Architecture générique pour la découverte de la signification d'un message

Ce mémoire présente la conception, la réalisation et les tests effectués pour une architecture générique permettant à une machine de reconnaitre le sens d'un message en utilisant le modèle de la cognition linguistique de l'humain et un environnement commun à celui des humains. À ce jour, les machines reconnaissent des mots clés et répondent en suivant un modèle préfabriqué, tous deux préprogrammés par des humains. Donc, chaque agent informatique muni d'une forme d'interaction avec le public se voit attribuer un certain nombre de questions potentielles avec les réponses associées, parfois préconstruite. C'est-à-dire que la machine possède une base de mots avec un ordre prédéfini de ceux-ci qu'elle peut utiliser, parfois une phrase déjà entièrement construite, que la machine utilise telle qu'elle. L'objectif principal de ce projet est de démontrer qu'il est possible pour la machine de s'approcher du modèle proposé par les linguistes, principalement un modèle proposé par Kleiber, adjoint à un modèle de cognition, celui du STI, et d'extraire le sens d'un message dans le but de l'interpréter Ainsi, il est possible d'établir une forme de dialogue entre un être humain et une machine. Cet objectif est atteint en proposant une nouvelle architecture générique pour le traitement du langage naturel. Contrairement à ce qui est fait habituellement dans ce genre de problématique, les réponses obtenues ne doivent pas être des réponses préconçues, mais bien des phrases générées par la machine à partir de la grammaire de la langue. Les résultats obtenus montrent qu'il est possible de donner un sens aux mots composant un message de manière à ce qu'une machine soit en mesure de l'interpréter dans un langage qui lui est propre. Cela est fait de manière à ce que cette même machine puisse répondre à son interlocuteur, voire éventuellement prendre une décision en rapport avec la conversation

MARIE, une architecture d'intégration de composants logiciels hétérogènes pour le développement de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome

""Aujourd'hui, la création de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome requiert l'intégration de nombreuses capacités motrices, sensorielles et cognitives au sein de chacun des projets réalisés. Ces capacités sont généralement issues de différents domaines de recherche, comme par exemple la navigation autonome, la planification, les interactions humain-machine, la localisation, la vision artificielle et le contrôle d'actionneurs, pour ne nommer que ceux-ci. D'un point de vue logiciel, deux défis de taille sont issus de ce besoin d'intégration : 1) la complexification de l'analyse des requis pour choisir, construire et interconnecter les différents composants logiciels qui permettent la réalisation de ces capacités, et 2) l'interconnectivité limitée des composants logiciels disponibles dans la communauté robotique causée par le fait qu'ils sont typiquement hétérogènes, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas complètement compatibles ou interopérables. Cette thèse propose une solution principalement au défi d'interconnectivité limité en se basant sur la création d'une architecture d'intégration logicielle appelée MARIE, qui permet d'intégrer des composants logiciels hétérogènes utilisant une approche de prototypage rapide pour le développement de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome. Grâce à cette approche, la réalisation de systèmes décisionnels complets pourrait se faire plus tôt dans le cycle de développement, et ainsi favoriser l'analyse des requis nécessaires à l'intégration de chacun des composants logiciels du système. Les résultats montrent que grâce au développement de l'architecture d'intégration logicielle MARIE, plus de 15 composants logiciels provenant de sources indépendantes ont été intégrées au sein de plusieurs applications robotiques (réelles et simulées), afin de réaliser leurs systèmes décisionnels respectifs. L'adaptation des composants déjà existants dans la communauté robotique a permis notamment d'éviter la tâche souvent ardue de réécrire le code nécessaire pour chacun des composants dans un seul et même environnement de développement. Les résultats montrent également que grâce à une méthodologie d'évaluation logicielle appelée ARID, nous avons pu recueillir de l'information utile et pertinente à propos des risques associés à l'utilisation de MARIE pour réaliser une application choisie, sans devoir construire une application de test et sans avoir recours à de la documentation complète de l'architecture logicielle ni celle de l'application à créer. Cette méthode s'inscrit ainsi dans la liste des outils qui permettent de faciliter l'analyse des requis d'intégration reliés à la création de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome."