Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Intelligence artificielle hybride“

L’année 2021 a vu célébrer le centenaire de la découverte de l’insuline comme traitement du diabète de type 1, sauvant la vie de personnes condamnées auparavant par la maladie. La substitution insulinique, tellement différente de la sécrétion physiologique, reste cependant un défi. Jusque dans les années 1990, les personnes vivant avec un diabète de type 1 étaient traitées par deux injections d’insuline intermédiaire, d’une durée d’action de 12 à 16 h, et des injections d’insuline rapide humaine, d’une durée d’action de 7 h environ, dont la cinétique entraînait des hypoglycémies fréquentes justifiant des repas pris à heures fixes, une quantité de glucides fixe et des collations obligatoires en évitant les sucres rapides. Le développement des analogues rapides (durée d’action de 4 h) puis lents (sans pic d’action) de l’insuline dans les années 1990 et 2000 et de l’éducation thérapeutique ont permis un allègement de ces contraintes. Ils ont permis aussi l’essor de l’insulinothérapie fonctionnelle, dissociant les repas, gérés par les insulines rapides, de l’insuline lente (c’est-à-dire l’insuline vitale), permettant des repas à horaires variables, à contenus variables et sans restriction d’aliments. Mais la grande révolution vient de ces cinq dernières années, avec l’apparition des capteurs de mesure du glucose en continu, libérant le patient des contrôles glycémiques capillaires, couplés par la suite à une pompe à insuline pilotée par une intelligence artificielle dans les systèmes très récents de boucle fermée hybride. Ces systèmes permettent une amélioration majeure du contrôle de la glycémie, en réduisant à la fois le temps passé en hypoglycémie et la charge mentale de la personne.

Ce travail de these est centre sur la mise en place ou l'ebauche d'une methode d'analyse et de conception oriente agent et la conception et la construction d'un systeme d'information distribue interactif. Son domaine d'application est celui des systemes d'information cooperatifs et intelligents lies a la sante et en particulier au processus de suivi des patients a la chaine des urgences. La methode propose quelques idees essentielles : la combinaison de l'analyse ascendante et concourante fondee sur les points de vues multiples, l'analyse du dialogue entre acteurs en amont de l'analyse et de la conception, la representation des dialogues aux travers des scenarii dynamiquement construit. L'inclusion de la concourance et de la revision pour resoudre les conflits et assurer la continuite du developpement. Le prototype a ete concu en parfaite collaboration avec deux medecins urgentistes. C'est un veritable simulateur qui permet de tester, de verifier, de mettre a jour et de completer les connaissances lors du processus de la prise en charge des patients dans la chaine des urgences. Les agents prevus dans le systeme assurent differents aspects d'apprentissage, de tracabilite, de cooperation, d'aide et de controle de l'accreditation. Le travail peut etre poursuivi dans deux directions complementaires. Selon un axe genie logiciel, il reste a construire un atelier de genie logiciel informatise d'aide a la conception supportant la methode proposee. Selon un axe theorique, il reste a approfondir la contribution d'autres travaux de recherches pour l'analyse des taches, pour la gestion de la communication et pour l'implementation des agents afin d'ameliorer cette approche

Thèse (M.Inf.) -- Université du Québec à Chicoutimi, programme en extension de l'Université du Québec à Montréal, 2007.
La p. de t. porte en outre: Mémoire présenté à l'Université du Québec à Chicoutimi comme exigence partielle de la maîtrise en informatique. CaQQUQ Bibliogr.: f. 133-138. Document électronique également accessible en format PDF. CaQQUQ

Répondre aux objectifs de l'UE sur la réduction des émissions carbone, nécessite des propositions innovantes dans le domaine de l'habitat qui rejette 300 millions de tonnes de CO2 par an. RED WOLF a pour but d'augmenter l'usage de l'énergie renouvelable pour réduire l'émission CO2 de maisons équipées de panneaux hotoVoltaïques non raccordés au Gaz (PVnG). Un Système de Stockage Hybrides (SSH) sera développé et déployé dans 100 maisons PVnG. Elles seront équipées de batteries avec des Radiateurs à Accumulation à faible coût capables de stocker de la chaleur pour réchauffer à la demande les habitations sur un horizon de 24h. Les SSHs stockeront à la fois l'énergie produite in situ par les PVHs et les énergies vertes (vent, solaire) transportées par le réseau électrique lorsque la demande sera faible. Les pics de consommation (120% de la moyenne quotidienne) ont lieu entre 6h et 9h et entre 16h et 20h quand la production d'électricité est fortement carbonée. Actuellement, durant les journées venteuses ou ensoleillées, la production des parcs éoliens et solaires est réduite et l'énergie propre est donc gaspillée : Chaque année, dans les régions de l'ENO (Est-Nord-Ouest), jusqu'à 6% de l'énergie de l'éolien est perdue. De plus, les maisons PVnG reversent leur production électrique locale dans le réseau électrique indépendamment des besoins de celui-ci, ce qui augmente le déséquilibre entre la demande et la production sachant que la capacité des PV augmente de 3GW/an dans la région ENO. Dans le cadre de cette thèse, la recherche sera divisée en trois parties: (i) comprendre le comportement des habitants afin d'obtenir le modèle de consommation énergétique de chaque maison. Ce modèle sera utilisé afin de dimensionner les batteries et gérer intelligemment le basculement entre utilisation entre "énergie produite localement" et celle