Dissertations / Theses on the topic 'Navigation sémantique'

La navigation autonome est l'un des plus grands challenges pour un robot autonome. Elle nécessite la capacité à localiser sa position ou celle de l'objectif et à trouver le meilleur chemin connectant les deux en évitant les obstacles. Pour cela, les robots utilisent une carte de l'environnement modélisant sa géométrie ou sa topologie. Cependant la construction d'une telle carte dans des environnements de grande dimension est ardue du fait de la quantité de données à traiter et le problème de la localisation peut devenir insoluble. De plus, un environnement changeant peut conduire à l'obsolescence rapide du modèle. Comme démontré dans cette thèse, l'ajout d'information de nature sémantique dans ces cartes améliore significativement les performances de navigation des robots dans des environnements réels. La labélisation d'image permet de construire des modèles extrêmement compacts qui sont utilisés pour la localisation rapide en utilisant une approche basée comparaison de graphes. Ils sont des outils puissants pour comprendre l'environnement et permettent d'étendre la carte au-delà des limites perceptuelles du robot. L'analyse statistique de ces modèles est utilisée pour construire un embryon de sens commun qui est ensuite utilisé pour détecter des erreurs de labélisation et pour mettre à jour la carte en utilisant des algorithmes conçus pour maintenir une représentation stable en dépits des occlusions créées par les objets dynamiques. Finalement, la sémantique est utilisées pour sélectionner le meilleur chemin vers une position cible en fonction de critères de haut niveau plutôt que métriques, autorisant une navigation intelligente
Utonomous navigation is one of the most challenging tasks for mobile robots. It requires the ability to localize itself or a target and to find the best path linking both positions avoiding obstacles. Towards this goal, robots build a map of the environment that models its geometry or topology. However building such a map in large scale environments is challenging due to the large amount of data to manage and localization could become intractable. Additionally, an ever changing environment leads to fast obsolescence of the map that becomes useless. As shown in this thesis, introducing semantics in those maps dramatically improves navigation performances of robots in realistic environments. Scene parsing allows to build extremely compact semantic models of the scene that are used for fast relocalization using a graph-matching approach. They are powerful tools to understand scene and they are used to extend the map beyond perceptual limits of the robot through reasoning. Statistical analysis of those models is used to build an embryo of common sens which allows to detect labeling errors and to update the map using algorithms designed to maintain a stable model of the world despite occlusions due to dynamic objects. Finally semantics is used to select the best route to a target position according to high level criteria instead of metrical constraints, allowing intelligent navigation

En biologie structurale, l’étude théorique de structures moléculaires comporte quatre activités principales organisées selon le processus séquentiel suivant : la collecte de données expérimentales/théoriques, la visualisation des structures 3d, la simulation moléculaire, l’analyse et l’interprétation des résultats. Cet enchaînement permet à l’expert d’élaborer de nouvelles hypothèses, de les vérifier de manière expérimentale et de produire de nouvelles données comme point de départ d’un nouveau processus.L’explosion de la quantité de données à manipuler au sein de cette boucle pose désormais deux problèmes. Premièrement, les ressources et le temps relatifs aux tâches de transfert et de conversion de données entre chacune de ces activités augmentent considérablement. Deuxièmement, la complexité des données moléculaires générées par les nouvelles méthodologies expérimentales accroît fortement la difficulté pour correctement percevoir, visualiser et analyser ces données.Les environnements immersifs sont souvent proposés pour aborder le problème de la quantité et de la complexité croissante des phénomènes modélisés, en particulier durant l’activité de visualisation. En effet, la Réalité Virtuelle offre entre autre une perception stéréoscopique de haute qualité utile à une meilleure compréhension de données moléculaires intrinsèquement tridimensionnelles. Elle permet également d’afficher une quantité d’information importante grâce aux grandes surfaces d’affichage, mais aussi de compléter la sensation d’immersion par d’autres canaux sensorimoteurs.Cependant, deux facteurs majeurs freinent l’usage de la Réalité Virtuelle dans le domaine de la biologie structurale. D’une part, même s’il existe une littérature fournie sur la navigation dans les scènes virtuelles réalistes et écologiques, celle-ci est très peu étudiée sur la navigation sur des données scientifiques abstraites. La compréhension de phénomènes 3d complexes est pourtant particulièrement conditionnée par la capacité du sujet à se repérer dans l’espace. Le premier objectif de ce travail de doctorat a donc été de proposer des paradigmes navigation 3d adaptés aux structures moléculaires complexes. D’autre part, le contexte interactif des environnements immersif favorise l’interaction directe avec les objets d’intérêt. Or les activités de collecte et d’analyse des résultats supposent un contexte de travail en "ligne de commande" ou basé sur des scripts spécifiques aux outils d’analyse. Il en résulte que l’usage de la Réalité Virtuelle se limite souvent à l’activité d’exploration et de visualisation des structures moléculaires. C’est pourquoi le second objectif de thèse est de rapprocher ces différentes activités, jusqu’alors réalisées dans des contextes interactifs et applicatifs indépendants, au sein d’un contexte interactif homogène et unique. Outre le fait de minimiser le temps passé dans la gestion des données entre les différents contextes de travail, il s’agit également de présenter de manière conjointe et simultanée les