Evolution de profils multi-attributs, par apprentissage automatique et adaptatif dans un système de recommandation pour l'aide à la décision

La prise en compte des profils utilisateurs ainsi que leurs évolutions, dans le domaine de l'aide à la décision, constitue actuellement dans la communauté des SIAD (Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision) un enjeu important. En effet, la prise en compte du contexte lors de la décision est actuellement émergente pour les SIAD. Ces systèmes d'assistance offrent ainsi des conseils aux utilisateurs en se basant sur leur profil, qui représente leurs préférences à travers une liste de critères valués. Les principales contraintes viennent du fait qu'il est nécessaire que le système puisse amener de l'information pertinente de manière continue. Cela oblige donc à faire évoluer les profils des utilisateurs en fonction de leurs actions. Pour cela, le système ne doit pas seulement " comprendre " ce que l'utilisateur aime, mais également pourquoi. De plus, l'aide apportée aux utilisateurs évoluera donc dans le temps et également par rapport à l'utilisateur. Ainsi l'utilisateur aura à sa disposition une sorte d'assistant personnalisé. L'objectif du travail consiste à apporter une aide à l'activité de l'utilisateur en fonction de son profil. Pour cela, nous proposons de mettre en œuvre et de développer des algorithmes, basés sur des techniques issues du domaine de l'apprentissage, afin de faire évoluer le profil d'un utilisateur en fonction de ses actions. L'aide apportée à l'utilisateur par le système évoluera aussi en fonction de l'évolution de son profil. Le problème à traiter pour l'utilisateur est un problème de prise de décision. Pour ce problème, une assistance est apportée à l'utilisateur, et celle-ci se fait par un affinage des solutions potentielles. Cet affinage est effectué grâce à la mise en place d'un tri (ranking) évolutif des solutions qui sont présentées à l'utilisateur en fonction de son/ses profils. La réalisation d'un tel système nécessite l'articulation des trois principaux domaines de recherche ; qui sont l'Aide à la Décision multicritère, la Décomposition et Agrégation de préférence, et l'Apprentissage automatique. Les domaines de l'Aide à la Décision multicritère et de la Décomposition et Agrégation de préférence peuvent être aussi rassemblés en tant que Procédure d'Agrégation Multicritère (PAMC). Certaines méthodes d'Aide à la Décision multicritère sont mises en place ici et utilisent les données du profil afin d'apporter la meilleure aide possible à l'utilisateur. La décomposition est utilisée pour caractériser un objet afin de fournir à l'apprentissage les données nécessaires à son fonctionnement. L'agrégation quant à elle sert à obtenir une note sur un objet, et cela selon le profil de l'utilisateur, afin de pouvoir effectuer un classement (ranking). L'apprentissage sert à faire évoluer les profils des utilisateurs afin d'avoir toujours un profil représentant le plus fidèlement possible les préférences des utilisateurs. En effet les préférences des utilisateurs évoluant dans le temps, il est nécessaire de traiter ces changements afin d'adapter les réponses à apporter à l'utilisateur. Les contributions de cette thèse portent tout d'abord sur la définition, la construction et l'évolution d'un profil utilisateur (profiling évolutif) en fonction des actions explicites et implicites de l'utilisateur. Ce profiling évolutif est mis en œuvre au sein d'un système de recommandation utilisable sans base d'apprentissage, de manière synchrone et totalement incrémentale, et qui permet aux utilisateurs de changer rapidement de préférences et même d'être incohérents (rationalité limitée). Ce système, qui vient en complément d'un système de Recherche Information, a pour objectif d'établir un ordre total sur une liste d'éléments proposés à l'utilisateur (ranking), et ce en concordance avec les préférences de l'utilisateur. Ces contributions consistent également à la définition de techniques qui permettent d'apporter des parties de solutions à des verrous technologiques comme la désagrégation de critères et la prise en compte d'un nombre variable de critères dans le processus d'aide à la décision interactif, et ce sans définir au préalable de famille cohérente de critères sur laquelle est basée la décision. Plusieurs cadres applicatifs ont été définis afin d'évaluer le système par rapport à d'autres systèmes, mais également afin de tester ses performances de manière hors ligne avec des vraies données utilisateurs, ainsi qu'en ligne, en utilisant directement le système.Considering user profiles and their evolutions, for decision support is currently in the community of DSS (Decision Support Systems) an important issue. Indeed, the inclusion of context in the decision is currently emerging for DSS. Indeed the system offers advice to users based on their profile, which represents their preferences through a list of valued criteria. The main constraints come from the fact that the system need to continuously bring relevant information. It therefore requires changing user profiles thanks to their actions. So, the system must not only "understand" what the user likes, but also why. The users' assistance will evolve over time and therefore with the user. Thus the user has at his disposal a kind of personal assistant. The objective of this work is to provide assistance to the user's activity according to his profile. The objective is to develop an algorithm based on automatic techniques, in order to change the profile of a user based on his actions. The assistance provided to the user by the system will evolves according to the evolution of its profile. The problem addressed to the user is a problem of decision making. For this problem, assistance is provided to the user, and it is a refinement of potential solutions. This refining is done through the establishment of scalable scheduling solutions that are presented to the user depending on his / her profile. The realization of such a system requires the articulation of the three main areas of research which are the Multi-Criteria Decision Support, the Disaggregation and Aggregation of preferences, and Machine Learning. The fields of Decision Support and Multi Disaggregation and Aggregation preference can also be assembled as Multi-Criteria Aggregation Process (PAMC). Some methods of Multicriteria Decision Support are set up here and use profile data to provide the best possible support to the user. The decomposition is used to characterize an object to provide data to the learning algorithm required for its operation. Aggregation serves to score an object according to the user profile in order to rank the selected items. Machine Learning is used to change user profiles in order to always have a profile representing as closely as possible the preferences of users. Indeed user preferences change over the time, it is necessary to address these changes in order to adapt the answers to the user. The contributions of this thesis are firstly, the definition, construction and evolution of a user profile (evolutionary profiling) based on explicit and implicit user's actions. This evolutionary profiling is implemented within a recommender system usable without learning base, synchronously and completely incremental, and that allows users to quickly change their preferences and even to be inconsistent (bounded rationality). This system, which complements an Information System Research, aims to establish a total order on a list of items proposed to the user (ranking) and in accordance with his preferences. These also include the definition of techniques used to make parts of solutions to technological challenges as the disintegration of criteria and the inclusion of a variable number of criteria in the process of interactive decision support, and this without firstly defining coherent family of criteria on which the decision is based. Several application frameworks have been developed to evaluate the system and compare it to other systems, but also to test its performance with real user data in an offline mode, and in an online mode using directly the system

