Academic literature on the topic 'Classification basée sur des règles'

Résumé L’auteur examine diverses difficultés qu’on rencontre lors de l’analyse automatique d’une langue naturelle. Il montre qu’une analyse syntaxique détaillée permet de détecter et d’écarter des analyses incohérentes du point de vue de la syntaxe sans devoir recourir à la sémantique. Ensuite, certaines analyses syntaxiquement bien formées, mais incohérentes sur le plan sémantique peuvent aussi être écartées en incorporant la sémantique directement dans la grammaire, sans construire un composant sémantique indépendant. Ceci peut être fait au moyen de règles de sélection verbales fines et d’une classification lexicale détaillée basée sur ces règles de sélection. Si les difficultés qui subsistent ne peuvent pas être traitées par ces deux méthodes, elles ne peuvent non plus l’être au moyen d’un composant sémantique autonome.

Abstract. L'exploitation d'images aériennes ou satellitales à très haute résolution (< 5 m) remet en cause des procédures de Classification qui pourtant avaient fait leur preuve pour l'exploitation d'images à plus faible résolution. Par une étude de cas portant sur les dégâts forestiers provoqués par le passage de l'ouragan Lothar en fin décembre 1999, nous mettons en évidence le comportement de deux approches, l'une conventionnelle basée sur une Classification non-dirigée, l'autre exploitant la notion de croissance de région. Ces méthodes numériques sont mises en relation avec une cartographie des dégâts réalisée par photointerprétation. On montre que photointerprétation et approche numérique ne peuvent être comparées en termes strictement quantitatifs du fait de règles différentes intervenant dans la généralisation des contours des unités spatiales. Un bref résumé des principes sur lesquels est construite la Classification par croissance de région est présenté. L'image aérienne utilisée présentant un fort effet de «hot spot», il a été possible de mettre en évidence une plus grande robustesse des signatures définies par catégorie thématique dans le cas de la classification par croissance de région. Les zones de dègâts sont déterminées avec le même taux de réussite, indépendamment de leur position dans l'image.

Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparées pour les problèmes différents de la prévision à court, moyen et long terme. Les recommandations que nous effectuons varient aussi avec le niveau d'information a priori. Par exemple, lorsque l'on dispose de séries chronologiques stationnaires de longue durée, nous recommandons l'emploi de la méthode non paramétrique des k plus proches voisins pour les prévisions à court et moyen terme. Au contraire, pour la prévision à plus long terme à partir d'un nombre restreint d'observations, nous suggérons l'emploi d'un modèle conceptuel couplé à un modèle météorologique basé sur l'historique. Bien que l'emphase soit mise sur le problème de la prévision des débits, une grande partie de cette revue, principalement celle traitant des modèles empiriques, est aussi pertinente pour la prévision d'autres variables.

L’expérience européenne avec la création du marché unique et jusqu’à l’avènement du traité de Maastricht a montré que le pragmatisme politique et l’adoption de règles transparentes, constituent des moyens de réduire les fractures structurelles entre pays. Toutefois, l’élargissement à de nouveaux pays membres, le relâchement de la discipline budgétaire, l’asymétrie des pays aux chocs, la pression des marchés, les politiques budgétaires différenciées des pays membres en Europe, ont montré avec la crise de la dette du Portugal, de l’Irlande, de la Grèce et de l’Espagne, que sans direction claire dans la coordination des politiques économiques, l’adoption d’une monnaie unique peut aboutir à des limites de tout processus d’intégration économique et monétaire. Les zones monétaires connaissent ainsi des cycles de réussite, de contrainte et d’exposition à des risques d’éclatement, si des mesures politiques adaptées ne sont pas prises pour anticiper les conséquences des politiques dites de cavalier seul; le fédéralisme est une issue souhaitable pour éviter cette mauvaise issue. Sur la base des règles proches du traité de Maastricht et de la théorie des zones monétaires optimales combinées dans une approche en termes de clusters, nous construisons une grille de lecture pour analyser l’hétérogénéité structurelle des pays de la Communauté économique des États d’Afrique de l’Ouest. En utilisant la méthode de la classification ascendante hiérarchique (CAH), nous identifions des sous-groupes homogènes entre pays ou clusters désirant former une union monétaire ou des pôles de convergences. Dans la perspective de l’intégration monétaire, ces pôles peuvent tout d’abord s’entendre sur des accords de paiement et de compensation puis étendre l’expérience à une monnaie commune jusqu’à l’unification monétaire. Ce travail examine tout d’abord le bien-fondé du regroupement économique et monétaire et identifie deux groupes : l’un relativement homogène – Union économique et monétaire ouest-africaine (UEMOA), Cap-Vert, Ghana – et l’autre en voie de consolidation à plus long terme. Dans l’optique d’établir une monnaie unique, des recommandations de politiques économiques pour chacun des clusters identifiés sont proposées.

