THEORIE COGNITIVE DE LA CULTURE (une alternative évolutionniste à la sociobiologie et à la sélection collective)

Les théories sociobiologiques, « matérialistes » et de sélection collectif au niveau des groupes postulent des normes comme unités fonctionnelles de la sélection naturelle et culturelle. Ces théories ignorent la façon dont ces normes sont représentées dans l'esprit et comment elles causent les comportements. Ces normes sont souvent des réflexions commodes de l'homme de la rue ou des rapports pratiques de chercheurs solitaires résumant le flux des expériences dans telle ou telle «culture». Elles ne sont que des balises des tendances comportementales et non des règles de comportement, rendant possible la communication et le consensus dans des situations nouvelles ou incertaines. Faute de contenu ou de limites fiables, les normes ne peuvent se répliquer assez fidèlement pour satisfaire la sélection darwinienne. Aussi, la notion d'un ensemble de normes régissant une société, ou sa « vision du monde », et qui posséderait des avantages d'un point de vue darwinien pour une culture tout entière n'a guère de sens. En effet, les cultures n'ont pas de propriétés ou de bornes prédéfinies nécessaires à l'héritabilité, mais elles s'inscrivent en une multitude de modalités leur permettant de se diffuser, se transformer, se mélanger, s'éteindre et même réémerger. Une « expérience de jardin » menée dans les Basses Terres maya illustre les avantages qu'il y a à adopter une approche évolutionniste différente, l'épidémiologie culturelle, si l'on veut procéder à l'analyse causale de la formation et du développement des sociétés. Cette approche s'écarte sensiblement des approches essentialistes fondées sur des normes et des règles qui réifient la culture. La perspective épidémiologique considère les distributions et variations d'idées et de comportements comme un objet d'étude à part entière, elle envisage le désaccord entre personnes comme un signal et non comme bruit ou déviance. A l'instar de l'espèce darwinienne, une culture n'a pas d'existence au-delà des individus et des contextes écologiques qui la constituent