du réseau national ; (ii) concevoir un système de stockage hybrides afin d'analyser des flux de données provenant de sources d'informations multiples (p. ex., smart grid, météo, température ambiante, comportement des habitants, niveau des batteries), et ce à des fins de limiter l'émission carbone des habitations individuelles ; (iii) réaliser une analyse globale pour évaluer les stratégies de gestion des données (Cloud and Fog) et des réseaux (SDN, Internet des Objets), et ce, afin de trouver le meilleur compromis entre "Qualité de Service" et "impact environnemental". Les phases expérimentales se baseront sur des sites pilotes (disposant de maisons PVnG) situés au Royaume Uni, en France, en Irlande, au Luxembourg et Pays-Bas. En définitif, le système de stockage hybride proposé vise à être commercialisé dans les pays partenaires, et diffusé dans toute la région ENO
Private homes are increasingly fitted with PhotoVoltaics (PV) for increasing the renewable energy use. Typical issues of this type of installation are : (1) the production of green energy is not necessary in line with the inhabitants' energy consumption (2) a peak of energy demand on smart grid increases the carbon emission. Mitigating carbon emission in using efficiently PV is the main objective of this research, which is part of the INTERREG NW Europe RED WOLF project (H2020 programme). This project is led led by Leeds Beckett University and involves 21 partners across Europe, including University of Lorraine. The RED WOLF project aims at installing PV solar panels and home batteries across UK, France, Netherlands, and Ireland, with the overall goal to design a Smart Storage Driver (SDS) system capables at storing solar energy produced at home, and using it when a peak of energy demand is detected on smart grid. To this end, the research is divided into three steps: (i) first, it is necessary to understand how inhabitants behave in order to obtain an energy consumption pattern for each home. This pattern will be used to size the batteries and to smartly manage the switching between the use of local and smart grid energy. Specific instrumentation will be deployed to achieve this step ; (ii) second, it is necessary to design a SDS system aiming at analysing data coming from multiple sources (e.g., smart grid, weather, indoor temperature, inhabitant behaviour, battery charge level) with one major target : the limitation of carbon emission ; (iii) finally, a global analysis ofdata management (Cloud and Fog) and network management (SDN, IoT) must be carried out in order to find the best trade off between Quality of Service offered for inhabitants and environmental impact

Cette thèse porte sur une analyse théorique et pratique du processus de préconception avec comme objectif d’essayer d’extraire les éléments récurrents et possiblement inventifs de façon à pouvoir les isoler et les réutiliser dans d’autres contextes pour aider à la conception et plus généralement à l’invention. Pour cela, nous nous appuyons sur une théorie appelée TRIZ mise au point par un scientifique russe (G. S. Altshuller) qui tente de formaliser les processus de l’invention. Nous établissons l’intérêt de la TRIZ pour la conception conceptuelle et montrons que la théorie peut être informatisée et aider à la résolution de problèmes. L’architecture informatique résultante relève d’une préoccupation industrielle et cherche aussi à établir des passerelles entre les techniques d’intelligence artificielle de représentation des connaissances, formalisation du raisonnement et de résolution de problème. Les résultats de ces travaux peuvent être catégorisés suivant trois axes : la formalisation, l’opérationnalisation et l’implantation. La formalisation propose une ontologie descriptive d’une des méthodes de la TRIZ appelée l’analyse Substance-Champ. L’opérationnalisation décrit un modèle opérationnel de cette formalisation, c'est-à-dire utilisable par la machine. L’implémentation est une solution logicielle basée sur un système hybride combinant les logiques de description et la logique des prédicats. Elle permet par l’intermédiaire d’une interface graphique d’aider un concepteur à mettre en œuvre un processus de préconception suivant l’analyse Substance-Champ. Le sujet présente donc un intérêt du côté des sciences de la conception comme du côté de l’intelligence artificielle
This PhD thesis is about a theoretical and practical analysis of the conceptual phases of the design process. It aims at extracting its recurrent elements in order to be reusable in different contexts and it also aims at making that process easily computer implemented. With this goal, we have studied the russian theory TRIZ, which pretends to formalize the inventive process. We conclude that this theory has a great interest for design process and we prove that this theory might be implemented in a computer-aided design system. The results of this PhD thesis can be decomposed in three parts: formalization, operationalisation and implementation. Formalization suggests an ontological modelling of one of the TRIZ methodologies, named Substance-Field analysis. Operationalisation proposes a translation of the formalization to be supported by a computer. The implementation is a software tool based on a hybrid system combining description logics and first order logic rules

