation dedicated to 2D DZLVQ uses an exponential of the rate-distortion (R-D) functions. The second allocation for 2D and 3D medical images is based on block statistical model to estimate the R-D curves. These R-D models are based on the joint distribution of wavelet vectors using a multidimensional mixture of generalized Gaussian (MMGG) densities.; L'imagerie médicale moderne génère des données considérables pouvant rapidement saturer les systèmes de transmission et de stockage. La nécessité de compresser les images apparaît donc aujourd'hui incontournable. Actuellement, la seule compression tolérée par les médecins est celle sans pertes. Cependant ce type de compression n'offre que des gains limités. Dans ce contexte, la compression "avec pertes" maîtrisées peut être la réponse la plus appropriée.Ainsi, nous proposons une méthode de compression avec pertes basée sur une transformée en ondelettes 3D suivie d'une Quantification Vectorielle Algébrique avec Zone Morte 3D (QVAZM 3D) pour les images radiologiques. La principale contribution de ce travail réside dans la conception d'une zone morte multidimensionnelle qui permet de prendre en compte les corrélations entre les voxels voisins. Les résultats sur une base d'IRM et scanner couramment utilisés montrent une supériorité visuelle et numérique de notre méthode par rapport à plusieurs des meilleurs codeurs. Ces résultats visuels prometteurs sont confirmés sur des scanners ORL à travers une évaluation de deux spécialistes du domaine.La seconde contribution de cette thèse concerne l'évaluation de l'impact d'une compression avec pertes sur les performances d'un CAD (outil d'aide à la décision) performant pour la détection automatique de nodules pulmonaires. Ce travail original sur une population significative de 120 scanners de poumons a montré que la détection n'était pas détériorée par la compression jusqu'à un niveau de compression de 48 : 1 et restait robuste jusqu'à 96 : 1.La dernière contribution de cette thèse traite de la réduction de la complexité de notre schéma de compression. Nous proposons deux méthodes d'allocations de débits pour les images naturelles et médicales. La première allocation consacrée à la QVAZM 2D s'appuie sur un ajustement précis des courbes débit-distorsion (R-D) en les approximant par un simple modèle exponentiel. La seconde allocation proposée pour les images naturelles 2D et médicales 3D utilise des modèles statistiques par blocs pour modéliser les courbes R-D. Ces modèles R-D s'appuient sur une modélisation de la distribution conjointe des vecteurs de coefficients d'ondelettes par un mélange de gaussiennes généralisées (multidimensionnelles).

This thesis aims at setting up a sensory-motor loop, that can be usedin robotics, while using biologically, and more precisely cortically,inspired algorithms. We hope this method allows to reproduce therobustness, structural uniformity and adaptability that are some ofthe most remarkable qualities of the cortical substrate. From acomputational point of view, our model is based on extensions of thecellular automata. This brings us to program units within maps, eachof these maps representing a biological cortical map. We designupdating mechanisms for these units leading to emergent effects withinthe maps, so that sensory-motor loops stand.In addition, we think that perceiving is the same as preparing anaction. We therefore have to balance our holistic view of perceptionwith the fact that the multiple modalities of perception are eachrepresented on a different map in our model, as it is the case in thecortex. That is why the major part of this thesis aims at creating analgorithm designed to link the modal maps, while keeping the number oflinks low for computational reasons. This creates strong constraintson both the organization and the learning algorithm of our modalmaps. While we used strictly local computations, each unit, in eachmap in our model, realizes a compromise between local influences ofthe map and influences from the other maps, that allow our model tokeep a multi-modal coherence.; Cette thèse vise à réaliser un asservissement sensori-moteur, en vuede l'employer dans le domaine de la robotique, en utilisant desalgorithmes s'inspirant de la biologie corticale. Nous espérons, enagissant ainsi, reproduire au mieux les qualités de robustesse,d'uniformité de structure et d'adaptabilité dont le cortex estpourvu. Nous avons basé notre modèle, au niveau computationnel, sur leprincipe des automates cellulaires étendus, ce qui nous amène àprogrammer des unités au sein de cartes, qui représentent chacunel'équivalent, en biologie, d'une carte corticale. Nous orientonsl'évolution de ces unités afin d'obtenir des effets émergents, auniveau des cartes, qui les amènent à former une boucleperceptivo-motrice.Par ailleurs, nous considérons que percevoir, c'est se préparer àagir. Cela nous conduit à devoir concilier notre conception holistiquede la perception avec le fait que les multiples modalités de laperception sont chacune représentées par une carte séparée dans notremodèle, comme dans le cortex. Le c{\oe}ur de cette thèse est ainsiconsacré à la réalisation d'une liaison entre modalités, qui doit\^{e}tre limitée afin de préserver la faisabilité computationnelle denotre modèle, ce qui nous amène à contraindre fortement l'organisationet l'apprentissage dans nos modules modaux. Tout en employant descalculs locaux, nous nous sommes attachés à ce que chaque unité, danschaque carte de notre modèle, réalise un compromis entre lesinfluences propres à la modalité à laquelle elle appartient et lesinfluences des autres cartes permettant de maintenir la cohérencemultimodale de notre modèle.

The work presented in this document deals with the constitution of linguistic resources and tools for the fundamental tasks of automatic processing of the Vietnamese language, both in monolingual and multilingual contexts. We present possible solutions to the problems of morpho-syntactic annotation (definition of “standardized” lexical descriptors, development of a lexicon with these descriptors, and the tools for word segmentation and part-of-speech tagging), syntactic analysis (first tentative to model the Vietnamese grammar using the TAG formalism, framework to build the language resources needed for parsing), and multilingual alignment (constitution of a multilingual corpus, development of a system for the alignment of multilingual texts). In order to ensure the reusability and extendibility of the built linguistic resources, we have paid a particular attention to the questions of standardization of language resource management.; Le travail présenté dans ce mémoire porte sur la construction des outils et ressources linguistiques pour les tâches fondamentales de traitement automatique de la langue vietnamienne, dans un contexte monolingue ainsi que multilingue. Nous présentons pour cette langue encore peu étudiée des solutions possibles aux problèmes d'annotation morpho-syntaxique (définition de descripteurs lexicaux « de référence », construction d'un lexique avec ces descriptions, des outils de segmentation et d'étiquetage lexical), d'analyse syntaxique (première tentative de modélisation de la grammaire vietnamienne en employant le formalisme TAG, cadre de construction de ressources pour l'analyse syntaxique) et d'alignement multilingue (constitution d'un corpus multilingue, développement d'un système d'alignement multilingue). Afin d'assurer la réutilisabilité des travaux réalisés, et dans l'espoir de les voir stimuler le développement du TAL au Vietnam, nous avons apporté une attention particulière aux questions de normalisation de la gestion des ressources linguistiques.