structures moléculaires et leurs analyses et de permettre leur manipulation par des interactions directes.Notre contribution répond à ces objectifs en s’appuyant sur une approche guidée à la fois par le contenu et la tâche. Des paradigmes de navigation ont été conçus en tenant compte du contenu moléculaire, en particulier des propriétés géométriques, et des tâches de l’expert, afin de faciliter le repérage spatial et de rendre plus performante l’activité d’exploration. Par ailleurs, formaliser la nature des données moléculaires, leurs analyses et leurs représentations visuelles, permettent notamment de proposer à la demande et interactivement des analyses adaptées à la nature des données et de créer des liens entre les composants moléculaires et les analyses associées. Ces fonctionnalités passent par la construction d’une représentation sémantique unifiée et performante rendant possible l’intégration de ces activités dans un contexte interactif unique
In structural biology, the theoretical study of molecular structures has four main activities organized in the following scenario: collection of experimental and theoretical data, visualization of 3D structures, molecular simulation, analysis and interpretation of results. This pipeline allows the expert to develop new hypotheses, to verify them experimentally and to produce new data as a starting point for a new scenario.The explosion in the amount of data to handle in this loop has two problems. Firstly, the resources and time dedicated to the tasks of transfer and conversion of data between each of these four activities increases significantly. Secondly, the complexity of molecular data generated by new experimental methodologies greatly increases the difficulty to properly collect, visualize and analyze the data.Immersive environments are often proposed to address the quantity and the increasing complexity of the modeled phenomena, especially during the viewing activity. Indeed, virtual reality offers a high quality stereoscopic perception, useful for a better understanding of inherently three-dimensional molecular data. It also displays a large amount of information thanks to the large display surfaces, but also to complete the immersive feeling with other sensorimotor channels (3D audio, haptic feedbacks,...).However, two major factors hindering the use of virtual reality in the field of structural biology. On one hand, although there are literature on navigation and environmental realistic virtual scenes, navigating abstract science is still very little studied. The understanding of complex 3D phenomena is however particularly conditioned by the subject’s ability to identify themselves in a complex 3D phenomenon. The first objective of this thesis work is then to propose 3D navigation paradigms adapted to the molecular structures of increasing complexity. On the other hand, the interactive context of immersive environments encourages direct interaction with the objects of interest. But the activities of: results collection, simulation and analysis, assume a working environment based on command-line inputs or through specific scripts associated to the tools. Usually, the use of virtual reality is therefore restricted to molecular structures exploration and visualization. The second thesis objective is then to bring all these activities, previously carried out in independent and interactive application contexts, within a homogeneous and unique interactive context. In addition to minimizing the time spent in data management between different work contexts, the aim is also to present, in a joint and simultaneous way, molecular structures and analyses, and allow their manipulation through direct interaction.Our contribution meets these objectives by building on an approach guided by both the content and the task. More precisely, navigation paradigms have been designed taking into account the molecular content, especially geometric properties, and tasks of the expert, to facilitate spatial referencing in molecular complexes and make the exploration of these structures more efficient. In addition, formalizing the nature of molecular data, their analysis and their visual representations, allows to interactively propose analyzes adapted to the nature of the data and create links between the molecular components and associated analyzes. These features go through the construction of a unified and powerful semantic representation making possible the integration of these activities in a unique interactive context

Les ontologies offrent une modélisation des connaissances d'un domaine basée sur une hiérarchie des concepts clefs de ce domaine. Leur utilisation dans le cadre des Systèmes de Recherche d'Information (SRI), tant pour indexer les documents que pour exprimer une requête, permet notamment d'éviter les ambiguïtés du langage naturel qui pénalisent les SRI classiques. Les travaux de cette thèse portent essentiellement sur l'utilisation d'ontologies lors du processus d'appariement durant lequel les SRI ordonnent les documents d'une collection en fonction de leur pertinence par rapport à une requête utilisateur. Nous proposons de calculer cette pertinence à l'aide d'une stratégie d'agrégation de scores élémentaires entre chaque document et chaque concept de la requête. Cette agrégation, simple et intuitive, intègre un modèle de préférences dépendant de l'utilisateur et une mesure de similarité sémantique associée à l'ontologie. L'intérêt majeur de cette approche est qu'elle permet d'expliquer à l'utilisateur pourquoi notre SRI, OBIRS, estime que les documents qu'il a sélectionnés sont pertinents. Nous proposons de renforcer cette justification grâce à une visualisation originale où les résultats sont représentés par des pictogrammes, résumant leurs pertinences élémentaires, puis disposés sur une carte sémantique en fonction de leur pertinence globale. La Recherche d'Information étant un processus itératif, il est nécessaire de permettre à l'utilisateur d'interagir avec le SRI, de comprendre et d'évaluer les résultats et de le guider dans sa reformulation de requête. Nous proposons une stratégie de reformulation de requêtes conceptuelles basée sur la transposition d'une méthode éprouvée dans le cadre de SRI vectoriels. La reformulation devient alors un problème d'optimisation utilisant les retours faits par l'utilisateur sur les premiers résultats proposés comme base d'apprentissage. Nous avons développé une heuristique permettant de s'approcher d'une requête optimale en ne testant qu'un sous-espace des requêtes conceptuelles possibles. Nous montrons que l'identification efficace des concepts de ce sous-espace découle de deux propriétés qu'une grande partie des mesures de similarité sémantique vérifient, et qui suffisent à garantir la connexité du voisinage sémantique d'un concept.Les modèles que nous proposons sont validés tant sur la base de performances obtenues sur des jeux de tests standards, que sur la base de cas d'études impliquant des experts biologistes
