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

Méthodologie de développement de systèmes multi-agents adaptatifs et conception de logiciels à fonctionnalité émergente

Environments within which applications are embedded are growing in complexity and dynamicity, considering the large number and the diversity of the takeholders. Functions of such systems become more and more difficult to define, and their specifications are often incomplete, even if their components are easily identifiable and specifiable. Without new design and modeling methods, managing such project will become too constraining, long and costly to cope with.We propose to use cooperative self-organising adaptive multi-agent systems (AMAS) to tackle these design problems. The functionality of such systems emerges from coopera- tive interactions between agents. Nevertheless, developing using AMAS is still an ad-hoc process and reduced to a small group of users. Several applications have been designed by using AMAS, but it has never been executed by novices and non AMAS experts. To answer to this lack of visibility and openess, the ADELFE project – for Atelier de DEveloppement de Logiciels à Fonctionnalité Emergente or Toolkit for developing applications with emergent functionalities – proposes to develop a methodology based on these emergence oriented principles. This methodology is defined in three points : process, notations and tools. The ADELFE process is based on the Rational Unified Process and extends or adds some agent specific activities. Notations are extensions of UML and A-UML. Tools have been developed or extended in to support notations, with OpenTool, and following the process is eased by using AdelfeToolkit.The relevance of this approach has been confronted to the development of experimental applications. Some results from a dynamic timetable solver, ETTO, and from a multi-robot transportation task are presented and analysed.Les environnements des applications d’aujourd’hui sont de plus en plus complexes et dy- namiques, compte tenu du grand nombre et de la diversité des acteurs en jeu. Les fonctions de tels systèmes deviennent alors de plus en plus difficiles à définir, et leur spécification est souvent incomplète, même si les composantes restent pleinement identifiables et spécifiables. Si de nouvelles méthodes de conception et de modélisation ne sont pas mises au point, la gestion des projets deviendra de plus en plus contraignante, longue et coûteuse.Nous proposons d’utiliser les systèmes multi-agents adaptatifs par auto-organisation coopérative pour palier ces problèmes de conception. La fonctionnalité de ces systèmes est une résultante émergeant des interactions coopératives entre agents. Toutefois, le développement de tels systèmes est resté confidentiel et réduit à un groupe autour de ses créateurs directs. Certes de nombreuses applications ont été conçues grâce à ces systèmes, mais jamais par des novices, non experts du domaine. Pour répondre à ce manque de visibilité et d’ouverture, le projet ADELFE - pour Atelier de DEveloppement de Logiciels à Fonctionnalité Emergente - propose de développer une méthode de développement d’applications repo- sant sur ces principes et définie en trois points : un processus, des notations et des outils. Le processus d’ADELFE est basé sur le Rational Unified Process et y ajoute des activités spécifiques à l’ingénierie orientée agent. Les notations sont une extension des notations UML et A-UML. Des outils ont été développés ou étendus afin de prendre en charge à la fois les notations, grâce à OpenTool, et le processus, grâce à un outil d’aide au suivi appelé AdelfeToolkit.La pertinence de cette méthodologie a été mise à l’épreuve au cours de développements d’applications diverses. Nous présentons ici les résultats obtenus pour un problème de résolution dynamique d’emploi du temps, ETTO (pour Emergent Time Tabling Organisation), et pour un problème de transport multi-robot de ressources

Apprentissage automatique pour l'assistance au suivi d'étudiants en ligne : approches classique et bio-inspirée