La navigation autonome est une tâche difficile qui a un large éventail d'applications dans le monde réel. Le système de navigation autonome peut être utilisé sur différentes plateformes, telles que les voitures, les drones et les robots. Ces systèmes autonomes réduiront considérablement le travail humain et amélioreront l'efficacité du système de transport actuel. Certains systèmes autonomes ont été utilisés dans des scénarios réels, comme les robots de livraison et les robots de service. Dans le monde réel, les systèmes autonomes doivent construire des représentations de l'environnement et se localiser pour interagir avec l'environnement. Différents capteurs peuvent être utilisés pour atteindre ces objectifs. Parmi eux, le capteur caméra est le meilleur choix entre le coût et la fiabilité. Actuellement, la navigation autonome visuelle a connu des améliorations significatives grâce à l'apprentissage profond. Les méthodes d'apprentissage profond présentent des avantages pour la perception de l'environnement. Cependant, elles ne sont pas robustes pour la localisation visuelle où les méthodes basées sur des modèles ont des résultats plus fiables. Afin d'utiliser les avantages des méthodes basées sur les données et sur les modèles, une méthode hybride d'odométrie visuelle est étudiée dans cette thèse. Tout d'abord, des méthodes d'optimisation efficaces sont essentielles pour les méthodes basées sur les modèles et les méthodes basées sur les données qui partagent la même théorie d'optimisation. Actuellement, la plupart des réseaux d'apprentissage profond sont encore formés avec des optimiseurs de premier ordre inefficaces. Par conséquent, cette thèse propose d'étendre les méthodes d'optimisation efficaces basées sur les modèles pour former les réseaux d'apprentissage profond. La méthode Gaussienne-Newton et les méthodes efficaces de second ordre sont appliquées pour l'optimisation de l'apprentissage profond. Deuxièmement, la méthode d'odométrie visuelle basée sur un modèle repose sur des informations préalables sur la profondeur, l'estimation robuste et précise de la profondeur est essentielle pour la performance du module d'odométrie visuelle. Sur la base de la théorie traditionnelle de la vision par ordinateur, la vision stéréo peut calculer la profondeur avec l'échelle correcte, ce qui est plus fiable que les solutions monoculaires. Toutefois, les réseaux stéréoscopiques 2D-3D actuels à deux niveaux présentent des problèmes d'annotations de profondeur et d'écart entre les domaines de disparité. En conséquence, un réseau stéréo supervisé par la pose et un réseau stéréo adaptatif sont étudiés. Toutefois, les performances des réseaux en deux étapes sont limitées par la qualité des caractéristiques 2D qui construisent le volume de coût de l'appariement stéréo. Au lieu de cela, un nouveau réseau stéréo 3D en une étape est proposé pour apprendre les caractéristiques et l'appariement stéréo implicitement en une seule étape. Troisièmement, pour assurer la robustesse du système, le réseau stéréo et le module d'odométrie visuelle directe dense sont combinés pour créer une odométrie visuelle directe dense hybride stéréo (HDVO). L'odométrie visuelle directe dense est plus fiable que la méthode basée sur les caractéristiques, car elle est optimisée à partir des informations globales de l'image. L'HDVO est optimisée avec la perte de minimisation photométrique. Cependant, cette perte souffre de bruits provenant de la zone d'occlusion, de la zone de texture homogène et des objets dynamiques. Cette thèse étudie la suppression des valeurs de perte bruitées à l'aide de masques binaires. De plus, pour réduire les effets des objets dynamiques, les résultats de la segmentation sémantique sont utilisés pour améliorer ces masques. Enfin, pour être généralisée à un nouveau domaine de données, une méthode d'entraînement test-temps pour l'odométrie visuelle est explorée
Autonomous driving is a challenging task that has a wide range of applications in the real world. The autonomous driving system can be used in different platforms, such as cars, drones, and robots. These autonomous systems will reduce a lot of human labor and improve the efficiency of the current transportation system. Some autonomous systems have been used in real scenarios, such as delivery robots, and service robots. In the real world, autonomous systems need to build environment representations and localize themselves to interact with the environment. There are different sensors can be used for these objectives. Among them, the camera sensor is the best choice between cost and reliability. Currently, visual autonomous driving has achieved significant improvement with deep learning. Deep learning methods have advantages for environment perception. However, they are not robust for visual localization where model-based methods have more reliable results. To utilize the advantages of both data-based and model-based methods, a hybrid visual odometry method is explored in this thesis. Firstly, efficient optimization methods are critical for both model-based and data-based methods which share the same optimization theory. Currently, most deep learning networks are still trained with inefficient first-order optimizers. Therefore, this thesis proposes to extend efficient model-based optimization methods to train deep learning networks. The Gaussian-Newton and the efficient second-order methods are applied for deep learning optimization. Secondly, the model-based visual odometry method is based on the prior depth information, the robust and accurate depth estimation is critical for the performance of visual odometry module. Based on traditional computer vision theory, stereo vision can compute the depth with the correct scale, which is more reliable than monocular solutions. However, the current two-stage 2D-3D stereo networks have the problems of depth annotations and disparity domain gap. Correspondingly, a pose-supervised stereo network and an adaptive stereo network are investigated. However, the