The work presented in this document deals with the constitution of linguistic resources and tools for the fundamental tasks of automatic processing of the Vietnamese language, both in monolingual and multilingual contexts. We present possible solutions to the problems of morpho-syntactic annotation (definition of “standardized” lexical descriptors, development of a lexicon with these descriptors, and the tools for word segmentation and part-of-speech tagging), syntactic analysis (first tentative to model the Vietnamese grammar using the TAG formalism, framework to build the language resources needed for parsing), and multilingual alignment (constitution of a multilingual corpus, development of a system for the alignment of multilingual texts). In order to ensure the reusability and extendibility of the built linguistic resources, we have paid a particular attention to the questions of standardization of language resource management.; Le travail présenté dans ce mémoire porte sur la construction des outils et ressources linguistiques pour les tâches fondamentales de traitement automatique de la langue vietnamienne, dans un contexte monolingue ainsi que multilingue. Nous présentons pour cette langue encore peu étudiée des solutions possibles aux problèmes d'annotation morpho-syntaxique (définition de descripteurs lexicaux « de référence », construction d'un lexique avec ces descriptions, des outils de segmentation et d'étiquetage lexical), d'analyse syntaxique (première tentative de modélisation de la grammaire vietnamienne en employant le formalisme TAG, cadre de construction de ressources pour l'analyse syntaxique) et d'alignement multilingue (constitution d'un corpus multilingue, développement d'un système d'alignement multilingue). Afin d'assurer la réutilisabilité des travaux réalisés, et dans l'espoir de les voir stimuler le développement du TAL au Vietnam, nous avons apporté une attention particulière aux questions de normalisation de la gestion des ressources linguistiques.

This study is interested in analyzing the contribution of artificial neural networks in order to improve the control of complex industrial processes that are mainly characterized by their temporal behavior. The main motivations of the time series analysis are data reduction, indexation based on similarity, localization of sequences, knowledge extraction and prediction. The analyzed industrial process is an electric arc furnace for the liquid steel production in Luxembourg. The proposed approach is a concept of predictive control based on unsupervised learning techniques with the aim of knowledge extraction. Our signal coding method is based on primitive patterns that compose the signals. These patterns, building the coding alphabet, are extracted using an unsupervised method, the self organizing maps of Kohonen (SOM). An alphabet validation approach is proposed. One of the important subjects of this research is the similarity of time series. The proposed method is unsupervised and able to handle sequences of arbitrary size using the Dynamic Time Warping method (DTW)., Cette étude consiste à étudier l'apport de réseaux de neurones artificiels pour améliorer le contrôle de processus industriels complexes, caractérisés en particulier par leur aspect temporel. Les motivations principales pour traiter des séries temporelles sont la réduction du volume de données, l'indexation pour la recherche de similarités, la localisation de séquences, l'extraction de connaissances (data mining) ou encore la prédiction. Le processus industriel choisi est un four à arc électrique pour la production d'acier liquide au Luxembourg. Notre approche est un concept de contrôle prédictif et se base sur des méthodes d'apprentissage non-supervisé dans le but d'une extraction de connaissances. Notre méthode de codage se base sur des formes primitives qui composent les signaux. Ces formes, composant un alphabet de codage, sont extraites par une méthode non-supervisée, les cartes auto-organisatrices de Kohonen (SOM). Une méthode de validation des alphabets de codage accompagne l'approche. Un sujet important abordé durant ces recherches est la similarité de séries temporelles. La méthode proposée est non-supervisée et intègre la capacité de traiter des séquences de tailles variées en se basant sur la méthode "Dynamic Time Warping" (DTW).

The huge amounts of volumetric data generated by current medical imaging techniques in the context of an increasing demand for long term archiving solutions, as well as the rapid development of teleradiology make the use of compression inevitable. Indeed, if the medical community has sided until now with lossless compression, most of applications suffer from compression ratios which are too low with this kind compression. In this context, lossy compression with acceptable losses could be the most appropriate answer. So, we propose a new lossy coding scheme based on 3D Wavelet Transform and Dead Zone Lattice Vector Quantization 3D (DZLVQ) for medical images. Our algorithm has been evaluated on several CT an MR image volumes. The main contribution of this work is the design of a multidimensional dead zone which enables to take into account correlations between neighbor voxels. At high compression ratios, we show that it can outperform visually and numerically the best existing methods. These promising results are confirmed on head CT by two medical patriciansThe second contribution of this document assesses the effect lossy image compression on CAD (Computered-Aided Decision) detection performance of solid lung nodules. This work on 120 significant lungs MTCDT shows that detection did not suffer until 48:1 compression and still was robust at 96:1.The last contribution consists in the complexity reduction of our compression scheme. The first allocation dedicated to 2D DZLVQ uses an exponential of the rate-distortion (R-D) functions. The second allocation for 2D and 3D medical images is based on block statistical model to estimate the R-D curves. These R-D models are based on the joint distribution of wavelet vectors using a multidimensional mixture of generalized Gaussian (MMGG) densities., L'imagerie médicale moderne génère des données considérables pouvant rapidement saturer les systèmes de transmission et de stockage. La nécessité de compresser les images apparaît donc aujourd'hui incontournable. Actuellement, la seule compression tolérée par les médecins est celle sans pertes. Cependant ce type de compression n'offre que des gains limités. Dans ce contexte, la compression "avec pertes" maîtrisées peut être la réponse la plus appropriée.Ainsi, nous proposons une méthode de compression avec pertes basée sur une transformée en ondelettes 3D suivie d'une Quantification Vectorielle Algébrique avec Zone Morte 3D (QVAZM 3D) pour les images radiologiques. La principale contribution de ce travail réside dans la conception d'une zone morte multidimensionnelle qui permet de prendre en compte les corrélations entre les voxels voisins. Les résultats sur une base d'IRM et scanner couramment utilisés montrent une supériorité visuelle et numérique de notre méthode par rapport à plusieurs des meilleurs codeurs. Ces résultats visuels prometteurs sont confirmés sur des scanners ORL à travers une évaluation de deux spécialistes du domaine.La seconde contribution de cette thèse concerne l'évaluation de l'impact d'une compression avec pertes sur les performances d'un CAD (outil d'aide à la décision) performant pour la détection automatique de nodules pulmonaires. Ce travail original sur une population significative de 120 scanners de poumons a montré que la détection n'était pas détériorée par la compression jusqu'à un niveau de compression de 48 : 1 et restait robuste jusqu'à 96 : 1.La dernière contribution de cette thèse traite de la réduction de la complexité de notre schéma de compression. Nous proposons deux méthodes d'allocations de débits pour les images naturelles et médicales. La première allocation consacrée à la QVAZM 2D s'appuie sur un ajustement précis des courbes débit-distorsion (R-D) en les approximant par un simple modèle exponentiel. La seconde allocation proposée pour les images naturelles 2D et médicales 3D utilise des modèles statistiques par blocs pour modéliser les courbes R-D. Ces modèles R-D s'appuient sur une modélisation de la distribution conjointe des vecteurs de coefficients d'ondelettes par un mélange de gaussiennes généralisées (multidimensionnelles).

