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International audience; This article presents an hybrid and hierarchical model in which two modeling and simulation approaches, discrete event system specification simulation (DEVS) and semantic technologies, were used together in order to help in the analysis of a major healthcare problem, the severe acute respiratory syndrome-coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Indeed, the complexity of the SARS-CoV-2 replication process, and the range of hierarchical scales over which it interacts with cellular components (extending from genomic and transcriptomic to proteomic and metabolomic scales), and the intricate way in which they are interwoven, make its understanding very challenging. It is therefore crucial to model the different scales of the replication process, by taking into account all interactions with the infected cell. By combining the advantages of both DEVS simulation and ontological modeling, we propose a hierarchical ontology-based DEVS simulation model of the SARS-CoV-2 viral replication at both the micro-molecular (proteomic and metabolomic) and macro-molecular (genomic and transcriptomic) scales. First, we demonstrate the usefulness of combining DEVS simulation and semantic technologies in a common modeling framework to face the complexity of the SARS-CoV-2 viral replication at different scales. Second, the modeling and simulation of the SARS-CoV-2 replication process on different levels provide valuable information on the different stages of the virus’s life cycle and lays the foundation for a system to anticipate future mutations selected by the virus.

Les empreintes spatiales, historiques ou acquises en temps réel, aident a la compréhension des dynamiques de leurs porteurs. Dans un contexte de navigation maritime côtière, la recherche présentée montre la démarche de mise en place d’un modèle de connaissances visant a une analyse sémantique des empreintes de navires. Ce modèle est défini a partir des connaissances recueillies auprès d’experts du domaine complétées par des descriptions textuelles et graphiques. Après avoir décrit les principes de navigation, nous présentons les étapes menant a un tel modèle de connaissances. La recherche est complétée par la formalisation de règles portant sur la visibilité des points de repère. Enfin, un raisonnement conduit a inférer des connaissances supplémentaires de navigation sur lesquelles sont confrontées les empreintes de navigation afin d’identifier les routes ayant une sémantique pour le modèle et celles dénuées de sémantique.

When associated with a reasoning mechanism, routing systems help a user to reach a destination by offering different path possibilities in a given environment: this process is called “wayfinding”. Coastal maritime navigation is no exception to the needs of such a system. In fact, sailors that are unfamiliar with a navigation area, often rely on several non-automated resources to reach their destinations. To overcome this constraint, a model based on artificial intelligence is established and integrated into these decision support systems in order to recommend different routes.The work presented in this thesis is concerned with the aspects of modeling and integration, into an information system, of the "wayfinding" process, in a coastal maritime environment. The scientific objectives of this research is related first to the semantic conceptualization of a coastal maritime trajectory, ie. take into account objects (lighthouse, alignment, “landmark”, etc.) that make up such a trajectory, influenced by landmarks with a dynamic visibility (by night, by day, weather conditions). Three components are thus distinguished and modeled: space, time and semantics. The scientific objectives then, focus on the formal modeling of the trajectory, i.e. express the modeling in a formal language (Description Logic) understandable by a machine capable of reasoning on this formalization through reasoning algorithms. From this formal modeling, an ontology-based model is determined with the OWL language in order to integrate such formalization into an information system. Ontological models are based on the description of concepts and relationships, relating to the field of application. In our work, these concepts and relationships describe the components of a coastal maritime trajectory and the environment, as well as the different interactions that exist between them. This model represents a knowledge base described by axioms to allow reasoning. Challenges are then raised about the strategy of instantiating the different concepts. As a result, different contributions are made in this direction, i.e. on the formalization of axioms and the data enrichment of the ontological model. The axioms are inspired by the pre-established formalization and the instances are enriched through a database or an algorithm or inferred through SWRL rules. Finally, this research aims to integrate the established model into an "intelligent" information system promoting reasoning through an ontology and a routing algorithm, and to propose a set of navigation routes that can be adapted to the sailor preferences.; Associés à un mécanisme de raisonnement, les systèmes de routage aident un utilisateur à trouver un chemin en proposant différentes possibilités de trajectoire dans un environnement donné : ce processus est appelé « wayfinding ». La navigation maritime côtière ne fait pas exception aux besoins d’un tel système. En effet, les navigateurs non familiers d’une zone de navigation font souvent appel à de multiples ressources non automatisées pour arriver à destination. Pour pallier cette contrainte, un modèle fondé sur l’intelligence artificielle est établi et intégré dans ces systèmes d’aide à la décision afin de proposer différents itinéraires.Les travaux de cette thèse s’intéressent aux aspects de modélisation et d’intégration dans un système d’information du processus de « wayfinding » en environnement maritime côtier. Les objectifs scientifiques de ces recherches portent tout d’abord, sur la conceptualisation sémantique d’une trajectoire de navigation maritime côtière, c.-à-d. prendre en compte et donner du sens aux objets (phare, alignement, « landmark », etc.) qui composent une telle trajectoire, influencée par des repères dont la visibilité est dynamique (nuit, jour, conditions météorologiques). Trois composantes sont ainsi distinguées et modélisées : l’espace, le temps et la sémantique. Les objectifs scientifiques portent ensuite sur la modélisation formelle de la trajectoire de navigation, c.-à-d. exprimer la modélisation dans un langage formel (la logique de description) compréhensible par une machine capable de raisonner sur cette formalisation par le biais d’algorithmes de raisonnement. À partir de cette modélisation formelle, un modèle ontologique est déterminé avec le langage OWL afin d’intégrer une telle formalisation dans un système d’information. Les modélisations ontologiques sont fondées sur la construction de concepts et de relations les associant, relatifs au domaine d’application. Dans nos travaux, ces concepts et relations décrivent les composants d’une trajectoire maritime côtière et de l’environnement, ainsi que les différentes interactions existantes entre eux. Ce modèle représente une base de connaissances formée par des axiomes et qui, enrichie d’instances, permet le raisonnement. Des questions sont alors soulevées sur la stratégie d’instancier les différents concepts. De ce fait, différentes contributions sont apportées dans ce sens, c.-à-d. sur la formalisation des axiomes et l’instanciation du modèle ontologique. Les axiomes sont inspirés de la formalisation préétablie et les instances sont alimentées via une base de données ou inférées grâce à des règles SWRL ou instancié par un algorithme. Au final, cette recherche vise à intégrer le modèle établi dans un système d’information « intelligent » favorisant le raisonnement grâce à une ontologie et un algorithme de routage, et à proposer un ensemble de routes de navigation, susceptibles d’être adaptées aux préférences de l’utilisateur final : le marin.