Cet article vise, en s’appuyant surL’Enquête Conditions de travail(2013), à construire une typologie des professions relevant d’un statut « ouvrier » ou « employé » à partir du niveau et du type de qualité de l’emploi qu’elles induisent. Cette approche de la qualité d’emploi par les professions apparaît importante pour trois raisons complémentaires : d’abord, parce que la nature de la profession s’avère déterminante au-delà des caractéristiques des individus qui l’occupent pour expliquer les écarts en termes de qualité de l’emploi; ensuite, du fait de l’importance de la nature des professions dans la détermination des règles encadrant le travail; et, enfin, en raison du rôle joué par les politiques publiques dans le soutien de la qualité dans certaines professions.Dans un premier temps, nous élaborons un faisceau de 15 indicateurs mesurant les différentes dimensions de la qualité d’emploi en combinant des variables relatives à la relation d’emploi (rémunération notamment), au niveau d’attractivité non matériel des tâches à effectuer (comme le degré d’autonomie ou nouer des rapports sociaux de qualité) ou, encore, les conditions de travail (notamment les contraintes liées au travail ou aux pénibilités vécues par les salariés comme les pénibilités physiques).Dans un second temps, nous menons, sur la base de ces 15 indicateurs, une classification ascendante hiérarchique qui fait apparaître huit classes de professions. Les lignes de fracture qui les opposent, permettent ensuite d’établir une hiérarchisation partielle des professions en termes de qualité de l’emploi.Enfin, nous précisons la composition de ces classes (professions concernées et caractéristiques sociodémographiques des individus) et soulignons une concentration de certains types de travailleurs au sein des professions de bonne ou de mauvaise qualité.

Résumé La littérature spécialisée est peu loquace sur les règles d’éthique spécifiques à appliquer lors du processus de négociation collective. Cet article tente de dresser un premier portrait de ces règles. Suite à des entrevues auprès de praticiennes et praticiens québécois qui oeuvrent à titre de porte-parole syndicaux dans ce domaine, ce premier inventaire indique que le bilan des écrits actuels néglige certaines facettes de la négociation collective. Les résultats font de plus ressortir que l’éthique en la matière va au-delà de l’application d’une méthode de négociation basée sur les intérêts.

L’enseignement de l’orthographe est complexe et présente des difficultés particulières. L’ensemble des notions à enseigner est très important. Différentes méthodes d’enseignement de l’orthographe ont pour objet de motiver l’élève à la correction orthographique; d’autres contiennent divers modes de présentation didactique des règles grammaticales. Par contre, peu ont pour objet de faire acquérir une structure mentale efficace et généralisable à l’ensemble des règles de l’orthographe grammaticale. Une pédagogie de l’orthographe basée sur une démarche algorithmique pourrait offrir une voie acceptable à la résolution de problèmes d’orthographe grammaticale.