This thesis presents an application and some extensions of the semantic Web principles and technologies for the building of a portal dedicated to knowledge management in oncology. OWL, the Web ontology language, is used for representing the knowledge contained in medical decision protocols. The inferences associated with OWL are applied for decision support for the purpose of protocol application. But the knowledge contained in the protocols is not sufficient to take into account all the possible situations and needs to be adapted for some particular cases. For this reason, we propose an extension of the semantic Web technologies in order to allow the representation of adaptation knowledge and to implement a case-based reasoning (CBR) mechanism integrated to the semantic Web infrastructure. Furthermore, in complex domains like oncology, there exist multiple viewpoints, that are different ways to consider the domain knowledge and different ways to use it. The idea of ontology does not take into account this multiplicity of viewpoints. For this reason, we have studied the knowledge representation formalisms that explicitly integrate viewpoints.We have chosen the C-OWL language in order to establish a multiple viewpoint representation of the knowledge contained in the protocols, in accordance with the semantic Web technologies. On the basis of this multiple viewpoint representation in C-OWL, a decentralized CBR mechanism is defined. It exploits the viewpoints to distribute CBR in several processes. The relations existing between viewpoints are then used to allow knowledge sharing and collaboration between these multiple processes. Following the application in oncology, the multiple viewpoint representation has shown contributions concerning some of the difficulties of knowledge engineering (acquisition, evolution), the building of the CBR mechanism (use of several cases, viewpoint combination) and the scalability of reasoning mechanisms for the semantic Web, including CBR.; Cette thèse présente une application et des extensions des principes et des technologies relatives au Web sémantique pour la construction d'un portail dédié à la gestion des connaissances en cancérologie. OWL, langage de représentation d'ontologies, est notamment employé pour la représentation des connaissances contenues dans les référentiels, sortes de protocoles de décision médicaux. Les inférences associées à OWL sont utilisées pour l'aide à la décision dans le cadre de l'application des référentiels. Mais les connaissances contenues dans les référentiels ne permettent pas de prendre en compte toutes les situations et nécessitent d'être adaptées pour certains cas particuliers. Pour cette raison, nous proposons une extension des technologies du Web sémantique afin de permettre la représentation de connaissances d'adaptation et l'implémentation d'un mécanisme de raisonnement à partir de cas (RÀPC) intégré à l'infrastructure du Web sémantique. Par ailleurs, dans des domaines complexes tels que la cancérologie, coexistent différents points de vue, c'est-à-dire différentes façons de considérer les connaissances du domaine et différentes façons de les utiliser. La notion d'ontologie ne permet pas de prendre en compte cette multiplicité de points de vue. Pour cette raison, nous avons étudié les formalismes de représentation des connaissances intégrant de façon explicite la notion de point de vue. Nous nous appuyons sur le langage C-OWL afin d'établir une représentation multi-points de vue des connaissances contenues dans les référentiels en accord avec les technologies du Web sémantique. Sur la base de cette représentation multi-points de vue en C-OWL, un mécanisme de RÀPC décentralisé est défini. Celui-ci exploite les multiples points de vue pour distribuer le RÀPC en différents processus. Les relations existant entre les points de vue sont quant à elles utilisées pour l'échange de connaissances et la collaboration entre ces différents processus. Au travers de l'application en cancérologie, la représentation multi-points de vue montre ainsi des apports concernant les difficultés inhérentes à l'ingénierie des connaissances (acquisition, évolution), la mise en oeuvre du mécanisme de RÀPC (utilisation de plusieurs cas, combinaison de points de vue) et le « passage à l'échelle » des mécanismes de raisonnements pour le Web sémantique, RÀPC compris.

Collaborative knowledge sharing systems (CKS systems) are groupware applications that allow on-line communities to share knowledge. These systems provide shared computational workspaces where the community's members can develop a shared knowledge repository (KR). Unfortunately, when comparing knowledge-sharing face-to-face or even lightweight groupware supported, CKS systems' activity seems forced, a little motivating and artificial. Because one of the problems with current knowledge repository systems is that they consider the knowledge-sharing activity as the centralized accumulation of information rather than as a process by means of which the group develops a common understanding (builds knowledge) and where knowledge divergence can take place.In this research, I study knowledge-sharing communities, how they share knowledge and, in particular, I focus on the occurrence of knowledge divergence. Knowledge divergence means a cognitive conflict at the common understanding level and it is expressed through the generation of alternatives, arguments and different points of view about a conceptualization of a topic of interest. In this context, knowledge-sharing activity is seen as an evolutionary process and reflexes the discussion through which the participants reflect on a domain of interest, in order to build a shared conceptualization of their common understanding. In this conception of the knowledge-sharing activity, knowledge divergence occurrence is a common practice. Assisting people in sharing knowledge and supporting their knowledge divergence can help to improve the conditions of usability of the CKS systems. In this dissertation, I hypothesized that any effort to reach a CKS system, as a groupware application that supports the knowledge-sharing activity, should pay special attention to the discussion activity and the knowledge divergence occurrences in order to improve the conditions of usability of the system. Knowledge-sharing activity puts forward special situations that will become the requirements to CSCW (Computer-Supported Collaborative Work) field and groupware systems. Therefore, the focus of this research is to find out a new CSCW approach that helps to carry out the knowledge-sharing activity with knowledge divergence occurrence.I develop a theoretical framework which conceptualizes the knowledge-sharing activity and considers the occurrence of knowledge divergences as a first order element within it. This framework synthesizes the architecture of a CKS system as a groupware application which supports a knowledge-sharing process. This frameworks takes into account the collaboratively and distributed development of a shared KR (the conceptualization of its common understanding), the occurrence and coexistence of a knowledge divergences and the preservation of the autonomy of the participants. In particular, my goals are to show that an monotonic extension of the KR, differentiated workspaces for preserving individual autonomy, appropriately supports to manage knowledge divergence and suitable awareness services for keeping users aware of the knowledge-sharing activity can be framed in a sufficiently operational form to be useful to groupware designers and to improve the conditions of usability of the traditional knowledge-sharing systems.; Les systèmes de partage collaboratif de connaissance sont des collecticiels qui permettent à des communautés en ligne de partager des connaissances. Ces systèmes offrent des espaces partagés où les membres d'une communauté peuvent construire ensemble une mémoire partagée. Malheureusement, ces systèmes restent peu utilisés car ils sont peu motivant, paraissent artificiels et le partage de connaissance est vécu comme forcé. Un des problèmes avec les systèmes actuels de partage de connaissance est qu'ils voient l'activité de partage comme une accumulation centralisée d'information plutôt que comme un processus évolutif dans lequel un groupe construit de la connaissance et dans lequel des divergences et des inconsistances dans la mémoire peuvent apparaître.Dans ce travail, nous étudions les communautés de partage de connaissance, en portant une attention particulière sur la divergence. Cette divergence dans la connaissance mémorisée correspond à un conflit cognitif et se traduit par l'apparition d'alternatives, d'arguments et de points de vue différents autour d'un concept ou d'un sujet d'intérêt. Dans ce contexte, l'activité de partage de connaissance est comprise comme un processus évolutif englobant notamment des étapes de discussion où les participants expriment leurs points de vue, et dont l'objectif est la construction commune d'un concept partagé. Dans ce cadre, les divergences de point de vue sont des pratiques courantes. En assistant les membres dans le partage et l'expression de leurs divergences, nous pensons améliorer l'utilisabilité des systèmes de partage de connaissance. Dans cette thèse, nous faisons l'hypothèse qu'une attention spéciale dans le support de la divergence et des discussions autour de la divergence est une condition nécessaire pour concevoir et améliorer l'utilisabilité d'une application collaborative pour le partage de connaissance. Cette approche propose des besoins nouveaux aux applications de type TCAO/collecticiel. Ainsi, le thème central de ce travail est d'identifier et concevoir des mécanismes de gestion logicielle de la collaboration pour améliorer le support au partage de connaissance en supportant les divergences et inconsistances.Nous développons un cadre théorique qui conceptualise l'activité de partage de connaissance et considère la divergence comme un objet de premier ordre. Ce cadre propose une vision d'un système de partage de connaissance comme étant basé sur une application collaborative conduite par un procédé de partage de connaissance. Il prend en compte le développement distribué et collaboratif d'une mémoire commune, l'apparition et la conservation de divergences et l'autonomie des participants. En particulier, nos objectifs sont de montrer qu'une approche de construction par augmentation monotone de la mémoire, des espaces de travail différenciés (privé/public) et des services de conscience de groupe adaptés afin de permettre aux utilisateurs de suivre l'évolution de la mémoire partagée, sont des éléments clés dans la conception d'un collecticiel de partage de connaissance.

