Dissertations / Theses on the topic 'Intelligence artificielle – Société'

Si la Technique vient compenser un défaut d'être, quelle est la responsabilité de l’homme face à l’évolution de sa condition? La question du développement des capacités humaines en interaction avec les machines crée des interférences avec les limites traditionnelles, et fait ressortir de nombreuses questions éthiques autour de l’émergence d’une Intelligence artificielle et d’une transformation biotechnologique. Ces dernières opèrent un éclatement de l’ontologie même du vivant. Par conséquent, quel rôle peut jouer l’artiste face à la recréation de sa condition humaine ? Quel est le statut de ces œuvres d’art d’êtres vivants autonomes ? L’Art est-il prêt à s'engager sur des questions sociales, culturelles et biopolitiques plus larges, non seulement avec la création de nouveaux objets, mais aussi de nouveaux sujets comme celui que pose la matière vivante ? Nous verrons comment les artistes s’approprient les nouvelles technologies pour les questionner, afin d’en explorer toutes les réalités phénoménologiques et physiologiques auxquelles elles leur donnent accès. La perfectibilité du corps sous forme de réalisation technique ou microbiologique est envisagée. Le corps s’expose, au risque de perdre son statut d’espèce protégée. Dans le cadre de la partie pratique de cette thèse, notre projet utilisera un dispositif permettant de donner la parole à des organismes vivants et de montrer leurs capacités à manifester une intentionnalité. Nous exposerons ainsi le concept d’une intelligence naturelle au delà de la vision restreinte de la science objective actuelle. La question de la fin de l’exception de l’intelligence humaine dans son arrogance et sa prédation est posée
If technology compensates for a lack of being, what is man's responsibility within the evolution of his condition? The intertwining of human capabilities with machines transgresses traditional boundaries, and brings to light many ethical questions. Artificial intelligence and biotechnological transformation completely redefine the ontology of life. What role does the artist play in the recreation of the human condition? What is the status of autonomous living beings turned into works of art? Is Art ready to engage in broader social, cultural, and biopolitical issues, not only with the creation of new objects, but also with new subjects such as living matter? We will see how artists are seizing new technologies to question them, in order to explore all the phenomenological and physiological realities to which they give them access. The perfectibility of the body as a technical or microbiological embodiment is envisaged. The body is exposed, at the risk of losing its status as a protected species. For the practical part of this thesis, we will use a device to give voice to living organisms and show their ability to manifest intentionality. We will thus expose the concept of a natural intelligence beyond the limited vision of current objective science. The prospect of the end of human exceptionality in its arrogance and predation is considered

La complexité croissante des systèmes industriels en termes d'expansion, d'hétérogénéité et de décentralisation entraine de plus en plus de contraintes dans leur fonctionnement. Ces contraintes ont souvent une composante temporelle. Des techniques, telles que les systèmes multi-agents, sont bien adaptées au caractère hétérogène et décentralisé de ces systèmes, elles sont de plus en plus souvent utilisées dans les applications telles que : contrôle, supervision, simulation, pilotage des travaux existent sur la représentation du temps dans la modélisation et le raisonnement sur les systèmes industriels. Dans le contexte multi-agents, peu de travaux prennent en compte ce facteur temporel explicitement et il est quasiment absent de tous les aspects sociaux de l'agent. Dans cette thèse, nous proposons et définissons une société d'agents temporels qui permet la prise en compte explicite du temps a la fois dans le raisonnement individuel et le raisonnement social au sein de l'agent. L'accent est mis d'une part sur l'interaction et d'autre part sur les différents types de dépendances qui existent entre agents et leur évolution au cours du temps. Ce modelé générique, a été applique à la supervision par reconnaissance de scenarios temporels, domaine dans lequel l'exécution des différentes taches est extrêmement contrainte par le temps. Le système stars est une implémentation du modèle. Il permet une reconnaissance distribuée des scenarios par un ensemble d'agents utilisant un raisonnement temporel.

La régulation du trafic dans un carrefour à feux concerne en général deux objectifs distincts: la fluidification ou la résorption de congestion. Dans le premier cas, on évite de se retrouver dans une situation de trafic très dense en essayant d'ajuster les durées de commutations des feux en fonction de la demande d'affluence au carrefour: c'est une action a priori. Dans le second cas, on est confronté à un trafic saturé (état de congestion). Dans ce cas, il faudra agir a posteriori.Dans ce travail, nous nous intéressons essentiellement à un travail en amont (action a priori) permettant d'éviter la congestion en forçant les files d'attente à ne pas dépasser le niveau du trafic correspondant à l'optimum opérationnel des lignes. Plus précisément, après avoir modélisé le système, nous proposons une commande par retour d'état basée sur le concept d'invariance positive des ensembles et permettant d'atteindre l'objectif. Deux approches sont utilisées: La première fait appel aux inégalités matricielles Linéaires (LMI). La deuxième approche utilise le concept de la (A-B)-invariance issu de la généralisation du théorème de Farkas. Ensuite, nous enrichissons ces deux approches par la technique des réseaux de neurones pour estimer les flux d'entrée au carrefour afin de garantir la faisabilité en temps réel de la commande proposée. Enfin, les résultats de ces travaux sont appliqués sur un carrefour réel du boulevard Anatole France afin de montrer leur intérêt.

