Reconstruction d'un système sociosémantique par apprentissage machine

L'objectif de recherche de cette thèse est la reconstruction par apprentissage machine du mécanisme sociocognitif à l'œuvre dans l'évolution d'un réseau sociosémantique. Cet objectif est basé sur l'hypothèse que la dynamique d'un réseau sociosémantique est déterminée par un mécanisme d'influence sociale basé sur des facteurs d'exposition sociale, de contagion sociale, de déférence et de mimétisme des semblables. Une méthode de fouille de données basée sur l'analyse des réseaux sociaux, la sémantique vectorielle et l'apprentissage machine est développée afin de reconstruire différents modèles de l'influence sociale permettant de prédire l'évolution d'un réseau sociosémantique. Ces modèles sont des arbres de décisions, des listes de règles, des forêts aléatoires et des modèles probabilistes naïfs. L'analyse de ces modèles prédictifs suggère que l'hypothèse de recherche est vraisemblable, mais que d'autres mécanismes sont également à l'œuvre dans le processus étudié.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réseau sociosémantique, apprentissage machine, réseau social, sémantique vectorielle, influence sociale

Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.

Pour citer ce document:Barzman M. (Coord.), Gerphagnon M. (Coord.), Mora O. (Coord.),Aubin-Houzelstein G., Bénard A., Martin C., Baron G.L, Bouchet F., Dibie-Barthélémy J., Gibrat J.F., Hodson S., Lhoste E., Moulier-Boutang Y., Perrot S., Phung F., Pichot C., Siné M., Venin T. 2019. Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.INRA, France, 161pagesTransition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Impact du financement sur la production scientifique des chercheurs à l’échelle des individus en nanotechnologie au Québec

«RÉSUMÉ Ce travail mesure l’impact du financement public et privé sur la production scientifique des chercheurs en nanotechnologie au Québec. Cet impact est mesuré sur la production quantitative représentée par le nombre d’articles publiés, et la production qualitative exprimée par le nombre de citations reçues. L’approche utilisée est quantitative selon des modèles statistiques. Elle se base sur les informations extraites depuis les bases bibliométriques : SCOPUS pour les publications, USPTO pour les brevets et SIRU pour les données de financements. Une intégration des différentes sources de données a été entreprise afin d’aboutir à un ensemble de données uniforme qui lie un chercheur en particulier aux financements qu’il a reçus, les publications et leurs citations, et les brevets pour une année déterminée. De plus, nous avons utilisé les relations de copublication pour construire le réseau des co-auteurs et calculer les mesures de réseaux correspondantes. Ces mesures sont par la suite introduites par année et par chercheur dans l’ensemble des données. Différents modèles statistiques ont été testés pour lier l’impact du financement au nombre de publications et aux citations qu’elles reçoivent, ceci par individu par année. Nous avons utilisé plusieurs types de modèles afin de comparer les différents résultats selon les hypothèses économétriques adoptées. En addition, différentes combinaisons des variables ont été testés pour construire les modèles les plus robustes. Les résultats indiquent qu’un effet du financement public existe sur la quantité et la qualité de la production scientifique des chercheurs. Cet effet suit une courbe en J ou en U. Cet effet est principalement celui des fonds publics destinés aux activités de fonctionnements comme l’entretien des équipements. Pour leur part, les fonds pour les infrastructures augmentent les chances d’un chercheur d’obtenir des fonds de fonctionnement. Le financement privé n’a pas d’effet sur la production scientifique des individus. Par contre, le brevetage a un effet sous forme d’une courbe en U inversée sur la productivité des chercheurs. De plus, nos modèles indiquent qu’une position plus centrale du chercheur dans le réseau de copublication augmente autant le nombre d’articles publiés que le nombre de citations reçues. L’effet de clique a un effet en U inversé. Dépassé un certain seuil, travailler dans des réseaux où les cliques sont plus denses diminue la productivité individuelle des chercheurs.----------ABSTRACT This work measures the impact of public and private funding on scientific production of researchers in nanotechnology in Quebec. This impact is measured on the production quantity represented by the number of articles published, and the production quality expressed by the number of citations received. Our quantitative statistical approach is based on information extracted from bibliometric databases: SCOPUS for publications, USPTO for patents and SIRU for funding data. Integration of different data sources was undertaken in order to achieve a uniform database that links an individual researcher to his received funding, publications and citations, and patents in a given year. In addition, we used the co-publishing relationships to build the network of co-authors and calculate the corresponding network measures. These measures are then inserted by year by a researcher in the uniform database. Different time related statistical models were tested for binding the impact of funding to the number of publications and citations they receive, this per individual per year. We used several types of models to compare the different results depending on the econometric assumptions. In addition, different combinations of variables were tested to built the most robust models. The results indicate that an effect of public funding exists on the quantity and quality of scientific production of researchers. This effect follows a J-curve or U-curve. This effect is mainly one of public funds for research operations. The funds for infrastructure increase the likelihood of a researcher to obtain operating funds; this effect is moderated by the presence of private funds. In particular, private financing has no effect on the scientific output of individuals. The patenting effect follows an inverted-U shaped curve. In addition, our models indicate that a more central position of the researcher in the co-publishing network increases both the number of articles published that the number of citations received. The effect of clique has an inverted U-shaped curve. Collaborating in networks where the cliques are denser is beneficial to the research production, but to a certain threshold. After which, more cliquish position reduces the productivity of individual researchers