RÉSUMÉ La tradition descriptive du wolof admet généralement que les constructions telles que l’inversif, l’inchoatif, le causatif, la nominalisation, etc. sont obtenues en adjoignant un suffixe à un radical. Or, un tel modèle morphologique basée sur le mot, implique le recours à un catalogue de règles phonologiques qui ne sont pas évidentes dans la grammaire du wolof. Notre propos consiste à démontrer que le système morphologique du wolof accorde plus d’importance au squelette-CV qu’à une trame phonétique. L’analyse proposée permet donc d’éliminer un certain nombre de paradoxes découlant de la conception habituelle de la morphologie du wolof, et d’en proposer une image moins complexe, mais plus cohérente.

Cet article relate une expérience menée par une enseignante en musique au primaire pour améliorer le comportement d’élèves qui perturbent la classe. Il s’agit d’une activité de dessin à la récréation présentée comme sanction pour les élèves ayant contrevenu aux règles du groupe dans le cours de musique. Cette expérience s’est avérée positive, car elle a permis à l’enseignante d’acquérir une meilleure compréhension des élèves difficiles et d’apaiser les tensions découlant des conflits vécus en classe. L’auteure démontre que le plaisir partagé de la création artistique et du jeu social ont permis d’établir une meilleure communication avec les élèves et d’éviter le recours à la violence et la coercition, tout en incitant les jeunes à coopérer davantage à l’école.

Dans le contexte général de l'industrie 4.0, une entreprise de fabrication moderne dispose de nombreuses données numériques qui pourraient être utilisées pour rendre les machines-outils plus intelligentes et faciliter la prise de décision en matière de gestion opérationnelle. Cette thèse vise à proposer un système d'aide à la décision pour les machines-outils intelligentes et connectées par l'exploration des données. L'une des premières étapes de l'approche d'exploration de données est la sélection précise de données pertinentes. Pour ce faire, les données brutes doivent être classées dans différents groupes de contexte. Cette thèse propose un algorithme d'apprentissage automatique non-supervisé, par mélanges gaussiens (GMM), pour la classification contextuelle. Basé sur les informations contextuelles, différents incidents d'usinage peuvent être détectés en temps réel. Il s'agit notamment de broutement, de bris d'outil et de sur-vibration. Cette thèse présente un ensemble de règles métiers pour la détection du broutement, de bris d’outil et de sur-vibration. Le contexte opérationnel a été décrypté lorsque des incidents se produisent, sur la base de la classification contextuelle qui explique les types d'usinage et d'engagement des outils. Ensuite, les nouveaux indicateurs clés de performance (KPIs) pertinents et appropriés peuvent être proposés sur la base de ces informations contextuelles combinés avec les incidents détectés afin de soutenir la prise de décision pour la gestion opérationnelle. Cette thèse propose de nouveaux opérateurs d'agrégation et de nouveaux KPIs pertinents pour les différents besoins des départements
In the general context of Industry 4.0, large volumes of manufacturing data are available on instrumented machine-tools. They are interesting to exploit not only to improve machine-tool performances but also to support the decision making for the operational management. This thesis aims at proposing a decision-aid system for intelligent and connected machine-tools through Data mining. The first step in a data mining approach is the selection of relevant data. Raw data must, therefore, be classified into different groups of contexts. This thesis proposes a contextual classification procedure in machining based on unsupervised machine learning by Gaussian mixture model. Based on this contextual classification information, different machining incidents can be detected in real-time. They include chatter, tool breakage and excessive vibration. This thesis introduces a set of business rules for incidents detection. The operational context has been deciphering when incidents occur, based on the contextual classification that explains the types of machining and tool engagement. Then, the nouveaux relevant and appropriate Key Performance Indicators (KPIs) can be proposed based on these contextual information and the incidents detected to support decision making for the operational management