Cette thèse a pris la forme d’un partenariat entre l’équipe VORTEX du laboratoire de recherche en informatique IRIT et l’entreprise Andil, spécialisée dans l'informatique pour l'e-learning. Ce partenariat est conclu autour d’une thèse CIFRE, dispositif soutenu par l’État via l’ANRT. La doctorante, Angela Bovo, a travaillé au sein de l'Université Toulouse 1 Capitole. Un partenariat a également été noué avec l'institut de formation Juriscampus, qui nous a fourni des données issues de formations réelles pour nos expérimentations. Notre objectif principal avec ce projet était d'améliorer les possibilités de suivi des étudiants en cours de formation en ligne pour éviter leur décrochage ou leur échec. Nous avons proposé des possibilités de suivi par apprentissage automatique classique en utilisant comme données les traces d'activité des élèves. Nous avons également proposé, à partir de nos données, des indicateurs de comportement des apprenants. Avec Andil, nous avons conçu et réalisé une application web du nom de GIGA, déjà commercialisée et appréciée par les responsables de formation, qui implémente ces propositions et qui a servi de base à de premières expériences de partitionnement de données qui semblent permettre d'identifier les étudiants en difficulté ou en voie d'abandon. Ce projet a également été lancé avec l'objectif d'étudier les possibilités de l'algorithme d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain Hierarchical Temporal Memory (HTM), dans sa version Cortical Learning Algorithm (CLA), dont les hypothèses fondatrices sont bien adaptées à notre problème. Nous avons proposé des façons d'adapter HTM-CLA à des fonctionnalités d'apprentissage automatique classique (partitionnement, classification, régression, prédiction), afin de comparer ses résultats à ceux fournis par les autres algorithmes plus classiques ; mais aussi de l'utiliser comme base d'un moteur de génération de comportement, qui pourrait être utilisé pour créer un tuteur virtuel intelligent chargé de conseiller les apprenants en temps réel. Les implémentations ne sont toutefois pas encore parvenues à produire des résultats probants.This Ph.D. took the shape of a partnership between the VORTEX team in the computer science research laboratory IRIT and the company Andil, which specializes in software for e-learning. This partnership was concluded around a CIFRE Ph.D. This plan is subsidized by the French state through the ANRT. The Ph.D. student, Angela Bovo, worked in Université Toulouse 1 Capitole. Another partnership was built with the training institute Juriscampus, which gave us access to data from real trainings for our experiments. Our main goal for this project was to improve the possibilities for monitoring students in an e-learning training to keep them from falling behind or giving up. We proposed ways to do such monitoring with classical machine learning methods, with the logs from students' activity as data. We also proposed, using the same data, indicators of students' behaviour. With Andil, we designed and produced a web application called GIGA, already marketed and sold, and well appreciated by training managers, which implements our proposals and served as a basis for first clustering experiments which seem to identify well students who are failing or about to give up. Another goal of this project was to study the capacities of the human brain inspired machine learning algorithm Hierarchical Temporal Memory (HTM), in its Cortical Learning Algorithm (CLA) version, because its base hypotheses are well adapted to our problem. We proposed ways to adapt HTM-CLA to classical machine learning functionalities (clustering, classification, regression, prediction), in order to compare its results to those of more classical algorithms; but also to use it as a basis for a behaviour generation engine, which could be used to create an intelligent tutoring system tasked with advising students in real time. However, our implementations did not get to the point of conclusive results

Apprentissage automatique pour l'assistance au suivi d'étudiants en ligne : approches classique et bio-inspirée

Cette thèse a pris la forme d’un partenariat entre l’équipe VORTEX du laboratoire de recherche en informatique IRIT et l’entreprise Andil, spécialisée dans l'informatique pour l'e-learning. Ce partenariat est conclu autour d’une thèse CIFRE, dispositif soutenu par l’État via l’ANRT. La doctorante, Angela Bovo, a travaillé au sein de l'Université Toulouse 1 Capitole. Un partenariat a également été noué avec l'institut de formation Juriscampus, qui nous a fourni des données issues de formations réelles pour nos expérimentations. Notre objectif principal avec ce projet était d'améliorer les possibilités de suivi des étudiants en cours de formation en ligne pour éviter leur décrochage ou leur échec. Nous avons proposé des possibilités de suivi par apprentissage automatique classique en utilisant comme données les traces d'activité des élèves. Nous avons également proposé, à partir de nos données, des indicateurs de comportement des apprenants. Avec Andil, nous avons conçu et réalisé une application web du nom de GIGA, déjà commercialisée et appréciée par les responsables de formation, qui implémente ces propositions et qui a servi de base à de premières expériences de partitionnement de données qui semblent permettre d'identifier les étudiants en difficulté ou en voie d'abandon. Ce projet a également été lancé avec l'objectif d'étudier les possibilités de l'algorithme d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain Hierarchical Temporal Memory (HTM), dans sa version Cortical Learning Algorithm (CLA), dont les hypothèses fondatrices sont bien adaptées à notre problème. Nous avons proposé des façons d'adapter HTM-CLA à des fonctionnalités d'apprentissage automatique classique (partitionnement, classification, régression, prédiction), afin de comparer ses résultats à ceux fournis par les autres algorithmes plus classiques ; mais aussi de l'utiliser comme base d'un moteur de génération de comportement, qui pourrait être utilisé pour créer un tuteur virtuel intelligent chargé de conseiller les apprenants en temps réel. Les implémentations ne sont toutefois pas encore parvenues à produire des résultats probants.This Ph.D. took the shape of a partnership between the VORTEX team in the computer science research laboratory IRIT and the company Andil, which specializes in software for e-learning. This partnership was concluded around a CIFRE Ph.D. This plan is subsidized by the French state through the ANRT. The Ph.D. student, Angela Bovo, worked in Université Toulouse 1 Capitole. Another partnership was built with the training institute Juriscampus, which gave us access to data from real trainings for our experiments. Our main goal for this project was to improve the possibilities for monitoring students in an e-learning training to keep them from falling behind or giving up. We proposed ways to do such monitoring with classical machine learning methods, with the logs from students' activity as data. We also proposed, using the same data, indicators of students' behaviour. With Andil, we designed and produced a web application called GIGA, already marketed and sold, and well appreciated by training managers, which implements our proposals and served as a basis for first clustering experiments which seem to identify well students who are failing or about to give up. Another goal of this project was to study the capacities of the human brain inspired machine learning algorithm Hierarchical Temporal Memory (HTM), in its Cortical Learning Algorithm (CLA) version, because its base hypotheses are well adapted to our problem. We proposed ways to adapt HTM-CLA to classical machine learning functionalities (clustering, classification, regression, prediction), in order to compare its results to those of more classical algorithms; but also to use it as a basis for a behaviour generation engine, which could be used to create an intelligent tutoring system tasked with advising students in real time. However, our implementations did not get to the point of conclusive results