Analyse de l’image de marque sur le Web 2.0

Analyse of entities representation over the Web 2.0Every day, millions of people publish their views on Web 2.0 (social networks,blogs, etc.). These comments focus on subjects as diverse as news, politics,sports scores, consumer objects, etc. The accumulation and agglomerationof these notices on an entity (be it a product, a company or a public entity) givebirth to the brand image of that entity. Internet has become in recent years aprivileged place for the emergence and dissemination of opinions and puttingWeb 2.0 at the head of observatories of opinions. The latter being a means ofaccessing the knowledge of the opinion of the world population.The image is here understood as the idea that a person or a group of peopleis that entity. This idea carries a priori on a particular subject and is onlyvalid in context for a given time. This perceived image is different from theentity initially wanted to broadcast (eg via a communication campaign). Moreover,in reality, there are several images in the end living together in parallel onthe network, each specific to a community and all evolve differently over time(imagine how would be perceived in each camp together two politicians edgesopposite). Finally, in addition to the controversy caused by the voluntary behaviorof some entities to attract attention (think of the declarations required orshocking). It also happens that the dissemination of an image beyond the frameworkthat governed the and sometimes turns against the entity (for example,« marriage for all » became « the demonstration for all »). The views expressedthen are so many clues to understand the logic of construction and evolution ofthese images. The aim is to be able to know what we are talking about and howwe talk with filigree opportunity to know who is speaking.viiIn this thesis we propose to use several simple supervised statistical automaticmethods to monitor entity’s online reputation based on textual contentsmentioning it. More precisely we look the most important contents and theirsauthors (from a reputation manager point-of-view). We introduce an optimizationprocess allowing us to enrich the data using a simulated relevance feedback(without any human involvement). We also compare content contextualizationmethod using information retrieval and automatic summarization methods.Wealso propose a reflection and a new approach to model online reputation, improveand evaluate reputation monitoring methods using Partial Least SquaresPath Modelling (PLS-PM). In designing the system, we wanted to address localand global context of the reputation. That is to say the features can explain thedecision and the correlation betweens topics and reputation. The goal of ourwork was to propose a different way to combine usual methods and featuresthat may render reputation monitoring systems more accurate than the existingones. We evaluate and compare our systems using state of the art frameworks: Imagiweb and RepLab. The performances of our proposals are comparableto the state of the art. In addition, the fact that we provide reputation modelsmake our methods even more attractive for reputation manager or scientistsfrom various fields.Image sur le web : analyse de la dynamique des images sur le Web 2.0. En plus d’être un moyen d’accès à la connaissance, Internet est devenu en quelques années un lieu privilégié pour l’apparition et la diffusion d’opinions.Chaque jour, des millions d’individus publient leurs avis sur le Web 2.0 (réseaux sociaux, blogs, etc.). Ces commentaires portent sur des sujets aussi variés que l’actualité, la politique, les résultats sportifs, biens culturels, des objets de consommation, etc. L’amoncellement et l’agglomération de ces avis publiés sur une entité (qu’il s’agisse d’un produit, une entreprise ou une personnalité publique)donnent naissance à l’image de marque de cette entité.L’image d’une entité est ici comprise comme l’idée qu’une personne ou qu’un groupe de personnes se fait de cette entité. Cette idée porte a priori sur un sujet particulier et n’est valable que dans un contexte, à un instant donné.Cette image perçue est par nature différente de celle que l’entité souhaitait initialement diffuser (par exemple via une campagne de communication). De plus,dans la réalité, il existe au final plusieurs images qui cohabitent en parallèle sur le réseau, chacune propre à une communauté et toutes évoluant différemment au fil du temps (imaginons comment serait perçu dans chaque camp le rapprochement de deux hommes politiques de bords opposés). Enfin, en plus des polémiques volontairement provoquées par le comportement de certaines entités en vue d’attirer l’attention sur elles (pensons aux tenues ou déclarations choquantes), il arrive également que la diffusion d’une image dépasse le cadre qui la régissait et même parfois se retourne contre l’entité (par exemple, «le mariage pour tous» devenu « la manif pour tous »). Les opinions exprimées constituent alors autant d’indices permettant de comprendre la logique de construction et d’évolution de ces images. Ce travail d’analyse est jusqu’à présent confié à des spécialistes de l’e-communication qui monnaient leur subjectivité. Ces derniers ne peuvent considérer qu’un volume restreint d’information et ne sont que rarement d’accord entre eux. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser différentes méthodes automatiques, statistiques, supervisées et d’une faible complexité permettant d’analyser et représenter l’image de marque d’entité à partir de contenus textuels les mentionnant. Plus spécifiquement, nous cherchons à identifier les contenus(ainsi que leurs auteurs) qui sont les plus préjudiciables à l’image de marque d’une entité. Nous introduisons un processus d’optimisation automatique de ces méthodes automatiques permettant d’enrichir les données en utilisant un retour de pertinence simulé (sans qu’aucune action de la part de l’entité concernée ne soit nécessaire). Nous comparer également plusieurs approches de contextualisation de messages courts à partir de méthodes de recherche d’information et de résumé automatique. Nous tirons également parti d’algorithmes de modélisation(tels que la Régression des moindres carrés partiels), dans le cadre d’une modélisation conceptuelle de l’image de marque, pour améliorer nos systèmes automatiques de catégorisation de documents textuels. Ces méthodes de modélisation et notamment les représentations des corrélations entre les différents concepts que nous manipulons nous permettent de représenter d’une part, le contexte thématique d’une requête de l’entité et d’autre, le contexte général de son image de marque. Nous expérimentons l’utilisation et la combinaison de différentes sources d’information générales représentant les grands types d’information auxquels nous sommes confrontés sur internet : de long les contenus objectifs rédigés à des informatives, les contenus brefs générés par les utilisateurs visant à partager des opinions. Nous évaluons nos approches en utilisant deux collections de données, la première est celle constituée dans le cadre du projet Imagiweb, la seconde est la collection de référence sur le sujet : CLEFRepLa

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Guide de développement d'un réseau social à visée pédagogique

La popularité croissante des réseaux sociaux a suscité l’intérêt du monde de l’éducation. En effet, ces réseaux constituent des espaces virtuels qui enrichissent l’expérience pédagogique des membres de la communauté académique. Ces différents membres, étudiants et enseignants, bénéficient des outils qui y sont offerts pour soutenir l’expérience d’apprentissage/enseignement au-delà des cours magistraux officiels. Cet intérêt a donné naissance à un éventail d’outils de développement de réseaux sociaux. Par contre, la littérature n’indique pas de démarche à suivre pour développer des réseaux sociaux à visée pédagogique. À cet effet, nous avons comparé des différents outils disponibles pour le développement de réseaux sociaux, puis proposé un guide pour le développement de réseaux sociaux à visée pédagogique. Ce guide est générique et présente la démarche à entreprendre, en étapes concises et bien détaillées. Nous illustrons l’utilisation du guide que nous avons développé pour un cas réel, à savoir celui de l’université de Koudougou.Social networks know growing popularity that is attracting more and more education world. They are virtual spaces that enrich the educational experience. A variety of software was proposed to create social networks. But, the literature does not indicate how to proceed to develop educational social networks. To this end, a comparison of available tools to create social network was made and a guide for the development of such networks was proposed. This guide is generic and presents, in concise and well-detailed steps, the approach to be undertaken for developing educational social networks. It can be used independently of the objectives of setting up a given educational social network, and independently of the specific needs of its users. In order to illustrate the use of the guide, we have developed the educational social network of the University of Koudougou

