Thèses sur le sujet « Services de raisonnement »

Dans cette thèse, nous proposons un cadre générique pour la modélisation et la gestion du contexte dans le cadre des systèmes intelligents ambiants et robotiques. Les connaissances contextuelles considérées sont de plusieurs types et issues de perceptions multimodales : connaissances spatiales et/ou temporelles, changement d’états et de propriétés d’entités, énoncés en langage naturel. Pour ce faire, nous avons proposé une extension du langage NKRL (Narrative Knowledge Representation and Reasoning) pour parvenir à une représentation unifiée des connaissances contextuelles qu’elles soient spatiales, temporelles ou spatio-temporelles et effectuer les raisonnements associés. Nous avons exploité l’expressivité des ontologies n-aires sur lesquelles repose le langage NKRL pour pallier aux problèmes rencontrés dans les approches de représentation des connaissances spatiales et dynamiques à base d’ontologies binaires, communément utilisées en intelligence ambiante et en robotique. Il en résulte une modélisation plus riche, plus fine et plus cohérente du contexte permettant une meilleure adaptation des services d’assistance à l’utilisateur dans le cadre des systèmes intelligents ambiants et robotiques. La première contribution concerne la modélisation des connaissances spatiales et/ou temporelles et des changements de contexte, et les inférences spatiales, temporelles ou spatio-temporelles. La deuxième contribution concerne, quant à elle, le développement d’une méthodologie permettant d’effectuer un traitement syntaxique et une annotation sémantique pour extraire, à partir d’un énoncé en langage naturel, des connaissances contextuelles spatiales ou temporelles en NKRL. Ces contributions ont été validées et évaluées en termes de performances (temps de traitement, taux d’erreurs, et taux de satisfaction des usagers) dans le cadre de scénarios mettant en œuvre différentes formes de services : assistance au bien-être, assistance de type aide sociale, assistance à la préparation d’un repas
In this thesis, we propose a generic framework for modeling and managing the context in ambient and robotic intelligent systems. The contextual knowledge considered is of several types and derived from multimodal perceptions : spatial and / or temporal knowledge, change of states and properties of entities, statements in natural language. To do this, we proposed an extension of the Narrative Knowledge Representation and Reasoning (NKRL) language to reach a unified representation of contextual knowledge whether spatial, temporal or spatio-temporal and perform the associated reasoning. We have exploited the expressiveness of the n-ary ontologies on which the NKRL language is based to bearing on the problems encountered in the spatial and dynamic knowledge representation approaches based on binary ontologies, commonly used in ambient intelligence and robotics. The result is a richer, finer and more coherent modeling of the context allowing a better adaptation of user assistance services in the context of ambient and robotic intelligent systems. The first contribution concerns the modeling of spatial and / or temporal knowledge and contextual changes, and spatial, temporal or spatial-temporal inferences. The second contribution concerns the development of a methodology allowing to carry out a syntactic treatment and a semantic annotation to extract, from a statement in natural language, spatial or temporal contextual knowledge in NKRL. These contributions have been validated and evaluated in terms of performance (processing time, error rate, and user satisfaction rate) in scenarios involving different forms of services: wellbeing assistance, social assistance, assistance with the preparation of a meal

The Semantic Web as an extension of the current Web enables the emergence of a new generation of Web services, called Semantic Web Services (SWS), which the meaning of descriptions are well-defined for better enabling computers and people to work in cooperation. In this thesis, we propose a stratified meta-framework that we call BioMed allowing service mediation in the bioinformatic domain. Mediation in BioMed is threefold allowing semantic mediation considering heterogeneous semantic descriptions, ontological considering heterogeneous bio-ontologies and deductive enabling the processes of discovery and composition. We propose a semantic-driven approach to describe services based on canonical model and semantically annotate them based on a ontological meta-map created to represent the global and shared semantics of a network of biomedical ontologies. Two main classes of processes are adressed : service discovery and composition. Both of them rely on a Datalog deductive reasoning engine implemented as a deductive meta-service that enables to infer implicit semantic properties of services and augment the search space of satisfiable services in the discovery process and composable services in the composition process. In the empirical study, we report the size of the search space without and with reasoning tasks and quality of discovered services. Finally, we propose a set of techniques to classify the search space of satisfiable and composable services in order to identify the best services in terms of non-functional properties
L’avènement du Web sémantique a permis l’apparition d’une nouvelle génération de services Web, dénommés Services Web Sémantiques (SWS) intégrant dans leurs descriptions une dimension sémantique décrivant différents aspects fonctionnels et non fonctionnels d’un service Web. Au niveau de cette thèse, nous proposons un méta-framework stratifié que nous nommons BioMed pour la médiation de services Web dans le domaine bioinformatique, cette médiation est triple, à la fois interprétative, ontologique et inférentielle. Le travail mené consiste à proposer une méthodologie de sémantisation de services Web en proposant un modèle de descriptions canoniques de SWS réconciliant des descriptions hétérogènes créées sous différents frameworks. Une réconciliation tant sémantique qu’ontologique au cours de laquelle les SWS décrits canoniquement s’adossent à une méta-carte ontologique permet de pallier à l’hétérogénéité des ontologies du domaine. Deux grandes classes de processus sont considérées: la découverte et la composition de SWS. Ces deux processus sont effectués à travers un moteur inférentiel Datalog-like conçu comme un méta-service Web déductif et sur la base d’une sémantique inférentielle élargissant la couverture sémantique des descriptions et l’espace de recherche des services atomiques et celui des services composables dans le cas d’une composition. Les expérimentations montrent l’impact des techniques de relaxation sur la taille de l’espace de recherche des services découverts. Enfin, nous proposons différentes alternatives afin de classer l’ensemble des solutions et cela afin de déceler les meilleurs services atomiques et/ou plans de composition

