Comment coproduisons-nous notre environnement numérique marchand ?

International audienceAvec le développement des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) au sein des diverses sphères de la société, nous sommes actuellement conduit à produire une grande quantité de données numériques (i.e. : les big data) durant nos activités quotidiennes. Ces big data constituent autant d'indices que les e-commerçants mobilisent afin de personnaliser automatiquement les environnements numériques de leurs consommateurs. Pour ce faire, ils développent différents systèmes de filtrage destinés à améliorer la qualité de leurs services. C'est pourquoi, afin de mieux comprendre ce processus, nous proposons dans cet article de rendre compte de la manière dont nous coproduisons nos environnements numériques marchands. Nous verrons ainsi que cette coproduction recouvre finalement une asymétrie de conception qui la distingue très nettement d'une cocréation

Syntex, analyseur syntaxique de corpus

Cet article est un document de présentation de l'analyseur syntaxique de corpus Syntex, dans lequel nous décrivons les principes à la base du développement de l'analyseur et son architecture informatique. Une bibliographie du projet SYNTEX est donnée à la fin du document

Apprentissage artificiel appliqué à la prévision de trajectoire d'avion

The Eurocontrol organization forecasts a strong increase of the European air traffic till the year 2035. This growth justifies the development of new concepts and tools in order to ensure services to airspace users. Trajectory prediction is at the core of these developments. Among these tools, conflict detection and resolution tools use trajectory predictions to anticipate losses of separation between aircraft and propose solutions to air traffic controllers. For such applications, the time horizon of the prediction is about ten to twenty minutes. Among conflict detection and resolution algorithms, some are operated in ground-based systems. The trajectory predictions must then be computed using only the information that is available to ground systems. In these systems, the mass, the speed profile and the thrust setting are unknown. Thus, using a physical model, the trajectory predictions are computed using reference values for unknown parameters. In this context, we are focusing on the climb phase. In this phase these unknown parameters have a great influence on the aircraft trajectory. This work relies on a physical model of the aircraft performances : BADA, developed and maintained by Eurocontrol. It also provides reference values for unknown parameters such as the mass, the speed profile and the thrust setting. This widely used model is particularly inaccurate for the climb phase as the actual values for the unknown parameters might be very different from the reference values. In this thesis, we propose to estimate directly the mass, an unknown parameter, using a physical model and past points of the trajectory. We also use supervised learning methods in order to learn, from examples, some models predicting the unknown parameters (mass, speed profile and thrust setting). These different approaches are tested using Mode-C Radar data and Mode-S Radar data with different aircraft types. The obtained predictions are compared with the ones obtained with the BADA reference values. These predictions are also compared with predictions obtained by directly predicting the future altitude instead of the unknown parameters of the physical model. These methods, depending on the aircraft type, reduces the root mean square error on the predicted altitude at a 10 min horizon by 50 % to 85 % when compared to the root mean square error obtained using BADA with the reference values.L’organisme Eurocontrol prévoit une forte hausse du trafic aérien européen d’ici l’année 2035. Cette hausse de trafic justifie le développement de nouveaux concepts et outils pour pouvoir assurer les services dû aux usagers de l’espace aérien. La prévision de trajectoires d’avion est au cœur de ces évolutions. Parmi ces outils, les outils de détection et résolution de conflits utilisent les trajectoires prédites pour anticiper les pertes de séparation entre avions et proposer des solutions aux contrôleurs aériens. L’horizon de prédiction utilisé pour cette application est de l’ordre de dix à vingt minutes. Parmi les algorithmes réalisant une détection et résolution de conflits, certains sont mis en œuvre au sol, obligeant ainsi les prédictions à être calculées en n’utilisant que les informations disponibles dans les systèmes sols. Dans ces systèmes, la masse des avions ainsi que les profils de vitesse ou de poussée des moteurs ne sont pas connus. Ainsi, le calcul d’une trajectoire prédite avec un modèle physique se fait en utilisant des valeurs de référence pour les paramètres inconnus. Dans ce cadre, on s’intéresse à la phase de montée pour laquelle ces paramètres influent grandement sur la trajectoire de l’avion. Ce travail s’appuie sur le modèle physique Base of Aircraft DAta (BADA) développé et maintenu par Eurocontrol. Ce modèle physique modélise, entre autres, les performances des avions. Il fournit également des valeurs de référence pour les paramètres inconnus comme la masse de l’avion, son profil de vitesse en montée, ou la commande de poussée des moteurs. Ce modèle, largement utilisé dans le monde entier, est particulièrement imprécis pour la phase de montée, car les valeurs réelles de ces paramètres sont parfois très éloignées des valeurs de référence. Dans cette thèse, nous proposons soit d’estimer directement certains paramètres, nommément la masse, à partir des points passés de la trajectoire, soit d’utiliser des méthodes d’apprentissage supervisé afin d’apprendre, à partir d’exemples, des modèles prédisant les valeurs des paramètres manquants (masse, loi de poussée, vitesses cibles). Ces différentes méthodes sont testées sur des données radar Mode-C et Mode-S sur différents types d’avions. Les prédictions obtenues avec ces méthodes sont comparées à celles obtenues avec les paramètres de référence. Elles sont également comparées avec les prédictions obtenues par des méthodes de régression prédisant directement l’altitude de l’avion plutôt que les paramètres du modèle physique. Nos méthodes permettent de réduire, suivant le type de l’avion, de 50 % à 85 % par rapport à la méthode BADA de référence, la racine de l’erreur quadratique moyenne sur l’altitude prédite à un horizon de 10 min

