Génération automatique de configurations et de scénarios d'utilisation d'outils de visualisation à partir de spécifications de tâches d'analyse de logiciels

Nous proposons une approche qui génère des scénarios de visualisation à partir des descriptions de tâches d'analyse de code. La dérivation de scénario est considérée comme un processus d'optimisation. Dans ce contexte, nous évaluons différentes possibilités d'utilisation d'un outil de visualisation donnée pour effectuer la tâche d'analyse, et sélectionnons le scénario qui nécessite le moins d'effort d'analyste. Notre approche a été appliquée avec succès à diverses tâches d'analyse telles que la détection des défauts de conception.We propose an approach that derives interactive visualization scenarios from descriptions of code analysis tasks. The scenario derivation is treated as an optimization process. In this context, we evaluate different possibilities of using a given visualization tool to perform the analysis task, and select the scenario that requires the least effort from the analyst. Our approach was applied successfully to various analysis tasks such as design defect detection and feature location

Annotation en relations anaphoriques d'un corpus de discours oral spontané en français

International audienceCet article présente une analyse des relations anaphoriques d'un corpus de dialogue oral spontané en français. Il exposera plus particulièrement l'étude pilote CO2, qui a conduit à une procédure d'annotation de corpus, puis deux expériences issues du corpus (accord en genre et en nombre, descriptions des définis en première mention), et enfin les travaux à venir du projet ANCOR. L'objectif de celui-ci est d'évaluer la pertinence et de modéliser les processus de résolution de ces anaphores complexes en discours spontan

Extraction de relations en domaine de spécialité

La quantité d'information disponible dans le domaine biomédical ne cesse d'augmenter. Pour que cette information soit facilement utilisable par les experts d'un domaine, il est nécessaire de l'extraire et de la structurer. Pour avoir des données structurées, il convient de détecter les relations existantes entre les entités dans les textes. Nos recherches se sont focalisées sur la question de l'extraction de relations complexes représentant des résultats expérimentaux, et sur la détection et la catégorisation de relations binaires entre des entités biomédicales. Nous nous sommes intéressée aux résultats expérimentaux présentés dans les articles scientifiques. Nous appelons résultat expérimental, un résultat quantitatif obtenu suite à une expérience et mis en relation avec les informations permettant de décrire cette expérience. Ces résultats sont importants pour les experts en biologie, par exemple pour faire de la modélisation. Dans le domaine de la physiologie rénale, une base de données a été créée pour centraliser ces résultats d'expérimentation, mais l'alimentation de la base est manuelle et de ce fait longue. Nous proposons une solution pour extraire automatiquement des articles scientifiques les connaissances pertinentes pour la base de données, c'est-à-dire des résultats expérimentaux que nous représentons par une relation n-aire. La méthode procède en deux étapes : extraction automatique des documents et proposition de celles-ci pour validation ou modification par l'expert via une interface. Nous avons également proposé une méthode à base d'apprentissage automatique pour l'extraction et la classification de relations binaires en domaine de spécialité. Nous nous sommes intéressée aux caractéristiques et variétés d'expressions des relations, et à la prise en compte de ces caractéristiques dans un système à base d'apprentissage. Nous avons étudié la prise en compte de la structure syntaxique de la phrase et la simplification de phrases dirigée pour la tâche d'extraction de relations. Nous avons en particulier développé une méthode de simplification à base d'apprentissage automatique, qui utilise en cascade plusieurs classifieurs.The amount of available scientific literature is constantly growing. If the experts of a domain want to easily access this information, it must be extracted and structured. To obtain structured data, both entities and relations of the texts must be detected. Our research is about the problem of complex relation extraction which represent experimental results, and detection and classification of binary relations between biomedical entities. We are interested in experimental results presented in scientific papers. An experimental result is a quantitative result obtained by an experimentation and linked with information that describes this experimentation. These results are important for biology experts, for example for doing modelization. In the domain of renal physiology, a database was created to centralize these experimental results, but the base is manually populated, therefore the population takes a long time. We propose a solution to automatically extract relevant knowledge for the database from the scientific papers, that is experimental results which are represented by a n-ary relation. The method proceeds in two steps: automatic extraction from documents and proposal of information extracted for approval or modification by the experts via an interface. We also proposed a method based on machine learning for extraction and classification of binary relations in specialized domains. We focused on the variations of the expression of relations, and how to represent them in a machine learning system. We studied the way to take into account syntactic structure of the sentence and the sentence simplification guided by the task of relation extraction. In particular, we developed a simplification method based on machine learning, which uses a series of classifiers.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Prise en charge des troubles de la communication : La Plateforme de Communication Alternative