Résumé : Le raisonnement clinique (RC) de l’ergothérapeute en milieu communautaire s’opère dans des contextes en constante évolution. Parmi ces contextes, la dimension institutionnelle (DI) comprend les aspects légaux et règlementaires, administratifs et organisationnels, dont le processus d’optimisation de la performance. Ce processus vise à accroître l’efficience des services ergothérapiques de soutien à domicile (SAD) offerts par les Centres de santé et de services sociaux (CSSS). Or, les aspects précis de la DI, incluant l’optimisation de la performance, impliqués dans le RC et leur rôle exact dans le choix des interventions ergothérapiques sont peu connus. Cette étude visait à : (1) décrire le RC des ergothérapeutes en milieu communautaire, (2) décrire les aspects de la DI impliqués dans leur RC, et (3) explorer comment la reddition de compte et l’optimisation de la performance y sont impliqués. Une ethnographie institutionnelle (EI) a été réalisée auprès de dix ergothérapeutes recrutés dans trois CSSS québécois. Des observations et des entretiens semi-dirigés ont été conduits avec ces ergothérapeutes et 12 informateurs-clés secondaires (collègues et gestionnaires). Les documents accessibles et utilisés par ces ergothérapeutes ont également été collectés. Toutes les données ont été analysées et interprétées à l’aide du processus analytique de l’EI. Les résultats montrent d’abord que le RC des ergothérapeutes prend en considération 13 aspects de la DI. Ces aspects modulent comment les ergothérapeutes formulent le problème, envisagent les solutions et prennent les décisions (obj. 1). Ensuite, le RC des ergothérapeutes considère quasi constamment trois aspects administratifs et deux organisationnels de la DI (obj. 2). Les aspects administratifs sont : les procédures institutionnelles; l’offre de services de l’établissement; et la continuité de services. Les aspects organisationnels sont : les interventions attendues de l’ergothérapeute (mandat) et les délais d’accès aux services. Enfin, le RC des ergothérapeutes inclut une préoccupation constante quant à leur performance (obj. 3) qui restreint le temps et le suivi alloués à chaque client. Leurs évaluations et leurs interventions se limitent souvent au seul motif de référence, généralement l’autonomie dans les soins personnels et la mobilité, sauf si la sécurité du client est menacée. Cette étude offre une compréhension approfondie du rôle de la DI et, spécifiquement, du processus d’optimisation de la performance, dans le RC des ergothérapeutes en milieu communautaire. La préoccupation de la performance implique une réduction de l’étendue de l’action des ergothérapeutes. Ainsi, l’exercice de leur autonomie professionnelle, le droit d’accès aux services des clients et l’atteinte des objectifs du système de santé sont compromis.
Abstract : Community occupational therapists’ clinical reasoning (CR) takes place in constantly evolving contexts. The institutional dimension (ID) of these contexts includes legal and regulatory, administrative and organizational elements, including performance optimization processes. Such processes aim at increasing the efficiency of Health and Social Services Centers (HSSC) homecare occupational therapy services. However, the particular elements of ID involved in CR, including performance optimization, and how they are involved in the choice of occupational therapy interventions, remain unknown. This study aimed to: (1) describe the CR of community occupational therapists; (2) describe the elements of the ID involved; and (3) explore how accountability processes and performance optimization are involved. An institutional ethnography (IE) inquiry was conducted with ten occupational therapists in three Health and Social Services Centres (HSSCs) in Québec. Observations and semi-structured interviews were conducted with these occupational therapists and 12 secondary key informants (colleagues and managers). Documents accessible to and used by occupational therapists were also collected and analyzed with a data extraction grid. All data were analyzed and interpreted using the IE process. The findings revealed that the CR of community occupational therapists considers 13 elements of the ID. These elements modulate how occupational therapists formulate the problem, consider the solutions and make decisions (obj. 1). Second, the CR of participants almost constantly involves three administrative and two organizational elements of the ID (obj. 2). Administrative elements include: institutional procedures, the HSSC’s services offer, and the continuity of services. Organizational elements include: the expected response of the occupational therapist (mandate) and delays in access to services. Third, the occupational therapists’ CR includes a constant preoccupation about their performance (obj. 3), which restricts the time and follow-up allocated to each client. The clinicians’ assessments and their interventions are often limited to the object of referral, which is usually about autonomy in personal care and mobility, unless the client’s safety is threatened. This study provides a comprehensive understanding of the involvement of ID and, specifically, the performance optimization process, in the CR of community occupational therapists. The performance preoccupation is associated with a reduction in occupational therapists’ range of actions. Therefore, their capacity to be truly autonomous, the clients’ access to services as well as the fulfilment of the healthcare system’s objectives are compromised.

