Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique

Une approche d'ingénierie ontologique pour l'acquisition et l'exploitation des connaissances à partir de documents textuels : vers des objets de connaissances et d'apprentissage

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cartographie et classification des localités

Ce document présente le travail de GRID3 sur le recueil et l'analyse des données de localité. Les activités de GRID3 sur les localités se s’articule autour de deux axes principaux : la création d'une couche des localités exhaustive qui permet d'obtenir une image réelle des communautés, et l'utilisation d'empreintes de bâtiments, de couches de données géospatiales et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les structures et les zones locales au sein des localités. Ce document aborde également les applications des méthodes de GRID3 au Nigeria, en République démocratique du Congo et en Zambie. GRID3 accompagne les pays dans la création, la validation et l'utilisation des données géospatiales de population, localités, infrastructures et de limites infranationales. Pour plus d'informations, voir https://grid3.org/. Keywords (Mots clés) : classification au niveau de la zone ; empreintes de bâtiments ; couche de localités complète ; étendue ; catégorisation intra localité ; apprentissage automatique ; couche de polygones ; couche de points ; localités ; données de localités ; couche de localités ; cartographie de localités ; point de localités ; GRID3 ; schéma de base de données ; données géospatiales ; classification des quartiers ; source ouverte ; zones de santé ; cartographie participative ; SIG ; vaccination ; immunisation ; recensement ; micro-plans ; CIESIN ; UNFPA ; Flowminder ; WorldPop ; modèle de probabilité ; aréal ; zones bâties ; petites agglomérations ; hameaux ; zones de hameaux ; polio ; Afriqu

Un modèle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnée

Vers l'automatisation de la mise à jour des bases de données spatio-temporelles d'aide à la navigation : cas d'une base de données pour la navigation des personnes à mobilité réduite

De nos jours, les systèmes d'aide à la navigation occupent une place de plus en plus importante dans la vie quotidienne. Toutefois, leur potentiel est mal exploité pour le déplacement des personnes à mobilité réduite (PMR). À cet égard, le projet MobiliSIG a vu le jour. Son objectif est de développer une solution d'assistance multimodale mobile selon les principes de la conception cognitive pour la navigation des PMR. Au cœur de cette solution se trouve une base de données d'accessibilité dont l'usage permettra de proposer des itinéraires adaptés aux profils des utilisateurs. Cependant, vu que l'environnement évolue et que certains obstacles ont un caractère spatio-temporel, l'outil développé doit être doté d'un système qui lui permettra de rester continuellement à jour. L'objectif global assigné à notre projet est la conception d'un système automatique de mise à jour (MÀJ) continuelle des données d'accessibilité en temps quasi-réel à partir de données multi-sources hétérogènes. Pour ce faire, tout d'abord, nous avons passé en revue la littérature inhérente aux concepts relatifs à notre problématique. Ensuite, nous avons créé et implémenté une ontologie d'obstacles/facilitateurs sur la base des facteurs environnementaux de la classification PPH afin d'identifier et de bien cibler les données spatio-temporelles d'accessibilité. Par la suite, nous avons déterminé les besoins et fonctionnalités utiles à notre système de MÀJ à travers la présentation et l'analyse des spécifications des données d'accessibilité et de différents scénarios de cas d'utilisations. Finalement, en s'inspirant des concepts fondamentaux des processus ETL et des architectures orientées services, nous avons proposé une solution composée d'une couche d'extraction automatique de multi-sources; une couche de transformation qui répond au besoin du multi-formats; une application web pour les collaborateurs; et un service web de MÀJ chargé des tâches de traitement automatique et en temps quasi-réel de l'information reçue de multi-sources en effectuant l'analyse syntaxique et sémantique, la géolocalisation, le géocodage, la projection du système de référence le cas échéant, la validation et le contrôle d'unicité avant de procéder au chargement. Les résultats des tests et validations du prototype développé ont permis de confirmer l'atteinte de l'objectif de la recherche