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Vision artificielle pour les non-voyants : une approche bio-inspirée pour la reconnaissance de formes

More than 315 million people worldwide suffer from visual impairments, with several studies suggesting that this number will double by 2030 due to the ageing of the population. To compensate for the loss of sight the current approaches consist of either specific aids designed to answer particular needs or generic systems such as neuroprostheses and sensory substitution devices. These holistic approaches, which try to restore vision as a whole, have been shown to be very inefficient in real life situations given the low resolution of output interfaces. To overcome these obstacles we propose the use of artificial vision in order to pre-process visual scenes and provide the user with relevant information. We have validated this approach through the development of a novel assistive device for the blind called Navig. Through shape recognition and spatialized sounds synthesis, this system allows users to locate and grab objects of interest. It also features navigational aids based on a new positioning method combining GPS, inertial sensors and the visual detection of geolocalized landmarks. To enhance the performance of the visual module we further developed, as part of this thesis, a bio-inspired pattern recognition algorithm which uses latency-based coding of visual information, oriented edge representations and a cascaded architecture combining detection at different resolutions.La déficience visuelle touche aujourd’hui plus de 315 millions de personnes à travers le monde, un chiffre qui pourrait doubler d’ici à 2030 du fait du vieillissement de la population. Les deux grandes approches existantes pour compenser la perte de vision sont les aides spécifiques, répondant à un besoin identifié, et les systèmes génériques tels que les neuroprothèses ou les systèmes de substitution sensorielle. Ces approches holistiques, tentant de restituer l’ensemble de l’information visuelle, s’avèrent inadaptées de par la trop faible résolution des interfaces de sortie, rendant ces systèmes inutilisables dans la vie quotidienne. Face à ce constat, nous proposons dans cette thèse une démarche alternative, consistant à intégrer des méthodes de vision artificielle, afin de prétraiter la scène visuelle, et de ne restituer au non-voyant que les informations extraites pertinentes. Pour valider cette approche, nous présenterons le développement d’un système de suppléance baptisé Navig. Grâce à la reconnaissance de formes et à la synthèse de sons spatialisés, il permet à l’utilisateur de localiser des objets d’intérêt. Il offre également des fonctions de navigation, basées sur une nouvelle méthode de positionnement combinant GPS, données inertielles, et détections de cibles visuelles géolocalisées. Afin d’améliorer les performances du module de vision artificielle, nous proposerons également dans cette thèse un nouvel algorithme de reconnaissance de formes bio-inspiré, reposant sur un codage de l’information visuelle par latence, sur des représentations sous forme d’arêtes orientées, et sur une architecture en cascade combinant des détections à différentes résolutions