This work is about the design of a new form of Human-Computer Interaction : the speech + visual presentation combination as an output multimodality. More precisely, it deals with the valuation of the potential benefits from the speech, as a graphical expression mode, during visual target detection tasks in 2D interactive layouts. We used an experimental approach to show the influence of oral messages, including the spatial localisation of the target in the layout, on users speed and accuracy. We also valued the subjective satisfaction of the users about this assistance to visual exploration. Three experimental studies showed that multimodal presentations of the target facilitate and improve users performances, considering both speed and accuracy. They also showed that visual exploration strategies, without any oral message, depend on the spatial organisation of the information displayed., Ce travail porte sur la conception d'une nouvelle forme d'interaction Homme-Machine : la multimodalité parole+présentation visuelle en sortie du système. Plus précisément, l'étude porte sur l'évaluation des apports potentiels de la parole, en tant que mode d'expression complémentaire du graphique, lors du repérage visuel de cibles au sein d'affichages 2D interactifs. Nous avons adopté une approche expérimentale pour déterminer l'influence d'indications spatiales orales sur la rapidité et la précision du repérage de cibles et évaluer la satisfaction subjective d'utilisateurs potentiels de cette forme d'assistance à l'activité d'exploration visuelle. Les différentes études réalisées ont montré d'une part que les présentations multimodales facilitent et améliorent les performances des utilisateurs pour le repérage visuel, en termes de temps et de précision de sélection des cibles. Elles ont montré d'autre part que les stratégies d'exploration visuelle des affichages, en l'absence de messages sonores, dépendent de l'organisation spatiale des informations au sein de l'affichage graphique.

The present PhD dissertation relates to the problems of text mining (TM), or knowledge extraction from texts. It is applied to the text analysis, the datamining process itself, and the interpretation of the elements of knowledge extracted. Within this framework, a system of knowledge extraction which is necessary to analyse the texts according to their contents is studied and established. The methods of datamining applied are the frequent itemset levelwise search (with the "Close'' algorithm) and the association rule extraction. The manuscript emphasises on the definition of the process of text mining and its main characteristics within the framework of the frequent itemset and association rule extraction. Moreover, a detailed study of a number of quality measures attached to the rules is carried out in the context of text mining. It is shown how far these quality measures can help the quality interpretation of the extracted rules; how they can influence the global quality of the text mining process. The use of a knowledge model comes to support this thesis work. It is shown, by the definition of a maximum likelihood probability measure, the significance to discover new knowledge by discarding the knowledge already present and described in the model of the domain. The association rules can, therefore, being used to enrich a terminological knowledge model of the selected domain. This PhD dissertation includes an experimentation and a validation on a real-world text corpus holding on molecular biology domain.; Ce travail de thèse porte sur la problématique d'extraction de connaissances à partir de textes, plus communément appelée la fouille de textes (FdT). Il s'articule autour des problèmes liés à l'analyse des textes, la fouille de textes proprement dite, et l'interprétation des éléments de connaissances extraits. Dans ce cadre, un système d'extraction des connaissances nécessaires pour analyser les textes en fonction de leur contenu est étudié et implanté. Les méthodes de fouille de données appliquées sont la recherche de motifs fréquents (avec l'algorithme Close) et l'extraction de règles d'association. Le mémoire s'attache à définir précisément le processus de fouille de textes et ses principales caractéristiques et propriétés en s'appuyant sur l'extraction de motifs fréquents et de règles d'association. En outre, une étude minutieuse d'un ensemble donné de mesures de qualité qu'il est possible d'attacher aux règles d'association est menée, toujours dans le cadre de la fouille de textes. Il est montré quel rôle ces mesures peuvent avoir sur la qualité et sur l'interprétation des règles extraites ; comment peuvent-elles influer sur la qualité globale du processus de fouille de textes.L'utilisation d'un modèle de connaissances vient appuyer et surtout compléter cette première approche. Il est montré, par la définition d'une mesure de vraisemblance, l'intérêt de découvrir de nouvelles connaissances en écartant les connaissances déjà répertoriées et décrites par un modèle de connaissances du domaine. Les règles d'association peuvent donc être utilisées pour alimenter un modèle de connaissances terminologiques du domaine des textes choisi. La thèse inclut la réalisation d'un système appelé TAMIS : "Text Analysis by Mining Interesting ruleS" ainsi qu'une expérimentation et une validation sur des données réelles de résumés de textes en biologie moléculaire.