Domain ontologies provide a knowledge model where the main concepts of a domain are organized through hierarchical relationships. In conceptual Information Retrieval Systems (IRS), where they are used to index documents as well as to formulate a query, their use allows to overcome some ambiguities of classical IRSs based on natural language processes.One of the contributions of this study consists in the use of ontologies within IRSs, in particular to assess the relevance of documents with respect to a given query. For this matching process, a simple and intuitive aggregation approach is proposed, that incorporates user dependent preferences model on one hand, and semantic similarity measures attached to a domain ontology on the other hand. This matching strategy allows justifying the relevance of the results to the user. To complete this explanation, semantic maps are built, to help the user to grasp the results at a glance. Documents are displayed as icons that detail their elementary scores. They are organized so that their graphical distance on the map reflects their relevance to a query represented as a probe. As Information Retrieval is an iterative process, it is necessary to involve the users in the control loop of the results relevancy in order to better specify their information needs. Inspired by experienced strategies in vector models, we propose, in the context of conceptual IRS, to formalize ontology based relevance feedback. This strategy consists in searching a conceptual query that optimizes a tradeoff between relevant documents closeness and irrelevant documents remoteness, modeled through an objective function. From a set of concepts of interest, a heuristic is proposed that efficiently builds a near optimal query. This heuristic relies on two simple properties of semantic similarities that are proved to ensure semantic neighborhood connectivity. Hence, only an excerpt of the ontology dag structure is explored during query reformulation.These approaches have been implemented in OBIRS, our ontological based IRS and validated in two ways: automatic assessment based on standard collections of tests, and case studies involving experts from biomedical domain

The current technological evolutions introduce 3D geo-informatics to their digital age, enabling new potential applications in the field of virtual tourism, recreation, entertainment and cultural heritage. Virtual 3D worlds and geo-referenced scenes are used even more in simulations of physical disasters or in evacuating and military scenarios. It is argued that 3D information provides the natural way of navigation. However, personalization is a key aspect in a navigation system, since a route that incorporates user preferences is ultimately more suitable than a route which simply provides the shortest distance or travel time. An efficient personalized route planning architecture is based on geometrical criteria and on human factors regarding user's preferences in the 3D itinerary. In this work a multi-layer integrated framework is introduced for efficient, user-centric navigation of 3D worlds. Usually, user's preferences are expressed as a set of weights that regulate the degree of importance of the scene semantic metadata on the route selection process. These weights, however, are defined by the users, setting the complexity on the user's side, which makes personalization an arduous task. In this work, an alternative approach is proposed in which metadata weights are estimated implicitly and transparently to users, transferring the complexity to the system side. This is achieved by introducing a relevance feedback online learning strategy which automatically adjusts metadata weights by exploiting information fed back to the system about the relevance of user's preferences judgments given in a form of pairwise comparisons. Practically implementing a relevance feedback algorithm presents the limitation that several pairwise comparisons (samples) are required to converge to a set of reliable metadata weights. For this reason, in this work a weight rectification strategy is proposed which improves weight estimation by exploiting metadata interrelations defined through an ontology. In the sequel, a genetic optimization algorithm is incorporated to select the user's most preferred routes based on a multi-criteria optimization approach. To increase the degree of personalization in 3D navigation, an efficient algorithm is also introduced for estimating 3D trajectories around objects of interest by merging best selected 2D projected views that contain faces which are mostly preferred by users. Simulations and comparisons have been conducted with other approaches either in the field of online learning or route selection using objective metrics in terms of precision and recall values