performance of two-stage networks is limited by the quality of 2D features that build stereo-matching cost volume. Instead, a new one-stage 3D stereo network is proposed to learn features and stereo-matching implicitly in a single stage. Thirdly, to keep robust, the stereo network and the dense direct visual odometry module are combined to build a stereo hybrid dense direct visual odometry (HDVO). Dense direct visual odometry is more reliable than the feature-based method because it is optimized with global image information. The HDVO is optimized with the photometric minimization loss. However, this loss suffers noises from the occlusion area, homogeneous texture area, and dynamic objects. This thesis explores removing noisy loss values with binary masks. Moreover, to reduce the effects of dynamic objects, semantic segmentation results are used to improve these masks. Finally, to be generalized for a new data domain, a test-time training method for visual odometry is explored. These proposed methods have been evaluated on public autonomous driving benchmarks, and show state-of-the-art performances

Comparé au réseau électrique alternatif (AC), le réseau électrique en courant continu (DC) a démontré de nombreux avantages tels que son interface naturelle avec les RES, les systèmes de stockage d'énergie et les charges en courant continu, une efficacité supérieure avec moins d'étapes de conversion, et un contrôle plus simple sans effet de peau et sans considérations sur le flux de puissance réactive. Le micro-réseaux DC reste une technologie relativement nouvelle, et ses architectures de réseau, stratégies de contrôle, techniques de stabilisation méritent d'énormes efforts de recherche. Dans ce contexte, cette thèse porte sur les problèmes de gestion de l'énergie d'un réseau électrique en courant continu (DC) multi-source dédié aux applications résidentielles. Le réseau électrique en courant continu (DC) est composé de générateurs distribués (panneaux solaires), d'un système de stockage d'énergie hybride (HESS) avec des batteries et un supercondensateur (SC), et de charges en courant continu, interconnectées via des convertisseurs de puissance DC/DC. L'objectif principal de cette recherche est de développer une stratégie avancée de gestion de l'énergie (EMS) d'améliorer l'efficacité opérationnelle du système tout en renforçant sa fiabilité et sa durabilité. Une plateforme de simulation hiérarchique de réseau électrique DC a été développée sous MATLAB/Simulink. Elle est composée de deux couches avec des échelles de temps différentes : une couche de contrôle de niveau local (échelle de temps de quelques secondes à quelques minutes en raison des comportements de commutation des convertisseurs) pour les contrôles des composants locaux, et une couche de contrôle de niveau système (avec une échelle de temps de quelques jours à quelques mois avec un test accéléré) pour la validation à long terme de l'EMS et son évaluation de performance. Dans la couche de contrôle de niveau local, les panneaux solaires, les batteries et le supercondensateur ont été modélisés et contrôlés séparément. Différents modes de contrôle tels que le contrôle de courant, le contrôle de tension et le contrôle du point de puissance maximale (MPPT) ont été mis en œuvre. Un filtre passe-bas (LPF) a été appliqué pour diviser la puissance totale du HESS : basse et haute fréquence pour les batteries et le supercondensateur. Différentes fréquences de coupure du LPF pour le partage de puissance a également été étudiée. Un EMS hybride bi-niveau combiné et un dimensionnement automatique ont été proposés et validés. Il couvre principalement cinq scénarios d'exploitation, notamment la réduction de la production des panneaux solaires, la réduction de la charge et trois scénarios via le contrôle du HESS associé à la rétention du contrôle de l'état de charge (SOC) du supercondensateur. Une fonction objective prenant en compte à la fois le coût en capital (CAPEX) et les coûts d'exploitation (OPEX) a été conçue pour l'évaluation des performances de l'EMS. L'interaction entre l'HESS et l'EMS a été étudiée conjointement sur la base d'un ensemble de données ouvertes de profils de consommation électrique résidentielle couvrant à la fois l'été et l'hiver. Finalement, une plateforme expérimentale de réseau électrique à courant continu (DC) multi-source a été développée pour valider en temps réel l'EMS. Elle est composée de quatre batteries lithium-ion, d'un supercondensateur, d'une alimentation électrique à courant continu programmable, d'une charge à courant continu programmable, de convertisseurs DC/DC correspondants et d'un contrôleur en temps réel (dSPACE/Microlabbox). Des tests accélérés ont été réalisés pour vérifier l'EMS proposé dans différents scénarios d'exploitation en intégrant des panneaux solaires réels et les profils de consommation de charge. Les plateformes de simulation hiérarchique de réseau électrique en courant continu (DC) et expérimentale, peuvent être utilisées de manière générale pour vérifier et évaluer divers EMS