International audienceWe present in this paper an alternative communication system for handicapped persons. Alternative communication primarily relies on an alternative access to the computer and has to take into account the communication situation together with the user's characteristics. The PCA system (where PCA stands for Alternative Communication Plateform) proposes various technics and accessibility methods devoted to assist the user in verbal and non-verbal communication. The homogeneity of the system warrants a comfortable switch between the different communication technics, both in terms of accessibility and messages style. PCA makes use of generic resources: a French lexicon of more than 300 000 forms with intrinsic frequency of occurences and morphosyntactic informations and a pictograms basis of 750 icons allowing an efficient basic communication. The PCA system is moreover evolutive. Thanks to its training module, the system builds a user's model by learning the personal habits during each use of the system. PCA includes also a tool allowing to customize the organisation of the pictograms basis and to add new icons to the user's personal lexical material. The evolutivity of the system also suggests that PCA can be used as a reeducational tool. The platform has been developed by a consortium of laboratories and French associations for handicapped persons.L'aide à la communication pour personnes handicapées doit prendre en compte les besoins des utilisateurs en général, mais également pouvoir s'adapter aux diverses situations de communication rencontrées au quotidien par l'utilisateur et à l'évolution (positive ou négative) de ses capacités. Le système PCA (Plateforme de Communication Alternative) est un logiciel d'aide à la communication verbale et non-verbale caractérisé par l'homogénéité de son utilisation quel que soit le moyen d'expression choisi. Le système est paramétrable en fonction des modalités de contrôle maîtrisées par l'utilisateur et permet l'utilisation simultanée de plusieurs de ces modalités. Le principe d'homogénéité de la PCA permet de plus un passage aisé d'un contrôle à un autre. Les ressources utilisées sont génériques : un lexique du français très couvrant donnant les fréquences et les caractéristiques morphosyntaxiques de chaque forme, mais également une base de pictogrammes permettant une communication élémentaire très efficace. La PCA est un système évolutif qui, grâce à son module d'apprentissage, construit au fur et à mesure de l'utilisation un modèle utilisateur. De plus, l'utilisation des pictogrammes est contrôlée à l'aide d'un éditeur permettant de personnaliser l'organisation de la base de pictogrammes ainsi que d'ajouter du matériel lexical propre à l'utilisateur. L'évolutivité de ce système lui confère un caractère réversible : il est en effet possible de concevoir son utilisation en termes d'aide à la rééducation

Un système d'aide à la visualisation interactive de logiciels

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Étude et conception d'un système de personnalisation et d'aide fonctionnelle multi-agents permettant d'assister simultanément de manière transparente les activités de vie quotidienne de multiples personnes dans un Habitat Intelligent pour la Santé

The application domains of this thesis are Health Smart Homes, and the research is more precisely centered on the improvement of daily-living for cognitively impaired persons and theirs caregivers.The proposed system can observe the context of each person, personalize the environment and assist the tasks detected if they need to be. Every action of the system is as unobtrusive as possible and takes into consideration the presence of more than one person. To personalize and assist the daily-living activities of a lone person, we need to know his personal context. This context is the conjunction of the preferences and habits, the illness or impairment, the movements in the smart home and the state of the various sensor and electrical devices, and the current activities that are detected for one person. To be able to assist many persons simultaneously, we need to compute the overall conjunction of each and every person's context since every presence can influence the global context and every personal one. This complexity brings a lot of problems like the multiple person localization and identification, or the personalization and assistance of multiple persons in the same space with various activities. Those problems are even more interesting since, following an ethical choice to ensure inhabitant's privacy, this project avoid the use of some intrusive technologies

Développement de méthodes statistiques nécessaires à l'analyse de données génomiques (application à l'influence du polymorphisme génétique sur les caractéristiques cutanées individuelles et l'expression du vieillissement cutané.)

Les nouvelles technologies développées ces dernières années dans le domaine de la génétique ont permis de générer des bases de données de très grande dimension, en particulier de Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), ces bases étant souvent caractérisées par un nombre de variables largement supérieur au nombre d'individus. L'objectif de ce travail a été de développer des méthodes statistiques adaptées à ces jeux de données de grande dimension et permettant de sélectionner les variables les plus pertinentes au regard du problème biologique considéré. Dans la première partie de ce travail, un état de l'art présente différentes méthodes de sélection de variables non supervisées et supervisées pour 2 blocs de variables et plus. Dans la deuxième partie, deux nouvelles méthodes de sélection de variables non supervisées de type "sparse" sont proposées : la Group Sparse Principal Component Analysis (GSPCA) et l'Analyse des Correspondances Multiples sparse (ACM sparse). Vues comme des problèmes de régression avec une pénalisation group LASSO elles conduisent à la sélection de blocs de variables quantitatives et qualitatives, respectivement. La troisième partie est consacrée aux interactions entre SNPs et dans ce cadre, une méthode spécifique de détection d'interactions, la régression logique, est présentée. Enfin, la quatrième partie présente une application de ces méthodes sur un jeu de données réelles de SNPs afin d'étudier l'influence possible du polymorphisme génétique sur l'expression du vieillissement cutané au niveau du visage chez des femmes adultes. Les méthodes développées ont donné des résultats prometteurs répondant aux attentes des biologistes, et qui offrent de nouvelles perspectives de recherches intéressantesNew technologies developed recently in the field of genetic have generated high-dimensional databases, especially SNPs databases. These databases are often characterized by a number of variables much larger than the number of individuals. The goal of this dissertation was to develop appropriate statistical methods to analyse high-dimensional data, and to select the most biologically relevant variables. In the first part, I present the state of the art that describes unsupervised and supervised variables selection methods for two or more blocks of variables. In the second part, I present two new unsupervised "sparse" methods: Group Sparse Principal Component Analysis (GSPCA) and Sparse Multiple Correspondence Analysis (Sparse MCA). Considered as regression problems with a group LASSO penalization, these methods lead to select blocks of quantitative and qualitative variables, respectively. The third part is devoted to interactions between SNPs. A method employed to identify these interactions is presented: the logic regression. Finally, the last part presents an application of these methods on a real SNPs dataset to study the possible influence of genetic polymorphism on facial skin aging in adult women. The methods developed gave relevant results that confirmed the biologist's expectations and that offered new research perspectives.PARIS-CNAM (751032301) / SudocSudocFranceF