La composition automatisée de services Web ou le processus de formation de nouveaux services Web à plus forte valeure ajoutée est l'un des plus grand défis auxquels le Web sémantique est face aujourd'hui. La sémantique permet d'un côte de décrire les capacités des services Web mais aussi leurs processus d'exécution, d'où un élément clé pour la composition automatique de services Web. Dans cette étude de doctorat, nous nous concentrons sur la description fonctionnelle des services Web c'est-à-dire, les services sont vus comme une fonction ayant des paramètres i) d'entrée, de sortie sémantiquement annotés par des concepts d'une ontologie de domaine et ii) des conditions préalables et effets conditionnels sur le monde. La composition de services Web est alors considérée comme une composition des liens sémantiques où les lois de cause à effets ont aussi un rôle prépondérant. L'idée maîtresse est que les liens sémantiques et les lois causales permettent, au moment de l'exécution, de trouver des compatibilités sémantiques, indépendamment des descriptions des services Web. En considérant un tel niveau de composition, nous étudions tout d'abord les liens sémantiques, et plus particulièrement leurs propriétés liées à la validité et la robustesse. A partir de là et dépendant de l'expressivité des services Web, nous nous concentrons sur deux approches différentes pour effectuer la composition de services Web. Lors de la première approche, un modèle formel pour effectuer la composition automatique de services Web par le biais de liens sémantiques i.e., Matrice de liens sémantiques est introduite. Cette matrice est nécessaire comme point de départ pour appliquer des approches de recherche basées sur la régression (ou progression). Le modèle prend en charge un contexte sémantique et met l'accent sur les liens sémantiques afin de trouver des plans corrects, complets, cohérents et robustes comme solutions au problème de composition de services Web. Dans cette partie un modèle formel pour la planification et composition de services Web est présenté. Dans la seconde approche, en plus de liens sémantiques, nous considérons les lois de causalité entre effets et pré-conditions de services Web pour obtenir les compositions valides de services Web. Pour ceci, une version étendue et adaptée du langage de programmation logique Golog (ici sslGolog) est présentée comme un formalisme naturel non seulement pour le raisonnement sur les liens sémantiques et les lois causales, mais aussi pour composer automatiquement les services Web. sslGolog fonctionne comme un interprète qui prend en charge les paramètres de sortie de services pour calculer les compositions conditionnelles de services. Cette approche (beaucoup plus restrictive) suppose plus d'expressivité sur la description de service Web. Enfin, nous considérons la qualité des liens sémantiques impliqués dans la composition comme critère novateur et distinctif pour estimer la qualité sémantique des compositions calculées. Ainsi les critères non fonctionnels tels que la qualité de service(QoS) ne sont plus considérés comme les seuls critères permettant de classer les compositions satisfaisant le même objectif. Dans cette partie, nous nous concentrons sur la qualité des liens sémantiques appartenant à la composition de service Web. Pour ceci, nous présentons un modèle extensible permettant d'évaluer la qualité des liens sémantiques ainsi que leur composition. De ce fait, nous introduisons une approche fondée sur la sélection de liens sémantiques afin de calculer la composition optimale. Ce problème est formulé comme un problème d'optimisation qui est résolu à l'aide de la méthode par programmation linéaire entière. Notre système est mis en œuvre et interagit avec des services Web portant sur de scénarios de télécommunications. Les résultats de l'évaluation a montré une grande efficacité des différentes approches proposées.

Le problème du diagnostic de défaillance à base de modèle dans les systèmes complexes a reçu un intérêt croissant durant les dernières décennies. Ce problème doit être pris en compte dès la phase de conception du système, au moyen de l'analyse de la diagnosticabilité. La diagnosticabilité est la capacité d'un système à exhiber des symptômes différents pour un ensemble de situations de défaillances anticipées. Plusieurs approches ont été développées basées sur différents formalismes de modélisation, toutefois les raisonnements menant à la diagnosticabilité sont très semblables dans toutes ces approches. Cette thèse développe une comparaison des approches existantes et établit une définition unifiée de la diagnosticabilité. Une nouvelle approche pour l'analyse de diagnosticabilité, basée sur les modes de faute partiels, est décrite. Elle est implémentée dans le contexte des architectures orientées services, plus précisément sur des web service, et bénéficia du cadre du projet européen WS-DIAMOND. Une nouvelle généralisation de la définition de la diagnosticabilité à n'importe quel ensemble d'état est présentée, qui permet de prendre en compte de nouveaux types de propriétés, comme les préconditions de réparation, ou la qualité de service. Ces travaux ouvrent des perspectives pour le raisonnement de diagnosticabilité indépendant du modèle, pour la diagnosticabilité basée sur d'autres types de modèles, ainsi que pour l'intégration du diagnostic dans un outil de surveillance plus général. Le diagnostic et l'analyse de diagnosticabilité des systèmes logiciels est encore un domaine jeune, et ouvre de nombreuses connections avec le domaine de la sécurité informatique.

De nos jours, les projets de conception complexes de produits exigent que les équipes de concepteurs se réunissent pour faciliter le partage de leurs compétences et expertises respectives afin de produire un ensemble de solutions de conception efficace. Dû au besoin croissant d’échanger les connaissances, les projets de conception modernes sont encore plus structurés pour travailler avec des équipes distribuées qui collaborent sur un réseau informatique pour accomplir une conception optimale de produit. Néanmoins, dans ce processus de conception collaborative, l'intégration d'équipes multidisciplinaires – qui implique l'échange et le partage des connaissances et compétences – génère fréquemment des situations conflictuelles. Les différents points de vue et perspectives des experts, les différentes façons de communiquer et collaborer au niveau de connaissances, rendent le processus difficilement maitrisable. Pour accomplir un scénario optimal, certains problèmes doivent d’abords être résolus comme la spécification et formalisation des besoins, l’intégration d'ontologies, la détection et la résolution des conflits. Spécifier et formaliser les connaissances demandent un grand effort afin d’obtenir un modèle de représentation pour agréger plusieurs domaines différents des connaissances. Chaque expert pourrait s'exprimer afin que les autres comprennent leurs informations correctement. Il est donc nécessaire d’utiliser un modèle de représentation de données suffisamment clair et flexible pour accomplir cette tâche. Certains modèles actuels ne parviennent pas à fournir une solution efficace pour le partage des connaissances et pour la collaboration des projets de conception, car ces modèles n’intègrent pas les aspects géographiques, temporels, fonctionnels de la conception avec un modèle de représentation des connaissances flexible et générique. Ce travail propose une architecture, pour la conception collaborative, qui ambitionne d'être synchrone, générique, orientée aux services, basée sur les agents, et basée sur les ontologies. Des modèles particuliers de représentation sont transformés en instances d'ontologie et sont fusionnés pour accomplir le model final de conception d’un produit. C'est une approche synchrone parce que le processus de fusion est entrepris en même temps que l'interaction entre concepteurs. C'est générique parce qu'elle permet aux utilisateurs de travailler avec deux approches pour l’intégration d'ontologies : celle qui utilise une ontologie générique et celle qui utilise un processus d'harmonisation. Notre proposition se concentre sur les conflits de la conception collaborative et fait usage de Web Ontology Language (OWL) et des Services Web, le premier comme langage pour représenter les connaissances et le dernier comme un support technologique pour la communication
Today’s complex design projects require teams of designers to work collaboratively by sharing their respective expertise in order to produce effective design solutions. Due to the increasing need for exchanging knowledge, modern design projects are more structured to work with distributed virtual teams that collaborate over computer networks to achieve overall optimization in design. Nevertheless, in a collaborative design process, the integration of multidisciplinary virtual teams – involving exchange and sharing of knowledge and expertise – frequently and inevitably generates conflicting situations. Different experts’ viewpoints and perspectives, in addition to several ways of communicating and collaborating at the knowledge level, make all this process very hard to manage. In order to achieve an optimal scenario, some problems must first be solved, such as requirement specification and formalization, ontology integration, and conflict detection and resolution. Specifying and formalizing the knowledge demands a great effort towards obtaining representation patterns that aggregate several disjoint knowledge areas. Each expert should express himself so that the others can understand his information correctly. It is necessary, therefore, to use a flexible and sufficiently extensive data representation model to accomplish such a task. Some current models fall short of providing an effective solution to effective knowledge sharing and collaboration on design projects, because they fail to combine the geographical, temporal, and functional design aspects with a flexible and generic knowledge representation model. This work proposes an information model-driven collaborative design architecture that supports synchronous, generic, service-oriented, agent-based, and ontology-based teamwork. Particular representation models are transformed into ontology instances and merged together in order to accomplish the final product design. It is a synchronous approach because the concurrent processes are undertaken at the same time that the interactions among designers take place. It is generic because it provides the users with two approaches for ontology integration: the use of a predefined generic ontology and the harmonization process. Our proposal focuses on collaborative design conflict resolution by using Web Ontology Language (OWL) and Web Services, the former as a tool for knowledge representation and the latter as a technological support for communication

Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse de doctorat se situent à l'interface du Web sémantique, des bases de données et de l'informatique en périphérie (généralement dénotée Edge computing). En effet, notre objectif est de concevoir, développer et évaluer un système de gestion de bases de données (SGBD) basé sur le modèle de données Resource Description Framework (RDF) du W3C, qui doit être adapté aux terminaux que l'on trouve dans l'informatique périphérique. Les applications possibles d'un tel système sont nombreuses et couvrent un large éventail de secteurs tels que l'industrie, la finance et la médecine, pour n'en citer que quelques-uns. Pour preuve, le sujet de cette thèse a été défini avec l'équipe du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAI) du ENGIE Lab CRIGEN. Ce dernier est le centre de recherche et de développement d'ENGIE dédié aux gaz verts (hydrogène, biogaz et gaz liquéfiés), aux nouveaux usages de l'énergie dans les villes et les bâtiments, à l'industrie et aux technologies émergentes (numérique et intelligence artificielle, drones et robots, nanotechnologies et capteurs). Le CSAI a financé cette thèse dans le cadre d'une collaboration de type CIFRE. Les fonctionnalités d'un système satisfaisant ces caractéristiques doivent permettre de détecter de manière pertinente et efficace des anomalies et des situations exceptionnelles depuis des mesures provenant de capteurs et/ou actuateurs. Dans un contexte industriel, cela peut correspondre à la détection de mesures, par exemple de pression ou de débit sur un réseau de distribution de gaz, trop élevées qui pourraient potentiellement compromettre des infrastructures ou même la sécurité des individus. Le mode opératoire de cette détection doit se faire au travers d'une approche conviviale pour permettre au plus grand nombre d'utilisateurs, y compris les non-programmeurs, de décrire les situations à risque. L'approche doit donc être déclarative, et non procédurale, et doit donc s'appuyer sur un langage de requêtes, par exemple SPARQL. Nous estimons que l'apport des technologies du Web sémantique peut être prépondérant dans un tel contexte. En effet, la capacité à inférer des conséquences implicites depuis des données et connaissances explicites constitue un moyen de créer de nouveaux services qui se distinguent par leur aptitude à s'ajuster aux circonstances rencontrées et à prendre des décisions de manière autonome. Cela peut se traduire par la génération de nouvelles requêtes dans certaines situations alarmantes ou bien en définissant un sous-graphe minimal de connaissances dont une instance de notre SGBD a besoin pour répondre à l'ensemble de ses requêtes. La conception d'un tel SGBD doit également prendre en compte les contraintes inhérentes de l'informatique en périphérie, c'est-à-dire les limites en terme de capacité de calcul, de stockage, de bande passante et parfois énergétique (lorsque le terminal est alimenté par un panneau solaire ou bien une batterie). Il convient donc de faire des choix architecturaux et technologiques satisfaisant ces limitations. Concernant la représentation des données et connaissances, notre choix de conception s'est porté sur les structures de données succinctes (SDS) qui offrent, entre autres, les avantages d'être très compactes et ne nécessitant pas de décompression lors du requêtage. De même, il a été nécessaire d'intégrer la gestion de flux de données au sein de notre SGBD, par exemple avec le support du fenêtrage dans des requêtes SPARQL continues, et des différents services supportés par notre système. Enfin, la détection d'anomalies étant un domaine où les connaissances peuvent évoluer, nous avons intégré le support des modifications au niveau des graphes de connaissances stockés sur les instances des clients de notre SGBD. Ce support se traduit par une extension de certaines structures SDS utilisées dans notre prototype
The research work carried out as part of this PhD thesis lies at the interface between the Semantic Web, databases and edge computing. Indeed, our objective is to design, develop and evaluate a database management system (DBMS) based on the W3C Resource Description Framework (RDF) data model, which must be adapted to the terminals found in Edge computing.The possible applications of such a system are numerous and cover a wide range of sectors such as industry, finance and medicine, to name but a few. As proof of this, the subject of this thesis was defined with the team from the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAI) at ENGIE Lab CRIGEN. The latter is ENGIE's research and development centre dedicated to green gases (hydrogen, biogas and liquefied gases), new uses of energy in cities and buildings, industry and emerging technologies (digital and artificial intelligence, drones and robots, nanotechnologies and sensors). CSAI financed this thesis as part of a CIFRE-type collaboration.The functionalities of a system satisfying these characteristics must enable anomalies and exceptional situations to be detected in a relevant and effective way from measurements taken by sensors and/or actuators. In an industrial context, this could mean detecting excessively high measurements, for example of pressure or flow rate in a gas distribution network, which could potentially compromise infrastructure or even the safety of individuals. This detection must be carried out using a user-friendly approach to enable as many users as possible, including non-programmers, to describe risk situations. The approach must therefore be declarative, not procedural, and must be based on a query language, such as SPARQL.We believe that Semantic Web technologies can make a major contribution in this context. Indeed, the ability to infer implicit consequences from explicit data and knowledge is a means of creating new services that are distinguished by their ability to adjust to the circumstances encountered and to make autonomous decisions. This can be achieved by generating new queries in certain alarming situations, or by defining a minimal sub-graph of knowledge that an instance of our DBMS needs in order to respond to all of its queries.The design of such a DBMS must also take into account the inherent constraints of Edge computing, i.e. the limits in terms of computing capacity, storage, bandwidth and sometimes energy (when the terminal is powered by a solar panel or a battery). Architectural and technological choices must therefore be made to meet these limitations. With regard to the representation of data and knowledge, our design choice fell on succinct data structures (SDS), which offer, among other advantages, the fact that they are very compact and do not require decompression during querying. Similarly, it was necessary to integrate data flow management within our DBMS, for example with support for windowing in continuous SPARQL queries, and for the various services supported by our system. Finally, as anomaly detection is an area where knowledge can evolve, we have integrated support for modifications to the knowledge graphs stored on the client instances of our DBMS. This support translates into an extension of certain SDS structures used in our prototype