Compared to the alternating current (AC) electrical grid, the direct current (DC) electrical grid has demonstrated numerous advantages, such as its natural interface with renewable energy sources (RES), energy storage systems, and DC loads. It offers superior efficiency with fewer conversion steps, simpler control without skin effect or reactive power considerations. DC microgrids remain a relatively new technology, and their network architectures, control strategies, and stabilization techniques require significant research efforts. In this context, this thesis focuses on energy management issues in a multi-source DC electrical grid dedicated to residential applications. The DC electrical grid consists of distributed generators (solar panels), a hybrid energy storage system (HESS) with batteries and a supercapacitor (SC), and DC loads interconnected via DC/DC power converters. The primary objective of this research is to develop an advanced energy management strategy (EMS) to enhance the operational efficiency of the system while improving its reliability and sustainability. A hierarchical simulation platform of the DC electrical grid has been developed using MATLAB/Simulink. It comprises two layers with different time scales: a local control layer (time scale of a few seconds to minutes due to converter switching behavior) for controlling local components, and a system-level control layer (time scale of a few days to months with accelerated testing) for long-term validation and performance evaluation of the EMS. In the local control layer, solar panels, batteries, and the supercapacitor have been modeled and controlled separately. Various control modes, such as current control, voltage control, and maximum power point tracking (MPPT), have been implemented. A low-pass filter (LPF) has been applied to divide the total HESS power into low and high frequencies for the batteries and supercapacitor. Different LPF cutoff frequencies for power sharing have also been studied. A combined hybrid bi-level EMS and automatic sizing have been proposed and validated. It mainly covers five operational scenarios, including solar panel production reduction, load reduction, and three scenarios involving HESS control combined with supercapacitor state of charge (SOC) control retention. An objective function that considers both capital expenditure (CAPEX) and operating costs (OPEX) has been designed for EMS performance evaluation. The interaction between the HESS and EMS has been jointly studied based on an open dataset of residential electrical consumption profiles covering both summer and winter seasons. Finally, an experimental platform of a multi-source DC electrical grid has been developed to validate the EMS in real-time. It comprises four lithium-ion batteries, a supercapacitor, a programmable DC power supply, a programmable DC load, corresponding DC/DC converters, and a real-time controller (dSPACE/Microlabbox). Accelerated tests have been conducted to verify the proposed EMS in different operational scenarios by integrating real solar panels and load consumption profiles. The hierarchical simulation and experimental DC electrical grid platforms can be generally used to verify and evaluate various EMS

L'autonomie d'un robot mobile se caractérise par sa capacité à agir et à se déplacer dans l'environnement sans intervention humaine. La planification de mission pour un robot mobile fait intervenir un raisonnement symbolique pour le choix des actions permettant d'accomplir la mission et un raisonnement géométrique pour le calcul des déplacements du robot afin de réaliser ces actions. Dans un premier temps, nous comparons différentes approches permettant de coupler un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements. Les résultats obtenus en termes de messages échangés entre les deux modules de raisonnement et en termes de temps de calcul tendent à montrer qu'un couplage dans lequel les exécutions des deux planificateurs sont entrelacées est l'approche offrant les meilleures performances. À partir de ce constat, nous proposons une architecture de planification hybride mettant en oeuvre un planificateur de tâches et un planificateur de mouvements dont les exécutions sont entrelacées. Nous avons été amenés à étendre le concept d'opérateur de planification afin de permettre l'expression et la prise en compte de préconditions géométriques ainsi que d'effets géométriques. Ces préconditions, définissant géométriquement la manière de réaliser les actions, sont ensuite envoyées au module de raisonnement géométrique sous la forme de requêtes de planification. Les contraintes géométriques sont extraites des préconditions, traduites en fonctions mathématiques, puis satisfaites à l'aide d'un algorithme de programmation non linéaire. Un chemin est ensuite calculé entre la configuration actuelle du robot et la configuration solution à l'aide d'un algorithme de planification de mouvement appelé Cell-RRT. Les effets géométriques permettent de transmettre les modifications des ressources partagées au module de raisonnement symbolique et fournissent des références sur les configurations du robot en début ou en fin de réalisation d'une action. Ces références peuvent ensuite intervenir lors de la planification d'une nouvelle action. L'algorithme de planification de mouvements mis en oevre est un algorithme probabiliste incrémental qui s'appuie sur le principe de l'algorithme RRT. Il est couplé avec une phase de réduction de l'espace de recherche. Durant cette phase, l'environnement est décomposé en un ensemble de cellules puis un algorithme de recherche de plus court chemin est appliqué afin de définir un sous-ensemble de l'espace de recherche. Les échanges entre les deux planificateurs font également appel à la notion de conseil afin de permettre le guidage de la construction du plan par des heuristiques géométriques ainsi que de permettre des phases d'optimisation du plan. Cette architecture hybride est finalement testée sur des scénarios de missions mettant ainsi en avant la validité de nos propositions. Le planificateur de déplacement Cell-RRT est également évalué afin d'étudier les gains réalisés, en termes de distances parcourues et de temps de calcul, en fonction de l'ajustement de ses différents paramètres de configuration.