Modélisation des métadonnées multi sources et hétérogènes pour le filtrage négatif et l'interrogation intelligente de grands volumes de données : application à la vidéosurveillance

En raison du déploiement massif et progressif des systèmes de vidéosurveillance dans les grandes métropoles, l'analyse a posteriori des vidéos issues de ces systèmes est confrontée à de nombreux problèmes parmi lesquels: (i) l'interopérabilité, due aux différents formats de données (vidéos) et aux spécifications des caméras propres à chaque système ; (ii) le grand temps d'analyse lié à l'énorme quantité de données et métadonnées générées ; et (iii) la difficulté à interpréter les vidéos qui sont parfois à caractère incomplet. Face à ces problèmes, la nécessité de proposer un format commun d'échange des données et métadonnées de vidéosurveillance, de rendre le filtrage et l'interrogation des contenus vidéo plus efficaces, et de faciliter l'interprétation des contenus grâce aux informations exogènes (contextuelles) est une préoccupation incontournable. De ce fait, cette thèse se focalise sur la modélisation des métadonnées multi sources et hétérogènes afin de proposer un filtrage négatif et une interrogation intelligente des données, applicables aux systèmes de vidéosurveillance en particulier et adaptables aux systèmes traitant de grands volumes de données en général. L'objectif dans le cadre applicatif de cette thèse est de fournir aux opérateurs humains de vidéosurveillance des outils pour les aider à réduire le grand volume de vidéo à traiter ou à visionner et implicitement le temps de recherche. Nous proposons donc dans un premier temps une méthode de filtrage dit "négatif", qui permet d'éliminer parmi la masse de vidéos disponibles celles dont on sait au préalable en se basant sur un ensemble de critères, que le traitement n'aboutira à aucun résultat. Les critères utilisés pour l'approche de filtrage négatif proposé sont basés sur une modélisation des métadonnées décrivant la qualité et l'utilisabilité/utilité des vidéos. Ensuite, nous proposons un processus d'enrichissement contextuel basé sur les métadonnées issues du contexte, et permettant une interrogation intelligente des vidéos. Le processus d'enrichissement contextuel proposé est soutenu par un modèle de métadonnées extensible qui intègre des informations contextuelles de sources variées, et un mécanisme de requêtage multiniveaux avec une capacité de raisonnement spatio-temporel robuste aux requêtes floues. Enfin, nous proposons une modélisation générique des métadonnées de vidéosurveillance intégrant les métadonnées décrivant le mouvement et le champ de vue des caméras, les métadonnées issues des algorithmes d'analyse des contenus, et les métadonnées issues des informations contextuelles, afin de compléter le dictionnaire des métadonnées de la norme ISO 22311/IEC 79 qui vise à fournir un format commun d'export des données extraites des systèmes de vidéosurveillance. Les expérimentations menées à partir du framework développé dans cette thèse ont permis de démontrer la faisabilité de notre approche dans un cas réel et de valider nos propositions.Due to the massive and progressive deployment of video surveillance systems in major cities, a posteriori analysis of videos coming from these systems is facing many problems, including the following: (i) interoperability, due to the different data (video) formats and camera specifications associated to each system; (ii) time-consuming nature of analysis due to the huge amount of data and metadata generated; and (iii) difficulty to interpret videos which are sometimes incomplete. To address these issues, the need to propose a common format to exchange video surveillance data and metadata, to make video content filtering and querying more efficient, and to facilitate the interpretation of content using external (contextual) information is an unavoidable concern. Therefore, this thesis focuses on heterogeneous and multi-source metadata modeling in order to propose negative filtering and intelligent data querying, which are applicable to video surveillance systems in particular and adaptable to systems dealing with large volumes of data in general. In the applicative context of this thesis, the goal is to provide human CCTV operators with tools that help them to reduce the large volume of video to be processed or viewed and implicitly reduce search time. We therefore initially propose a so-called "negative" filtering method, which enables the elimination from the mass of available videos those that it is know in advance, based on a set of criteria, that the processing will not lead to any result. The criteria used for the proposed negative filtering approach are based on metadata modeling describing video quality and usability/usefulness. Then, we propose a contextual enrichment process based on metadata from the context, enabling intelligent querying of the videos. The proposed contextual enrichment process is supported by a scalable metadata model that integrates contextual information from a variety of sources, and a multi-level query mechanism with a spatio-temporal reasoning ability that is robust to fuzzy queries. Finally, we propose a generic metadata modeling of video surveillance metadata integrating metadata describing the movement and field of view of cameras, metadata from content analysis algorithms, and metadata from contextual information, in order to complete the metadata dictionary of the ISO 22311/IEC 79 standard, which aims to provide a common format to export data extracted from video surveillance systems. The experiments performed using the framework developed in this thesis showed the reliability of our approach in a real case and enabled the validation of our proposals