Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Propositions de méthodologies pour la valorisation de la médecine traditionnelle fondées sur une ontologie

The work presented in this thesis focuses on the problematic of the valorization of traditional medicine. Traditional medicine is a very rich biological andcultural diversity. His practise is widespread and occurs in various forms. The valorization of this medicine is now a very important issue; it will capitalize this knowledge to popularize, and thus improve its performance in terms of diagnosis, treatment and cost. World Health Organization (WHO)proposes its integration into the national health system. But the practice and exercise of this medicine face many problems which make its implementation difficult. Among these problems, we can list the informal nature of its practice, its content is not formalized, its access mode is not determined, etc. We propose in this thesis, practices more efficient based on the new technology of information and communications; they based specifically on semantic resource such as the ontology which is the formal structure of an acquaintance. The methods proposed in this thesis allow to formalize the contents of this medicine, to facilitate its exercise and ultimately to succeed its revalorization.Le travail présenté dans cette thèse porte sur la problématique de la valorisation de la médecine traditionnelle. La médecine traditionnelle est d’une diversité biologique et culturelle très riche. Sa pratique est très répandue et se fait sous des formes variées . La valorisation de cette médecine constitue aujourd’hui un enjeu très important ; elle permettra de capitaliser ce savoir, de le vulgariser, et donc d’améliorer ses prestations en termes de diagnostic, de traitement et de coût. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) propose, du reste, de l’intégrer dans le système national de santé. Mais la pratique et l’exercice de cette médecine rencontrent de nombreux problèmes qui rendent son application difficile. Parmi ces problèmes, nous pouvons relever le caractère informel de sa pratique, son contenu non formalisé, son mode d’accès non déterminé, etc. Nous proposons, dans cette thèse, des techniques de pratiques plus efficaces puisque basées sur les nouvelles technologies de l’information et de la communication ; celles-ci reposent plus spécifiquement sur la ressource sémantique telle que l’ontologie qui est la structuration formelle d’une connaissance. Les méthodes proposées dans cette thèse permettent de formaliser le contenu de cette médecine, pour en faciliter l’exercice et en définitive, pour aboutir à sa revalorisation

Mécanismes de résolution et de prévention de la contention pour les réseaux optiques à commutation de rafales

L'explosion actuelle de l'utilisation des applications en temps réel, telles que la téléphonie et la vidéo haute définition, fait en sorte qu'une demande croissante en bande passante existe. Or, la fibre optique offre un très grand potentiel en termes de bande passante allant physiquement jusqu'à 50 terabits par seconde par fibre optique en utilisant un multiplexage en longueurs d'onde. La commutation de rafales en optique est une nouvelle technique de commutation permettant de tirer profit des avantages de la commutation de paquets et de la commutation de circuits. Une problématique majeure est le taux de perte élevé à cause du problème de la contention. Plusieurs techniques de résolution de la contention existent, notamment la déflexion et la retransmission. Dans la première partie de ce travail, on s'intéresse à combiner dynamiquement la déflexion et la retransmission d'une manière adaptative en tenant compte de l'état du réseau. L'algorithme proposé permet d'effectuer le plus de déflexions possibles tant que celles-ci ne déstabilisent pas le réseau. Les résultats démontrent également, avec des topologies fortement connectées telles que COST239, que l'algorithme proposé permet de diminuer radicalement les pertes en utilisant un ratio de déflexion très grand. La deuxième partie de ce travail porte sur la prévention de la contention en utilisant des tables de routage optimisées. Ces tables de routage sont optimisées en utilisant un modèle graphique probabiliste utilisé en intelligence artificielle, soit un réseau bayésien. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Fibre optique, WDM, Commutation de rafales, Contention, Déflexion, Retransmission

Intégration du web sémantique dans un système d'aide à la décision pour le génie logiciel

