Définition d'une fonction de pronostic des systèmes techniques multi composants prenant en compte les incertitudes à partir des pronostics de leurs composants

Face au défi des entreprises pour le maintien de leurs équipements au maximum de leur fiabilité, de leur disponibilité, de leur rentabilité et de leur sécurité au coût de maintenance minimum, des stratégies de maintenance telles que le CBM et le PHM ont été développées. Pour mettre en œuvre ces stratégies, comme pour la planification des activités de production il est nécessaire de connaître l’aptitude des systèmes à réaliser les futures tâches afin de réaliser le séquencement des opérations de production et de maintenance. Cette thèse présente les éléments d'une fonction générique qui évalue la capacité des systèmes techniques multi-composants à exécuter les tâches de production de biens ou de services assignées. Ce manuscrit présente une proposition de modélisation de systèmes techniques multi-composants représentant les différentes entités qui les composent, leurs états et leurs relations. Plusieurs types d’entités ont été identifiés. Pour chacun d’eux, des inférences sont proposées pour définir à l’intérieur du système l’aptitude de l’entité à accomplir les futures tâches de production à partir des évaluations de son état présent et futur et des évaluations des états présents et futurs des autres entités avec lesquelles elle est en relation. Ces évaluations des états présents et futurs sont basées sur l’exploitation de pronostics locaux des composants. Ces pronostics sont des prévisions qui intrinsèquement comportent des incertitudes pouvant être aléatoires ou épistémiques. La fonction proposée et les inférences prennent en compte ces deux formes d’incertitudes. Pour cela, les traitements et la fonction proposée exploite des éléments de la théorie de Dempster-Shafer. La modélisation des systèmes multi-composants pouvant être représentée sous la forme de graphes dont les états des nœuds dépendent de données comportant des incertitudes, des éléments des réseaux bayésiens sont également utilisés. Cette fonction fournit des indicateurs, sur l’aptitude de chaque entité du système à accomplir les futures tâches de production mais aussi indique les composants nécessitant une intervention afin d’améliorer cette aptitude. Ainsi, ces indicateurs constituent les éléments d'aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance de façon conditionnelle et préventive, mais aussi pour la planification des opérations de production

Contribution au pronostic de défaut dans les systèmes complexes par les techniques intelligentes

Nous avons présenté une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'une méthode guidée par les données pour le pronostic des défauts. Cette méthode requiert des données décrivant le processus de dégradation. Lorsque les données sont insuffisantes, la prédiction des états devient difficile avec les modèles profonds de type mémoire à long terme (LSTM), qui nécessitent une quantité importante de données d'apprentissage. Pour résoudre ce problème de rareté des données dans la prédiction de la durée de vie restante (RUL), nous proposons d'adopter une stratégie d'augmentation des données. Les résultats obtenus sont démontrent que l'application d'une stratégie d'augmentation des données, peut améliorer les performances de prédiction de la RUL en utilisant les techniques LSTM. Nous avons validé cette approche en utilisant les données de la NASA Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (C-MAPPS)

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

SARIPOD : Système multi-Agent de Recherche Intelligente POssibiliste de Documents Web

La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. ABSTRACT : This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs

Modèle possibiliste pour la reconnaissance d'activités habitat intelligent

Le vieillissement actuel de la population provoque un accroissement de problèmes dans les systèmes de santé, dont une pénurie de personnel médical pour les soins à domicile. Le vieillissement de la population a également pour effet d'augmenter le nombre de personnes avec troubles cognitifs. Les comportements incohérents induits par les symptômes des troubles cognitifs limitent la capacité de ces personnes à réaliser leurs activités de la vie quotidienne (AVQ). L'un des axes de recherche prometteurs de cette problématique est l'amélioration et le maintien de la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs dans leurs domiciles. Pour répondre à cette problématique, plusieurs laboratoires de recherche, dont le laboratoire de DOmotique et d'informatique Mobile de l'Université de Sherbrooke (DOMUS), explorent les différents moyens de soutenir, à l'intérieur d'un habitat intelligent, un occupant avec troubles cognitifs dans l'accomplissement de ses AVQ. Cette approche s'inscrit dans le récent courant de pensée issu de l'intelligence ambiante, qui fait référence à une tendance où les environnements sont enrichis avec des technologies (capteurs, effecteurs et autres dispositifs interconnectés par un réseau), dans le but de concevoir un système pouvant planifier une assistance ponctuelle aux occupants en fonction des informations recueillies et de l'historique des données accumulées. L'une des difficultés majeures inhérentes à ce contexte est la reconnaissance et la prédiction des comportements anormaux lorsque les occupants effectuent leurs AVQ à l'intérieur d'un habitat intelligent. Cette thèse vise à contribuer à l'amélioration du processus de reconnaissance de comportements d'un occupant avec troubles cognitifs. Notre proposition consiste en une approche de reconnaissance et prédiction de comportements fondée sur une formalisation des actions basée sur la théorie des possibilités, une alternative à la théorie des probabilités. Les actions sont inférées à partir de l'état actuellement observé de l'habitat intelligent obtenu grâce aux évènements envoyés par les capteurs présents dans l'appartement, lesquelles peuvent fournir une information incomplète et imparfaite. À partir de la séquence d'actions observées plausibles, l'approche proposée utilise une formalisation des activités en structure de plans d'actions pour inférer le comportement observé de l'occupant. Cette approche est en mesure de considérer les comportements erronés, où l'occupant effectue de façon erronée certaines activités tandis que d'autres peuvent être effectuées de façon cohérente, et les comportements cohérents, où l'occupant effectue une ou plusieurs activités de façon cohérente. Les hypothèses sur le comportement observé sont ensuite utilisées pour déterminer les opportunités d'assistance que l'habitat intelligent peut offrir. L'approche proposée a été implémentée et validée au sein de l'infrastructure du projet"Ambient Intelligence for Home-based Elderly Care" à l'"Institute for Infocomm Research" de Singapour et présente des résultats prometteurs pour des scénarios de cas réels effectués dans l'infrastructure. Le développement d'un habitat intelligent capable de maintenir et d'améliorer la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs permettrait de diminuer le fardeau des aidants naturels et professionnels, facilitant le choix des ces personnes de rester à domicile. Ce type de technologie pourrait constituer une solution viable aux problèmes des systèmes de santé associés au vieillissement de la population. De plus, ce type d'approche peut également être utilisé dans des contextes où les comportements anormaux et les situations à risque doivent être évités comme, par exemple, dans le domaine de l'aviation

