L'architecture acteur critique pour le contrôle des systèmes

Les recherches menées dans cette thèse portent sur la conception d'agents intelligents autonomes pour le contrôle des systèmes en particulier et pour la résolution des problèmes complexes d'optimisation en général.Les approches actuelles dans ce domaine sont divisées principalement en deux grandes catégories ayant en commun de s'inspirer des principes de l'intelligence humaine pour concevoir des solutions intelligentes. La première catégorie vise à concevoir des agents assez intelligents pour extraire des connaissances à partir de l'expérience d'un superviseur externe. Ces agents visent essentiellement à reproduire la compétence d'un expert humain. Il s'agit des systèmes d'apprentissage supervisé. La deuxième catégorie vise plutôt à concevoir des agents capables d'apprendre, de façon autonome, de leurs propres expériences. Il s'agit des systèmes d'apprentissage par renforcement. Le travail présenté dans cette thèse portent sur la combinaison des deux approches afin de concevoir des agents assez flexibles pour assimiler toute l'expertise humaine disponible à priori, mais aussi assez généraux pour apprendre de façon autonome à accomplir des tâches complexes même en l'absence de toute aide externe. Nous avons conçu une nouvelle famille d'agents intelligents, désignés par l'acronyme FNAC signifiant Fuzzy Neural Actor Critic. La mise en oeuvre de chaque agent FNAC utilise la logique floue, pour faciliter l'incorporation des informations disponibles à priori et la validation des solutions apprises, et les réseaux de neurones artificiels pour leur capacité d'apprentissage. Nous avons validé les performances de l'agent FNAC sur les problèmes du pendule inverse et de la conduite d'un vélo.Les résultats démontrent la pertinence et la validité des contributions proposées

Usagers & Recherche d'Information

La recherche d'information est confrontée à une variété de plus en plus importante tant en termes d'usagers, de tâches à remplir, d'outils.... Face à cette hétérogénéité de nombreux travaux, s'attachent à améliorer la recherche d'information par le biais d'approches adaptatives, de systèmes de recommandation... Mes travaux s'inscrivent dans ce cadre et apportent un éclairage essentiellement porté sur l'usager et ses activités et plus particulièrement sur la recherche d'information. Les résultats correspondent à 3 angles d'investigation nous permettant d'aborder cette problématique de l'hétérogénéité en Recherche d'Information

Méthodes et modèles de conception et d'évaluation des interfaces homme-machine

L'importance accordée aux interactions homme-machine en général est actuellement énorme. L'orientation prise par les chercheurs et les industriels pour couvrir ce domaine est désormais résolument pluridisciplinaire. Ce mémoire d'Habilitation à Diriger des Recherches en informatique se situe dans cette mouvance en étant consacré à l'étude de méthodes de conception et d'évaluation des interfaces homme-machine (IHM) dans les systèmes complexes. Ce domaine de recherche se positionne au carrefour de l'ingénierie des IHM, du génie logiciel et de l'intelligence artificielle, tout en prenant en compte des concepts et modèles issus des sciences cognitives. Les aspects méthodologiques du développement d'interfaces homme-machine servent de canevas théorique tout au long du mémoire qui est organisé en trois chapitres. Le premier est consacré à un état de l'art sur le domaine de recherche. Après une étude critique des différents cycles de développement du génie logiciel, il recense autour d'un cadre théorique et méthodologique un ensemble de méthodes, modèles, techniques et outils contribuant au développement d'applications interactives dans les systèmes complexes. Le second chapitre est bâti autour d'un ensemble de contributions à l'ingénierie de conception et d'évaluation des interfaces homme-machine. Ces contributions résultent d'un travail d'équipe depuis mon arrivée au laboratoire en septembre 1985. Après une présentation des systèmes réalisés dans le cadre de cette recherche, ce chapitre présente plusieurs méthodes de conception ou d'évaluation mises en place autour de ceux-ci. Enfin, le troisième chapitre tire les leçons des aspects méthodologiques étudiés dans les deux premiers en proposant un modèle, appelé ∇, de développement d'applications interactives. Au cours de ces prochaines années, l'approfondissement de ce modèle devrait servir de cadre de pensée pour nos recherches. Pour l'ensemble des axes de recherche envisagés, un travail considérable reste à accomplir, au vu de la place de plus en plus importante que tient l'ingénierie des interfaces homme-machine dans de nombreux domaines