Avoir à sa disposition des données et des connaissances et savoir à quoi elles servent c'est bien, savoir s'en servir c'est encore mieux. La qualité est un critère recherché dans tous les domaines. Dans des domaines qui font allusion aux objets matériels, il est facile de définir, d'observer et de savoir comment obtenir un produit fini de bonne qualité. Dans le domaine du génie logiciel, il est bien plus difficile de définir et d'observer la qualité d'un produit. On fait appel aux métriques, aux normes de qualité, aux modèles de qualité, etc., pour pouvoir déterminer, évaluer et améliorer la qualité d'un logiciel. Les résultats des études empiriques et les connaissances des experts à ce sujet ne sont malheureusement pas partagés avec tous les acteurs du domaine, ce qui entraine des interprétations différentes, la répétition des études ou l'ignorance de certains faits importants pour produire un logiciel de qualité. Dans le souci de permettre et faciliter le partage des connaissances et des données sur la qualité logicielle, nous avons exploité ce que le web sémantique offre (RDF, RDFS, OWL-DL). Nous avons aussi tiré avantage du web sémantique pour encourager la communauté du génie logiciel à unir leur savoir afin d'avoir la même compréhension et interprétation des données et connaissances sur la qualité logicielle. Nous avons réalisé une ontologie qui regroupe ces connaissances et données (modèles de qualité, attributs de qualité, métriques, etc.) indépendamment de leurs formats de sauvegarde. Nous avons mis cette ontologie à la disposition de tous et tout acteur avec le droit d'écriture peut apporter sa contribution à cet effort de centralisation, d'uniformisation et partage des connaissances. En faisant partie intégrante d'un système d'aide à la décision, cette ontologie est destinée à contribuer, dans les phases de conception, d'implémentation et de maintenance.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèles de qualité, métriques, web sémantique, ontologie

Sélection de question et choix de classificateur pour questionnaires adaptatifs

Résumé Les environnements d'apprentissage prennent une place de plus en plus grande dans les techniques modernes d'éducation. L'évaluation des connaissances d'un individu est au coeur de ces environnements. Pour déterminer ecacement ce niveau de connaissances, le recours aux systèmes de test assistés par ordinateurs est de plus en plus fréquent. Notamment, on cherche généralement à minimiser la longueur des questionnaires et donc le nombre de questions posées. Ces systèmes nécessitent la création d'un modèle de connaissance qui peut être créé par des experts du domaine ou par une approche statistique tirant parti de données existantes. Parmi ces approches statistiques, les réseaux bayésiens restent très largement utilisés. Cependant, certains auteurs démontrent qu'il existe des techniques qui semblent plus pertinentes et on observe par ailleurs que des techniques basiques de la fouille de données ne sont pas utilisées dans ce cadre.----------Abstract Adaptive learning environments are based on the modeling and the evaluation of a student. There are many approaches to handle this problematic. For instance, probabilistic and learning techniques are convenient because they allow to automatize the process and to describe the student skill with uncertainty. In previous articles, authors claimed that a solution with a Bayesian framework called POKS (for Partial Order Knowledge Structure) can outperform Bayes network for this type of work. But the comparison between this techniques and classical datamining techniques doesn't exist

Modélisation graphique probabiliste pour la maîtrise des risques, la fiabilité et la synthèse de lois de commande des systèmes complexes