La problematique generale qui oriente notre travail concerne l'aptitude de groupes d'agents artificiels a expliquer leur comportement individuel et collectif. Cette recherche se situe au carrefour de l'intelligence artificielle distribuee et de la thematique explicative. Le propre d'un raisonnement effectue dans un systeme multi-agent est l'intervention de plusieurs agents autonomes et cooperatifs, qui participent, selon leur competence, a une activite collective finalisee. La construction des explications est fortement dependante des specificites du systeme (architecture, interaction, role et nature des agents). La demarche que nous proposons concerne des societes ou agents communiquent par envoi de messages (communication explicite, directe et volontaire). L'explication du comportement collectif du systeme doit tenir compte du double aspect de la definition d'un agent (son comportement interne et son role social) et peut etre construite selon deux niveaux d'abstraction (l'agent et/ou la societe). La juxtaposition d'explications individuelles etant insuffisante pour realiser une explication synthetique coherente, il est necessaire d'integrer dans la societe un agent explicatif. Il decide de la ligne d'explication, elabore puis assemble les explications individuelles. L'agent en cours d'explication est choisi relativement aux interactions dont il est l'origine ou le destinataire. Une telle demarche a ete implementee dans le cadre du systeme multi-agent synergic. La construction des explications est de la competence d'un agent particulier: l'agent explicatif. Depositaire d'un savoir expliquer independant de tout domaine d'application, il construit un texte lisible, pertinent et homogene malgre les changements d'agent etudie. Une analyse des resultats obtenus par l'eee sont presentes. Cette etude a permis d'envisager de nouvelles perspectives sur les roles d'un agent explicatif dans un systeme multi-agent

Le développement effréné de l'intelligence artificielle suscite de plus en plus de craintes quant à ses impacts sur le travail et sur la société. Face aux inquiétudes liées à la fin du travail, nous prolongeons les perspectives de recherche ouvertes par la littérature en montrant que, derrière l'explosion récente des projets d'IA commerciales des pays du nord, on retrouve un nombre croissant de travailleurs de la donnée situés dans des pays du Sud. Notre thèse porte ainsi sur une des réalités les plus concrètes de l'IA : son rôle dans la division internationale du travail. Nous nous intéressons plus spécifiquement aux modèles développés dans un contexte commercial en nous demandant comment sont-ils fabriqués et quelles sont leurs conséquences sur le travail ?Nous nous appuyons sur des données originales provenant d'une enquête par questionnaire et par entretiens réalisée auprès de l'ensemble des acteurs de la chaîne de production des SIA français. En France d'abord, nous avons interrogés des concepteurs de modèles et des utilisateurs de systèmes d'IA. A Madagascar ensuite, où nous avons questionnés des travailleurs des données et des dirigeants d'entreprises de sous-traitance spécialisée dans cette activité. Notre thèse articule alors quatre niveaux d'analyses.L'étude de l'organisation du travail de l'IA sous l'angle des mécanismes de sous-traitance du secteur de l'IA. Nous montrons que, même s'ils opèrent à distance, les travailleurs sont fortement intégrés au processus de production, ce qui s'explique par la nécessaire maîtrise de la qualité des données et donc des modèles d'IA. L'analyse des conséquences de l'IA sur le travail de part l'examen des activités externalisées essentielles à son développement. Cette partie nous permet de montrer qu'il s'agit d'un travail qualifié qui s'inscrit dans un secteur offrant de nombreuses activités "complémentaires" qui suppléent le fonctionnement des modèles d'IA. Nous montrons également que cette industrie opère dans un contexte post-coloniale qui laisse apparaître un "extractivisme de données" synonyme de la mise en place d'une véritable "chaîne de précarité globale". Nous contribuons finalement à la sociologie de l'IA, en analysant ce que le travail de l'IA explique du fonctionnement de l'intelligence artificielle, notamment en matière de "biais"
The unrestrained development of artificial intelligence is giving rise to growing fears about its impact on work and society. In the context of concerns about the end of work, we expand the research perspectives opened up by the literature to show that, behind the recent explosion of commercial AI projects in Northern countries, we find a growing number of data workers located in the Global South. Our work thus focuses on one of the most concrete realities of AI: its role in the international division of labour. We specifically look at AI models developed in a commercial context, asking how they are developed and what their consequences are for work.Our research is grounded in original data from questionnaire and interview with all actors in the French AI production chain: in France, we interviewed model developers and users of AI systems; and in Madagascar, we interviewed data workers and managers of subcontracting firms specialising in this activity. Our thesis is then based on four levels of analysis.A study of the work organisation of AI from the perspective of subcontracting mechanisms in the field of AI. We show that, although they operate remotely, workers are strongly integrated into the production process, which is explained through the need of monitoring data quality and therefore the performance of AI models. An analysis of the consequences of AI on work by analysing outsourced activities that are essential for its development.This part allows us to show that these are qualified jobs belonging to a sector that offers many 'complementary' activities that complement the functioning of AI models.We also show that this industry operates in a post-colonial context that gives rise to a 'data extractivism' that gives rise to a 'data extractivism' that is synonymous with AI models' development. We also show that this industry operates in a post-colonial context, giving rise to a 'data extractivism' that is synonymous with the establishment of a veritable 'chain of global precarity'. Finally, we contribute to the sociology of AI by analysing what the work of AI explains about the functioning of artificial intelligence, especially in terms of 'bias"