Atelier "Systèmes d'Information et de Décision pour l'Environnement" (SIDE 2009)

National audienceLes Systèmes d'Information et les Systèmes d'Aide à la Décision représentent des solutions de plus en plus performantes pour relever les récents challenges concernant la gestion et l'analyse des données environnementales. Souvent, le recueil ou l'acquisition des données environnementales restent dans le domaine environnemental un vrai challenge car les techniques mises en oeuvre (ex : enquêtes) ou l'instrumentation déployée (ex : satellite) sont lourdes et onéreuses. Or cette activité de recueil et d'acquisition est essentielle car sans information pertinente et de qualité les Systèmes d'Information ou d'Aide à la Décision deviennent rapidement inopérants. L'objectif de l'atelier est de présenter les dernières avancées dans le domaine des Systèmes d'Information mais aussi de présenter des outils et des méthodes permettant d'acquérir ou d'extraire de l'information d'une part et de mettre en forme cette information pour alimenter un système d'information d'autre part. L'atelier est ouvert aussi bien à la présentation de travaux déjà appliqués au contexte de l'environnement, qu'à des réflexions plus prospectives sur les possibilités d'utilisation d'un produit de la recherche en informatique pour une application environnementale. La journée d'atelier a été découpée en trois sessions. La première présente des méthodes et des outils permettant de mettre en forme des données sur l'eau, la seconde s'intéresse aux systèmes et méthodes pour la gestion des territoires et la troisième concerne les systèmes d'aide à la décision. Un premier article présente un système informatique pour la collaboration interdisciplinaire basée sur une théorie sociologique appliquée à des problématiques liées à l'eau. Un autre travail propose l'intégration d'outils d'analyse multicritères dans un S.I.G couplé à des modèles pour l'évaluation du potentiel aquifère des bassins versants. D'autres travaux portent sur une méthodologie de traitement d'images pour répondre à des besoins de modélisation hydrologique à différentes échelles. Les techniques multicritères et de statistiques spatiales sont au centre de deux autres articles, l'un pour la valorisation des continuums écologiques et l'autre pour l'analyse du développement urbain. La gestion des risques environnementaux est abordée par des recherches sur une infrastructure logicielle d'intégration à base d'agents ; une application est faite à l'évolution de la carte du risque d'incendie de forêt. Un papier présente une nouvelle architecture d'un système d'information pour la géolocalisation des animaux pour la prévention des risques sanitaires. Un article traite de l'écoulement des eaux et des polluants à l'échelle du bassin versant et introduit une méthode incrémentale et interactive d'apprentissage. Un dernier article décrit un outil d'extraction de connaissances pour l'aide à la qualification de l'état des milieux aquatiques. La qualité des travaux laisse présager une journée d'atelier particulièrement enrichissante. Nous remercions par ailleurs tous les membres du comité de programme pour leur excellent travail ainsi que les auteurs des articles