Nous vivons aujourd'hui dans un monde de plus en plus complexe et interconnecté où de nombreuses entités, de plus en plus intelligentes, génèrent une multitude d'interactions qui peuvent contribuer à enrichir leurs capacités. Nous nous intéressons à la collaboration qui favorisera la réalisation de tâches complexes par ces machines d'aujourd'hui et de demain en stimulant ces interactions structurées et en intégrant des processus de décisions intelligents. Par ce biais, cela contribuera à améliorer leur fonctionnement et pourra participer à leur perfectionnement (meilleures connaissances de leur environnement, rapidité d'action et de décision, apport de nouvelles compétences). L'objectif principal de la thèse est donc de contribuer à la compréhension de ce qu'est la collaboration, de sa définition à sa mise en œuvre, en mettant en lumière ses concepts sous-jacents. Nous proposons une méthode d'analyse du besoin et des contraintes ainsi qu'un modèle d'architecture d'agent collaboratif (HACCA) permettant d'intégrer toutes les caractéristiques des processus collaboratifs que nous présentons. Nous présentons également une première implémentation dans la plateforme multi-agents GAMA.Dans le cadre de cette étude, nous nous intéressons à deux cas d'application d'entités mobiles : les drones et les véhicules connectés. Ainsi nous contribuons également plus largement aux besoins d'autonomie et de décision des drones, des véhicules connectés et autonomes du futur, dans un contexte temporel contraint où la qualité des interactions est primordiale pour optimiser le processus de réalisation des objectifs
We live today in an increasingly complex and interconnected world where many entities, increasingly intelligent, generate a multitude of interactions that can contribute to enrich their capabilities.We are interested in collaboration that will enable complex tasks to be performed by these machines of today and tomorrow by stimulating these structured interactions and integrating intelligent decision-making processes. In this way, it will contribute to improve their functioning and will be able to participate in their improvement (better knowledge of their environment, speed of action and decision-making, provision of new skills).The main objective of the thesis is therefore to contribute to the understanding of what collaboration is, from its definition to its implementation, by highlighting its underlying concepts. We propose a method of analysis (needs and constraints) and a collaborative agent architecture model (HACCA) to integrate all the characteristics of the collaborative processes that we present. We are also showing a first implementation in the GAMA multi-agent platform.As part of this study, we are interested in two cases of application of mobile entities: drones and connected vehicles.Thus we also contribute more to the autonomy needs and decision-making process of drones, connected and autonomous vehicles of the future, in a constrained temporal context where the quality of interactions is essential to optimize the process of achieving objectives

Plusieurs méthodes ont été développées par l'Intelligence Artificielle pour reproduire certains aspects de l'intelligence humaine. Ces méthodes permettent de simuler les processus de raisonnement en s'appuyant sur les connaissances de base disponibles. Chaque méthode comporte des points forts, mais aussi des limitations. La réalisation de systèmes hybrides est une démarche courante Qui permet de combiner les points forts de chaque approche, et d'obtenir ainsi des performances plus élevées ou un champ d'application plus large. Un autre aspect très important du développement des systèmes hybrides intelligents est leur capacité d'acquérir de nouvelles connaissances à partir de plusieurs sources différentes et de les faire évoluer. Dans cette thèse, nous avons développé des recherches sur les systèmes hybrides neuro-symboliques, et en particulier sur l'acquisition incrémentale de connaissances à partir de connaissances théoriques (règles) et empiriques (exemples). Un nouveau système hybride, nommé système INSS - Incremental Neuro-Symbolic System, a été étudié et réalisé. Ce système permet le transfert de connaissances déclaratives (règles symboliques) d'un module symbolique vers un module connexionniste (réseau de neurones artificiel - RNA) à travers un convertisseur de règles en réseau. Les connaissances du réseau ainsi obtenu sont affinées par un processus d'apprentissage à partir d'exemples. Ce raffinement se fait soit par ajout de nouvelles connaissances, soit par correction des incohérences, grâce à l'utilisation d'un réseau constructif de type Cascade-Correlation. Une méthode d'extraction incrémentale de règles a été intégrée au système INSS, ainsi que des algorithmes de validation des connaissances qui ont permis de mieux coupler les modules connexionniste et symbolique. Le système d'apprentissage automatique INSS a été conçu pour l'acquisition constructive (incrémentale) de connaissances. Le système a été testé sur plusieurs applications, en utilisant des problèmes académiques et des problèmes réels (diagnostic médical, modélisation cognitive et contrôle d'un robot autonome). Les résultats montrent que le système INSS a des performances supérieures et de nombreux avantages par rapport aux autres systèmes hybrides du même type
