Construction et évolution de connaissances par confrontation de points de vue : prototype pour la recherche d'information scientifique

Avec le Web 2.0, les utilisateurs, devenus contributeurs, ont pris une place centrale dans les processus de consommation et de production de connaissances ; cependant la paternité des contributions est souvent perdue lors de l'indexation de l'information. Viewpoints est un formalisme de représentation des connaissances centré sur le point de vue individuel, humain ou artificiel. Nous considérons trois types d'objets de connaissance : les documents (supports), les agents (émetteurs) et les topics (descripteurs). Un viewpoint émis par un agent exprime son opinion sur la proximité entre deux objets. Les viewpoints permettent de définir et de calculer une distance entre objets qui évolue au fil des interactions (requêtes et retours d'utilisation) et de l'ajout de nouveaux viewpoints. Un prototype de moteur de recherche pour des données de publications scientifiques tirées de HAL-LIRMM montre comment Viewpoints peut faire émerger, de façon transparente, une intelligence collective à partir des interactions des utilisateurs contributeurs. (Résumé d'auteur

Modélisation et mise en œuvre d'environnements informatiques pour la régulation de l'apprentissage, le cas de l'algèbre avec le projet LINGOT

200 pagesCe projet a pour objectif de mettre à la disposition des enseignants des outils performants pour un travail plus individualisé avec des élèves dans le domaine de l'algèbre élémentaire. Le travail s'appuie sur des recherches théoriques en Didactique des Mathématiques et en Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain. Le projet a produit un logiciel, appelé Pépite, qui construit automatiquement le profil cognitif en algèbre d'un élève du secondaire à partir de ses réponses à un test spécialement élaboré à cet effet

Les enquêtes de satisfaction des étudiants, une démarche pour mesurer la Qualité de l'enseignement

Fondée  en 2003, l'école des ingénieurs  Esprit a longtemps fonctionné avec de petits effectifs (200  à  300 étudiants) ce qui lui a permis de donner à  ses élêves une formation de qualité et de  garantir l'employabilité à  la plupart de ses diplômés. Avec 1656 étudiants  inscrits actuellement, et 78 enseignants exerçant au sein de l'établissement, l'école est entrée en phase de massification. Cela nécessite donc une pause de réflexion et d'ajustement car toute massification non contrôlée risque de porter préjudice à  la qualité de la formation. Cela est d'autant plus impérieux que l'école s'est ouverte depuis 2005 sur une clientêle internationale, notamment africaine. Cette ouverture vers une clientêle assez exigeante  la pousse  aujourd'hui à  adopter une politique d' «accountement[1] » et de transparence garantes de qualité et de fidélisation de sa clientêle. Ainsi, l'évaluation réguliêre des pratiques pédagogiques, l'innovation de ces pratiques, l'amélioration du taux d'encadrement des étudiants,  peuvent être d'excellentes pistes pour sauvegarder la qualité de la formation des étudiants  au sein de l'école, fidéliser ses clients et gagner de nouvelles  parts de marché, dans un secteur de plus en plus concurrentiel. Le présent  papier  s'intéresse à  la premiêre phase de cette démarche innovatrice : l'évaluation des enseignements et des pratiques pédagogiques des enseignants, à  travers une enquête de satisfaction. Cette démarche s'inscrit d'ailleurs dans un courant pédagogique international qui s'intéresse à  la fois à  l'évaluation des enseignements à  l'université (resté longtemps à  l'abri de l'inspection pédagogique) et à  la démarche qualité dans l'enseignement supérieur (De Ketele, 2007).   [1] En français : «Rendre compte, être responsable

Kevoree (Model@Runtime pour le développement continu de systèmes adaptatifs distribués hétérogènes)