Au cours des deux dernières décennies les objets connectés ont révolutionné la traçabilité des phénomènes sociaux. Les trajectoires sociales laissent aujourd'hui des traces numériques, qui peuvent être analysées pour obtenir une compréhension plus profonde des comportements collectifs. L'essor de grands réseaux sociaux (comme Facebook, Twitter et plus généralement les réseaux de communication mobile) et d'infrastructures connectées (comme les réseaux de transports publiques et les plate-formes en ligne géolocalisées) ont permis la constitution de grands jeux de données temporelles. Ces nouveaux jeux de données nous donnent l'occasion de développer de nouvelles méthodes pour analyser les dynamiques temporelles de et dans ces systèmes.De nos jours, la pluralité des données nécessite d'adapter et combiner une pluralité de méthodes déjà existantes pour élargir la vision globale que l'on a de ces systèmes complexes. Le but de cette thèse est d'explorer les dynamiques des systèmes sociaux au moyen de trois groupes d'outils : les réseaux complexes, la physique statistique et l'apprentissage automatique. Dans cette thèse je commencerai par donner quelques définitions générales et un contexte historique des méthodes mentionnées ci-dessus. Après quoi, nous montrerons la dynamique complexe d'un modèle de Schelling suite à l'introduction d'une quantité infinitésimale de nouveaux agents et discuterons des limites des modèles statistiques. Le troisième chapitre montre la valeur ajoutée de l'utilisation de jeux de données temporelles. Nous étudions l'évolution du comportement des utilisateurs d'un réseau de vélos en libre-service. Puis, nous analysons les résultats d'un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé ayant pour but de classer les utilisateurs en fonction de leurs profils. Le quatrième chapitre explore les différences entre une méthode globale et une méthode locale de détection de communautés temporelles sur des réseaux scientométriques. Le dernier chapitre combine l'analyse de réseaux complexes et l'apprentissage automatique supervisé pour décrire et prédire l'impact de l'introduction de nouveaux commerces sur les commerces existants. Nous explorons l'évolution temporelle de l'impact et montrons le bénéfice de l'utilisation de mesures de topologies de réseaux avec des algorithmes d'apprentissage automatique
For the past two decades, electronic devices have revolutionized the traceability of social phenomena. Social dynamics now leave numerical footprints, which can be analyzed to better understand collective behaviors. The development of large online social networks (like Facebook, Twitter and more generally mobile communications) and connected physical structures (like transportation networks and geolocalised social platforms) resulted in the emergence of large longitudinal datasets. These new datasets bring the opportunity to develop new methods to analyze temporal dynamics in and of these systems. Nowadays, the plurality of data available requires to adapt and combine a plurality of existing methods in order to enlarge the global vision that one has on such complex systems. The purpose of this thesis is to explore the dynamics of social systems using three sets of tools: network science, statistical physics modeling and machine learning. This thesis starts by giving general definitions and some historical context on the methods mentioned above. After that, we show the complex dynamics induced by introducing an infinitesimal quantity of new agents to a Schelling-like model and discuss the limitations of statistical model simulation. The third chapter shows the added value of using longitudinal data. We study the behavior evolution of bike sharing system users and analyze the results of an unsupervised machine learning model aiming to classify users based on their profiles. The fourth chapter explores the differences between global and local methods for temporal community detection using scientometric networks. The last chapter merges complex network analysis and supervised machine learning in order to describe and predict the impact of new businesses on already established ones. We explore the temporal evolution of this impact and show the benefit of combining networks topology measures with machine learning algorithms