Les objets connectés de la vie courante ont trouvé leur chemin dans notre quotidien. Connu sous le terme d'Internet des choses, une pluralité de technologies inspire une vaste variété des cas d'utilisation. Une des applications innovatrices est le concept et le développement de la maison intelligente. Actuellement, ce concept est en train de s'étendre vers l'extérieur ; il rend futés des véhicules, bâtiments et même des villes entières. De plus, la technologie devient aussi plus personnelle - comme le port des vêtements futés et d'autres appareils pour l'autosurveillance personnelle devient de plus en plus courant et populaire. Ce phénomène est souvent appelée le soi quantifié.Un cas particulier de l'environnement futé est l'assistance à l'autonomie à domicile (ambient assisted living) conçue pour améliorer la qualité de la vie quotidienne des personnes âgées. Un tel système informatique, omniprésent et discret, peut être porté dans d'autres domaines et tranches d'âge. Par exemple, le suivi des activités du quotidien peut aider jeune adultes à améliorer leur mode de vie. Tout le monde peut être encouragé à maintenir un mode de vie sain, à exercer une activité physique suffisante et prendre les décisions fondées quant à la mobilité. Ce sont les facteurs direct contribuant à la prévention des risques de santé, tel que les maladies métaboliques comme le diabète de type 2 ; et permettent un meilleur maîtrise des maladies respiratoires comme l'asthme.Dirigée par ces idées, cette thèse explore les possibilités d'une plate-forme web avec un raisonnement sémantique basé sur les règles. La thèse détaille le travail sur les améliorations techniques, avancements dans la reconnaissance d'activités, les extensions pour l'analyse des données et une application orientée mobilité.Suivant l'approche centrée utilisateur, un déploiement dans les conditions réelles est necessary. Deux cas d'utilisation sont abordés. Le premier est l'amélioration du système existant, consistant des capteurs et d'une passerelle tous placés dans le domicile de la personne âgée. Le deuxième cas est le déploiement d'une application pour téléphones portables pour l'assistance à la mobilité active. En collectant les donnés relevantes et actuelles, l'application affiche un niveau de recommandation personnalisée pour chaque type de mobilité. Ces recommandations sont basées sur l'appareil de soi quantifié qui incorpore les objectifs personnels, le profil et autres données librement accessible, tel que la météo ou la qualité d'air.Cette thèse décrit les sorties et les leçons tirées des déploiements de ces technologies. Cette thèse apporte une discussion et des analyses des résultats de ces déploiements
Connected objects of everyday living have made their way into our lives. Known as Internet of Things, the various technologies inspire a vast variety of applications. One of the pioneer applications is the concept and development of a smart home. This is now spreading outdoors; making vehicles, buildings, and even large cities smart. Moreover, the technology is getting more personal as well – as wearing smart clothes and other self-tracking devices become increasingly common and popular. This is often referred to as the quantified self.One particular case of a smart environment is ambient assisted living, which is designed to enhance elderly people’s day-to-day life. Such a ubiquitous and unobtrusive computer system can also be ported to other domains and age groups. For instance, the tracking of daily activities can also help younger adults to improve their lifestyle. Everyone can be encouraged to maintain a healthy lifestyle, perform sufficient physical activity, and make more informed decisions about their mobility. These are direct factors in preventing health risks, such as metabolic diseases like the type 2 diabetes, and allow a better control over respiratory diseases like the asthma.Driven by these ideas, this thesis explores the possibilities of a web-based platform with a semantic rule-based reasoning. The thesis details the work on technical improvements, enhancements in activity recognition, extensions for data analysis, and a mobility-oriented application.Following a user-centric approach, a real life deployment of the described technologies is necessary. Two use cases are examined. First, I enhanced and built upon a pre-existing system, which consists of sensors and a gateway placed into elderly participants' homes. The second use case is the deployment of a mobile phone application for active mobility assistance. Collecting relevant and timely data, the application then outputs a level of recommendation for every type of mobility. The recommendations are based on each user’s exercise tracking device, which incorporates their goals, their profiles, and other publicly available data sources such as weather and air quality.This thesis describes the outcomes and lessons learnt from these deployments. In addition, this thesis provides an in-depth discussion as well as analytical insights on the results of the deployments