La complexité croissante des systèmes d'information modernes a motivé l'apparition de nouveaux paradigmes (objets, composants, services, etc), permettant de mieux appréhender et maîtriser la masse critique de leurs fonctionnalités. Ces systèmes sont construits de façon modulaire et adaptable afin de minimiser les temps d'arrêts dus aux évolutions ou à la maintenance de ceux-ci. Afin de garantir des propriétés non fonctionnelles (par ex. maintien du temps de réponse malgré un nombre croissant de requêtes), ces systèmes sont également amenés à être distribués sur différentes ressources de calcul (grilles). Outre l'apport en puissance de calcul, la distribution peut également intervenir pour distribuer une tâche sur des nœuds aux propriétés spécifiques. C'est le cas dans le cas des terminaux mobiles proches des utilisateurs ou encore des objets et capteurs connectés proches physiquement du contexte de mesure. L'adaptation d'un système et de ses ressources nécessite cependant une connaissance de son état courant afin d'adapter son architecture et sa topologie aux nouveaux besoins. Un nouvel état doit ensuite être propagé à l'ensemble des nœuds de calcul. Le maintien de la cohérence et le partage de cet état est rendu particulièrement difficile à cause des connexions sporadiques inhérentes à la distribution, pouvant amener des sous-systèmes à diverger. En réponse à ces défi scientifiques, cette thèse propose une abstraction de conception et de déploiement pour systèmes distribués dynamiquement adaptables, grâce au principe du Model@Runtime. Cette approche propose la construction d'une couche de réflexion distribuée qui permet la manipulation abstraite de systèmes répartis sur des nœuds hétérogènes. En outre, cette contribution introduit dans la modélisation des systèmes adaptables la notion de cohérence variable, permettant ainsi de capturer la divergence des nœuds de calcul dans leur propre conception. Cette couche de réflexion, désormais cohérente "à terme", permet d'envisager la construction de systèmes adaptatifs hétérogènes, regroupant des nœuds mobiles et embarqués dont la connectivité peut être intermittente. Cette contribution a été concrétisée par un projet nommé ''Kevoree'' dont la validation démontre l'applicabilité de l'approche proposée pour des cas d'usages aussi hétérogènes qu'un réseau de capteurs ou une flotte de terminaux mobiles.The growing complexity of modern IT systems has motivated the development of new paradigms (objects, components, services,...) to better cope with the critical size of their functionalities. Such systems are then built as a modular and dynamically adaptable compositions, allowing them to minimise their down-times while performing evolutions or fixes. In order to ensure non-functional properties (i.e. request latency) such systems are distributed across different computation nodes. Besides the added value in term of computational power (cloud), this distribution can also target nodes with dedicated properties such as mobile nodes and sensors (internet of things), physically close to users for interactions. Adapting a system requires knowledge about its current state in order to adapt its architecture to its evolving needs. A new state must be then disseminated to other nodes to synchronise them. Maintaining its consistency and sharing this state is a difficult task especially in case of sporadic connexions which lead to divergent state between sub-systems. To tackle these scientific problems, this thesis proposes an abstraction to design and deploy distributed adaptive systems following the Model@Runtime paradigm. From this abstraction, the proposed approach allows defining a distributed reflexive layer to manipulate heterogeneous distributed nodes. In particular, this contribution introduces variable consistencies in model definition and divergence in system conception. This reflexive layer, eventually consistent allows the construction of distributed adapted systems even on mobile nodes with intermittent connectivity. This work has been realized in an open source project named Kevoree, and validated on various distributed systems ranging from sensor networks to cloud computing.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Cartographie Automatique des Zones Inondées et Evaluation des Dommages dans le District d’Abidjan à l'Aide de l'Imagerie Satellitaire Radar Sentinel-1 Depuis Google Earth Engine