Ce manuscrit de thèse présente une méthode innovante brevetée pour la détection de comportements collectifs. En utilisant des procédés de fusion sur les données issues d'un réseau multi-capteurs, les récents systèmes de surveillance obtiennent les séquences d'observations des personnes surveillées. Ce bas niveau d'évaluation de la situation a été mesuré insuffisant pour aider les forces de sécurité lors des événements de foule. Afin d'avoir une plus haute évaluation de la situation dans ces environnements asymétriques, nous proposons une approche multi-agents qui réduit la complexité du problème par des agents sur trois niveaux - macro, méso et micro - d'observations. Nous utilisons un nouvel état relatif dans les approches de l'état de l'art pour nous permettre la détection, en temps réel, des groupes, de leurs comportements, objectifs et intentions. Dans le cadre de projets européens, nous avons utilisé un serious game simulant une foule dans des scénarios asymétriques. Les résultats montrent un meilleur accord avec les prédictions théoriques et une amélioration significative des travaux précédents. Le travail présenté ici pourrait être utilisé dans de futures études de détection de comportements multi-agents et pourrait un jour aider à résoudre les problèmes liés aux événements catastrophiques de foules incontrôlables.

Les humains et les robots sont des agents autonomes qui agissent dans les limites du monde physique. Cependant, l'intelligence et l'autonomie des humains est bien supérieure à celle des machines. Inspirée de la psychologie et des neurosciences, la robotique développementale vise à donner aux agents artificiels la capacité de s'adapter, d'apprendre et de se développer de manière autonome, afin d'atteindre, voire de surpasser les capacités humaines. De nombreux domaines sont impliqués dans la recherche de meilleures méthodes d'apprentissage sensorimoteur, de systèmes de mémoire, de représentations émergentes de symboles et de langages, de systèmes de motivation, ainsi que le développement de nombreuses stratégies d'apprentissage allant de l'exploration à l'imitation et à l'apprentissage social.Cependant, la majorité de ces recherches se concentrent sur un aspect particulier. Très peu d'entre elles s'attaquent au problème de l'intelligence incarnée dans son ensemble, du développement initial à l'interaction avec d'autres agents intelligents. Il existe donc un réel besoin d'étudier quelles structures sous-jacentes peuvent unifier cette hétérogénéité des buts et des moyens techniques dans un système en perpétuelle évolution.Notre objectif est de fournir une telle structure, capable d'apprendre des compétences sensorimotrices ainsi que des compétences plus complexes allant au-delà du simple comportement réactif. La contribution majeure de cette thèse est une architecture hiérarchique, appelée MIND, utilisant une conception modulaire pour l'apprentissage cumulatif de compétences. Dans MIND, les informations sensorielles et les commandes de coordination entre les compétences sont traitées comme des signaux, en utilisant une approche connexionniste.À partir d'un travail préliminaire sur la spécialisation sociale, nous menons une série d'expériences utilisant MIND pour accumuler des comportements complexes basés sur des comportements sensorimoteurs simples. Nous intégrons ensuite des systèmes de mémoires pour apprendre des comportements sociaux reproduisant notre modèle initial de spécialisation sociale.Nous montrons la capacité de MIND à gérer l'hétérogénéité des comportements à apprendre et des systèmes à coordonner. L'utilisation d'une approche inspirée du connexionnisme, basée sur le signal, comme architecture sous-jacente a permis l'apprentissage à la fois de comportements sensorimoteurs et de décision, ainsi que l'émergence de représentations mémoires.Au-delà des avantages de MIND comme support pour la conception d'agents développementaux, notre travail montre la faisabilité du développement continu et les avantages de l'incarnation dans l'ancrage du comportement émergent, ce qui soutient le point de vue de la robotique développementale comme approche pour une IA généraliste
Humans and robots are autonomous agents acting within the constraints of the physical world. However, the intelligence and autonomy of humans is far superior to that of machines. Inspired by psychology and neurosciences, developmental robotics aims to give artificial agents the ability to adapt, learn and develop autonomously, in order to reach or even exceed the capabilities of humans. Many research fields are involved in the improvement of sensorimotor skill training, memory systems, emergent representations of symbols and languages, motivational systems, and the development of many learning strategies ranging from exploration to imitation and social learning.However, most of these research projects are focused on a very specific and limited task. Few of them aim to bring together all aspects of embodied intelligence, from the initial development of behaviours to the interactions with other intelligent agents. There is therefore a real need to study which underlying structures can unify this heterogeneity of goals and methods in a perpetually evolving system.Our goal is to provide such a structure, capable of learning sensorimotor skills as well as more complex skills that go beyond simple reactive behaviour. The main contribution of this thesis is a hierarchical architecture using modular properties to achieve cumulative skill learning, namely MIND. In MIND, sensory information and coordination commands between skills are both treated as signals, using a connectionist inspired approach.Starting from preliminary work on social specialization in multi-agent systems, we conduct a series of experiments using a MIND hierarchy to accumulate behaviours, from simple sensorimotor behaviours to social behaviours. We first build complex behaviours based on simple reactive behaviours, then integrate simple memory systems with complex behaviours, and finally use these memory systems to learn social behaviours that replicate our initial model of social specialization.We show that such an architecture is capable of managing the heterogeneity of the behaviours to be learned and the systems to be coordinated. The use of a connectionist approach, a signal-based system, as the underlying architecture made learning both motor control and decision behaviour possible, and also lead to the emergence of memory representations.Beyond the benefits of MIND as a support for designing developmental agents, our work shows the feasibility of continuous development and the advantages of embodiment in grounding the emergent behaviour, which supports developmental robotics as an approach to general purpose AI