Leveraging our experience with the traditional approach to ambient assisted living (AAL) which relies on a large spread of heterogeneous technologies in deployments, this thesis studies the possibility of a more "stripped down" and complementary approach, where only a reduced hardware subset is deployed, probing a transfer of complexity towards the software side, and enhancing the large scale deployability of the solution. Focused on the reasoning aspects in AAL systems, this work has allowed the finding of a suitable semantic inference engine for the peculiar use in these systems, responding to a need in this scientific community. Considering the coarse granularity of situational data available, dedicated rule-sets with adapted inference strategies are proposed, implemented, and validated using this engine. A novel semantic reasoning mechanism is proposed based on a cognitively inspired reasoning architecture. Finally, the whole reasoning system is integrated in a fully featured context-aware service framework, powering its context awareness by performing live event processing through complex ontological manipulation. the overall system is validated through in-situ deployments in a nursing home as well as private homes over a few months period, which itself is noticeable in a mainly laboratory-bound research domain

Cette recherche porte sur les activités de construction du savoir en histoire par des élèves de Seconde. Elles apparaissent dans les raisonnements par analogie qui rapprochent une situation du passé ou du présent déjà connue et une situation du passé à connaître. Ces raisonnements constituent alors des situations quasi-expérimentales par desquelles les élèves mobilisent les démarches de la conceptualisation et de l'explication. Les analogies recueillies sont analysées à la lumière d'un modèle transformatif de l'appropriation du savoir en histoire s'inspirant de la théorie de l'apprentissage de Vygostki et de la théorie des représentations sociales de Moscovici. Dans une première phase, opérée par l'ensemble des élèves, les informations scientifiques sont transformées en un savoir du sens commun par le rapprochement avec des éléments de leur pensée sociale représentative ou de leur savoir historique. Une seconde phase suppose le contrôle et la formalisation de ce savoir par des opérations d'historisation encadrées par l'enseignant. Ces deux phases s'articulent par l'inscription des écrits des élèves dans le genre du récit historique défini par Ricoeur
This research is about activities to build up historical knowledge by pupils in the 5th year. They appear in reasoning by analogy, bringing together a situation of the past or of the present, already known, and a situation in the past, to be known. The reasoning constitute then, virtually experimental situations by which pupils mobilise the thought processes of conceptualisation and explanation. The analogies found are analysed in the light of a transformational model of the appropriation of knowledge in history, inspired by the theory of learning of Vygostki and of the theory of social representations of Moscovici. In a first stage, practised by the whole group of pupils, scientific information are transformed in a common sense knowledge, by bringing them together with elements of their representative social thoughts or of their historical knowledge. A second stage involves the control and the formalisation of this knowledge by activities of historicism supervised by the teacher. Those two stages articulate themselves by the recording of the pupils' writings in the style of the historical story, defined by Ricoeur

L’accroissement explonentiel des nouvelles connaissances médicales compromet leur mise en application au prix d’une qualité des soins sous optimale. Ceci est encore plus vrai pour la médecine d’urgence, exercice où les contraintes révèlent encore plus crûment les limites cognitives de la prise de décision médicale. En effet, celle-ci repose principalement sur la capacité du médecin à prédire l’évolution du patient en fonction des éléments disponibles et à en déduire une prise en charge ad-hoc. Les règles de prédiction clinique sont la meilleure évidence disponible pour asseoir la décision médicale. Cet exposé rassemble les travaux menés avec l'équipe du service d'urgence du centre hospitalier universitaire H. Mondor sur l'aide à décision pour la prise en charge des pneumonies aiguës communautaires (PAC) basée sur l'utilisation d'une règle de prédiction clinique. Après avoir validé dans le contexte européen le Pneumonia Severity Index (PSI), développé en Amérique du Nord, le second travail présente l’impact de l’utilisation de cette règle en pratique quotidienne dans les services d’urgence français. Puis, dans le cadre d'une évaluation des pratiques professionnelles la mise en œuvre d'une stratégie globale pluridisciplinaire de prise en charge des PAC intégrant le calcul du PSI dans le dossier médical informatisé d’un service d’urgence est rapportée. Enfin, les deux derniers travaux présentent d’une part le développement d'une nouvelle règle de prédiction clinique pour les PAC sévères (REA-ICU: Risk of Early Admission to Intensive Care Unit) et d’autre part la démonstration par recurrence de la pertinence opérationnelle de cette nouvelle règle laissant présager d’une possible amélioration des pratiques médicales
The explonentially increasing amount of medical knowledge compromises its transfer to medical practice and results in suboptimal quality of care. This is of particular interest with regard to emergency medicine. Indeed, in few other domains of medicine is there such variety, novelty, distraction, and chaos, all juxtaposed to a need for expeditious and judicious thinking and in no other area of medicine, is decision density as high. Therefore, emergency medicine is particularly exposed to reveal the cognitive limits of medical decision making. Indeed, medical decision mainly depends on emergency physicians ability to predict patients’ outcome based on data available at presentation. Clinical prediction rules are the best evidence for guiding medical decision. The following text reports several studies conducted by the emergency department team of H Mondor university related hospital about the usefulness of a clinical prediction rule for guiding medical decision making process of patients presenting with a community acquired pneumonia (CAP). First, the European validation of the Pneumonia Severity Index (PSI) that has been intially developped in North America is reported. The second study reports the impact of routine use of the PSI in French emergency departments. Then, we report an evaluation of professional practices consisting in the implemention of a comprehensive strategy that included PSI assessment via the emergency department computerized medical file. Finally, the last two reports present on the one hand the development of a new clinical prediction rule for the severe CAP (REA-ICU: Risk of Early Admission to Intensive Care Unit) and on the other hand a demonstration by recurrence of the actual usefulness of this new rule that could be able to signicantly modify medical practices