La connaissance de la localisation et de l'étendue des zones inondées dans le District d’Abidjan au sud de la Côte d'Ivoire, fréquemment affectée par les inondations pendant la saison des pluies et avec une réponse différente des précipitations et du ruissellement dans chacun de ses sous-bassins, a des implications importantes pour la gestion du risque. L'objectif de cette étude est de générer automatiquement des cartes de l'étendue des inondations dans le district d'Abidjan et d’évaluer les zones touchées, grâce au potentiel du cloud, aux algorithmes d'apprentissage automatique et à l'utilisation de données provenant de divers capteurs de télédétection optique Sentinel-2, SAR Sentinel-1 et MNT Polsar. L’approche méthodologique a consisté à implémenter dans Google Earth Engine un script qui permet d'abord de cartographier avec précision l'étendue des zones inondées en utilisant une méthode de détection des changements basée sur les données Sentinel-1 (SAR) avant et après une crue spécifique. Ensuite, les différentes classes d'enjeux (telles que les cultures, les zones habitées, les bâtiments, les routes et la densité de la population) ont été extraites à partir de diverses sources de données gratuites et superposées aux zones inondées cartographiées, permettant ainsi d'évaluer la superficie des zones touchées. De plus, une interface web a été conçue à l'aide des packages de Google Earth Engine, offrant à l'utilisateur la possibilité de visualiser l'étendue des zones inondées et les cartes des enjeux de surfaces affectés, avec une estimation statistique, pour une date donnée dans l'intervalle allant de 2013 à la date actuelle. La cartographie des zones inondées à la date du 20 juin 2020 a révélé une superficie totale de 21 763,05 hectares de zones inondées dans le District d'Abidjan. Une estimation des dégâts causés par cette crue du 20 juin 2020 indique que 13 170,17 hectares d'enjeux ont été affectés en moyenne, ce qui représente 60,5 % des zones inondées. Cette répartition se décompose en 7 875,06 hectares (soit 36,2 %) de terres agricoles touchées et 5 295,11 hectares (soit 24,3 %) de zones urbaines touchées, impactant en moyenne 64 877 personnes. Les résultats de cette étude ont permis de constater que la partie centrale de la zone d'étude, au-dessus de la lagune, présente le plus grand potentiel de risque d'inondation en raison de la morphologie du terrain et de la vulnérabilité élevée des zones construites qui occupent la plaine inondable.   Understanding the location and extent of flooded areas in the Abidjan District in southern Côte d'Ivoire, which is frequently affected by floods during the rainy season, and with a unique response to precipitation and runoff in each of its sub-basins, has significant implications for risk management. The objective of this study is to automatically generate maps of flood extent in the Abidjan district and assess the affected areas, leveraging the potential of the cloud, machine learning algorithms, and data from various optical remote sensing sensors, including Sentinel-2, Sentinel-1 SAR, and Polsar DTM. The methodological approach involved implementing a script in Google Earth Engine that first accurately maps the extent of flooded areas using a change detection method based on Sentinel-1 (SAR) data before and after a specific flood event. Then, various asset classes (such as crops, inhabited areas, buildings, roads, and population density) were extracted from various free data sources and overlaid on the mapped flooded areas, allowing for an assessment of the affected area. Additionally, a web interface was designed using Google Earth Engine packages, providing users with the ability to visualize the extent of flooded areas and maps of affected asset classes, along with statistical estimates, for a given date within the range from 2013 to the present. The mapping of flooded areas as of June 20, 2020, revealed a total area of 21,763.05 hectares of flooded zones in the Abidjan District. An estimation of the damages caused by this flood on June 20, 2020, indicates that an average of 13,170.17 hectares of assets were affected, representing 60.5% of the flooded areas. This breakdown includes 7,875.06 hectares (36.2%) of affected agricultural lands and 5,295.11 hectares (24.3%) of affected urban areas, impacting an average of 64,877 peoples. The results of this study have shown that the central part of the study area, above the lagoon, has the highest potential for flood risk due to the terrain morphology and the high vulnerability of built-up areas occupying the floodplain

Cartographie Automatique des Zones Inondées et Evaluation des Dommages dans le District d’Abidjan à l'Aide de l'Imagerie Satellitaire Radar Sentinel-1 Depuis Google Earth Engine

La connaissance de la localisation et de l'étendue des zones inondées dans le District d’Abidjan au sud de la Côte d'Ivoire, fréquemment affectée par les inondations pendant la saison des pluies et avec une réponse différente des précipitations et du ruissellement dans chacun de ses sous-bassins, a des implications importantes pour la gestion du risque. L'objectif de cette étude est de générer automatiquement des cartes de l'étendue des inondations dans le district d'Abidjan et d’évaluer les zones touchées, grâce au potentiel du cloud, aux algorithmes d'apprentissage automatique et à l'utilisation de données provenant de divers capteurs de télédétection optique Sentinel-2, SAR Sentinel-1 et MNT Polsar. L’approche méthodologique a consisté à implémenter dans Google Earth Engine un script qui permet d'abord de cartographier avec précision l'étendue des zones inondées en utilisant une méthode de détection des changements basée sur les données Sentinel-1 (SAR) avant et après une crue spécifique. Ensuite, les différentes classes d'enjeux (telles que les cultures, les zones habitées, les bâtiments, les routes et la densité de la population) ont été extraites à partir de diverses sources de données gratuites et superposées aux zones inondées cartographiées, permettant ainsi d'évaluer la superficie des zones touchées. De plus, une interface web a été conçue à l'aide des packages de Google Earth Engine, offrant à l'utilisateur la possibilité de visualiser l'étendue des zones inondées et les cartes des enjeux de surfaces affectés, avec une estimation statistique, pour une date donnée dans l'intervalle allant de 2013 à la date actuelle. La cartographie des zones inondées à la date du 20 juin 2020 a révélé une superficie totale de 21 763,05 hectares de zones inondées dans le District d'Abidjan. Une estimation des dégâts causés par cette crue du 20 juin 2020 indique que 13 170,17 hectares d'enjeux ont été affectés en moyenne, ce qui représente 60,5 % des zones inondées. Cette répartition se décompose en 7 875,06 hectares (soit 36,2 %) de terres agricoles touchées et 5 295,11 hectares (soit 24,3 %) de zones urbaines touchées, impactant en moyenne 64 877 personnes. Les résultats de cette étude ont permis de constater que la partie centrale de la zone d'étude, au-dessus de la lagune, présente le plus grand potentiel de risque d'inondation en raison de la morphologie du terrain et de la vulnérabilité élevée des zones construites qui occupent la plaine inondable.   Understanding the location and extent of flooded areas in the Abidjan District in southern Côte d'Ivoire, which is frequently affected by floods during the rainy season, and with a unique response to precipitation and runoff in each of its sub-basins, has significant implications for risk management. The objective of this study is to automatically generate maps of flood extent in the Abidjan district and assess the affected areas, leveraging the potential of the cloud, machine learning algorithms, and data from various optical remote sensing sensors, including Sentinel-2, Sentinel-1 SAR, and Polsar DTM. The methodological approach involved implementing a script in Google Earth Engine that first accurately maps the extent of flooded areas using a change detection method based on Sentinel-1 (SAR) data before and after a specific flood event. Then, various asset classes (such as crops, inhabited areas, buildings, roads, and population density) were extracted from various free data sources and overlaid on the mapped flooded areas, allowing for an assessment of the affected area. Additionally, a web interface was designed using Google Earth Engine packages, providing users with the ability to visualize the extent of flooded areas and maps of affected asset classes, along with statistical estimates, for a given date within the range from 2013 to the present. The mapping of flooded areas as of June 20, 2020, revealed a total area of 21,763.05 hectares of flooded zones in the Abidjan District. An estimation of the damages caused by this flood on June 20, 2020, indicates that an average of 13,170.17 hectares of assets were affected, representing 60.5% of the flooded areas. This breakdown includes 7,875.06 hectares (36.2%) of affected agricultural lands and 5,295.11 hectares (24.3%) of affected urban areas, impacting an average of 64,877 peoples. The results of this study have shown that the central part of the study area, above the lagoon, has the highest potential for flood risk due to the terrain morphology and the high vulnerability of built-up areas occupying the floodplain

