Formalisation d'un environnement d'aide à l'analyse géovisuelle: Application à la sécurité et sûreté de la maritimisation de l'énergie

The maritime space is still a sensitive area due to many accidents and dangers, such as collisions or pirate attacks. In order to ensure the control of safety and security of this area, it is essential to study near real-time movement information (surveillance) or past events (analysis). Controllers and analysts are then faced to large sets of data, which must be studied with systems using maps and other visualizations. However, these tools are limited in terms of analysis capacities. Using geovisual analytics could be used to improve pattern identification, anomalies detection and knowledge discovery. However, due to the complexity of their use, most methods are still at the stage of research, and are not used yet in the operational word for studying maritime risks.In this context, we propose a geovisual analytics support system to guide users in the visualization and the analysis of maritime risks. Our research methodology is based on the formalization of use cases, of users and of several visualization methods. Ontologies and rules are used to create a knowledge-based system, to select adequate solutions for the visualization and the analysis of ships’ trajectories. Some examples for analyzing maritime risks are then presented to illustrate the use of such a system.L’espace maritime est encore aujourd’hui le contexte de nombreux accidents et dangers, comme des collisions ou des attaques pirates. Afin de garantir le contrôle de la sûreté et de la sécurité de cet espace, il est nécessaire d’étudier les données de mouvement en temps réel (surveillance) et les évènements passés (analyse). Contrôleurs et analystes sont alors confrontés à de grandes quantités de données, qui doivent être étudiées grâce à des systèmes utilisant des cartes et autres visualisations. Cependant, ces outils sont limités en termes de capacités d’analyse. L’utilisation de méthodes d’analyse géovisuelle pourrait alors faciliter la reconnaissance de motifs, la détection d’anomalies et la découverte de connaissances. Toutefois, en raison de leur complexité d’utilisation, plusieurs de ces méthodes n’ont pas dépassé le stade académique, et ne sont pas encore utilisées de manière opérationnelle dans l’étude des risques maritimes.Dans ce contexte, nous proposons un environnement d’aide à l’analyse géovisuelle, qui permet de guider l’utilisateur dans la visualisation et l’analyse d’informations pour l’étude des risques maritimes. Notre démarche de thèse se fonde sur la formalisation des cas d’utilisation, des utilisateurs et des méthodes de visualisation. Le recours à des ontologies et des règles permet de concevoir un système à base de connaissances, afin de proposer des méthodes adéquates pour la visualisation et l’analyse des trajectoires de navires. Nous illustrons cette proposition par plusieurs exemples d’analyse de risques en mer

Modélisation probabiliste du style d'apprentissage et application à l'adaptation de contenus pédagogiques indexés par une ontologie

Cette thèse s'inscrit dans le cadre général des systèmes d'enseignement adaptatifs. La problématique traitée est l'adaptation de l'activité pédagogique au mode d'apprentissage préféré de l'élève. Les travaux réalisés ont eu pour objectifs de : modéliser les préférences d'apprentissage de l'élève ; modéliser les contenus pédagogiques du domaine à enseigner ; proposer une stratégie d'adaptation qui rapproche les préférences des contenus afin de proposer une méthode pédagogique appropriée. Pour atteindre le premier objectif, la thèse étudie le style d'apprentissage de Felder. Une étude empirique pour établir un modèle de dépendance entre style, pédagogie, et comportement de l'élève a été réalisée. Les résultats ont permis d'établir un modèle de préférences probabiliste. Une méthode en deux étapes pour apprendre ce odèle puis le renforcer est développée. Deux implantations sont proposées : un réseau bayésien et une machine à vecteurs de support. Le contenu quant à lui est modélisé en utilisant une ontologie combinant le domaine, la pédagogie, ainsi que les ressources physiques. Une stratégie d'adaptation structurée sur quatre dimensions est présentée. Celle-ci consiste à rechercher dans le contenu la séquence pédagogique sémantiquement pertinente pour les préférences de l'élève. La recherche s'appuie sur une mesure de similarité sémantique qui est établie. Ce travail a eu un impact sur deux projets européens. En effet, la méthode de production et structuration des contenus, basée sur SCORM, qui est proposée a servi pour le projet UP2UML. L'approche de modélisation de l'élève sert aux recherches sur le profilage dans le projet KPLAB. ABSTRACT : This thesis deals with adaptive teaching systems. The research question is how to adapt pedagogical activities to the prefered learning mode of a student. The scientific objectives are: modelisation of student's learning preferences ; modelisation of adaptive learning contents of a given domain ; establishing an adaptation strategy that maps preferences to contents in order to recommend an appropriate teaching method In order to reach the first objective, the thesis studies the learning style of Felder. An empirical study to derive a dependency model between the style, the pedagogy, and the student behaviour has been conducted. Results led to creating a probabilistic preference model. A two-stage method to learn and reinforce the model is developed. Two implementations are proposed: a bayesian network and an SVM classifier. The content is represented using an ontology that combines the domain, the pedagogy, and the physical resources. An adaptation strategy centered around four dimensions is presented. This consists of searching the content to retrieve the most semantically pertinent pedagogical sequence given the student preferences. The search implements an original semantic similarity measure. This work significantly impacted two European research projects. The production and structuration method designed in this thesis and based on SCORM has been applied in the Leonardo Da Vinci project called UP2UML. The student modeling approche serves currently our research on user profiling in the KPLAB projec