Mes travaux de recherche sont menés au Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), dans le département Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques (ISET) sous la responsabilité de B. Iung et de A. Thomas et le département Contrôle - Identification - Diagnostic (CID) sous la responsabilité de D. Maquin et de G. Millerioux.L’objectif principal de mes recherches est de formaliser des méthodes de construction de modèles probabilistes représentant les bons fonctionnements et les dysfonctionnements d’un système industriel. Ces modèles ont pour but de permettre l’évaluation des objectifs de fonctionnement du système (exigences opérationnelles, performances) et les conséquences en termes de fiabilité et de maîtrise des risques (exigences de sûreté). Ceci nécessite de modéliser les impacts de l’environnement sur le système et sur ses performances, mais aussi l’impact des stratégies de commande et des stratégies de maintenance sur l’état de santé du système.Pour plus de détails.A travers les différents travaux de thèses et collaborations, j’ai exploité différents formalismes de modélisation probabilistes. Les apports majeurs de nos contributions se déclinent en 3 points :• La modélisation des conséquences fonctionnelles des défaillances, structurée à partir des connaissances métiers. Nous avons développés les principes de modélisation par Réseau Bayésien (RB) permettant de relier la fiabilité et les effets des états de dégradation des composants à l’architecture fonctionnelle du système. Les composants et les modes de défaillances sont alors décrits naturellement par des variables multi-états ce qui est difficile à modéliser par les méthodes classiques de sûreté de fonctionnement. Nous proposons de représenter le modèle selon différents niveaux d'abstraction en relation avec l’analyse fonctionnelle. La modélisation par un modèle probabiliste relationnel (PRM) permet de capitaliser la connaissance par la création des classes génériques instanciées sur un système avec le principe des composants pris sur étagère.• Une modélisation dynamique de la fiabilité des systèmes pris dans leur environnement. Nous avons contribué lors de notre collaboration avec Bayesia à la modélisation de la fiabilité des systèmes par Réseau Bayésien Dynamique (RBD). Un RBD permet, grâce à la factorisation de la loi jointe, une complexité inférieure à une Chaîne de Markov ainsi qu’un paramétrage plus facile. La collaboration avec Bayesia a permis l’intégration dans Bayesialab (outil de modélisation) de ces extensions et notamment l’utilisation de paramètres variables dans le temps élargissant la modélisation des RBD à des processus Markoviens non homogènes.• La synthèse de la loi de commande pour l’optimisation de la fiabilité du système. Nous travaillons sur l’intégration de la fiabilité dans les objectifs de commande des systèmes sous contrainte de défaillances ou de défauts. Nous posons aujourd’hui le problème dans un contexte général de commande. Nous proposons une structuration du système de commande intégrant des fonctions d’optimisation et des fonctions d’évaluation de grandeurs probabilistes liées à la fiabilité du système. Nos travaux récents sont focalisés sur l’intégration, dans la boucle d’optimisation de la commande, des facteurs issues d’une analyse de sensibilité de la fiabilité du système par rapport aux composants

Approches topologiques pour l'analyse exploratoire de données et l'aide à la décision