La demande sans cesse croissante de solutions permettant de décrire notre environnement et les ressources qu'il contient nécessite des technologies qui permettent une description efficace et complète, conduisant à une meilleure compréhension du contenu. Les technologies optiques, la combinaison de ces technologies et un traitement efficace sont cruciaux dans ce contexte. Cette thèse se concentre sur les technologies 3D et les technologies hyper-spectrales (HSI). Tandis que les technologies 3D aident à comprendre les scènes de manière plus détaillée en utilisant des informations géométriques, topologiques et de profondeur, les développements rapides de l'imagerie hyper-spectrale ouvrent de nouvelles possibilités pour mieux comprendre les aspects physiques des matériaux et des scènes dans un large éventail d'applications grâce à leurs hautes résolutions spatiales et spectrales. Les travaux de recherches de cette thèse visent à l'utilisation combinée des données 3D et hyper-spectrales. Ils visent également à démontrer le potentiel et la valeur ajoutée d'une approche combinée dans le contexte de différentes applications. Une attention particulière est accordée à l'identification et à l'extraction de caractéristiques dans les deux domaines et à l'utilisation de ces caractéristiques pour détecter des objets d'intérêt.Plus spécifiquement, nous proposons différentes approches pour combiner les données 3D et hyper-spectrales en fonction des technologies 3D et d’imagerie hyper-spectrale (HSI) utilisées et montrons comment chaque capteur peut compenser les faiblesses de l'autre. De plus, une nouvelle méthode basée sur des critères de forme dédiés à la classification de signatures spectrales et des règles de décision liés à l'analyse des signatures spectrales a été développée et présentée. Les forces et les faiblesses de cette méthode par rapport aux approches existantes sont discutées. Les expérimentations réalisées, dans le domaine du patrimoine culturel et du tri de déchets plastiques et électroniques, démontrent que la performance et l’efficacité de la méthode proposée sont supérieures à celles des méthodes de machines à vecteurs de support (SVM).En outre, une nouvelle méthode d'analyse basée sur les caractéristiques 3D et hyper-spectrales est présentée. L'évaluation de cette méthode est basée sur un exemple pratique du domaine des déchet d'équipements électriques et électroniques (WEEE) et se concentre sur la séparation de matériaux comme les plastiques, les carte à circuit imprimé (PCB) et les composants électroniques sur PCB. Les résultats obtenus confirment qu'une amélioration des ré-sultats de classification a pu être obtenue par rapport aux méthodes proposées précédemment.L’avantage des méthodes et processus individuels développés dans cette thèse est qu’ils peuvent être transposé directement à tout autre domaine d'application que ceux investigué, et généralisé à d’autres cas d’étude sans adaptation préalable
Ever-increasing demands for solutions that describe our environment and the resources it contains, require technologies that support efficient and comprehensive description, leading to a better content-understanding. Optical technologies, the combination of these technologies and effective processing are crucial in this context. The focus of this thesis lies on 3D scanning and hyperspectral technologies. Rapid developments in hyperspectral imaging are opening up new possibilities for better understanding the physical aspects of materials and scenes in a wide range of applications due to their high spatial and spectral resolutions, while 3D technologies help to understand scenes in a more detailed way by using geometrical, topological and depth information. The investigations of this thesis aim at the combined use of 3D and hyperspectral data and demonstrates the potential and added value of a combined approach by means of different applications. Special focus is given to the identification and extraction of features in both domains and the use of these features to detect objects of interest. More specifically, we propose different approaches to combine 3D and hyperspectral data depending on the HSI/3D technologies used and show how each sensor could compensate the weaknesses of the other. Furthermore, a new shape and rule-based method for the analysis of spectral signatures was developed and presented. The strengths and weaknesses compared to existing approach-es are discussed and the outperformance compared to SVM methods are demonstrated on the basis of practical findings from the field of cultural heritage and waste management.Additionally, a newly developed analytical method based on 3D and hyperspectral characteristics is presented. The evaluation of this methodology is based on a practical exam-ple from the field of WEEE and focuses on the separation of materials like plastics, PCBs and electronic components on PCBs. The results obtained confirms that an improvement of classification results could be achieved compared to previously proposed methods.The claim of the individual methods and processes developed in this thesis is general validity and simple transferability to any field of application