Contributions au tri automatique de documents et de courrier d'entreprises

Ce travail de thèse s inscrit dans le cadre du développement de systèmes de vision industrielle pour le tri automatique de documents et de courriers d entreprises. Les architectures existantes, dont nous avons balayé les spécificités dans les trois premiers chapitres de la thèse, présentent des faiblesses qui se traduisent par des erreurs de lecture et des rejets que l on impute encore trop souvent aux OCR. Or, les étapes responsables de ces rejets et de ces erreurs de lecture sont les premières à intervenir dans le processus. Nous avons ainsi choisi de porter notre contribution sur les aspects inhérents à la segmentation des images de courriers et la localisation de leurs régions d intérêt en investissant une nouvelle approche pyramidale de modélisation par coloration hiérarchique de graphes ; à ce jour, la coloration de graphes n a jamais été exploitée dans un tel contexte. Elle intervient dans notre contribution à toutes les étapes d analyse de la structure des documents ainsi que dans la prise de décision pour la reconnaissance (reconnaissance de la nature du document à traiter et reconnaissance du bloc adresse). Notre architecture a été conçue pour réaliser essentiellement les étapes d analyse de structures et de reconnaissance en garantissant une réelle coopération entres les différents modules d analyse et de décision. Elle s articule autour de trois grandes parties : une partie de segmentation bas niveau (binarisation et recherche de connexités), une partie d extraction de la structure physique par coloration hiérarchique de graphe et une partie de localisation de blocs adresse et de classification de documents. Les algorithmes impliqués dans le système ont été conçus pour leur rapidité d exécution (en adéquation avec les contraintes de temps réels), leur robustesse, et leur compatibilité. Les expérimentations réalisées dans ce contexte sont très encourageantes et offrent également de nouvelles perspectives à une plus grande diversité d images de documents.This thesis deals with the development of industrial vision systems for automatic business documents and mail sorting. These systems need very high processing time, accuracy and precision of results. The current systems are most of time made of sequential modules needing fast and efficient algorithms throughout the processing line: from low to high level stages of analysis and content recognition. The existing architectures that we have described in the three first chapters of the thesis have shown their weaknesses that are expressed by reading errors and OCR rejections. The modules that are responsible of these rejections and reading errors are mostly the first to occur in the processes of image segmentation and interest regions location. Indeed, theses two processes, involving each other, are fundamental for the system performances and the efficiency of the automatic sorting lines. In this thesis, we have chosen to focus on different sides of mail images segmentation and of relevant zones (as address block) location. We have chosen to develop a model based on a new pyramidal approach using a hierarchical graph coloring. As for now, graph coloring has never been exploited in such context. It has been introduced in our contribution at every stage of document layout analysis for the recognition and decision tasks (kind of document or address block recognition). The recognition stage is made about a training process with a unique model of graph b-coloring. Our architecture is basically designed to guarantee a good cooperation bewtween the different modules of decision and analysis for the layout analysis and the recognition stages. It is composed of three main sections: the low-level segmentation (binarisation and connected component labeling), the physical layout extraction by hierarchical graph coloring and the address block location and document sorting. The algorithms involved in the system have been designed for their execution speed (matching with real time constraints), their robustness, and their compatibility. The experimentations made in this context are very encouraging and lead to investigate a wider diversity of document images.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Scénarisation pédagogique pour des EIAH ouverts (une approche dirigée par les modèles et spécifique au domaine métier)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l ouverture des EIAH (EnvironnementsInformatiques pour l'Apprentissage Humain), pour répondre à leur faible déploiement dansles établissements de formation, en facilitant leur appropriation par des usagers. Notre travailde recherche s'inscrit dans le cadre du projet REDiM (Réingénierie des EIAH Dirigée par lesModèles) mené au LIUM (Laboratoire d'Informatique de l'Université du Maine), dont un desobjectifs est d intégrer les enseignants dans le processus de conception des scénariospédagogiques d un EIAH.Nous proposons une approche d ingénierie et de réingénierie pour rendre un EIAH ouvertà la conception et à l adaptation de ses scénarios pédagogiques par les enseignantsutilisateurs. Nous avons défini un processus de conception basé sur la modélisationde scénarios pédagogiques ouverts (SPO), qui permet l instrumentation des enseignantspour les aider dans la conception continue (i.e. qui se poursuit dans l usage) d une activitéd apprentissage. Nous faisons trois propositions scientifiques :- Un modèle de représentation des SPO, qui permet de les structurer en variantes enfonction des contextes d exécution. Nous qualifions ce modèle de rationnel puisqu il s appuieprincipalement sur l approche du Design Rationale que nous avons adaptée à notreproblématique.