Depuis au moins les premières pierres taillées de l'ère Paléolithique,les hommes n'ont cessé de créer des artefacts, moyens d'agir sur leur environnementet moyens de l'observer au-delà de leurs capacités propres.Ils ont développé ces outils pour les assister dans leur quête viscérale decompréhension (sciences) et de maîtrise (techniques) de ce monde dont ilsfont partie. Cette compréhension du monde est nécessaire pour en prédireles états, et la maîtrise qui en découle est le moyen de ne plus le subir maisde l'asservir pour réduire les sourances qu'il nous assène par nature. Enplus de transformer le Monde, les hommes ont aussi pu réparer, corriger etaugmenter leur propre corps par des orthèses et des prothèses biologiques,chimiques, mécaniques ou numériques. La multiplication de ces moyensd'agir et d'observer entraîne un accroissement exponentiel des donnéesdésormais capturées dont la masse est supposée assurer les hommes decontenir toute l'information utile à leur quête. Cette massication desdonnées impose de développer des méthodes d'analyse et de traitementtoujours plus ecaces pour que les hommes qui les étudient ou appuientleurs décisions sur elles puissent continuer à le faire et à le faire mieux. J'aiproposé diérentes approches dans les champs de l'analyse descriptive etde la modélisation prédictive an de rendre plus intelligible la chaîne detraitement de l'information du capteur à l'écran. J'ai placé la Topologieau coeur de mes travaux. En eet, je considère qu'elle forme le substratessentiel à l'interprétabilité de l'information, c'est-à-dire à la transmissiondu sens dans cette chaîne, et in ne à la compréhension et à la maîtrisedu Monde par l'Homme.Le développement permanent des artefacts techniques pour tenter demieux comprendre et maîtriser le Monde, entretient la croissance de sacomplexité, à la fois parce que grâce aux artefacts développés pour lascience et la technologie, nous accédons à des mécanismes toujours plusprécis et plus nombreux qui le gouvernent, mais aussi parce que les artefactstechniques engendrés par ces connaissances nouvelles, font partieintégrante du Monde lui-même et en modient le fonctionnement. Auxcauses naturelles s'entremêlent les causes articielles. C'est pour certainsauteurs [Crutzen, Geology of Mankind, Nature 415(6867):23, 2002] une nouvelle ère qui a commencée au 19e siècle, l'ère de l'Anthropocène , dans laquelle l'intelligence des hommes les a dotés de moyenstechniques capable de modier durablement leur écosystème et en particulierles mécanismes de la Sélection Naturelle qui ont engendrée cette intelligence.Il est vraissemblable que ce développement aboutira à l'émergencede machines intelligentes, conscientes et émotionnelles capables d'explorerce monde par elles-mêmes et de communiquer aux hommes leurs conclusionssur les lois qui le gouvernent, comme le font déjà quelques machinesencore rudimentaires mais ecaces [Sparkes et al. An integrated laboratory robotic system for autonomousdiscovery of gene function, JALA 15(1):33-40, 2010]. Ces machines sont la forme ultimede ces orthèses dont les hommes cherchent à se doter depuis le Paléolithique pour tenter de dépasser leur condition. Avant que n'adviennece moment singulier que Kurzweil appelle la Singularité [Kurzweil,The singularity is near : when humans transcendbiology. http ://books.google.fr/books ?id=88U6hdUi6D0C, 2005.], où les machinesautonomes seront en mesure de dépasser l'homme et de développerpour elles-mêmes des connaissances et des techniques, des questionséthiques seront posées qui mèneront soit à l'abandon du développementde telles machines, soit à la nécessité impérieuse de les maîtriser. Il seraalors impératif que les processus internes et les produits de ces machinessoient intelligibles aux hommes an qu'ils en comprennent le sens et enconservent le contrôle. C'est ainsi tout l'enjeu de mes recherches actuelleset futures

Reconnaissance d'activités de base à l'aide de réseaux bayésiens dans le cadre d'un habitat intelligent en télésanté

La proportion des personnes âgées au sein de notre société ne cesse d'augmenter à un rythme régulier. Ce phénomène, qui est partiellement explicable par les effets combinés d'une baisse du taux de natalité avec ceux d'une augmentation de l'espérance de vie, commence déjà à avoir un effet notable sur le système de la santé, tant au Canada qu'ailleurs dans le monde, et à soulever plusieurs questions d'ordre éthique, social, médical et économique. Le maintien à domicile le plus longtemps possible, dans des conditions sécuritaires pour l'occupant, est de loin préférable à l'institutionnalisation en milieu spécialisé. Par contre, comme le vieillissement va de pair avec plusieurs types de maladies, comment arriver à favoriser le maintien à domicile de nos aînés en perte d'autonomie cognitive? Nous croyons que les habitats intelligents en télé santé peuvent répondre en partie à cette question. Afin d'être «intelligents», de tels habitats devront être en mesure de déduire correctement les tâches que l'occupant effectue et, éventuellement, d'apprendre ses habitudes de vie. L'utilisation d'une combinaison de capteurs non invasifs (choisis en tenant compte de plusieurs considérations éthiques dont le respect de la vie privée et de la dignité de l'individu) et d'un module de reconnaissance d'activités basé sur les réseaux bayésiens devraient permettre à l'habitat intelligent de déterminer quelle AVQ (Activité de la Vie Quotidienne) et/ou quelle AIVQ (Activité Instrumentale à la Vie Quotidienne) l'occupant effectue. Un système complet de reconnaissance d'activité devrait, une fois complètement opérationnel, être en mesure non seulement de détecter les situations anormales et d'agir en conséquence, mais aussi de faire ressortir les changements inattendus dans la routine habituelle de l'occupant (ses habitudes de vie) pouvant indiquer un déclin des facultés cognitives de ce dernier ou l'apparition d'une nouvelle pathologie comme la diarrhée ou l'insomnie. Notre travail se concentre sur la reconnaissance d'un certain nombre d'activités pouvant être effectuées dans la salle de bain. Pour ce faire, nous utilisons des réseaux bayésiens spécialisés qui déduisent, en fonction des interactions de l'occupant avec son environnement, quelle est l'activité la plus probablement en cours.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Habitat intelligent, reconnaissance d'activité, habitudes de vie, réseaux bayésiens, perte d'autonomie, vieillissement, apprentissage, AVQ, «Aging in Place