Les systèmes robotiques mobiles autonomes deviennent de plus en plus complexes avec l’intégration de composants de capteurs et d’actionneurs et de fonctionnalités avancées pour effectuer les missions réelles. Pour ces systèmes techniques, les exigences sont divisées en deux catégories : les exigences fonctionnelles et les exigences non-fonctionnelles. Alors que les exigences fonctionnelles représentent ce que le robot doit faire pour accomplir la mission, les exigences non-fonctionnelles représentent la façon dont le robot exécute la mission. Ainsi, la qualité de service et l’efficacité énergétique d’une mission robotique sont classées dans cette catégorie. L’autonomie de ces systèmes est pleinement atteinte lorsque les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles sont garanties sans aucune intervention humaine ni aucun contrôle externe. Cependant, ces systèmes mobiles sont naturellement confrontés à des contraintes de disponibilité des ressources et de capacité énergétique, notamment dans le cadre de mission à longue durée, ces contraintes deviennent plus critiques. De plus, la performance de ces systèmes est également influencée par des conditions environnementales inattendues et non structurées dans lesquelles ils interagissent. La gestion des ressources et de l’énergie en cours de mission est donc un défi pour les robots mobiles autonomes afin de garantir les objectifs de performance souhaités tout en respectant les contraintes. Dans ce contexte, la capacité du système robotique à prendre conscience de ses propres comportements internes et de son environnement physique et à s’adapter à ces circonstances dynamiques devient importante.Cette thèse porte sur la qualité de service et l’efficacité énergétique des systèmes robotiques mobiles et propose une gestion hiérarchique en cours d’exécution afin de garantir ces objectifs non-fonctionnels de chaque mission robotique. Au niveau de la gestion locale de chaque mission, un MISSION MANAGER utilise un mécanisme de prise de décision fondé sur l’apprentissage par renforcement pour reconfigurer automatiquement certains paramètres clés propres à la mission afin de minimiser le niveau de violation des objectifs de performance et des objectifs énergétiques requis. Au niveau de la gestion globale de l’ensemble du système, un MULTI-MISSION MANAGER s’appuie sur des règles de prise de décision et des techniques de raisonnement par cas pour suivre les ressources du système et les réponses des MISSION MANAGERs afin de décider de réallouer le budget énergétique, de régler la qualité du service et de déclencher l’apprentissage en ligne pour chaque mission robotique. La méthodologie proposée a été prototypée et validée avec succès dans un environnement de simulation et le cadre de gestion est également intégré dans notre système robotique mobile réel basé sur une base mobile de Pioneer-3DX équipée d’une plate-forme embarquée de NVIDIA Jetson Xavier
Mobile robotic systems are becoming more and more complex with the integration of advanced sensing and acting components and functionalities to perform the real required missions. For these technical systems, the requirements are divided into two categories: functional and non-functional requirements. While functional requirements represent what the robot must do to accomplish the mission, non-functional requirements represent how the robot performs the mission. Thus, the quality of service and energy efficiency of a robotic mission are classified in this category. The autonomy of these systems is fully achieved when both functional and non-functional requirements are guaranteed without any human intervention or any external control. However, these mobile systems are naturally confronted with resource availability and energy capacity constraints, particularly in the context of long-term missions, these constraints become more critical. In addition, the performance of these systems is also influenced by unexpected and unstructured environmental conditions in which they interact. The management of resources and energy during operation is therefore a challenge for autonomous mobile robots in order to guarantee the desired performance objectives while respecting constraints. In this context, the ability of the robotic system to become aware of its own internal behaviors and physical environment and to adapt to these dynamic circumstances becomes important.This thesis focuses on the quality of service and energy efficiency of mobile robotic systems and proposes a hierarchical run-time management in order to guarantee these non-functional objectives of each robotic mission. At the local management level of each robotic mission, a Mission Manager employs a reinforcement learning-based decision-making mechanism to automatically reconfigure certain key mission-specific parameters to minimize the level of violation of required performance and energy objectives. At the global management level of the whole system, a Multi-Mission Manager leveraged rule-based decision-making and case-based reasoning techniques monitors the system's resources and the responses of Mission Managers in order to decide to reallocate the energy budget, regulate the quality of service and trigger the online learning for each robotic mission.The proposed methodology has been successfully prototyped and validated in a simulation environment and the run-time management framework is also integrated into our real mobile robotic system based on a Pioneer-3DX mobile base equipped with an embedded NVIDIA Jetson Xavier platform

L'interaction Homme-Robot est un domaine de recherche qui se développe de manière expo-nentielle durant ces dernières années, ceci nous procure de nouveaux défis au raisonnement géométrique du robot et au partage d'espace. Le robot pour accomplir une tâche, doit non seulement raisonner sur ses propres capacités, mais également prendre en considération la perception humaine, c'est à dire "Le robot doit se placer du point de vue de l'humain". Chez l'homme, la capacité de prise de perspective visuelle commence à se manifester à partir du 24ème mois. Cette capacité est utilisée pour déterminer si une autre personne peut voir un objet ou pas. La mise en place de ce genre de capacités sociales améliorera les capacités cognitives du robot et aidera le robot pour une meilleure interaction avec les hommes. Dans ce travail, nous présentons un mécanisme de raisonnement spatial de point de vue géométrique qui utilise des concepts psychologiques de la "prise de perspective" et "de la rotation mentale" dans deux cadres généraux: - La planification de mouvement pour l'interaction homme-robot: le robot utilise "la prise de perspective égocentrique" pour évaluer plusieurs configurations où le robot peut effectuer differentes tâches d'interaction. - Une interaction face à face entre l'homme et le robot : le robot emploie la prise de point de vue de l'humain comme un outil géométrique pour comprendre l'attention et l'intention humaine afin d'effectuer des tâches coopératives.

Les systèmes de géolocalisation permettent la surveillance en temps réel des déplacements d'objets mobiles. Aujourd'hui, les données produites par ces capteurs sont reçues et stockées dans des bases de données spatio-temporelles. Un processus de fouille de données appliqué sur ces bases de données spatio-temporelles permet d'extraire le comportement des objets mobiles (patrons spatio-temporels) et d'analyser en temps réel les trajectoires d'objets mobiles suivant un même itinéraire. En utilisant ces modèles, des situations inhabituelles peuvent être détectés. Cette thèse définit à la fois des patrons spatio-temporels ainsi que des outils de comparaison et de qualification de trajectoires en utilisant un indice de similarité basée sur des mesures spatiales et temporelles et la logique floue. Ces outils peuvent être utilisés pour faciliter la surveillance du trafic maritime.