- Un processus itératif et incrémental d ingénierie et de réingénierie qui guide lesenseignants pour concevoir et adapter des SPO conformes au modèle que nous avonsdéfini.- Une méthode dirigée par les modèles et spécifique au domaine métier pour instrumenterle processus d ouverture des scénarios pédagogiques d un EIAH existant. Cette méthoded instrumentation, reposant sur l IDM (Ingénierie Dirigée par les Modèles) et le DSM(Domain-Specific Modeling), implique les enseignants utilisateurs de l EIAH, considérés icicomme des experts du domaine. Elle est structurée en plusieurs phases qui amènentprogressivement à définir, de façon spécifique à l EIAH considéré, un langage d expressiondes SPO (ADSGEML - Adaptive Domain-Specific Graphical Educational ModelingLanguage) et un éditeur associé permettant la conception et l adaptation des SPO dansl univers métier de l EIAH.Afin d évaluer et de raffiner nos propositions, nous les avons appliquées sur l EIAH Hop3x , préalablement conçu au LIUM dans le cadre d un autre projet pour pratiquer laprogrammation orientée objet. Nous avons donc élaboré un ADSGEML et un environnementd édition graphique pour permettre aux enseignants de concevoir et d adapterdynamiquement des sessions ouvertes de Hop3x, à un niveau élevé d abstraction.In this thesis, we are interested in opening TEL systems (Technology EnhancedLearning) up in order to respond to the problem of their low deployment in teachinginstitutions, we need to facilitate their adoption by users. Our research work is part ofthe REDiM (French abbreviation which means Model-Driven Re-engineering of TELsystems ) project led by the LIUM Computer Science Laboratory of Le MansUniversity in France. One of the main objectives of this project is to involve teachersin the design process of learning scenarios of a TEL system.We propose an engineering and re-engineering approach for opening TEL systemsin order to facilitate for teachers the design and adaptation of pedagogical scenarios.We defined a design process based on the modeling of Open Pedagogical Scenarios(OPS), which allows the building of supports helping teachers in the continuousdesign of a learning activity (i.e. design which continues in the use process). Wemake three scientific proposals:- A model of OPS representation which defines a structure based on variantsaccording to execution contexts. We consider this model to be rational because it isbased mainly on the Design Rationale approach that we have adapted for ourresearch problem.- An iterative and incremental engineering and re-engineering process that guidesteachers to design and adapt OPS according to the rational model that we define inthis work.- A model-driven and domain-specific method for supporting the process of openingpedagogical scenarios of a legacy TEL system. This method, based on the MDE(Model-Driven Engineering) and DSM (Domain-Specific Modelling), involves teachersusing the TEL system, as they are considered to be domain experts. Our method isdivided into several phases that lead progressively to define the TEL system sADSGEML (Adaptive Educational Graphical Domain-Specific Modelling Language)and an associate editor allowing the design and adaptation of OPS in the businessfield of the TEL system to open for teachers.To evaluate and refine our proposals, we have applied them on the TEL system"Hop3x" which was designed at LIUM under another project for practicing objectorientedprogramming. We therefore developed an ADSGEML and a graphicalediting environment to enable teachers to design and adapt dynamically the openHop3x s learning sessions at a high level of abstraction.LE MANS-BU Sciences (721812109) / SudocSudocFranceF

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

Analyse des évolutions et des interactions entre domaines scientifiques : GRAFSEL, association de la sélection de variables et de la représentation graphique

International audienceCet article présente l'application d'une nouvelle méthode de sélection de variables pour l'analyse de l'évolution et des interactions entre domaines scientifiques. L'interrogation de bases de données bibliographiques fournit un corpus de publications scientifiques dans différents domaines. Chaque domaine scientifique est considéré comme une classe obtenue à partir d'un processus d'apprentissage automatique, qu'il soit supervisé ou non, et chaque document est représenté par un sac de mots. Il est alors possible de sélectionner les mots les plus significatifs de chaque classe (domaine). Nous représentons ensuite les relations mots-classes par un graphe dont les arêtes sont pondérées par une fonction de contraste. Cette méthode nous permet de discriminer entre les mots spécifiques à chaque domaine et ceux qui sont pluridisciplinaires. En outre, l'analyse conjointe de plusieurs périodes de temps nous permet également d'apprécier parallèlement l'évolution des domaines scientifiques

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.)

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