La gestion des files d'attente par des regles de priorite constitue une des approches les plus simples et les plus utilisees pour ordonnancer dynamiquement les taches dans l'atelier. De tres nombreuses regles de priorite ont ete proposees et etudiees par de tres nombreux chercheurs. Malheureusement, un des problemes les plus importants concernant l'utilisation des regles de priorite est constitue par le fait qu'aucune regle n'apparait comme globalement meilleure que les autres. L'efficacite et la pertinence des regles de priorite depend etroitement des criteres de performance evalues et des conditions operatoires effectives dans l'atelier et surtout de l'etat de l'atelier. Pour remedier a ces inconvenients, nous proposons dans cette these une approche d'ordonnancement temps reel basee sur une selection dynamique des regles de priorite. Cette selection est realisee en fonction des conditions operatoires, des objectifs de production et de l'etat de l'atelier. Puisque l'etat de l'atelier change au cours du temps, nous proposons d'analyser l'etat du systeme chaque fois qu'une decision d'ordonnancement doit etre prise, afin de prendre en compte l'etat reel de l'atelier. Cette analyse de l'etat de l'atelier permet d'etablir un diagnostic de l'etat de l'atelier, qui indique les dysfonctionnements et les deviations du systeme par rapport aux objectifs a atteindre. Ce diagnostic est etabli a partir de sympomes predetermines (presence de goulots d'etranglement, trop de retard), qui peuvent etre purement locaux lorsqu'ils concernent un objet precis du systeme (un ordre de fabrication particulier, une ressource particuliere, une file d'attente) ou globaux lorsqu'ils font reference a une deviation globale des objectifs de l'atelier (trop de retard). Cette approche a ete implementee dans un logiciel de simulation orientee objet. Sur un modele d'atelier job-shop, les tests conduits ont montre que cette approche comparee a de nombreuses regles de priorite, donnait de meilleurs resultats sur certains criteres de performance, tels que le retard conditionnel. De plus, l'avantage de cette nouvelle approche est particulierement sensible lorsqu'il s'agit de combiner differents criteres de performance

Les règles actives sont destinées à doter les bases de données d'un comportement réactif. Une règle active se compose de trois éléments principaux: l'événement, la condition, l'action. Il est souhaitable de garantir a priori la terminaison d'un ensemble de règles actives. Le but de cette thèse est d'augmenter le nombre de situations de terminaison détectées par l'analyse statique. Nous cernons tout d'abord un certain nombre de limitations des méthodes d'analyse statique de la terminaison des règles actives proposées par le passé. Nous développons ensuite un algorithme d'analyse statique de la terminaison basé sur la notion de chemin maximal d'un noeud. La notion de chemin maximal est destinée à remplacer la notion de cycle, employée par les algorithmes de terminaison antérieurs. Nous présentons un certain nombre d'applications et d'extensions de notre algorithme de terminaison. Ces extensions et applications concernent les règles non incluses dans un cycle, les conditions composites, les événements composites, les priorités entre règles, ainsi que la conception modulaire de règles actives. Nous présentons également présenté une extension significative de la méthode RTG, permettant d'inclure dans une formule de déclenchement des atomes dépendants de la base de données
The active rules are intended to enrich the databases with a reactive behaviour. An active rule is composed of three main components: the event, the condition, the action. It is desired to guarantee a priori the termination of a set of active rules. The aim of this thesis is to increase the number of termination situations detected by the static analysis. We first determine some restrictions of the previous static analysis methods. We develop then an algorithm for static analysis of termination based on the notion of maximal path of a node. The notion of maximal path is intended to replace the notion of cycle, used by the previous termination algorithms. We present some applications and extensions of our termination algorithm. These extensions and applications concern the active rules flot included in a cycle, the composite conditions, the composite events, the priorities between ailes, and the modular design of rules. .

