IntoWeb : une plate forme hypertexte d'extraction de connaissances et de recherche d'information

National audienceDans cet article, nous présentons un système hypertexte, nommé IntoWeb, qui fournit aux chercheurs ou spécialistes de l'information scientifique les moyens d'exploiter les données structurées sur leur domaine et des données - textuelles - du web pour des besoins de recherche d'information, d'analyse de leur domaine ou de veille. IntoWeb est un système générique d'exploitation de données qui implémente un processus complet et itératif d'extraction de connaissances à partir de données. Le système permet de manipuler différents types d'objets (documents structurés, documents textuels, vecteurs, classifications, etc.). Des opérateurs (génération d'un vecteur à partir d'un document textuel, classification de documents structurés, etc.) permettent d'exploiter chacun des différents types d'objets à des fins d'analyses ou de recherche d'information. L'application d'un opérateur sur un ensemble d'objets produit de nouveaux objets, à leur tour exploitable dans le système. La résolution complète d'un problème d'extraction de connaissances ou de recherche d'information prend la forme d'une succession d'opérations appliquées à des objets. Le choix des objets à exploiter et des opérations à appliquer à ces objets est à la charge de l'utilisateur et dépend du problème à résoudre ; l'enchaînement des opérations est grandement facilité par IntoWeb grâce à la mise en place d'une interface web simple à utiliser

Hypermédia, interaction et apprentissage dans des systèmes d'information et de communication : résultats et agenda de recherche

L'apprentissage des langues assisté par ordinateur (ALAO), dans ses aspects recherche sur les processus d'apprentissage ou aide à l'enseignement, connaît une profonde évolution depuis plusieurs années avec, notamment, la généralisation des environnements informatiques multimédias et des réseaux comme Internet, que nous engloberons pour les besoins de l'exposé sous la dénomination générique de " systèmes d'information et de communication " (SIC) (ALSIC, 2000 ; Chanier & Pothier, 1998). Si l'on peut parler d'évolution pour la minorité d'enseignants de langues et de chercheurs qui se considère comme faisant partie du domaine de l'ALAO, il ne serait sans doute pas exagéré d'avancer le terme de bouleversements pour qualifier les mutations en cours dans les métiers de la formation des langues. Nous avons commencé à vivre une période enthousiasmante certes mais critique, car une majorité de professionnels (au sens large, c'est-à-dire du privé ou du secteur éducatif) sont confrontés à un phénomène jusqu'alors inconnu d'eux-mêmes, à l'exception de la minorité agissante d'ALAO (et encore pas toute puisque l'évolution signalée au début n'a pas touché de la même façon tout le milieu). Il s'agit donc d'une période de rupture avec le passé, d'une période dans laquelle la présentation des SIC, de leurs relations avec l'apprentissage va revêtir de multiples formes, éventuellement opposées, parce qu'elle est un enjeu scientifique, sociologique, voire de pouvoir. Cet article adoptera un position très différente de celle que nous venons d'évoquer. En particulier, dire que les termes cités ci-dessus sont flous est un leurre. Comme nous le montrerons, chacun a plusieurs acceptions dont l'utilisation dépend des perspectives de travail retenues. Des perspectives différentes divisent ainsi chacun des champs disciplinaires de référence, ou, de façon plus constructive, peuvent rassembler des personnes appartenant à des champs distincts, en particulier le domaine des EIAH et d'une partie de l'ALAO, parce que ces personnes ont des façons comparables d'apprécier le rôle des SIC dans l'apprentissage. Enfin, nous essayerons à l'intérieur de l'évolution que connaît l'ALAO de rechercher un continuum dans les études et recherche avec la période pré multimédia et Internet, tout en essayant de dégager les nouveaux enjeux. Ainsi, plutôt que de parler en terme de rupture, nous préférons, pour reprendre l'exemple bien connu des révolutions scientifiques (particulièrement en physique), chercher à construire en assimilant les travaux et approches du passé récent

Le filtrage basé sur le contenu pour la recommandation de cours (FCRC)