Le CERV constitue à Brest un pôle d'excellence en réalité virtuelle à vocation européenne. Les systèmes que l'on cherche à modéliser sont de plus en plus complexes, du fait essentiellement de la diversité des composants, de la diversité des structures et de la diversité des interactions mises en jeu. Un système est alors a priori un milieu ouvert (apparition/disparition dynamique de composants) et hétérogène (morphologies et comportements variés). La réalité virtuelle implique pleinement l'utilisateur humain dans la simulation, rejoignant ainsi l'approche de la conception. La majorité des travaux en réalité virtuelle concerne l'immersion sensorimotrice de l'utilisateur humain au sein d'univers. Ces univers virtuels offrent à l'utilisateur la sensation d'être dans l'environnement et lui donne la possibilité d'y agir. Pour être complet, il faut également "qu'il s'y passe quelque chose", et pas seulement en terme de résultat des actions de l'utilisateur. Les entités qui peuplent les univers virtuels doivent donc avoir un comportement autonome. Ceci soulève la question suivante : comment doter une entité d'un comportement autonome dans un environnement virtuel complexe auquel l'homme participe ? Des techniques d'intelligence artificielle symbolique ont déjà été appliquées pour définir ces comportements. Mais ces techniques montrent très vite leurs limites car elles sont principalement basées sur des règles de comportements mises a priori par le concepteur. Or, dans des mondes virtuels complexes (simulation ouverte, hétérogène et participative), plusieurs entités vont avoir des comportements imprédictibles (variabilité comportementale des entités autonomes, libre arbitre de l'utilisateur), créant ainsi des situations toujours nouvelles. Et face à une situation non prévue par le programmeur, les entités auront le plus souvent des comportements inadaptés. C'est pourquoi les méthodologies tirées des systèmes artificiels adaptatifs peuvent contribuer à pallier ces limitations. Le travail que je poursuis porte sur la thématique de l'adaptation de comportements d'entités autonomes en environnement virtuel participatif. Adapter son comportement, c'est effectuer des transformations conduisant à s'adapter à son environnement. Cette adaptation aura pour objectif de rendre le comportement de l'entité virtuelle le plus crédible possible (ressemblant à un comportement humain). Pour cela, nous prenons le parti de considérer que l'entité doit apprendre au fur et à mesure des expériences, elle doit anticiper le comportement des autres entités et les conséquences sur l'environnement, elle doit également exploiter la présence de l'utilisateur humain dans l'univers virtuel pour adapter son comportement. Imaginons un monde virtuel où chaque entité, au même titre qu'un humain, aurait son propre comportement qui évolue automatiquement pendant la simulation. C'est tout l'enjeu des travaux de recherche présentés ici.

Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la mise en œuvre d'algorithmes auto-adaptatifs d'Intelligence Collective pour la résolution de problèmes d'optimisation modélisés dans un langage de Programmation par contraintes (PPC). Nous avons porté une attention particulière à la famille d'algorithmes de type " Ant Colony Optimization " (ACO). Nous avons développé trois contributions, à savoir : (1) Intégration des algorithmes de type ACO dans un langage de programmation par contraintes pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes; (2) Proposition d'un algorithme hybride et générique où ACO est couplé à une approche complète pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoires (3) Proposition d'une stratégie capable d'adapter dynamiquement les paramètres de ACO.