Le premier objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de caractérisation des tissus, à partir d’un ensemble d’images, représentant, chacune, une propriété particulière du tissu. Ces méthodes consistent en une analyse simultanée des textures, représentées sur des images différentes, mais correspondant toutes à une même partie de l’organe. Elles permettent de caractériser les changements des propriétés de tissus, résultant de modifications déterminées des conditions d’acquisition des images. Le deuxième objectif est l’implémentation des méthodes proposées. L’application créée permet, à l’utilisateur, de définir lui-même les relations qu’il souhaite mettre en évidence entre les propriétés variables de la texture, dynamique. La méthode proposée a été appliquée pour la reconnaissance des tissus hépatiques sur des images TDM. Trois moments d’acquisition ont été considérés : sans injection de produit de contraste et, après son injection, à deux phases de sa propagation (artérielle, portale). Cette méthode a permis de caractériser les changements de propriétés de tissu hépatique, résultant des changements de concentration de produit de contraste dans les vaisseaux de foie. Les résultats présentés concernent la classification de quatre types de tissu hépatique (parmi eux – deux types tumeurs) caractérisés, soit par des paramètres de texture, correspondant à une seule image et à un seul moment d’acquisition, soit par des paramètres obtenus par la méthode proposée (vecteurs multiphasiques). La qualité de la classification augmente considérablement, si les tissus sont caractérisés à partir de trois images, correspondant aux trois moments d’acquisition
The first objective of this thesis is to propose methods of tissue characterization, based on a set of images, each of them representing a particular property of the tissue. These methods consist in a simultaneous analysis of several textures displayed on different images and corresponding to the same part of the organ. They allow to characterize the changes in properties of tissue, resulting from determined modifications of the images acquisition conditions. The second objective is the implementation of the proposed methods. The developed software allows the user to define relations between variable properties of the dynamic texture, that he wants to highlight. The proposed method has been applied to hepatic tissue characterization in Computed Tomography images. Three acquisition moments have been considered: before and after (arterial and portal phases) injection of contrast product. The method enabled to characterize the changes in the tissue properties, resulting from time evolution of the contrast product concentration in the liver vessels. The presented results concern the classification of four types of liver tissue (including two kinds of tumors). These tissues were characterized either by textural features corresponding to a single acquisition moment, or by features obtained by the dynamic texture analysis (grouped into multiphasic vectors). The quality of the liver tissue classification increases significantly when the tissue is characterized on the basis of the three images corresponding to three phases of acquisition