Les évolutions technologiques actuelles font entrer la géo-informatique 3D à son âge numérique, permettant de nouvelles applications potentielles dans le domaine du tourisme virtuel, du loisir, du divertissement et du patrimoine culturel. Des mondes virtuels 3D et des scènes géo-référencées sont utilisés encore plus dans les simulations de catastrophes physiques et de plan d'évacuation ou de scénarios militaires. Il est prouvé que les informations 3D offrent un moyen naturel de navigation. Cependant la personnalisation est un aspect essentiel dans un système de navigation. En dehors des optimisations de distance et du temps l'intégration des préférences des utilisateurs est finalement le point les important d'une navigation. Une architecture efficace de planification d'itinéraire personnalisée est basée tant sur des critères géométriques que sur les préférences de l'utilisateur. Dans ce travail, un cadre multi-couche intégrée est introduit, pour soutenir une navigation efficace centrée sur l'utilisateur, dans des mondes 3D. Habituellement, les préférences de l'utilisateur sont exprimées sous forme d‟un ensemble de poids qui représente le degré d'importance du contenu des métadonnées sémantiques de la scène sur le processus de sélection du tracé. Ces poids, cependant, sont définis par les utilisateurs, en mettant la complexité du côté de l'utilisateur, ce qui rend la personnalisation une tâche ardue. Dans ce travail, une approche alternative est proposée dans laquelle les poids du contenu des métadonnées sont estimés implicitement et de façon transparente pour les utilisateurs, en déplaçant la complexité du côté du système. Ce résultat est obtenu par l'introduction d'une stratégie d'apprentissage en ligne par retour d'expérience qui ajuste automatiquement les poids de variables des métadonnées par exploitation de l'information renvoyée vers le système sur la pertinence des jugements de préférences utilisateur présentés sous une forme de comparaisons par paires. Dans la pratique la mise en oeuvre d'un algorithme de retour d'expérience présente la limitation que plusieurs comparaisons par paires (échantillons) sont nécessaires pour converger vers un ensemble de poids de variables des métadonnées fiables. Pour cette raison, dans ce travail une stratégie de rectification de poids est proposée qui permet d'estimer le poids en exploitant les interrelations de variables de métadonnées définies par une ontologie. Dans la suite, un algorithme d'optimisation génétique est proposé pour sélectionner les itinéraires les plus préférés de l'utilisateur basé sur une approche d'optimisation multi-critères. Pour améliorer le degré de personnalisation en navigation 3D, un algorithme efficace est également mis en place pour estimer les trajectoires 3D autour des objets choisis par la fusion de meilleurs vues projetées en 2D qui contiennent des faces qui ont la plus grande préférence des utilisateurs. Des simulations et des comparaisons ont été effectuées avec d'autres approches, soit dans le domaine de l'apprentissage en ligne ou du choix du tracé en utilisant des mesures objectives en termes de précision et de rappel des valeurs

À partir du moteur d’annotation sémantique Excom, nous avons élaboré un systèmede recherche d’informations qui repose sur des catégories sémantiques issues d’analyses linguistiquesautomatiques afin de proposer une approche de fouille textuelle innovante. Les annotationssont obtenues par la méthode d’Exploration Contextuelle faisant appel à une modélisationdes connaissances linguistiques sous forme de marqueurs et de règles. Le traitement des requêtesselon des points de vue de fouille se trouve au coeur de la stratégie de recherche d’informations.Pour cela, notre approche s’appuie sur des catégories d’annotation organisées en ontologies linguistiquessous forme de graphes. Afin d’offrir à l’utilisateur des résultats pertinents, nous avonsmis en place des algorithmes d’ordonnancement des réponses et de gestion de la redondance.Ces algorithmes reposent principalement sur la structure des ontologies linguistiques utiliséespour l’annotation. Nous avons proposé une évaluation de la pertinence des résultats en tenantcompte de la spécificité de l’approche. Les interfaces que nous avons développées permettent laconstruction de nouveaux produits documentaires tels que les fiches de synthèse offrant une extractiond’informations structurées selon des critères sémantiques. Cee approche a égalementpour vocation de proposer des outils dédiés à la veille stratégique et à l’intelligence économique
Using the Excom engine for semantic annotation, we have constructed an InformationRetrieval System based on semantic categories from automatic language analyses in order topropose a new approach to text search. e annotations are obtained by the Contextual Explorationmethod which is a knowledge based linguistic approach using markers and disambiguationrules. e queries are formulated according to search viewpoints which are at the heart of theInformation Retrieval strategy. Our approach uses the annotation categories which are organisedin linguistic ontologies structured as graphs. In order to provide relevant results to the user,we have designed algorithms for ranking and paraphrase identification. ese algorithms exploitprincipally the structure of the linguistic ontologies for the annotation. We have carriedout an evaluation of the relevance of the system results taking into account the specificity ofour approach. We have developed user interfaces allowing the construction of new informationproducts such as structured text syntheses using information extraction according to semanticcriteria. is approach also aims to offer tools in the field of economic intelligence

Cette thèse porte sur la navigation autonome de robots terrestres dans des environnements non structurés et dépourvus de télécommunications. Afin d'employer des robots mobiles pour effectuer des tâches complexes telles que l'exploration planétaire ou des opérations de sauvetage, ils doivent bénéficier d'une autonomie complète, notamment pour leur navigation sans carte préalable. Les dernières avancées dans le domaine de l'apprentissage profond permettent l'extraction d'informations sémantiques à partir des données capteurs d'un robot. L'exploitation de ces informations, relatives à la nature des éléments de l'environnement du robot, est une piste prometteuse pour l'amélioration de la sécurité et de l'autonomie des systèmes de navigation. Leur intégration dans un processus de cartographie en ligne et l'exploitation de la représentation produite pour la planification de chemins sont abordées via la notion de traversabilité du terrain. La complexité de calcul et la robustesse aux données bruitées sont des aspects cruciaux à prendre en compte. De nouvelles méthodes sont proposées pour la construction de telles représentations et leur exploitation pour la planification de trajectoires. Elles ont été intégrées dans un système complet de navigation robotique et utilisées avec succès dans un scénario réel