The work described in this thesis concerns the applicability of a modalities combination in order to relocate 3D objects in a virtual reactive environment. The adopted "top-down" approach is initiated through the observation of command expressions modalities that take place during "prototype inspection" activities in the field of cloth design. A selection of a reduced set of user tasks, (3D objects relocation), helps investigate tasks vs input modalities combinations in order to determine an homogeneous set of low level interaction scenarios. The profile definition of relevant devices brings to build, afterwards, a minimal interactive system organised so as to test, with users, the relevancy of such a task modality allocation through an adapted version of an experiment known as "Wizard of Oz". An evaluation of speech variability helps simultaneously to precise the grammar to implement. The results seem to confirm the relevancy of such an interaction style.; Les travaux décrits dans cette thèse concernent l'applicabilité d'une combinaison de modalités pour l'interaction avec les objets 3D d'un environnement virtuel afin de leur appliquer des repositionnements géométriques. L'approche « top-down » adoptée s'inspire des modalités observables au sein des expressions de commande d'utilisateurs au cours d'activités «d'inspection de prototype » du domaine de la conception vestimentaire. A partir d'un ensemble sélectionné de tâches, l'examen de combinaisons tâches vs modalités d'entrée permet d'établir des scénarios d'expressions de commande homogènes. La définition de profils de dispositifs conduit ensuite à la construction d'un système interactif sur lequel tester ces affectations de modalités avec des utilisateurs lors d'une expérience de type « Magicien d'Oz ». L'étude de la variabilité d'expression permet alors de poser les bases d'une grammaire d'interaction. Les résultats obtenus semblent confirmer la pertinence de ce style d'interaction.

The works concern with detection and classification problems for fault diagnosis. Two approaches are treated. The first one, where the K-classes global problem is splitted into sub problems, is called simultaneous detection and classification. Each sub problem consists of one or several classes detection, and it is solved by a block that links together pre-processing phase, choice of the representation space, detection then decision. The complete resolution of the K-classes problem is carried out by a sequential arrangement of the blocks - in accordance with a hierarchic decision tree - or a parallel decision scheme.The second approach is the successive detection and classification approach. It consits of a first basic signalprocessing for alarm generation that indicates the possible existence of default. Then, high-level processings are activated in order to precisely analyze the default signature. Classification tools - linear classifiers, neural classifiers, support vector machines - are detailed. A section is focused on the margins tuning and generalisation capabilities of the classifiers.All these methods have been validated on a rail surface defect detection application in subway context. A realtime prototype allows testing the simultaneous detection and classification solutions in running conditions. Thegood detection and false alarm rates have been calculated for 4 classes of rail defect. The wavelet transform, the inverse filtering and the independent component analysis are particularly detailed for the pre-processing phase.A set of on-site labelled measurings allows to statistically qualifying the solutions of the successiveclassification and detection approach. A hierarchical presentation of the methods is proposed, in terms ofgeneralisation capability, complexity and also ability to solve the problem with or without optimisation of therepresentation space.; Le travail présenté dans ce mémoire aborde les problématiques de détection et de classification pour le diagnostic de défauts. Deux approches différentes sont abordées. La première approche est l'approche de détection et classification simultanées où le problème global à K classes est scindé en sous-problèmes. Chaque sous-problème a en charge la détection d'une ou plusieurs classes de défauts et il est traité par une cellule qui enchaîne les phases de prétraitement des signaux, de choix de l'espace de représentation, de détection, puis de décision. La résolution complète du problème à K classes s'effectue par un agencement séquentiel des cellules selon un arbre de décision hiérarchique ou par une mise en parallèle des cellules avec règles de décision associées.La seconde approche est l'approche de détection et classification successives. Elle consiste à traiter toutd'abord les signaux issus du capteur de manière simple pour la délivrance d'un signal d'alarme indiquant laprésence possible d'un défaut. Dans ce cas, et dans ce cas seulement, des traitements haut niveau sont mis enoeuvre dans le but d'analyser plus finement les signatures de ces défauts. Les outils pour la classification - les différents classifieurs linéaires, les classifieurs neuronaux et les machines à vecteurs de support - sont détaillés. L'accent est mis sur le réglage des marges des classifieurs linéaires, sur leurs capacités de généralisation et sur les estimateurs de cette capacité de généralisation.L'ensemble de ces méthodes a été validé sur une application concernant la détection de défauts de surface de rail dans un contexte métro. Un démonstrateur temps réel et opérant en condition d'exploitation a permis de tester les solutions de l'approche détection et classification simultanées, en considérant les taux de bonne détection et defausse alarme sur 4 classes de défauts de rail. La transformée en ondelettes, le filtrage inverse et la séparation de sources par analyse en composantes indépendantes sont les outils de prétraitement qui ont été particulièrement détaillés dans ce contexte applicatif.Une base de données, constituée à partir de mesures sur site labellisées, a permis de qualifier statistiquement les solutions de l'approche détection et classification successives. Une hiérarchisation des méthodes est proposée en fonction de leur capacité de généralisation, mais aussi de leur complexité et de leur aptitude à traiter le problème avec ou sans optimisation des espaces de représentation.

The works concern with detection and classification problems for fault diagnosis. Two approaches are treated. The first one, where the K-classes global problem is splitted into sub problems, is called simultaneous detection and classification. Each sub problem consists of one or several classes detection, and it is solved by a block that links together pre-processing phase, choice of the representation space, detection then decision. The complete resolution of the K-classes problem is carried out by a sequential arrangement of the blocks - in accordance with a hierarchic decision tree - or a parallel decision scheme.The second approach is the successive detection and classification approach. It consits of a first basic signalprocessing for alarm generation that indicates the possible existence of default. Then, high-level processings are activated in order to precisely analyze the default signature. Classification tools - linear classifiers, neural classifiers, support vector machines - are detailed. A section is focused on the margins tuning and generalisation capabilities of the classifiers.All these methods have been validated on a rail surface defect detection application in subway context. A realtime prototype allows testing the simultaneous detection and classification solutions in running conditions. Thegood detection and false alarm rates have been calculated for 4 classes of rail defect. The wavelet transform, the inverse filtering and the independent component analysis are particularly detailed for the pre-processing phase.A set of on-site labelled measurings allows to statistically qualifying the solutions of the successiveclassification and detection approach. A hierarchical presentation of the methods is proposed, in terms ofgeneralisation capability, complexity and also ability to solve the problem with or without optimisation of therepresentation space.; Le travail présenté dans ce mémoire aborde les problématiques de détection et de classification pour le diagnostic de défauts. Deux approches différentes sont abordées. La première approche est l'approche de détection et classification simultanées où le problème global à K classes est scindé en sous-problèmes. Chaque sous-problème a en charge la détection d'une ou plusieurs classes de défauts et il est traité par une cellule qui enchaîne les phases de prétraitement des signaux, de choix de l'espace de représentation, de détection, puis de décision. La résolution complète du problème à K classes s'effectue par un agencement séquentiel des cellules selon un arbre de décision hiérarchique ou par une mise en parallèle des cellules avec règles de décision associées.La seconde approche est l'approche de détection et classification successives. Elle consiste à traiter toutd'abord les signaux issus du capteur de manière simple pour la délivrance d'un signal d'alarme indiquant laprésence possible d'un défaut. Dans ce cas, et dans ce cas seulement, des traitements haut niveau sont mis enoeuvre dans le but d'analyser plus finement les signatures de ces défauts. Les outils pour la classification - les différents classifieurs linéaires, les classifieurs neuronaux et les machines à vecteurs de support - sont détaillés. L'accent est mis sur le réglage des marges des classifieurs linéaires, sur leurs capacités de généralisation et sur les estimateurs de cette capacité de généralisation.L'ensemble de ces méthodes a été validé sur une application concernant la détection de défauts de surface de rail dans un contexte métro. Un démonstrateur temps réel et opérant en condition d'exploitation a permis de tester les solutions de l'approche détection et classification simultanées, en considérant les taux de bonne détection et defausse alarme sur 4 classes de défauts de rail. La transformée en ondelettes, le filtrage inverse et la séparation de sources par analyse en composantes indépendantes sont les outils de prétraitement qui ont été particulièrement détaillés dans ce contexte applicatif.Une base de données, constituée à partir de mesures sur site labellisées, a permis de qualifier statistiquement les solutions de l'approche détection et classification successives. Une hiérarchisation des méthodes est proposée en fonction de leur capacité de généralisation, mais aussi de leur complexité et de leur aptitude à traiter le problème avec ou sans optimisation des espaces de représentation.