Ces travaux visent à fournir un système de scénarisation d'environnements virtuels assurant à la fois la liberté d'action de l'utilisateur, l'ampleur, le caractère dynamique et l'efficacité du contrôle exercé sur le scénario, la cohérence des comportements présentés et l'adaptabilité du système. Nous proposons SELDON, un modèle basé sur le contrôle centralisé et indirect d'une simulation émergente. Le contenu scénaristique y est représenté par des modèles du domaine et de l'activité dans les langages DOMAIN-DL et ACTIVITY-DL. L'environnement est peuplé de personnages virtuels autonomes et l'utilisateur y est libre de ses actions. La scénarisation est réalisée en deux étapes : des objectifs dynamiques sont déterminés à partir de l'activité de l'utilisateur, puis un scénario est généré en fonction de ces objectifs et exécuté au travers d'ajustements sur la simulation. Le moteur DIRECTOR permet de générer et de réaliser ce scénario. DIRECTOR utilise les modèles qui sous-tendent la simulation pour prédire son évolution, et guide cette évolution au travers d'un ensemble d'ajustements indirects, qui influencent les réactions des systèmes techniques et les prises de décision des personnages. Il utilise un moteur de planification pour générer des scénarios composés d'étapes de prédiction, dont il suit la réalisation dans la simulation, et d'ajustements, qu'il déclenche. Les objectifs scénaristiques pris en compte sont à la fois dynamiques, au travers de situations prescrites et proscrites et de contraintes sur les propriétés globales du scénario, et statiques, sous la forme d'espaces de scénario représentés en CAUSALITY-DL.

La communication parlée est par essence multimodale. Le signal acoustique véhicule la modalité auditive, et l'image la modalité visuelle et gestuelle (déformations du visage). Le signal de parole est en effet la conséquence des déformations du conduit vocal sous l'effet du mouvement de la mâchoire, des lèvres, de la langue, etc.. pour moduler le signal d'excitation produit par les cordes vocales ou les turbulences aérodynamiques. Ces déformations sont visibles au niveau du visage (lèvres, joues, mâchoire) grâce à la coordination des différents muscles orofaciaux et de la déformation de la peau induite par ces derniers. La modalité visuelle permet de fournir des informations complémentaires au signal acoustique, et elle devient indispensable dans le cas où le signal acoustique est dégradé, comme c'est le cas chez les malentendants, ou en milieu bruité. D'autres modalités peuvent être liées à la parole, comme les mouvements des sourcils et les différents gestes qui expriment l'émotion. Cette dernière modalité suprasegmentale peut, comme la modalité visuelle, compléter le message acoustique ou acoustique-visuel. Cet exposé présentera les travaux que je mène sur la parole multimodale. Ce caractère multimodal de la communication parlée est traité de deux façons différentes : (1) étudier les deux composantes articulatoire et acoustique de la parole. En effet, je m'intéresse à la caractérisation articulatoire des sons et à l'étude du lien entre l'espace articulatoire et l'espace acoustique. En particulier, je m'intéresse à la récupération de l'évolution temporelle du conduit vocal à partir du signal acoustique (aussi appelée inversion acoustique-articulatoire) et à l'étude de la caractérisation articulatoire de la parole par l'analyse de corpus de données articulatoires. (2) étudier les deux composantes acoustique et visuelle. Dans ce cadre, je m'intéresse à l'effet de la déformation du conduit vocal sur l'apparence du visage qui véhicule le message visuel. La synthèse acoustique-visuelle est un cadre qui permet d'étudier cet aspect. De plus, l'étude de l'intelligibilité audiovisuelle permet de mieux comprendre les mécanismes de la communication audiovisuelle, mais également d'évaluer le système de synthèse acoustique-visuelle. Enfin, je présenterai mon programme de recherche qui porte sur la parole multimodale expressive que je propose d'étudier globalement, c.-à-d. en considérant les composantes articulaire, acoustique et visuelle ainsi que l'expressivité intrinsèque de celles-ci, simultanément. Je propose en particulier d'aborder la modélisation de la dynamique articulatoire et faciale de la parole pour produire de la parole combinée avec les expressions faciales.