The content of this PhD thesis deals with the autonomous navigation of ground robots in telecommunication-denied unstructured environments. In order to employ mobile robots to perform complex tasks such as planetary exploration or search-and-rescue operations, they must be trusted with complete autonomy, notably for their map-less navigation. Thanks to recent advances in the domain of deep-learning, the efficient extraction of semantic information from a robot sensor data is now possible. The exploitation of this information, relating to the nature of the robot surroundings elements, is a promising lead toward the improvement of the safety and autonomy of navigation systems. The integration of semantic labelling into an online mapping process and the exploitation of the resulting environment representation for informative path planning are tackled via the notion of terrain traversability. Computational complexity and robustness to noisy inputs are crucial aspects to be considered. New methods are therefore proposed for the online construction of such representations and their exploitation for path planning. They have been integrated in a complete robot navigation system and successfully employed in a real-world scenario

Ce travail de recherche entre dans le cadre des systèmes de recherche d’images par le contenu, en particulier la recherche par la texture. Le but de ce travail est de permettre à l’utilisateur de naviguer dans de grande base de données d’images sans formulation de requêtes en un langage d’interrogation spécifique. Pour atteindre cet objectif, nous avons réparti le travail en deux grands volets. Le premier volet concerne l’extraction et l’identification d’un modèle de texture composé d’attributs pertinents. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé d’étudier deux modèles de texture : les matrices de co-occurrences et les attributs de Tamura. La sélection et la validation du modèle caractéristique ont été faites à partir de plusieurs applications que nous avons proposées dans le cadre de cette thèse après réduction de la dimension de l’espace de représentation des modèles de texture. Ensuite, la navigation s’effectue à l’aide de treillis de Galois avec une interface HTML tout en passant par une phase d’interprétation du modèle de texture numérique en un modèle sémantique. Le problème de transcription du numérique au sémantique est considéré comme un problème de discrétisation des valeurs numériques continues. Un autre problème se manifeste lorsque la taille de la base des images augmente, les performances du système de navigation se dégradent. Pour pallier à ce problème, nous proposons de créer des résumés qui de plus permettent de focaliser la recherche et la navigation sur un ensemble d’images cibles et non pas sur toute la base
This work contributes to the field of Content-based Image Retrieval (CBIR) particularly texture-based retrieval. The main goal of this work is to enable the user to navigate through a large image database without making any query in specific language. To achieve this goal, we divided the work into two main parts. The first part involves the extraction of a texture model made of relevant attributes. We proposed to study two models of texture: the co-occurrence matrices and Tamura’s attributes. The selection and validation of the model features are based on several applications that we have proposed in this thesis after reducing the dimension of the representation’s space. Then, navigation is achieved using Galois’ lattices with a simple HTML interface while passing through a phase of interpretation of numerical model texture into a semantic model. The problem of the transcription from the numerical values to the semantics is regarded as a problem of discretisation of continuous attributes. Another problem occurs when the size of the database of images increases: the performance of the navigation system are deteriorating. To overcome this problem, we propose to use techniques of summarisation to create summaries that help users to navigate through target collections instead of the whole database

Ce travail de recherche entre dans le cadre des systèmes de recherche d'images par le contenu, en particulier la recherche par la texture. Le but de ce travail est de permettre à l'utilisateur de naviguer dans de grande base de données d'images sans formulation de requêtes en un langage d'interrogation spécifique. Pour atteindre cet objectif, nous avons réparti le travail en deux grands volets. Le premier volet concerne l'extraction et l'identification d'un modèle de texture composé d'attributs pertinents. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé d'étudier deux modèles de texture : les matrices de co-occurrences et les attributs de Tamura. La sélection et la validation du modèle caractéristique ont été faites à partir de plusieurs applications que nous avons proposées dans le cadre de cette thèse après réduction de la dimension de l'espace de représentation des modèles de texture. Ensuite, la navigation s'effectue à l'aide de treillis de Galois avec une interface HTML tout en passant par une phase d'interprétation du modèle de texture numérique en un modèle sémantique. Le problème de transcription du numérique au sémantique est considéré comme un problème de discrétisation des valeurs numériques continues. Un autre problème se manifeste lorsque la taille de la base des images augmente, les performances du système de navigation se dégradent. Pour pallier à ce problème, nous proposons de créer des résumés qui de plus permettent de focaliser la recherche et la navigation sur un ensemble d'images cibles et non pas sur toute la base.