Contribution à la formalisation unifiée des connaissances fonctionnelles et organisationnelles d'un système industriel en vue d'une évaluation quantitative des risques et de l'impact des barrières envisagées

Mon mémoire de thèse sera également mis en ligne sur le site Internet d'EDF (à l'adresse suivante : http://rd.edf.com/edf-fr-accueil/edf-recherche--developpement/publications-601622.html)Since the industrial revolution, human being develops industrial systems to meet his production needs. But the operation of such facilities involves risks for the users. As a result the risk analysis has expanded during these last decades. Indeed, if in the Seventies, the studies were focused on the technological failures, several major accidents have underlined the importance of human and organisational factors in their occurrence, and have changed this initial way of thinking. So that in the Eighties, different methods allowing an identification of these factors have emerged. These studies, implying different fields of expertise, were so far independently built and applied. This fact leads to sector-based analyses and prevents from having an overall view of the studied situation. But, recently, some methodologies propose to (partially) integrate these different methods to study risks in a global approach. This lack of integration constitutes nowadays a scientific and industrial issue for the owners of critical systems. Thus, our contribution concerns the development of a methodology enabling the risk analyses of socio-technical systems in operation. This kind of analysis aims to probabilistically estimate risks for helping the decision-making. In that way, we propose an approach that enables to formalise, integrate, characterise and represent the different knowledge of the system. Our model allows an identification of the whole of the causes that lead to the occurrence of a critical event, by considering the technical data of the system and the data related to human operators and organisational features.Depuis la révolution industrielle, l'Homme développe des systèmes industriels pour satisfaire ses exigences de production. Mais exploiter ces installations n'est pas sans risques pour les utilisateurs. De ce fait, l'analyse des risques s'est largement développée durant ces dernières décennies. En effet, si dans les années 70, les études se focalisaient sur les défaillances technologiques, des accidents ont souligné l'importance des facteurs humains et organisationnels dans leur occurrence. Si bien que dans les années 80, des méthodes consacrées à l'identification de ces facteurs ont émergées. Ces études, impliquant différentes disciplines, étaient jusqu'alors conçues et conduites séparément les unes des autres. Cet état de fait amène à une sectorisation des analyses et ne permet pas d'avoir une vision globale de la situation étudiée. Mais, depuis peu, des méthodologies proposent d'intégrer (partiellement) ces dimensions dans la démarche d'analyse. Le manque d'intégration constitue aujourd'hui une problématique, scientifique et industrielle, pour les exploitants de systèmes critiques. Ainsi, notre contribution porte sur le développement d'une méthodologie permettant l'analyse de risques de systèmes socio-techniques en exploitation. Ce type d'analyse vise à probabiliser le risque à des fins d'aide à la décision. En ce sens, nous proposons une démarche de formalisation, d'intégration, de représentation et de modélisation des différentes connaissances du système. Le modèle présenté permet d'identifier l'ensemble des causes menant à l'occurrence d'un événement critique, en considérant les données techniques du système et les données liées aux opérateurs et à l'organisation