La quête du Graal et la réalité numérique

Cet article présente un processus de fouille de données afin d’extraire des connaissances associées au motif de la parenté et de la famille dans un corpus en ancien français de la première moitié du XIIIe siècle. Après une numérisation puis un prétraitement des données fondé sur des techniques de TAL (Traitement Automatique du Langage), il a été procédé à une extraction de motifs séquentiels (enchaînements de voisinages de mots liés à la thématique traitée). Dans cet article, nous présentons les problèmes liés à la numérisation et aux traitements du texte. Puis, nous détaillons ce processus automatique et exhaustif et analysons les premiers résultats obtenus en procédant à l’étude précise d’un motif séquentiel dans différents textes du cycle Lancelot-Graal.La Quête du Graal and the question of digital reality This paper describes a method to mine texts written in Old French in the second half of the 13th century. The method is based on data mining tools, which are used here to automatically extract patterns dealing with family relationships. After scanning and digitizing the texts, a pre-treatment has been applied based on NLP (Natural Language Processing) to clean the texts. Sequential patterns are then extracted, which provide the expert with sequences of neighbourhoods of words that are relevant to the analysis being carried out by the expert.We report here the problems raised by numerizing such texts. Then we present the process we have applied and the results we have obtained. Finally, we detail how a specific sequential pattern, chosen among those appearing in the Lancelot-Graal series, can be further analyzed

Description et modélisation des chaînes de référence. Le projet ANR Democrat (2016-2020) et ses avancées à mi-parcours

International audienceLe projet ANR Democrat vise à développer les recherches sur la langue et la structuration textuelle du français via l’analyse détaillée et contrastive des chaînes de références (instanciations successives d’une même entité) dans un corpus diachronique de textes écrits entre le 9ème et le 21ème siècle, avec des genres textuels variés. Il réunit des chercheurs issus des laboratoires Lattice, LiLPa, ICAR et IHRIM. Il a été lancé en mars 2016 et l’essentiel des efforts porte actuellement sur l’annotation (manuelle) d’un corpus. Plusieurs expérimentations d’annotation ont eu lieu, de manière à tester différentes procédures. La procédure retenue alterne des phases manuelles et des phases automatiques pour compléter les annotations, via le lancement de scripts

Méthodes infographiques pour l'apprentissage des agents autonomes virtuels

There are two primary approaches to behavioural animation of an Autonomous Virtual Agent (AVA). The first one, or behavioural model, defines how AVA reacts to the current state of its environment. In the second one, or cognitive model, this AVA uses a thought process allowing it to deliberate over its possible actions. Despite the success of these approaches in several domains, there are two notable limitations which we address in this thesis. First, cognitive models are traditionally very slow to execute, as a tree search, in the form of mapping: states → actions, must be performed. On the one hand, an AVA can only make sub-optimal decisions and, on the other hand, the number of AVAs that can be used simultaneously in real-time is limited. These constraints restrict their applications to a small set of candidate actions. Second, cognitive and behavioural models can act unexpectedly, producing undesirable behaviour in certain regions of the state space. This is because it may be impossible to exhaustively test them for the entire state space, especially if the state space is continuous. This can be worrisome for end-user applications involving AVAs, such as training simulators for cars and aeronautics. Our contributions include the design of novel learning methods for approximating behavioural and cognitive models. They address the problem of input selection helped by a novel architecture ALifeE including virtual sensors and perception, regardless of the machine learning technique utilized. The input dimensionality must be kept as small as possible, this is due to the "curse of dimensionality", well known in machine learning. Thus, ALifeE simplifies and speeds up the process for the designer

Verspera, du plan d’époque à la visite virtuelle : une fructueuse collaboration interdisciplinaire

La recherche en sciences du patrimoine est une recherche interdisciplinaire. Dans le cadre du projet Verspera, historiens, archivistes, conservateurs et informaticiens se sont associés autour du très riche corpus des plans d’Ancien Régime du château de Versailles, pour en assurer la numérisation, la préservation et la diffusion vers le grand public et les professionnels, et pour en proposer une exploitation sous forme de modélisations tridimensionnelles et de visites virtuelles. Cet article revient sur les différentes phases du projet et souligne la richesse et l’intérêt du travail interdisciplinaire pour l’étude de tels objets du patrimoine.Research in cultural heritage sciences is an interdisciplinary work. In the Verspera project, historians, archivists, curators and computer scientists worked together on the very rich corpus of the Ancien Régime plans of the Château de Versailles. The Verspera project aimed to digitise, preserve and share this corpus with the general public, and to exploit it as 3D models and virtual visits. This paper summarises the different stages of the project and emphasises the breadth and interest of interdisciplinary work for the study of such a cultural heritage object