Cette recherche propose une analyse des usages des systèmes de tagging sur le Web. Au delà d'un simple outil personnel de « catégorisation ordinaire » des ressources en ligne, les classifications produites à partir de l'indexation libre de tags, nommées folksonomies, permettent aux internautes de produire des « prises » physiques et interprétatives quideviennent un support aux formes de navigation sociale. Ces réseaux de traces numériques permettent aux internautes de se repérer et d'agir dans l'univers complexe et abondant que représente le Web, mais elles sont également un support de coordination avec d'autres internautes. Les tags apparaissent comme des appuis conventionnels qui permettent decoordonner les actions au sein de collectifs à géométrie variable, plus ou moins étendus et identifiés, dont les membres partagent des centres d’intérêts et un vocabulaire commun. A partir d'une approche socio-technique nous étudions le couplage entre conception et usage de ces dispositifs, et montrons que le tagging propose une voie alternative, encore enconstruction, aux politiques existantes d'architecture et d’accessibilité des ressources du Web
This research proposes an anlysis of tagging systems uses on the Web. Tagging is not a simple personnal tool of web ressources categorization but classifications emerging from free tags indexation, named folksonomies, allow Internet users to create physical and interpretative supports which produce new forms of social navigation. Those tagging networks give the opportunity to Internet users to navigate and to act in the complex and abundant Web universe, but they are also coordination supports with other Internet users. Tags appear as conventionnal supports which allow coordination of actions in variable-geometry collectives. In those more or less identified and large collectives, members share common vocabulary and interests. Based on a socio-technical approach, we study coupling between conception and uses of tagging systems. We explain that tagging proposes an under construction and alternative way to architecture and accessibility politics of the Web ressources

Agir de manière autonome dans notre monde 3D requiert un large éventail de compétences, parmi lesquelles se trouvent la perception du milieu environnant, sa représentation précise et suffisamment efficace pour garder une trace du passé, la prise de décisions et l’action en vue d’atteindre des objectifs. Les animaux, par exemple les humains, se distinguent par leur robustesse lorsqu’il s’agit d’agir dans le monde. En particulier, ils savent s’adapter efficacement à de nouveaux environnements, mais sont aussi capables de maîtriser rapidement de nombreuses tâches à partir de quelques exemples. Ce manuscrit étudiera comment les réseaux neuronaux artificiels peuvent être entrainés pour acquérir un sous-ensemble de ces capacités. Nous nous concentrerons tout d’abord sur l’entrainement d’agents neuronaux à la cartographie sémantique, à la fois à partir d’un signal de supervision augmenté et avec des représentations neuronales de scènes. Les agents neuronaux sont souvent entrainés par apprentissage par renforcement (RL) à partir d’un signal de récompense peu dense. Guider l’apprentissage des capacités de cartographie d’une scène en ajoutant au signal de supervision des tâches auxiliaires favorisant le raisonnement spatial aidera à naviguer plus efficacement. Au lieu de travailler sur le signal d’entrainement des agents neuronaux, nous verrons également comment l’incorporation de représentations neuronales spécifiques de la sémantique et de la géométrie à l’architecture de l’agent peut contribuer à améliorer les performances de navigation sémantique. Ensuite, nous étudierons la meilleure façon d’explorer un environnement 3D afin de construire des représentations neuronales de l’espace qui soient aussi satisfaisantes que possible sur la base de métriques pensées pour la robotique que nous proposerons. Enfin, nous passerons d’agents de navigation à des agents multi-tâches et nous verrons à quel point il est important d’adapter les caractéristiques visuelles extraites des observations de capteurs à chaque tâche à accomplir pour réaliser une variété de tâches, mais aussi pour s’adapter à de nouvelles tâches inconnues à partir de quelques démonstrations. Ce manuscrit abordera donc différentes questions : Comment représenter une scène 3D et garder une trace de l’expérience passée dans un environnement ? – Comment s’adapter de manière robuste à de nouveaux environnements, scénarios et potentiellement de nouvelles tâches ? – Comment entrainer des agents à des tâches séquentielles à horizon long ? – Comment maîtriser conjointement toutes les sous-compétences requises ? – Quelle est l’importance de la perception en robotique ?