La gestion des connaissances permet d'identifier et de capitaliser les savoirs faires de l'entreprise afin de les organiser et de les diffuser. Cette thèse propose un système de gestion des connaissances hétérogènes et distribuées, appelé OCEAN. Basé sur les ontologies et sur un système multi-agents, OCEAN a pour but de résoudre le problème de la capitalisation et de réutilisation des connaissances provenant de plusieurs sources différentes, afin d'aider les acteurs métiers dans le processus de développement de produits mécaniques. Le système OCEAN repose sur un cycle de vie de quatre étapes Ce cycle de vie possède les phases : d'identification, d'extraction, de validation et se termine par la réutilisation des connaissances. Chaque phase constitue l'objectif d'une organisation d'agents.L'identification dans le système OCEAN consiste à définir les connaissances par un expert métier sous la forme d'une ontologie. Les ontologies sont utilisées dans notre système pour représenter les connaissances définis d'une façon structurée et formelle afin d'être compréhensible par les machines. L'extraction des connaissances dans OCEAN est réalisée par les agents de manière automatique à l'aide des ontologies créées par les experts métiers. Les agents interagissent avec les différentes applications métiers via des services web. Le résultat de cette phase est stocké dans une mémoire organisationnelle. La validation des connaissances consiste à permettre aux acteurs métiers de valider les connaissances de la mémoire organisationnelle dans un wiki sémantique. Ce wiki permet de présenter les connaissances de la mémoire organisationnelle aux acteurs pour les réutiliser, les évaluer et les faire évoluer. La réutilisation des connaissances dans OCEAN est inspiré de travaux antérieurs intégrés au sein d'OCEAN. Les quatre phases du cycle de vie des connaissances traitées dans cette thèse nous ont permis de réaliser un système apte à gérer les connaissances hétérogènes et distribuées dans une entreprise étendue.

La gestion d'énergie est un sujet de plus en plus important dans notre société. Nous faisons actuellement face à un nombre croissant de problèmes tels que l'épuisement des réserves pétrolières, le réchauffement climatique ou encore la diminution de la qualité de l'énergie (principalement due aux coupures pendant les pics de consommation). Les smartgrids sont une des solutions à ces problèmes. En ajoutant une communication bidirectionnelle et de nouvelles capacités en matière de technologies de l'information et de la communication, il est possible de créer un système autonome de gestion intelligente de l'énergie.Les travaux décrits dans ce mémoire s'intéressent particulièrement à la gestion des microgrids à l'aide de systèmes multi-agents (SMA). Les microgrids sont des réseaux de faibles puissances, composés de petits producteurs d'énergie décentralisés (éventuellement renouvelables) et de consommateurs. Ces réseaux peuvent être reliés (ou non) au réseau global ce qui ajoute à leur complexité. De par leurs complexités et leurs répartitions géographiques, les smartgrids, comme les microgrids, ne peuvent pas être gérés facilement par des systèmes centralisés. Les intelligences artificielles distribuées et plus particulièrement les SMA apparaissent comme un moyen cohérent de résoudre les problèmes liés aux smartgrids.Dans un premier temps, nous avons défini une approche mettant en oeuvre des boucles de rétroaction. Une boucle de rétroaction apparaît dans les systèmes complexes qui peuvent être définis avec plusieurs niveaux d'abstraction. Deux niveaux sont ainsi en interaction. Le niveau micro regroupe un ensemble d'agents ayant des comportements qui, une fois combinés, influeront sur l'état du système. Le niveau macro traite ces influences pour définir un nouvel état du système qui influera sur le comportement des agents du niveau micro. Cette boucle de rétroaction permet de séparer les comportements sur plusieurs niveaux.Cette approche est utilisée pour définir un problème de gestion offre-demande dans un microgrid. Ce problème permet de prendre en compte un ensemble d'objectifs qui sont actuellement traités de manière indépendante. Enfin, une application utilisant un SMA a été développée. Cette approche peut s'intégrer dans ce problème. Elle a pour but d'assurer la stabilité du réseau à tout instant grâce au contrôle de systèmes de stockage.Dans un second temps, un simulateur de réseau électrique permettant le contrôle dynamique des périphériques a été développé. Ce simulateur repose sur trois grands principes. Le premier est une modélisation à base d'agents du simulateur lui-même, pour représenter la complexité des réseaux électriques. Le second principe repose sur l'utilisation du paradigme holonique afin de prendre en compte les multiples niveaux inhérents aux réseaux électriques. Enfin, le troisième principe est inspiré du modelé influence/réaction et propose une technique qui permet de gérer les actions simultanées, éventuellement conflictuelles, au sein des SMA.