This PhD dissertation relates to the problems of knowledge extraction from texts, or text mining (TM). It is applied to the text analysis, the datamining process itself, and the interpretation of the elements of knowledge extracted. A system of knowledge extraction necessary to analyse the texts according to their contents is studied. The methods of datamining used are: frequent itemset levelwise search and association rule extraction. The definition of the process of TM and its main characteristics is done. A study of a number of quality measures attached to the rules is carried out. It is shown how far these quality measures can help the interpretation of the extracted rules. The use of a knowledge model comes to support this approach. It is shown, by the definition of a likelihood probability measure, the significance to discover new knowledge by discarding knowledge already described in the domain model. The rules can be used to enrich the knowledge model of the selected domain. This dissertation includes the implementation of the TAMIS system: "Text Analysis by Mining Interesting ruleS" and an experiment on a real-world text corpus holding on molecular biology., Ce travail porte sur la problématique d'extraction de connaissances à partir de textes ou fouille de textes (FdT). Il s'articule autour des problèmes liés à l'analyse des textes, la fouille de données et l'interprétation des connaissances extraites. Un système d'extraction des connaissances pour analyser les textes en fonction de leur contenu est étudié. Les méthodes de fouille de données appliquées sont la recherche de motifs fréquents et l'extraction de règles d'association. Le processus de FdT est défini ainsi que ses propriétés. Une étude d'un ensemble de mesures de qualité qu'il est possible d'attacher aux règles est menée. Il est montré quel rôle ces mesures peuvent avoir sur l'interprétation des règles extraites. L'utilisation d'un modèle de connaissances vient appuyer cette approche. Il est montré, par la définition d'une mesure de vraisemblance, l'intérêt de découvrir de nouvelles connaissances en écartant celles qui sont déjà décrites par un modèle du domaine. Les règles peuvent donc être utilisées pour alimenter ce modèle. La thèse inclut la réalisation du système TAMIS et une expérience sur des données réelles de textes en biologie moléculaire.

The way we see the objects around us determines speech and gestures we use to refer to them. The gestures we produce structure our visual perception. The words we use have an influence on the way we see. In this manner, visual perception, language and gesture present multiple interactions between each other. The problem is global and has to be tackled as a whole in order to understand the complexity of reference phenomena and to deduce a formal model. This model may be useful for any kind of human-machine dialogue system that focuses on deep comprehension.We show how a referring act takes place into a subset of objects. This subset is called reference domain and is implicit. It can be deduced from a lot of clues. Among these clues are those which come from the visual context and from the utterance, and those from the user's intention, attention and memory. We propose a formalization of reference domains taking these parameters into account. We focus on the notion of salience for which we propose a formal characterization. In fact, it seems that implicit information can most readily be retrieved from salient clues. We show how a dialogue system can exploit the resulting hypotheses with the help from a relevance criterion. We lay the foundations of the computation of this criterion. Our contribution is then directing along the identification of implicit information in multimodal communication, in terms of objects structures and of cognitive criteria formalizations.; Notre manière de percevoir les objets qui nous entourent détermine nos choix langagiers et gestuels pour les désigner. Les gestes que nous produisons structurent notre espace visuel, les mots que nous utilisons modifient à leur tour notre manière de percevoir. Perception visuelle, langage et geste entretiennent ainsi de multiples interactions. Il s'agit bien d'une seule problématique qui doit être appréhendée globalement, premièrement pour comprendre la complexité des phénomènes de référence, deuxièmement pour en déduire une modélisation informatique exploitable dans tout système de dialogue homme-machine qui se veut un tant soit peu compréhensif.Nous montrons comment tout acte de référence se produit dans un sous-ensemble d'objets, ce sous-ensemble appelé domaine de référence étant implicite et pouvant découler de multiples indices. Parmi ces indices, certains proviennent du contexte visuel et de l'énoncé émis, d'autres proviennent de l'intention, de l'attention et de la mémoire de l'utilisateur. Nous proposons une formalisation des domaines de référence en tenant compte de ces critères et en nous axant sur la notion de saillance dont nous proposons une caractérisation formelle. Il nous apparaît en effet que l'implicite se retrouve en priorité à l'aide des indices saillants. Nous montrons comment un système de dialogue peut exploiter les hypothèses obtenues en s'aidant d'un critère de pertinence. Nous posons quelques pistes pour une calculabilité de ce critère. Notre contribution s'attache ainsi à identifier l'implicite dans la communication multimodale, en termes de structurations d'objets et de formalisation de critères cognitifs.