Cette thèse traite de la détection de fraude par carte de crédit. Selon la Banque Centrale Européenne, la valeur des fraudes utilisant des cartes en 2016 s'élevait à 1,8 milliard d'euros. Le défis pour les institutions est de réduire ces fraudes. En règle générale, les systèmes de détection de la fraude sont consistués d'un système automatique construit à base de règles "si-alors" qui contrôlent toutes les transactions en entrée et déclenchent une alerte si la transaction est considérée suspecte. Un groupe expert vérifie l'alerte et décide si cette dernière est vrai ou pas. Les critères utilisés dans la sélection des règles maintenues opérationnelles sont principalement basés sur la performance individuelle des règles. Cette approche ignore en effet la non-additivité des règles. Nous proposons une nouvelle approche utilisant des indices de puissance. Cette approche attribue aux règles un score normalisé qui quantifie l'influence de la règle sur les performances globales du groupe de règles. Les indice utilisés sont le "Shapley Value" et le "Banzhaf Value". Leurs applications sont: 1) Aide à la décision de conserver ou supprimer une règle; 2) Sélection du nombre k de règles les mieux classées, afin de travailler avec un ensemble plus compact. En utilisant des données réelles de fraude par carte de crédit, nous montrons que: 1) Cette approche permet de mieux évaluer les performances du groupe plutot que de les évaluer isolément. 2) La performance de l'ensemble des règles peut être atteinte en conservant le dixième des règles. Nous observons que cette application peut être comsidérée comme une tâche de sélection de caractéristiques:ainsi nous montrons que notre approche est comparable aux algorithmes courants de sélection des caractéristiques. Il présente un avantage dans la gestion des règles, car attribue un score normalisé à chaque règle. Ce qui n'est pas le cas pour la plupart des algorithmes, qui se concentrent uniquement sur une solution d'ensemble. Nous proposons une nouvelle version du Banzhaf Value, à savoir le k-Banzhaf; qui surclasse la précedente en terme de temps de calcul et possède des performances comparables. Enfin, nous mettons en œuvre un processus d’auto-apprentissage afin de renforcer l’apprentissage dans un algorithme. Nous comparons ces derniers avec nos trois indices de puissance pour effectuer une classification sur les données de fraude par carte de crédit. En conclusion, nous observons que la sélection de caractéristiques basée sur les indices de puissance a des résultats comparables avec les autres algorithmes dans le processus d'auto-apprentissage
This thesis deals with the detection of credit card fraud. According to the European Central Bank, the value of frauds using cards in 2016 amounted to 1.8 billion euros. The challenge for institutions is to reduce these frauds. In general, fraud detection systems consist of an automatic system built with "if-then" rules that control all incoming transactions and trigger an alert if the transaction is considered suspicious. An expert group checks the alert and decides whether it is true or not. The criteria used in the selection of the rules that are kept operational are mainly based on the individual performance of the rules. This approach ignores the non-additivity of the rules. We propose a new approach using power indices. This approach assigns to the rules a normalized score that quantifies the influence of the rule on the overall performance of the group. The indexes we use are the Shapley Value and Banzhaf Value. Their applications are 1) Decision support to keep or delete a rule; 2) Selection of the number k of best-ranked rules, in order to work with a more compact set. Using real credit card fraud data, we show that: 1) This approach performs better than the one that evaluates the rules in isolation. 2) The performance of the set of rules can be achieved by keeping one-tenth of the rules. We observe that this application can be considered as a task of selection of characteristics: We show that our approach is comparable to the current algorithms of the selection of characteristics. It has an advantage in rule management because it assigns a standard score to each rule. This is not the case for most algorithms, which focus only on an overall solution. We propose a new version of Banzhaf Value, namely k-Banzhaf; which outperforms the previous in terms of computing time and has comparable performance. Finally, we implement a self-learning process to reinforce the learning in an automatic learning algorithm. We compare these with our power indices to rank credit card fraud data. In conclusion, we observe that the selection of characteristics based on the power indices has comparable results with the other algorithms in the self-learning process

Ce travail présente une méthode de Vérification des Règles de Dessin des Circuits Intégrés MOS, basée sur les Traitements Combinatoires Locaux. Les Règles de Dessin, ainsi que les méthodes de leur vérification sont décrites. Nous rappelons l'incidence des variations de la longueur (L) et de la largeur (W) des dispositifs sur le fonctionnement des circuits. Nous situons les traitements Combinatoires Locaux dans les traitements d'images, et montrons ensuite leur application dans les vérifications de règles de dessin. Des machines fonctionnant sur le principe de la méthode sont évoquées. Notre logiciel a été appliqué sur un circuit-test (un synchroniseur d'horloge), et les résultats sont fournis
This work presents a method for MOS IC Design Rule Verification, based on Local Combinatory Processings. Design rules, as well as their verification methods, are described. We recall the effects of the length (L) and the width (W) of devices on the working of circuits. We show some applications of the Local Combinatory Processings in Image Processings, and we then show their use in Design Rule Checkings. Some machines working on the basis of the method are descrybed. Our software has been applied on a test-circuit (a clock synchronizer), and the results of the processings are available in the thesis

Dans cette thèse, nous présentons un ensemble de contributions destinées à la définition d’une nouvelle génération de systèmes de planification d’itinéraire unimodal, capable de prendre en charge des préférences utilisateur complexes. La théorie des ensembles flous a été utilisée comme socle formel pour nos contributions. La première est une typologie des préférences utilisateur ayant du sens dans le cadre d’un déplacement unimodal. La nature bipolaire des préférences utilisateur dans un tel contexte est aussi discutée et prise en considération. Notre seconde contribution porte sur un langage fondé sur le calcul relationnel de tuples, RPQL, permettant la formulation de requêtes bipolaires de planification d’itinéraire avec préférences. Une approche permettant d’augmenter une requête avec de nouvelles préférences, déduites du contexte de l’utilisateur, constitue notre troisième contribution. Par ailleurs, l’architecture d’un système personnalisé de planification d’itinéraire a été proposée, ainsi qu’une approche efficace pour l’évaluation de requêtes de planification avec préférences. Enfin, des résultats expérimentaux, issus d’une plateforme de test mettant en œuvre notre système, sont présentés et discutés.