Une approche propédagogique du diagnostic cognitif dans les STI : conception, formalisation et implémentation

Dans un STI, la question de la conception et de l'implémentation du diagnostic cognitif (DC) du comportement de l'apprenant est abordée de manière intuitive et au "cas par cas", selon les objectifs spécifiques de ce STI. D'un point de vue purement opérationnel, cette approche n'est pas vraiment néfaste puisque les STI qui en résultent "fonctionnent". Cependant lorsqu' il s'agit de rendre au DC dans un STI, la dimension pédagogique qui lui est naturellement sienne dans le tutorat humain, un regard en perspective sur des considérations plus fondamentales favorise la réflexion dans ce sens. Cette thèse formule, formalise et implémente explicitement une dimension «propédagogique» du DC dans les STI. Cette dimension pro-pédagogique s'exprime principalement à travers deux relations qui n'ont jamais été explicitement étudiées et mises en pratique dans la recherche sur le DC dans les STI : la relation entre le DC et les paradigmes de cognition; la relation entre le DC et son exploitation pédagogique, en l'occurrence la remédiation des difficultés de l'apprenant, ce à travers une boucle diagnostic-remédiation. Outre leur originalité conceptuelle, ces relations sont articulées dans un cadre de spécification pour le DC lorsqu'il s'agit de l'appliquer dans un STI. L'originalité de l'idée d'un tel cadre de référence est qu'il favorise une préservation de la fidélité pédagogique du DC au cours de son implémentation dans un système informatique. Sur le plan informatique, l'originalité de la contribution de cette thèse est qu'elle formalise cette perspective du processus de DC dans un STI, notamment en systématisant la dynamique de la boucle diagnostic-remédiation à travers: (1) un algorithme générique de type « générer et tester», (2) l'intégration à cet algorithme de mécanismes formels de raisonnement incertain par le biais des inférences bayésiennes (pour tenir compte des facteurs d'incertitude reliés au DC dans un STI) et (3) l'implémentation de cet algorithme dans une librairie de programmes génériques et donc réutilisables par tout membre de la communauté AIED désireux d'adopter cette philosophie de diagnostic cognitif dans un STI

Représentation fluide de données multidimensionnelles dans un client riche

L'objectif de ce travail est de trouver une façon de représenter des données multidimensionnelles dans un navigateur web. L'objectif est d'élaborer un affichage fluide, flexible et ergonomique, ceci amène un ensemble de problématiques. En premier lieu, les problématiques sont expliquées et les besoins du projet sont établis. Ensuite, une évaluation des solutions existantes est réalisée afin de voir si elles répondent aux besoins et résolvent ces problématiques. Enfin, une solution optimale est conçue, développée et présentée