This thesis studies the use of connectionist algorithms for solving reinforcement learning problems. Connectionist algorithms are inspired by the way information is processed by the brain: they rely on a large network of highly interconnected simple units, which process numerical information in a distributed and massively parallel way. Reinforcement learning is a computational theory that describes the interaction between an agent and an environment: it enables to precisely formalize goal-directed learning from interaction.We have considered three problems, with increasing complexity, and shown that they can be solved with connectionist algorithms: 1) Reinforcement learning in a small state space: we exploit a well-known algorithm in order to build a connectionist network: the problem's paramaters are stored into weighted units and connections and the planning is the result of a distributed activity in the network. 2) Learning a representation for approximating a reinforcement learning problem with a large state space: we provide an algorithm for automatically building a state space partition in order to approximate a large problem. 3) Self-organization of specialized modules for approximating various reinforcement problems with a large state space: we exploit a ``divide and conquer'' approach and show that various tasks can efficiently be spread over a little number of specialized functional modules.; Cette thèse étudie l'utilisation d'algorithmes connexionnistes pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. L'apprentissage par renforcement est une théorie computationnelle qui permet de décrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction.Nous avons considéré trois problèmes de complexité croissante et montré qu'ils admettaient des solutions algorithmiques connexionnistes : 1) L'apprentissage par renforcement dans un petit espace d'états : nous nous appuyons sur un algorithme de la littérature pour construire un réseau connexionniste ; les paramètres du problème sont stockés par les poids des unités et des connexions et le calcul du plan est le résultat d'une activité distribuée dans le réseau. 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer un problème d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous automatisons le procédé consistant à construire une partition de l'espace d'états pour approximer un problème de grande taille. 3) L'auto-organisation en modules spécialisés pour approximer plusieurs problèmes d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous proposons d'exploiter le principe "diviser pour régner" et montrons comment plusieurs tâches peuvent être réparties efficacement sur un petit nombre de modules fonctionnels spécialisés.

This thesis presents a new approach of data fusion and applies these notions to the modelisation of probabilistic diagnosis in telemedicine. Our contribution is a new definition of qualified gain in a data fusion process, and an application of dynamic bayesian network to telemedicine diagnosis. The final goal is to remotely regulate the physiological state of a patient.A first study of the field has shown basic data fusion concepts : data fusion process and qualified gain. Structures and types of data sources and results has emerged during this study too. This approach forms a general framework for the second part of this thesis : modelizing and medical diagnosis for a telemedicine application. This is a typical problem where multiple, uncertain and heterogeneous data sources are needed. The Diatelicproject's goal is to assist kidney disease people at home by monitoring their hydration rate. Physiological data are uncertain, noisy and heterogeneous.Dynamic bayesian networks are used to modelize causal dependancies, which are typical of medical knowledge. They can deal with uncertainty by using the strong probabilistic formalism. A bayesian network model allows us to do efficient data fusion, in particular, by maximizing the certainty gain, i.e. by detecting hydration rate problems with the highest confidence. For this purpose, we are implemented a bayesian engine, to deal with our experiments. The Diatelic (v3) has been implemented with it.The physician is able to take the right decision using our data fusion process, because he/she has a precision estimation of the hydration rate of the patient. Health state of the patient could be regulated through the use of this system. New problems have arise during this PhD thesis work: on-line models adaptation, quantifying the data fusion gain and dealing with multiple time-scale bayesian networks.; Cette thèse présente une nouvelle approche de la fusion de données et applique ces notions à la modélisation et au diagnostic probabiliste dans le cadre de la télémédecine. Notre contribution se situe au niveau de la définition d'une notion de gain dans un processus de fusion de données, ainsi que de l'application des réseaux bayésiens dynamiques au diagnostic en télémédecine. Le but final est de réguler, à distance, l'état physiologique d'un patient.Une première étude du domaine de la fusion de données a permis d'exhiber les concepts de base de la fusion de données : processus de fusion de données et notion de gain qualifié. Elle a aussi permi de structurer et de typer les sources de données et les résultats d'un processus de fusion. Cette approche a servi de cadre général à la seconde partie de la thèse qui a portée sur la modélisation et le diagnostic médical dans le cadre d'une application de télémédecine. Il s'agit typiquement d'un problème où interviennent plusieurs sources de données incertaines et hétérogènes. Le projet Diatelicd'assistance à domicile de personnes souffrant d'insuffisance rénale, vise à monitorer l'état d'hydratation d'un patient subissant une dialyse péritonéale. Les données physiologiques recueillies quotidiennement auprès du patient sont incertaines, hétérogènes et bruitées.Les réseaux bayésiens dynamiques permettent de modéliser des dépendances causales, typiques de la connaissance médicale, mais aussi de gérer efficacement le problème de l'incertitude à travers le formalisme probabiliste. Le modèle à base de réseaux bayésiens permet une fusion efficace : notre but est de maximiser le gain en certitude, c'est-à-dire de détecter avec la plus grande confiance possible l'état d'hydratation du patient à partir des informations fournies par les capteurs. Ce travail théorique a donné lieu à l'implémentation d'un moteur d'inférence bayésienne, permettant d'expérimenter nos modèles. Une première version du système Diatelic(v3) a été réalisée.Le processus de fusion que nous modélisons permet une prise de décision plus efficace par le médecin car il indique avec précision l'état physiologique du patient. On peut ainsi réguler son état de santé et éviter les aggravations médicales. Ce travail s'est ouvert à d'autres problématiques : adaptation en-ligne de modèles, quantification du gain et prise en compte de multiples échelles de temps dans un réseau bayésien dynamique.

This thesis presents a new approach of data fusion and applies these notions to the modelisation of probabilistic diagnosis in telemedicine. Our contribution is a new definition of qualified gain in a data fusion process, and an application of dynamic bayesian network to telemedicine diagnosis. The final goal is to remotely regulate the physiological state of a patient.A first study of the field has shown basic data fusion concepts : data fusion process and qualified gain. Structures and types of data sources and results has emerged during this study too. This approach forms a general framework for the second part of this thesis : modelizing and medical diagnosis for a telemedicine application. This is a typical problem where multiple, uncertain and heterogeneous data sources are needed. The Diatelicproject's goal is to assist kidney disease people at home by monitoring their hydration rate. Physiological data are uncertain, noisy and heterogeneous.Dynamic bayesian networks are used to modelize causal dependancies, which are typical of medical knowledge. They can deal with uncertainty by using the strong probabilistic formalism. A bayesian network model allows us to do efficient data fusion, in particular, by maximizing the certainty gain, i.e. by detecting hydration rate problems with the highest confidence. For this purpose, we are implemented a bayesian engine, to deal with our experiments. The Diatelic (v3) has been implemented with it.The physician is able to take the right decision using our data fusion process, because he/she has a precision estimation of the hydration rate of the patient. Health state of the patient could be regulated through the use of this system. New problems have arise during this PhD thesis work: on-line models adaptation, quantifying the data fusion gain and dealing with multiple time-scale bayesian networks., Cette thèse présente une nouvelle approche de la fusion de données et applique ces notions à la modélisation et au diagnostic probabiliste dans le cadre de la télémédecine. Notre contribution se situe au niveau de la définition d'une notion de gain dans un processus de fusion de données, ainsi que de l'application des réseaux bayésiens dynamiques au diagnostic en télémédecine. Le but final est de réguler, à distance, l'état physiologique d'un patient.Une première étude du domaine de la fusion de données a permis d'exhiber les concepts de base de la fusion de données : processus de fusion de données et notion de gain qualifié. Elle a aussi permi de structurer et de typer les sources de données et les résultats d'un processus de fusion. Cette approche a servi de cadre général à la seconde partie de la thèse qui a portée sur la modélisation et le diagnostic médical dans le cadre d'une application de télémédecine. Il s'agit typiquement d'un problème où interviennent plusieurs sources de données incertaines et hétérogènes. Le projet Diatelicd'assistance à domicile de personnes souffrant d'insuffisance rénale, vise à monitorer l'état d'hydratation d'un patient subissant une dialyse péritonéale. Les données physiologiques recueillies quotidiennement auprès du patient sont incertaines, hétérogènes et bruitées.Les réseaux bayésiens dynamiques permettent de modéliser des dépendances causales, typiques de la connaissance médicale, mais aussi de gérer efficacement le problème de l'incertitude à travers le formalisme probabiliste. Le modèle à base de réseaux bayésiens permet une fusion efficace : notre but est de maximiser le gain en certitude, c'est-à-dire de détecter avec la plus grande confiance possible l'état d'hydratation du patient à partir des informations fournies par les capteurs. Ce travail théorique a donné lieu à l'implémentation d'un moteur d'inférence bayésienne, permettant d'expérimenter nos modèles. Une première version du système Diatelic(v3) a été réalisée.Le processus de fusion que nous modélisons permet une prise de décision plus efficace par le médecin car il indique avec précision l'état physiologique du patient. On peut ainsi réguler son état de santé et éviter les aggravations médicales. Ce travail s'est ouvert à d'autres problématiques : adaptation en-ligne de modèles, quantification du gain et prise en compte de multiples échelles de temps dans un réseau bayésien dynamique.