Composition adaptative de services pour l’Internet des objets

L'internet des objets (IoT) est une technologie émergente, qui représente l’intégration ou la fusion de l'espace d'information et de l'espace physique. Au fil du temps, l’IoT est devenu de plus en plus populaire dans plusieurs endroits. Afin de répondre à la demande compliquée des utilisateurs, la plupart des appareils IoT ne fonctionnent pas seuls, une composition de services multiples doit être effectuée et elle est définie comme la composition de services. Pour des raisons de conductivités, pannes, batterie, charge et autres, la disponibilité des services IoT est imprévisible. Cette imprévisibilité de la disponibilité et l'évolution dynamique des besoins des utilisateurs, font que la composition du service doit gérer cette dynamique et s'adapter à de nouvelles configurations non prévues à la conception. La composition adaptative des services consiste à modifier le système pour lui permettre de se comporter correctement dans différents contextes afin d'assurer la disponibilité des services offerts, afin de répondre à une situation non prévue lors de la phase de conception. De ce fait, notre objectif est de proposer une méthode de composition de services IoT adaptative et sensible au contexte afin de satisfaire les besoins des utilisateurs. Dans notre travail, nous considérons que la croissance de l'Internet des Objets (IoT) implique la disponibilité d'un très grand nombre de services qui peuvent être similaires ou identiques, la gestion de la Qualité de Service (QoS) permet de différencier un service d'un autre. La composition de services offre la possibilité d'effectuer des activités complexes en combinant les fonctionnalités de plusieurs services au sein d'un seul processus. Très peu de travaux ont présenté une solution de composition de services adaptative gérant les attributs de QoS, en plus dans le domaine de la santé, qui est l'un des plus difficiles et délicats car il concerne la précieuse vie humaine. Dans cette thèse, nous présenterons une approche de composition de services adaptative sensible aux QoS basée sur un algorithme génétique multipopulation dans un environnement Fog-IoT. Notre algorithme P-MPGA implémente une méthode de sélection intelligente qui nous permet de sélectionner le bon service. En outre, PMPGA implémente un système de surveillance qui surveille les services pour gérer le changement dynamique des environnements IoT. Les résultats expérimentaux montrent les excellents résultats du P-MPGA en termes de temps d'exécution, de valeurs de fitness moyennes et de rapport temps d'exécution / meilleure valeur de fitness malgré l'augmentation de la population. P-MPGA peut rapidement obtenir un service composite satisfaisant les besoins de QoS de l'utilisateur, ce qui le rend adapté à un environnement IoT à grande échelle

Le processus de décision dans les systèmes complexes : une analyse d'une intervention systémique

L'objectif de cette thèse est de contribuer à une meilleure compréhension des processus de décision dans les systèmes complexes, en analysant comment les interventions systémiques produisent des changements dans le processus décisionnel mis en oeuvre par les individus. Plus précisément, la recherche consiste à analyser les effets potentiels de l'utilisation d'un modèle systémique par les décideurs, tant sur les activités constitutives du processus de décision, que sur ses dimensions, tout en prenant en considération les déterminants susceptibles d'exercer une influence. Elle s'appuie sur une expérimentation basée sur un cas décisionnel simulé, qui porte sur le système de la propriété intellectuelle des innovations biotechnologiques: les sessions expérimentales consistent en des entretiens menés auprès de décideurs politiques et l'intervention systémique concerne l'utilisation d'un modèle de simulation par la dynamique des systèmes. Les résultats suggèrent: 1) une progression multiple, cumulative, conjonctive et récurrente; 2) une démarche décisionnelle incrémentale, à multiples perspectives et créative; 3) une multiplicité d'acteurs impliqués, ayant des intérêts et des rôles diversifiés 4) des rationalités politique, limitée, contextuelle, voire sociocognitive. De plus, les résultats montrent qu'en situation d'intervention systémique, les décideurs tendent à considérer plus d'éléments d'analyse et de disciplines scientifiques lors de leur analyse décisionnelle, et à impliquer plus d'acteurs tant à l'interne qu'à l'externe

DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS A LA ROBOTIQUE COOPERATIVE

Les travaux décrits dans ce mémoire rapportent une trajectoire scientifique d’une dizaine d’années constamment guidée par le désir d’étudier et de développer des modèles de réseaux de neurones artificiels en prise directe avec le monde réel. La première partie de nos recherches s’est intéressée à l’apprentissage au sein de systèmes connexionnistes multi-réseaux. En droite ligne depuis le modèle de la Machine Séquentielle Connexionniste (MSC, développée durant la thèse de doctorat), qui met en jeu 2 réseaux multicouches, 6 MSCs sont mises en oeuvre qui permettent l’acquisition et le contrôle de la marche chez un robot hexapode. Le paradigme utilisé pour la distribution des informations nécessaires à chacun des modules connexionnistes est l’apprentissage par pénalité-récompense. Un robot hexapode a été construit qui valide les résulats préalablement obtenus en simulation. L’apprentissage par pénalité-récompense appartient à la classe des apprentissage par renforcement. La seconde partie de nos recherches s’est intéressée à étudier les interactions entre les réseaux de neurones artificiels et l’apprentissage par renforcement. Une implantation sur réseaux multicouches, puis sur cartes auto-organisatrices du Q-learning a été proposée. Nous obtenons ainsi des réductions de la taille mémoire requise et du nombre d’itérations d’apprentissage nécessaires qui autorisent une utilisation pratique. Nous avons ensuite développé des mécanismes de distribution de l’apprentissage par renforcement, soit au sein d’un seul robot doté de plusieurs comportements, soit au sein d’un groupe de robots dans une tâche impliquant la coopération. A la différence des courant de recherches actuels, qui pronent l’utilisation d’ a priori face à la combinatoire élevée de l’espace de recherche, nous proposons l’emploi d’ a posteriori , l’utilisation du “lazy learning” pour construire un modèle non explicite et le développement d’outils et méthodes d’aide à la conception des fonctions de renforcement. A moyen terme, l’objectif de nos recherches est d’automatiser la décomposition d’un comportement robotique complexe en une succession de comportements élémentaires. L’utilisation de marqueurs temporel et spatial est envisagée pour permettre le séquencement des cartes auto-organisatrices implantant les comportements élémentaires. Dans ce cas, la simple définition de l’objectif à atteindre suffirait alors à générer le comportement solution