Ce mémoire présente un patron d’architecture permettant, dans un contexte orientéobjet, l’exploitation d’objets appartenant simultanément à plusieurs hiérarchies fonctionnelles. Ce patron utilise un reasoner basé sur les logiques de description (web sémantique) pour procéder à la classification des objets dans les hiérarchies. La création des objets est simplifiée par l’utilisation d’un ORM (Object Relational Mapper). Ce patron permet l’utilisation effective du raisonnement automatique dans un contexte d’applications d’entreprise. Les concepts requis pour la compréhension du patron et des outils sont présentés. Les conditions d’utilisation du patron sont discutées ainsi que certaines pistes de recherche pour les élargir. Un prototype appliquant le patron dans un cas simple est présenté. Une méthodologie accompagne le patron. Finalement, d’autres utilisations potentielles des logiques de description dans le même contexte sont discutées.
This master thesis presents a software architectural pattern for use in an object oriented environment to simultaneously access objects in multiple functional hierarchies. A Description Logics (Semantic Web) reasoner is used to classify the objects in the hierarchies. Object creation is simplifed by the use of an ORM - Object Relational Mapper. The pattern effectively allows automatic reasoning procedures to be used in an enterprise application context. All concepts required to understand the architectural pattern and the tools are presented. Usage conditions for the pattern are discussed and research projects are presented to widen the pattern’s applicability. A prototype applying the pattern on a simple problem is presented. A methodology is also presented. Finally, other potential uses of Description Logics based automatic reasoning procedures are discussed.

Cette recherche qualitative avait pour but d’explorer le raisonnement clinique d’infirmières de première ligne en CSSS/CLSC lorsqu’elles priorisent leurs interventions auprès de familles vivant en contexte de vulnérabilité dans le cadre du programme des Services intégrés en périnatalité et pour la petite enfance (SIPPE). Il s’agit d’une étude de cas qui comporte un échantillon intentionnel de sept épisodes de soins impliquant deux infirmières auprès de sept familles en période postnatale lorsqu’elles priorisent leurs interventions. La collecte de données a procédé par méthode think aloud, suivie d’entretiens semi-dirigés auprès des infirmières. Une analyse qualitative des données a été effectuée selon des méthodes interprétatives et par comptage de catégories. Ces dernières ont été formulées et mises en relation en s’inspirant de la modélisation du processus de raisonnement clinique de Tanner (2006) ainsi que des stratégies de raisonnement clinique proposés par Fonteyn (1998). Au terme de cette étude, le processus de raisonnement clinique ne semble pas être différent selon le type de priorité d’intervention auprès de familles en contexte de vulnérabilité, particulièrement lorsque nous distinguons la priorité selon un degré d’urgence (prioritaire ou secondaire). Aussi, nous constatons qu’il existe peu de diversité dans les processus de raisonnement clinique mobilisés à travers les sept épisodes de soins; et qu’un processus narratif de raisonnement est fréquent. Si une famille exprime un besoin urgent, l’infirmière y répond prioritairement. Par ailleurs, lorsque des conditions suggèrent un potentiel accru de vulnérabilité des familles, un mode de raisonnement clinique plus systématique, qui comporte une collecte et une mise en relation d’informations afin de formuler une proposition pour soutenir le passage à l’action, semble être mobilisé pour prioriser l’intervention. Il en est ainsi s’il s’agit d’un premier bébé, que la famille n’utilise pas d’autres ressources formelles de soutien. Autrement, s’il s’agit d’un deuxième bébé et que les familles utilisent d’autres ressources, les infirmières tendent plutôt à appliquer une routine d’intervention SIPPE. Aussi, cette recherche témoigne de l’engagement soutenu des infirmières auprès de familles vivant d’importants défis. Il importe toutefois de soutenir le développement d’un répertoire plus varié de processus de raisonnement clinique afin de renforcer leur capacité de prioriser leur intervention qui se déroule dans un contexte de multiples contraintes organisationnelles et interpersonnelles.
The goal of this qualitative study was to explore the clinical reasoning of primary care nurses in CLSC/CSSS when they set priorities for their interventions with vulnerable families as part of the Integrated Perinatal and Early Childhood Services (SIPPE) program. This case study comprises a purposeful sample of seven postnatal care episodes involving two nurses and seven families. Data were collected using the think-aloud method, followed by semi-structured interviews with nurses. Qualitative data analysis was performed using interpretive methods and category counting. The resulting categories and patterns were developed based on Tanner's (2006) model of clinical judgement in nursing and Fonteyn's (1998) clinical reasoning patterns. Study results suggest that clinical reasoning processes do not differ according to the type of priority, whether the situation is more or less urgent. Moreover, there is diversity in the types of clinical reasoning employed within the seven care episodes; and it appears that a narrative reasoning process is favoured. If a family's needs are urgent, nurses prioritize these needs. When conditions indicate that there is greater potential for vulnerability, a more systematic form of clinical reasoning, identified here as «collecting data to form relationships and to present a proposal for action», is used to prioritize interventions. This pattern is more likely when a first child is involved and when the family is less likely to turn to other support resources. Otherwise, if this is a second child and the family uses other resources, the nurse tends to apply routine SIPPE interventions. Finally, our results suggest that a systemic view of a family's living circumstances, rather than keeping the focus on the infant's well-being, could make it more difficult to set intervention priorities. This study highlights nurses' ongoing commitment to families facing significant challenges. However, it is important to support the development of a broader inventory of clinical reasoning processes to bolster nurses' capacity to prioritize interventions that take place in contexts of multiple organizational constraints.