RÉSUMÉ La recherche d'un cours sur un sujet précis dans un répertoire d'une ou de plusieurs universités peut s'avérer fastidieuse. Seulement à Montréal, on compte plusieurs milliers de cours universitaires offerts. Le problème est accentué par la multidisciplinarité de certains cours. Les étudiants de cycle supérieur sont responsables de ¬¬¬choisir leur plan d’études, les cours pertinents à leur domaine de recherche, mais ce n’est pas évident qu’ils puissent faire le bon choix des cours sans avoir besoin d’être guidés ou orientés. Encore, les étudiants du premier cycle ont souvent le problème du nombre de places limité dans un groupe de cours. Avec un outil permettant d'établir la similarité entre des cours, les étudiants pourraient trouver rapidement des cours similaires à ceux qui, pour une raison ou une autre, ne sont pas disponibles à un trimestre ou pour leur plan d’étude. A cette fin, plusieurs systèmes de filtrage ont été proposés, mais le filtrage basé sur le contenu pour la recommandation de cours, n’a jamais été abordé avant. L’objectif est de créer un système permettant d’établir la similarité entre les cours en se basant sur leurs descriptions et sur le calcul de leur distance dans un espace vectoriel . Ce mémoire présente le système FCRC (Filtrage basé Contenu pour la Recommandation de Cours) qui fournit des suggestions de cours sur la base de leur similarité sémantique. Les résultats montrent que la mesure de similarité basée sur le cosinus fournit des recommandations relativement précises et complètes. Le coefficient de Dice permet aussi d’obtenir de bons résultats. Ces deux mesures sont les plus performantes. Nous sommes arrivés à identifier plus que cinq cours les plus similaires à l’intérieur des dix premiers résultats.----------ABSTRACT Searching for courses on a topic in a university database or listing of courses can prove difficult. Strictly in Montreal universities, the number of courses range in the thousands. The problem is exacerbated by the fact that many courses are multidisciplinary. For graduate students in particular, who should look for courses on a topic related to their research, it implies that defining their course plan can be a difficult process that requires some assistance. Even when a course that is relevant is found, it often is not offered in the right semester or it is filled to capacity. Therefore, a system that provides a means of finding courses based on their similarity would prove very useful. A number of systems have been developed to provide course recommendations to students, but we aim to define an approach that is solely content-based, using the similarity of course descriptions. The algorithm is based on the vector-space model of the term-document matrix. This thesis presents the FCRC approach (content-based course recommender) which offers recommendations based on course similarity measures. Results show that the similarity measured on the cosine between document vectors offers relatively complete and precise recommendations. The Dice coefficient is also a good measure of similarity. In general, the first 5 of 10 recommendations are relevant based on this approach, and the recall rate is close to 100%

Un outil d'assistance pour le design pédagogique : conception et implémentation du système CIAO

Les systèmes auteurs (SA) constituent aujourd'hui des outils vitaux en ce qui a trait aux activités de conception de cours dans le domaine du Design Pédagogique (DP). Ces activités permettent d'élaborer des systèmes tuteurs dotés d'une intelligence permettant d'offrir un cadre d'apprentissage et de formation approprié. Cette activité souffre toutefois d'un manque crucial car les SA actuels ne prennent pas en compte l'utilisation de théories pertinentes auxquelles peut se référer le concepteur. Le concepteur n'est ainsi pas en mesure d'avoir accès à ces théories directement à partir du SA. Face à cela, il devient difficile de garantir l'effet de l'apprentissage, car la structure de cours conçue à l'aide des SA ne peut être correctement validée. C'est pour faire face à ces problèmes et fournir une assistance active durant le processus de DP que le présent projet nommé CIAO a été initié. Il a pour objectif de développer un outil d'assistance active basé sur l'usage d'ontologies de théories du Design Pédagogique. Dans le cadre de ce projet, nous avons axé notre attention sur la mise à la disposition du concepteur en tout temps d'une base de connaissance regroupant les théories de l'instruction, de l'apprentissage et du DP. L'accès à ces théories et au savoir qu'elles contiennent permettra à l'auteur de garantir une structure de cours fiable et efficace. Pour la mise en oeuvre, nous avons utilisé (1) une base de connaissances contenant les théories associées aux activités de Design Pédagogique; Cette base de connaissance permettra au concepteur d'explorer en tout temps les théories qu'elle contient et lui permettra d'obtenir des informations clés pour la réalisation de ses activités de DP; (2) des modèles de structures représentés sous forme de scénarios pédagogiques; Ces scénarios constituent le lien entre notre système CIAO et les SA utilisés par le concepteur. Ils pourront être analysés, validés et modifiés en vue de les rendre compatibles aux normes de construction de cours et principalement aux objectifs et attentes visés par le concepteur. L'outil développé dans le cadre de ce projet permet alors d'intégrer une assistance active basée sur des théories pertinentes du Design Pédagogique. Cette assistance est jusqu'à présent l'élément manquant dans les SA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Assistance au Design Pédagogique, Système tuteur et ontologies, Systèmes auteurs et assistance aux concepteurs, Conception intelligente par Ontologies

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc

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