La recherche d’image est une thématique de recherche très active. Plusieurs approches permettant d'établir un lien entre les descripteurs de bas niveau et la sémantique ont été proposées. Parmi celles-là, nous citons la reconnaissance d'objets, les ontologies et le bouclage de pertinence. Cependant, leur limitation majeure est la haute dépendance d’une ressource externe et l'incapacité à combiner efficacement l'information visuelle et sémantique. Cette thèse propose un système basé sur un graphe de patrons, la sélection ciblée des descripteurs pour la phase en ligne et l'amélioration de la visualisation des résultats. L'idée est de (1) construire un graphe de patrons composé d'une ontologie modulaire et d'un modèle basé graphe pour l'organisation de l'information sémantique, (2) de construire un ensemble de collections de descripteurs pour guider la sélection des descripteurs à appliquer durant la recherche et (3) améliorer la visualisation des résultats en intégrant les relations sémantiques déduite du graphe de patrons.Durant la construction de graphe de patrons, les modules ontologiques associés à chaque domaine sont automatiquement construits. Le graphe de régions résume l'information visuelle en un format plus condensé et la classifie selon son domaine. Le graphe de patrons est déduit par composition de modules ontologiques. Notre système a été testé sur trois bases d’images. Les résultats obtenus montrent une amélioration au niveau du processus de recherche, une meilleure adaptation des descripteurs visuels utilisés aux domaines couverts et une meilleure visualisation des résultats qui diminue le niveau d’abstraction par rapport à leur logique de génération
Image retrieval is a very active search area. Several image retrieval approaches that allow mapping between low-level features and high-level semantics have been proposed. Among these, one can cite object recognition, ontologies, and relevance feedback. However, their main limitation concern their high dependence on reliable external resources and lack of capacity to combine semantic and visual information.This thesis proposes a system based on a pattern graph combining semantic and visual features, relevant visual feature selection for image retrieval and improvement of results visualization. The idea is (1) build a pattern graph composed of a modular ontology and a graph-based model, (2) to build visual feature collections to guide feature selection during online retrieval phase and (3) improve the retrieval results visualization with the integration of semantic relations.During the pattern graph building, ontology modules associated to each domain are automatically built using textual corpuses and external resources. The region's graphs summarize the visual information in a condensed form and classify it given its semantics. The pattern graph is obtained using modules composition. In visual features collections building, association rules are used to deduce the best practices on visual features use for image retrieval. Finally, results visualization uses the rich information on images to improve the results presentation.Our system has been tested on three image databases. The results show an improvement in the research process, a better adaptation of the visual features to the domains and a richer visualization of the results

Savoir si un exemple dans un dictionnaire bilingue est un proverbe, une expression idiomatique, une collocation ou un simple exemple d’utilisation serait très utile aux utilisateurs, mais est rarement indiqué. Dans cet article, nous présentons une classification manuelle et une annotation d’exemples dans un dictionnaire bilingue japonais-français, le « Cesselin » (145000 entrées), dérivées de l’analyse manuelle de 500 entrées, et décrivons les étapes d’automatisation du processus d’annotation. Quant aux proverbes, nous utilisons simplement des dictionnaires de proverbes. Pour les autres cas, notre méthode consiste à comparer la traduction (automatique) en anglais d’un exemple original (japonais) et sa traduction (française) dans le dictionnaire. La comparaison est basée d’abord sur le nombre de lexèmes communs aux deux sorties (anglaises), et deuxièmement sur le nombre de lexèmes synonymes, qui peuvent être trouvés en utilisant un grand dictionnaire UNL-UW. Nous montrons notre procédure de classification en détail et son automatisation future.