Organisations et territoires

Le rôle de la communication dans la gestion des parties prenantes : le cas de l’amphithéâtre de la Ville de Québec - Julien Bousquet, Thierno Diallo et Christophe Leyrie Quel avenir pour l’éolien communautaire et les autres énergies renouvelables au Québec : pourquoi pas des tarifs d’achat garanti? - Évariste Feurtey L’adaptation et l’intégration des étudiants chinois au Québec - Lu Dong et Stéphane Aubin Place et logique de fonctionnement des clusters : une étude empirique - Samia Haddad Profil du dirigeant et performance tangible des PME Gabonaises : une relecture en termes de compétences et de vision - Ruphin Ndjambou La mise en œuvre d’un transfert organisationnel : dynamique des approches collaboratives - Annick Trépanier et Brahim Meddeb Les études de cas : un essai de synthèse - Paul Prévost et Mario Ro

Détection de communautés dans les réseaux d'information utilisant liens et attributs

Alors que les réseaux sociaux s'attachent à représenter des entités et les relations existant entre elles, les réseaux d'information intègrent également des attributs décrivant ces entités ; ce qui conduit à revisiter les méthodes d'analyse et de fouille de ces réseaux. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes de classification des entités du réseau d'information qui exploitent d'une part les relations entre celles-ci et d'autre part les attributs les caractérisant. Nous nous penchons sur le cas des réseaux à vecteurs d'attributs, où les entités du réseau sont décrites par des vecteurs numériques. Ainsi nous proposons des approches basées sur des techniques reconnues pour chaque type d'information, faisant appel notamment à l'inertie pour la classification automatique et à la modularité de Newman et Girvan pour la détection de communautés. Nous évaluons nos propositions sur des réseaux issus de données bibliographiques, faisant usage en particulier d'information textuelle. Nous évaluons également nos approches face à diverses évolutions du réseau, notamment au regard d'une détérioration des informations des liens et des attributs, et nous caractérisons la robustesse de nos méthodes à celle-ciWhile social networks use to represent entities and relationships between them, information networks also include attributes describing these entities, leading to review the analysis and mining methods for these networks. In this work, we discuss classification of the entities in an information network. Classification operate simultaneously on the relationships and on the attributes characterizing the entities. We look at the case of attributed graphs where entities are described by numerical feature vectors. We propose approaches based on proven classification techniques for each type of information, including the inertia for machine learning and Newman and Girvan's modularity for community detection. We evaluate our proposals on networks from bibliographic data, using textual information. We also evaluate our methods against various changes in the network, such as a deterioration of the relational or vector data, mesuring the robustness of our methods to themST ETIENNE-Bib. électronique (422189901) / SudocSudocFranceF

L'effet de l'orientation envers les buts sur les conflits et les résultats scolaires des étudiantes et étudiants de niveau collégial impliqués dans un projet pédagogique

L’apprentissage par projet est une méthode pédagogique importante dans le réseau des cégeps, particulièrement depuis la Réforme scolaire collégiale de 1993 (Piché & Lapostolle, 2009). Toutefois, la quantité d’études sur les conditions d’efficacité de cette méthode pédagogique, particulièrement les études longitudinales, est limitée dans le milieu collégial. La présente étude analyse le rôle de plusieurs variables issues de la recherche en psychologie organisationnelle. D’abord, on considère le rôle de deux variables de personnalité affectées par la complexité d’une tâche : l’orientation envers les buts (Dweck & Leggett, 1988) et le style de gestion des conflits (Rubin, Pruitt, & Kim, 1994). Deux variables processuelles sont aussi étudiées : les types de conflits (Jehn 1995, 1997) et la proactivité (Griffin, Neale, & Parker, 2007). À l’aide d’analyses de médiation (Preacher & Hayes, 2008), les résultats démontrent que les orientations envers les buts et les styles de gestion des conflits utiles aux tâches complexes le sont également dans un contexte de projet au collégial, favorisant la proactivité des étudiants. Pour les types de conflits, un examen de leur évolution dans le temps permet de conclure à un effet généralement négatif en raison de la forte association entre eux. Une explication possible est la présence de mésattribution (Simons & Peterson, 2000), c’est-à-dire que les conflits reliés à la tâche sont faussement interprétés comme des conflits interpersonnels.Project learning as a pedagogical method is an important teaching strategy in the cegep network in Québec, especially since the collegial Reform in 1993 (Piché & Lapostolle, 2009). However, studies on the efficiency of this pedagogical method, especially longitudinal studies, are rare in the collegial context. The present study analyses the role of many variables from organisational research in psychology. First, the role of two personality variables that are sensitive to task complexity are considered: goal orientations (Dweck & Leggett, 1988) and conflict management style (Rubin, Pruitt, & Kim, 1994). Two processual variables are also studied: conflict types (Jehn 1995, 1997) and proactivity (Griffin, Neale, & Parker, 2007). With the help of mediation analyses (Preacher & Hayes, 2008), the results indicate that the goal orientation and conflict management style most useful in complex tasks are also useful in the project context in cegep, improving students’ proactivity. As for conflict types, an examination of their evolution brings the conclusion that their effect is generally negative because of the strong association between each type. A possible explanation is the presence of misattribution (Simons & Peterson, 2000), which is the false interpretation of conflicts concerning the task into interpersonal conflicts