Various Artificial Intelligence methods have been developed to reproduce intelligent human behaviour. These methods allow to reproduce some human reasoning process using the available knowledge. Each method has its advantages, but also some drawbacks. Hybrid systems combine different approaches in order to take advantage of their respective strengths. These hybrid intelligent systems also present the ability to acquire new knowledge from different sources and so to improve their application performance. This thesis presents our research in the field of hybrid neuro-symbolic systems, and in particular the study of machine learning tools used for constructive knowledge acquisition. We are interested in the automatic acquisition of theoretical knowledge (rules) and empirical knowledge (examples). We present a new hybrid system we implemented: INSS - Incremental Neuro-Symbolic System. This system allows knowledge transfer from the symbolic module to the connectionist module (Artificial Neural Network - ANN), through symbolic rule compilation into an ANN. We can refine the initial ANN knowledge through neural learning using a set of examples. The incremental ANN learning method used, the Cascade-Correlation algorithm, allows us to change or to add new knowledge to the network. Then, the system can also extract modified (or new) symbolic rules from the ANN and validate them. INSS is a hybrid machine learning system that implements a constructive knowledge acquisition method. We conclude by showing the results we obtained with this system in different application domains: ANN artificial problems(The Monk's Problems), computer aided medical diagnosis (Toxic Comas), a cognitive modelling task (The Balance Scale Problem) and autonomous robot control. The results we obtained show the improved performance of INSS and its advantages over others hybrid neuro-symbolic systems

Nous focalisons notre contribution au niveau acquisition et modélisation de connaissances visuelles. Apres avoir justifié sa nécessite, nous proposons un langage d'élicitation de connaissances visuelles dont la définition formelle est donnée via ses composantes statiques et dynamiques. La deuxième partie de notre contribution est relative à la conception et à la mise en œuvre d'un outil logiciel d'acquisition de connaissances visuelles pilote par le langage précèdent. La troisième partie concerne la représentation de connaissances visuelles au niveau méthodologique et outil, par extension de la méthode et du logiciel initiaux. La quatrième partie décrit l'étude de cas complète menée pour la modélisation de l'expertise visuelle considérée dédiée a la prise de décision tactique en rugby. Le modèle conceptuel complet de l'expert est construit. Sont alors abordées la conception, l'implémentation et la validation du système expert final sur l'architecture cible. La conclusion met l'accent sur les intérêts de notre contribution au niveau théorique et pratique, ainsi que sur la généralité des résultats obtenus pour les expertises visuelles de prise de décision tactique en sports collectifs
We focus on our contribution at the visual knowledge acquisition and modelling levels. After justifying its necessity we propose a visual knowledge elicitation language whose formal definition is given via its static and dynamic component s. The second part of our contribution is related to the design and realization of a visual knowledge acquisition software tool driven by the previous language. The third part of our contribution deals with visual knowledge modelling at the methodological and tool levels by extending the initial method and software. The fourth part describes the whole case study carried out for modelling the visual expertise considered for tactical decision-making in rugby the complete conceptual model is built. Then we describe the design, implementation and validation of the final expert system on the target architecture. The conclusion points out the interests of our contribution both at the theoretical and practical levels, and the generality of the results achieved for team games study

Introduction u cours des deux derniers millénaires, il y a eu plusieurs façons de conserver, transmettre et même créer la connaissance ; la tradition orale, l’écrit manuscrit, l’écrit imprimé et l’écrit numérisé. La tradition orale et le manuscrit ont dominé pendant plus de 1400 ans, et ce, jusqu’à l’apparition du livre imprimé en 1451, résultant de l’invention mécanique de Gutenberg. Il faudra attendre un peu plus de 550 ans, avant que l’invention du support électronique déloge à son tour le livre imprimé, prenant une ampleur sans précédent grâce à la révolution numérique contemporaine, résultat du maillage des technologies de l’informatique, de la robotique et de la science des données. Les premières universités qui sont nées en Occident, au Moyen Âge, ont développé cette tradition orale de la connaissance tout en multipliant l’usage du manuscrit créant ainsi de véritables communautés de maîtres et d’étudiants ; la venue de l’imprimerie permettra la multiplication des universités où l’oral et l’écrit continueront de jouer un rôle déterminant dans la création et la transmission des connaissances même si le « support » a évolué du manuscrit à l’imprimé puis vers le numérique. Au cours de toutes ces années, le modèle de l’université s’est raffiné et perfectionné sur une trajectoire somme toute assez linéaire en élargissant son rôle dans l’éducation à celui-ci de la recherche et de l’innovation, en multipliant les disciplines offertes et les clientèles desservies. L’université de chaque ville universitaire est devenue une institution florissante et indispensable à son rayonnement international, à un point tel que l’on mesure souvent sa contribution par la taille de sa clientèle étudiante, l’empreinte de ses campus, la grandeur de ses bibliothèques spécialisées ; c’est toutefois la renommée de ses chercheurs qui consacre la réputation de chaque université au cours de cette longue trajectoire pendant laquelle a pu s’établir la liberté universitaire. « Les libertés universitaires empruntèrent beaucoup aux libertés ecclésiastiques » : Étudiants et maîtres, qu'ils furent, ou non, hommes d'Église, furent assimilés à des clercs relevant de la seule justice ecclésiastique, réputée plus équitable. Mais ils échappèrent aussi largement à la justice ecclésiastique locale, n'étant justiciables que devant leur propre institution les professeurs et le recteur, chef élu de l’université - ou devant le pape ou ses délégués. Les libertés académiques marquèrent donc l’émergence d'un droit propre, qui ménageait aux maîtres et aux étudiants une place à part dans la société. Ce droit était le même, à travers l'Occident, pour tous ceux qui appartenaient à ces institutions supranationales que furent, par essence, les premières universités. À la fin du Moyen Âge, l'affirmation