La ville de Toliara qui se trouve à l’exutoire du bassin de Fiherenana (Madagascar) est soumise chaque année aux aléas inondations. Les enjeux sont donc d'une importance majeure dans cette région. Cette étude débute par l’analyse de l’aléa avec les données hydro climatiques existantes. On cherche alors à déterminer les tendances en utilisant des modèles statistiques basés sur les séries temporelles. Une méthode de reconstitution des données manquantes est alors proposée. Ensuite, deux approches sont menées afin d’évaluer la vulnérabilité de la ville de Toliara et des villages alentours : une approche statique, à partir de relevés de terrain et de l’utilisation d’un système d’information géographique (SIG) ; et une autre avec l'utilisation d'un modèle multi-agents (SMA). La première étape est la cartographie d’un indicateur de vulnérabilité qui est l’agencement de plusieurs critères statiques propre à chaque maison comme la hauteur d’eau potentielle ou la typologie architecturale. La deuxième partie mettra en scène des agents afin de simuler un évènement catastrophique (montée des eaux et évacuation en simultanée). On cherche à savoir quelles sont les chances pour que les occupants d’une habitation puissent sortir indemne d’une inondation, en comparant divers paramètres et scénarios afin d’évaluer le degré de vulnérabilité de chaque ménage. Certains scénarios prennent en compte l’effet de certaines prises de décisions (Informations, sensibilisations etc.). Les indicateurs et les simulations permettent alors de mieux appréhender les risques inondations afin d’être une aide à la gestion des crises
Hydrological risks are recurrent on the Fiherenana watershed - Madagascar. The city of Toliara, which is located at the outlet of the river basin, is subject each year to hurricane hazards and floods. The stakes are of major importance in this part of the island. This study begins with the analysis of hazard by collecting all existing hydro-climatic data on the catchment. It then seeks to determine trends, despite the significant lack of data, using statistical models (time series). Then, two approaches are used to assess the vulnerability of the city of Toliara and its surrounding villages. First, a static approach, from surveys of land and the use of GIS are conducted. Then, the second method is based on a multi-agent model. The first step is the mapping of a microscale vulnerability index which is an arrangement of several static criteria. For each House, there are several criteria of vulnerability such as potential water depth or architectural typology. As for the second part, scenes of agents are simulated in order to evaluate the degree of housing vulnerability to flooding. The model aims to estimate the chances of the occupants to escape from a catastrophic flood. For this purpose, we compare various settings and scenarios, some of which are conducted to take into account the effect of various decisions made by the responsible entities (awareness campaign etc.). The simulation consists of two essential parts: the simulation of the rise of water and the simulation of the behaviour of the people facing the occurence of hazard. Indicators and simulations allow to better understand the risks in order to help crisis management. Key Words: Hy

The impact of spatial characteristics on the dynamics of urban development is a topic of great interest in urban studies. The interaction between the residents and the spatial characteristics is of particular interest in the context of urban models where some of the most famous urban models have been based on the process of individual settlements in some specific parts of cities.This research investigates the dynamism of urban development modeled by Cellular Automata and Multi-Agent System. The urban development, in this study embraces urban renewal and residential mobility. It corresponds to the residential mobility of households, attracted by residential and centrality comfort; these comforts are crystallized in some areas and residences of Strasbourg. The diversity and quality of these comforts become criteria for residential choice in a way that the households seek for proximity to these comforts.The Cellular Automata in this study, models the spatial characteristics of urban spatial units and they are identified by some inherent attributes that are equal to the comfort in residences and urban areas. The Multi- Agent System represent a system in which the population of the city interact between them and between them and the city; the agents delegate the socio-professional classes of households. During the spatiotemporal change, the aspiration of households forms the socio-spatio-temporal development of the city.

Les crises projettent la plupart du temps le décideur sur une durée plus ou moins longue dans l'urgence de la décision, avec l'obligation de minimiser les conséquences possibles sur les enjeux. Une équipe de gestion de crise est organisée en cellule et a pour objectif de construire des stratégies de réponse concertées et appropriées. Or, il s'avère que certaines des compétences nécessaires ne peuvent être acquises que par expérience. Ce travail s'attache ainsi à améliorer les processus de formation des décisionnaires en définissant, suivant quatre étapes, un environnement semi-virtuel de formation à la gestion stratégique de crise. Une phase de conception sert tout d'abord de point de départ au cahier des charges d'une implantation physique, d'une ingénierie système et d'une ingénierie pédagogique dédiées. Puis, une étape de modélisation d'un exercice de gestion de crise structure une méthodologie visant à définir les objectifs pédagogiques retenus, et propose une méthode appliquée de génération semi-automatique d'un scénario didactique. Une attention particulière est notamment portée sur l'élaboration d'une typologie d'évènements et d'éléments logiciels permettant la simulation multi-agents de crises virtualisées. Enfin, une méthodologie d'évaluation des participants est proposée dans le but d'enrichir la phase classique de débriefing. Seize indicateurs sont définis et permettent en particulier de construire des arbres de compétences. Une phase de validation porte sur trois de ces quatre axes méthodologiques, et il est montré que les premiers résultats obtenus tendent à valider les spécifications retenues pour l'environnement semi-virtuel de formation développé.