Autonomously behaving in the 3D world requires a large set of skills, among which are perceiving the surrounding environment, representing it precisely and efficiently enough to keep track of the past, making decisions and acting to achieve specified goals. Animals, for instance humans, stand out by their robustness when it comes to acting in the world. In particular, they can efficiently generalize to new environments, but are also able to rapidly master many tasks of interest from a few examples. This manuscript will study how artificial neural networks can be trained to acquire a subset of these abilities. We will first focus on training neural agents to perform semantic mapping, both from augmented supervision signal and with proposed neural-based scene representations. Neural agents are often trained with Reinforcement Learning (RL) from a sparse reward signal. Guiding the learning of scene mapping abilities by augmenting the vanilla RL supervision signal with auxiliary spatial reasoning tasks will help navigating efficiently. Instead of modifying the training signal of neural agents, we will also see how incorporating specific neural-based representations of semantics and geometry within the architecture of the agent can help improve performance in goal-driven navigation. Then, we will study how to best explore a 3D environment in order to build neural representations of space that are as satisfying as possible based on robotic-oriented metrics we will propose. Finally, we will move from navigation-only to multi-task agents, and see how important it is to tailor visual features from sensor observations to the task at hand to perform a wide variety of tasks, but also to adapt to new unknown tasks from a few demonstrations. This manuscript will thus address different important questions such as: How to represent a 3D scene and keep track of previous experience in an environment? – How to robustly adapt to new environments, scenarios, and potentially new tasks? – How to train agents on long-horizon sequential tasks? – How to jointly master all required sub-skills? – What is the importance of perception in robotics?

L'expérience du résumé automatique m'a amené à élargir le champ de mes recherches en visant non plus de simples résumés automatiques non ciblés, mais des systèmes automatiques de filtrage sémantique d'informations, adaptés aux besoins spécifiques d'une tâche d'identification. Divers travaux menés parallèlement dans l'équipe LALIC depuis plusieurs années ont en effet permis d'identifier une même problématique qui relève du filtrage sémantique dans des textes.
Ce filtrage sémantique se fonde sur la méthode d'exploration contextuelle. Il s'effectue en exploitant des connaissances purement textuelles, indépendantes d'un domaine particulier, ce qui signifie que nous ne cherchons pas à construire des ontologies. Ces connaissances s'expriment sous forme de marqueurs linguistiques discursifs explicites d'une notion sémantique et sont organisées pour des tâches précises. L'exploitation de ces connaissances a pour finalité d'attribuer une ou plusieurs valeurs sémantiques à une unité textuelle. Il devient ainsi possible de produire un extrait textuel en « filtrant » les unités textuelles étiquetées selon le point de vue adopté. En d'autres termes, le filtrage sémantique est un moyen pour fouiller un texte selon le point de vue d'un utilisateur.
Ma recherche s'est déployée selon deux axes :
• La construction d'un système d'expression de l'exploration contextuelle ;
• La conception d'une plate-forme d'ingénierie linguistique, FilText, plate-forme dans laquelle s'inscrivent les concepts et méthodes définis.
Je présenterai l'architecture conceptuelle de la plate-forme FilText ainsi que les possibilités offertes par ContextO, instance logicielle de Filtext.
Enfin, je montrerais en quoi la problématique du filtrage sémantique d'informations s'étend à d'autres disciplines des sciences humaines dans lesquelles la recherche d'informations dans des textes constitue une activité essentielle des chercheurs.