des États nationaux obligea les libertés académiques à s'inscrire dans ce nouveau cadre politique, comme de simples pratiques dérogatoires au droit commun et toujours sujettes à révision. Vestige vénérable de l’antique indépendance et privilège octroyé par le prince, elles eurent donc désormais un statut ambigu » . La révolution numérique viendra fragiliser ce statut. En effet, la révolution numérique vient bouleverser cette longue trajectoire linéaire de l’université en lui enlevant son quasi monopole dans la conservation et le partage du savoir parce qu’elle rend plus facile et somme toute, moins coûteux l’accès à l’information, au savoir et aux données. Le numérique est révolutionnaire comme l’était l’imprimé et son influence sur l’université, sera tout aussi considérable, car cette révolution impacte radicalement tous les secteurs de l’économie en accélérant la robotisation et la numérisation des processus de création, de fabrication et de distribution des biens et des services. Ces innovations utilisent la radio-identification (RFID) qui permet de mémoriser et de récupérer à distance des données sur les objets et l’Internet des objets qui permet aux objets d’être reliés automatiquement à des réseaux de communications .Ces innovations s’entrecroisent aux technologies de la réalité virtuelle, à celles des algorithmiques intelligentes et de l’intelligence artificielle et viennent littéralement inonder de données les institutions et les organisations qui doivent alors les analyser, les gérer et les protéger. Le monde numérique est né et avec lui, a surgi toute une série de compétences radicalement nouvelles que les étudiants, les enseignants et les chercheurs de nos universités doivent rapidement maîtriser pour évoluer dans ce Nouveau Monde, y travailler et contribuer à la rendre plus humain et plus équitable. En effet, tous les secteurs de l’activité commerciale, économique, culturelle ou sociale exigent déjà clairement des connaissances et des compétences numériques et technologiques de tous les participants au marché du travail. Dans cette nouvelle logique industrielle du monde numérique, les gagnants sont déjà bien identifiés. Ce sont les fameux GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) suivis de près par les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla et Uber) et par les géants chinois du numérique, les BATX (Baidu, Alibaba, Tenant et Xiaomi). Ces géants sont alimentés par les recherches, les innovations et les applications mobiles (APPs) créées par les partenaires de leurs écosystèmes regroupant, sur différents campus d’entreprises, plusieurs des cerveaux qui sont au cœur de cette révolution numérique. L’université voit donc remise en question sa capacité traditionnelle d’attirer, de retenir et de promouvoir les artisans du monde de demain. Son aptitude à former des esprits critiques et à contribuer à la transmission des valeurs universelles est également ébranlée par ce tsunami de changements. Il faut cependant reconnaître que les facultés de médecine, d’ingénierie et de sciences naturelles aux États-Unis qui ont développé des contacts étroits, abondants et suivis avec les hôpitaux, les grandes entreprises et l’administration publique et cela dès la fin du 19e siècle ont été plus en mesure que bien d’autres, de recruter et retenir les gens de talent. Elle ont énormément contribué à faire avancer les connaissances scientifiques et la scolarisation en sciences appliquées ..La concentration inouïe des Prix Nobel scientifiques aux États-Unis est à cet égard très convaincante . La révolution numérique contemporaine survient également au moment même où de grands bouleversements frappent la planète : l’urgence climatique, le vieillissement des populations, la « déglobalisation », les déplacements des populations, les guerres, les pandémies, la crise des inégalités, de l’éthique et des démocraties. Ces bouleversements interpellent les universitaires et c’est pourquoi leur communauté doit adopter une raison d’être et ainsi renouveler leur mission afin des mieux répondre à ces enjeux de la civilisation. Cette communauté doit non seulement se doter d’une vision et des modes de fonctionnement adaptés aux nouvelles réalités liées aux technologies numériques, mais elle doit aussi tenir compte de ces grands bouleversements. Tout ceci l’oblige à s’intégrer à des écosystèmes où les connaissances sont partagées et où de nouvelles compétences doivent être rapidement acquises. Le but de ce texte est de mieux cerner l’ampleur du défi que pose le monde numérique au milieu universitaire et de proposer quelques idées pouvant alimenter la réflexion des universitaires dans cette démarche d’adaptation au monde numérique. Or, ma conviction la plus profonde c’est que la révolution numérique aura des impacts sur nos sociétés et notre civilisation aussi grands que ceux provoqués par la découverte de l’imprimerie et son industrialisation au 15e siècle. C’est pourquoi la première section de ce document est consacrée à un rappel historique de la révolution de l’imprimerie par Gutenberg alors que la deuxième section illustrera comment les caractéristiques de la révolution numérique viennent soutenir cette conviction si profonde. Une troisième section fournira plus de détails sur le défi d’adaptation que le monde numérique pose aux universités alors que la quatrième section évoquera les contours du changement de paradigme que cette adaptation va imposer. La cinquième section servira à illustrer un scénario de rêves qui permettra de mieux illustrer l’ampleur de la gestion du changement qui guette les universitaires. La conclusion permettra de revenir sur quelques concepts et principes clefs pour guider la démarche vers l’action. L’université ne peut plus « être en haut et seule », elle doit être « au centre et avec » des écosystèmes de partenariats multiples, dans un modèle hybride physique/virtuel. C’est ainsi qu’elle pourra conserver son leadership historique de vigie du savoir et des connaissances d’un monde complexe, continuer d’établir l’authenticité des faits et imposer la nécessaire rigueur de la science et de l’objectivité.