BAsCET is a multi-agent system using a blackboard. It is based on the emergence of concepts within a dynamic model and come from the COPYCAT architecture. To avoid a single deterministic reasoning that would restrict its creativity, its determinism is adapted depending on the current solution. It is applied to the logical structure automatic recognition of bibliographic references in scientific papers (only in physical formet, i.e. PostScript). The model, called concept network, takes after semantic networks and neural networks, and is automatically built from a BibTeX references database. The system uses co-occurrences between terms of references to draw conceptually near terms closer. Analogy is used on the base's references: whenever the system encounters an unknown reference, it associates it to the physical part of the base and tries to find a corresponding solution. Although results are modest (65,5% of recognition), they hopefully lead to better ones after optimization., BAsCET est un système multi-agents à « blackboard », fondé sur l'émergence de concepts dans un modèle dynamique et inspiré de COPYCAT. Pour éviter un raisonnement déterministe unique limitant sacréativité il adapte son comportement en fonction de la solution courante. Nous l'avons appliqué à la reconnaissance automatique de la structure logique (des champs) de références bibliographiques dans les articles scientifiques (en format uniquement physique, c'est-à-dire en PostScript). Le modèle, appelé Réseau de Concepts, s'apparentant à la fois aux réseaux sémantiques et aux réseaux de neurones, est construit automatiquement à partir d'une base de références BIBTeX. Le système utilise les co-occurrences entre les termes des références pour rapprocher dans le modèle ceux qui sont conceptuellement voisins. Le principe de l'analogie est utilisé sur les références de la base : quand le système rencontre une référence inconnue, il fait l'analogie avec la partie physique de la base et essaye de proposer une solution correspondante. Les résultats obtenus, bien que modérés (65,5% de reconnaissance), laissent augurer des résultats encore meilleurs, après optimisation du système.

This thesis presents an application and some extensions of the semantic Web principles and technologies for the building of a portal dedicated to knowledge management in oncology. OWL, the Web ontology language, is used for representing the knowledge contained in medical decision protocols. The inferences associated with OWL are applied for decision support for the purpose of protocol application. But the knowledge contained in the protocols is not sufficient to take into account all the possible situations and needs to be adapted for some particular cases. For this reason, we propose an extension of the semantic Web technologies in order to allow the representation of adaptation knowledge and to implement a case-based reasoning (CBR) mechanism integrated to the semantic Web infrastructure. Furthermore, in complex domains like oncology, there exist multiple viewpoints, that are different ways to consider the domain knowledge and different ways to use it. The idea of ontology does not take into account this multiplicity of viewpoints. For this reason, we have studied the knowledge representation formalisms that explicitly integrate viewpoints.We have chosen the C-OWL language in order to establish a multiple viewpoint representation of the knowledge contained in the protocols, in accordance with the semantic Web technologies. On the basis of this multiple viewpoint representation in C-OWL, a decentralized CBR mechanism is defined. It exploits the viewpoints to distribute CBR in several processes. The relations existing between viewpoints are then used to allow knowledge sharing and collaboration between these multiple processes. Following the application in oncology, the multiple viewpoint representation has shown contributions concerning some of the difficulties of knowledge engineering (acquisition, evolution), the building of the CBR mechanism (use of several cases, viewpoint combination) and the scalability of reasoning mechanisms for the semantic Web, including CBR.; Cette thèse présente une application et des extensions des principes et des technologies relatives au Web sémantique pour la construction d'un portail dédié à la gestion des connaissances en cancérologie. OWL, langage de représentation d'ontologies, est notamment employé pour la représentation des connaissances contenues dans les référentiels, sortes de protocoles de décision médicaux. Les inférences associées à OWL sont utilisées pour l'aide à la décision dans le cadre de l'application des référentiels. Mais les connaissances contenues dans les référentiels ne permettent pas de prendre en compte toutes les situations et nécessitent d'être adaptées pour certains cas particuliers. Pour cette raison, nous proposons une extension des technologies du Web sémantique afin de permettre la représentation de connaissances d'adaptation et l'implémentation d'un mécanisme de raisonnement à partir de cas (RÀPC) intégré à l'infrastructure du Web sémantique. Par ailleurs, dans des domaines complexes tels que la cancérologie, coexistent différents points de vue, c'est-à-dire différentes façons de considérer les connaissances du domaine et différentes façons de les utiliser. La notion d'ontologie ne permet pas de prendre en compte cette multiplicité de points de vue. Pour cette raison, nous avons étudié les formalismes de représentation des connaissances intégrant de façon explicite la notion de point de vue. Nous nous appuyons sur le langage C-OWL afin d'établir une représentation multi-points de vue des connaissances contenues dans les référentiels en accord avec les technologies du Web sémantique. Sur la base de cette représentation multi-points de vue en C-OWL, un mécanisme de RÀPC décentralisé est défini. Celui-ci exploite les multiples points de vue pour distribuer le RÀPC en différents processus. Les relations existant entre les points de vue sont quant à elles utilisées pour l'échange de connaissances et la collaboration entre ces différents processus. Au travers de l'application en cancérologie, la représentation multi-points de vue montre ainsi des apports concernant les difficultés inhérentes à l'ingénierie des connaissances (acquisition, évolution), la mise en oeuvre du mécanisme de RÀPC (utilisation de plusieurs cas, combinaison de points de vue) et le « passage à l'échelle » des mécanismes de raisonnements pour le Web sémantique, RÀPC compris.