Les systèmes de recherche d'information ne sont pas adaptés pour une navigation intra-documentaire (résumé dynamique). Or celle-ci est souvent nécessaire pour évaluer la pertinence d'un document. Notre travail se situe dans une perspective de web sémantique. Notre objectif est d'enrichir les documents pour fournir aux systèmes, voire directement à l'utilisateur, des informations de description et d'organisation du contenu des documents. Les informations de nature descriptive concernent d'une part l'identification des expressions thématiques du discours, et d'autre part l'identification du type d'information sémantique ou rhétorique contenu dans une phrase donnée (par exemple la présentation du but de l'auteur, l'énonciation d'une définition, l'exposition d'un résultat, etc. ). L'identification des thèmes implémente deux approches distinctes l'une fondée sur la résolution d'anaphores, la seconde sur la construction de chaînes lexicales. En ce qui concerne l'identification des types d'information des phrases, nous proposons une méthode d'acquisition automatique de marques méta-discursives. L'objectif de détection de l'organisation du discours est envisagé selon deux approches. La première consiste à une analyse globale descendante du texte, en combinant une segmentation par cohésion lexicale, et un repérage de marques linguistiques de type introducteur de cadres (e. G. "En ce qui concerne X, En Corée, D'abord etc. "). La seconde approche vise une détection plus fine de l'organisation du discours en identifiant les relations de dépendance informationnelle entre les phrases (subordination et coordination)
Information Retrieval Systems are not well adapted for text browsing and visualization (dynamic summarization). But this one is always necessary for the user to evaluate the Information Retrieval (IR) systems are not well adapted for text browsing and visualization (dynamic summarization). But this is always necessary for users to evaluate the relevance of a document. Our work follows a Web Semantic perspective. We aim at annotating documents with abstract information about content description and discourse organization in order to create more abilities for IR systems. Descriptive information concerns both topic identification and semantic and rhetorical classification of text extracts (With information such as "Our aim is. . . ", "This paper deals with. . . "). We implement a system to identify topical linguistic expressions based on a robust anaphora system and lexical chains building. We also propose a method in order to automatically acquire meta-discursive material. We perform the detection of the text structure thanks to two complementary approaches. The first one offers a top-down analysis based on the segmentation provided by lexical cohesion and by linguistic markers such as frame introducers. The second one is concerned by local text organization by the detection of informational relations (coordination and subordination) between subsequent sentences

Le Web crée chaque jour une quantité importante de connaissances culturelles et intellectuelles. Ses informations sont de nature éphémère car elles sont constamment remplacées, parfois sans aucunenotification. C’est pour cette raison que l’archivage du web est devenue une nécessité culturelle afinde préserver la connaissance pour les prochaines générations. Son succès sera cependant mesuré parses modes d’accès, comme ceux fournis jusqu’ici par le web. Notre recherche situe dans le contexte del’accès aux archives web, et étudie les différents problèmes d’accès qui y sont liés. Ces problèmes sontgroupés en deux thèmes principaux : Méthodes d’accès et Optimisation des accès. Pour les méthodesd’accès, nous proposons la base d’un langage de requête ayant par objectif de de mieux satisfaire lesbesoins d’information des utilisateurs. Une nouvelle méthode de navigation est ensuite introduite, quiprend en compte la cohérence des pages. Pour l’optimisation de l’accès, nous proposons un algorithmede détection de changement pour comprendre et quantifier ce qui s’est passé (et a donc changé) entredeux versions d’une même page Web. Nous étudions aussi le comportement des différentes méthodesd’élagage d’index statiques avec des requêtes temporelles. En outre, nous proposons une nouvelle méthode d’élagage index statiques basée sur la diversification et nous montrons son application aux collections temporelles et un gain supstanciel de performance par rapport aux autres approaches
An important amount of the world’s cultural and intellectual knowledge is being created on the webeveryday. However, the web has en ephemeral nature e. G. New information replaces older informationconstantly without any notification, leaving a significant gap in our knowledge. That’s why archivingthe web has become a cultural necessity to preserve the knowledge for the next generations. However,the success of any web archive will be measured by the means of access it provides; as it is the casetoday on the real web. Our research is placed in the context of access to web archives and studiesdifferent research problems related to this issue. These research problems are grouped into two maintopics: Access Methods and Optimization of Access. For access methods, we first propose a conceptualmodel, as well as operators to manipulate them, as the basis of a query language for web archives tobetter satisfy user information needs. Next, a new navigation method for web archives that takes thecoherence of pages into account is introduced. In the context of access optimization, we propose achange detection algorithm to understand and to quantify what happened (and thus changed) betweentwo versions of a web page. Then, we study the behavior of different static index pruning methodswith temporal queries before proposing a new diversification-based static index pruning method andshowing its application to temporal collections and a substantial gain in performance

Cette recherche propose une analyse des usages des systèmes de tagging sur le Web. Au delà d'un simple outil personnel de " catégorisation ordinaire " des ressources en ligne, les classifications produites à partir de l'indexation libre de tags, nommées folksonomies, permettent aux internautes de produire des " prises " physiques et interprétatives quideviennent un support aux formes de navigation sociale. Ces réseaux de traces numériques permettent aux internautes de se repérer et d'agir dans l'univers complexe et abondant que représente le Web, mais elles sont également un support de coordination avec d'autres internautes. Les tags apparaissent comme des appuis conventionnels qui permettent decoordonner les actions au sein de collectifs à géométrie variable, plus ou moins étendus et identifiés, dont les membres partagent des centres d'intérêts et un vocabulaire commun. A partir d'une approche socio-technique nous étudions le couplage entre conception et usage de ces dispositifs, et montrons que le tagging propose une voie alternative, encore enconstruction, aux politiques existantes d'architecture et d'accessibilité des ressources du Web