Analyse sémantique d'un trafic routier dans un contexte de vidéo-surveillance

Les problématiques de sécurité, ainsi que le coût de moins en moins élevé des caméras numériques, amènent aujourd'hui à un développement rapide des systèmes de vidéosurveillance. Devant le nombre croissant de caméras et l'impossibilité de placer un opérateur humain devant chacune d'elles, il est nécessaire de mettre en oeuvre des outils d'analyse capables d'identifier des évènements spécifiques. Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) et la société Adacis. L'objectif consiste à concevoir un système complet de vidéo-surveillance destiné à l'analyse automatique de scènes autoroutières et la détection d'incidents. Le système doit être autonome, le moins supervisé possible et doit fournir une détection en temps réel d'un évènement.Pour parvenir à cet objectif, l'approche utilisée se décompose en plusieurs étapes. Une étape d'analyse de bas-niveau, telle que l'estimation et la détection des régions en mouvement, une identification des caractéristiques d'un niveau sémantique plus élevé, telles que l'extraction des objets et la trajectoire des objets, et l'identification d'évènements ou de comportements particuliers, tel que le non respect des règles de sécurité. Les techniques employées s'appuient sur des modèles statistiques permettant de prendre en compte les incertitudes sur les mesures et observations (bruits d'acquisition, données manquantes, ...).Ainsi, la détection des régions en mouvement s'effectue au travers la modélisation de la couleur de l'arrière-plan. Le modèle statistique utilisé est un modèle de mélange de lois, permettant de caractériser la multi-modalité des valeurs prises par les pixels. L'estimation du flot optique, de la différence de gradient et la détection d'ombres et de reflets sont employées pour confirmer ou infirmer le résultat de la segmentation.L'étape de suivi repose sur un filtrage prédictif basé sur un modèle de mouvement à vitesse constante. Le cas particulier du filtrage de Kalman (filtrage tout gaussien) est employé, permettant de fournir une estimation a priori de la position des objets en se basant sur le modèle de mouvement prédéfini.L'étape d'analyse de comportement est constituée de deux approches : la première consiste à exploiter les informations obtenues dans les étapes précédentes de l'analyse. Autrement dit, il s'agit d'extraire et d'analyser chaque objet afin d'en étudier son comportement. La seconde étape consiste à détecter les évènements à travers une coupe du volume 2d+t de la vidéo. Les cartes spatio-temporelles obtenues sont utilisées pour estimer les statistiques du trafic, ainsi que pour détecter des évènements telles que l'arrêt des véhicules.Pour aider à la segmentation et au suivi des objets, un modèle de la structure de la scène et de ses caractéristiques est proposé. Ce modèle est construit à l'aide d'une étape d'apprentissage durant laquelle aucune intervention de l'utilisateur n'est requise. La construction du modèle s'effectue à travers l'analyse d'une séquence d'entraînement durant laquelle les contours de l'arrière-plan et les trajectoires typiques des véhicules sont estimés. Ces informations sont ensuite combinées pour fournit une estimation du point de fuite, les délimitations des voies de circulation et une approximation des lignes de profondeur dans l'image. En parallèle, un modèle statistique du sens de direction du trafic est proposé. La modélisation de données orientées nécessite l'utilisation de lois de distributions particulières, due à la nature périodique de la donnée. Un mélange de lois de type von-Mises est utilisée pour caractériser le sens de direction du trafic.Automatic traffic monitoring plays an important role in traffic surveillance. Video cameras are relatively inexpensive surveillance tools, but necessitate robust, efficient and automated video analysis algorithms. The loss of information caused by the formation of images under perspective projection made the automatic task of detection and tracking vehicles a very challenging problem, but essential to extract a semantic interpretation of vehicles behaviors. The work proposed in this thesis comes from a collaboration between the LaBRI (Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique) and the company Adacis. The aim is to elaborate a complete video-surveillance system designed for automatic incident detection.To reach this objective, traffic scene analysis proceeds from low-level processing to high-level descriptions of the traffic, which can be in a wide variety of type: vehicles entering or exiting the scene, vehicles collisions, vehicles' speed that are too fast or too low, stopped vehicles or objects obstructing part of the road... A large number of road traffic monitoring systems are based on background subtraction techniques to segment the regions of interest of the image. Resulted regions are then tracked and trajectories are used to extract a semantic interpretation of the vehicles behaviors.The motion detection is based on a statistical model of background color. The model used is a mixture model of probabilistic laws, which allows to characterize multimodal distributions for each pixel. Estimation of optical flow, a gradient difference estimation and shadow and highlight detection are used to confirm or invalidate the segmentation results.The tracking process is based on a predictive filter using a motion model with constant velocity. A simple Kalman filter is employed, which allow to predict state of objets based on a \textit{a priori} information from the motion model.The behavior analysis step contains two approaches : the first one consists in exploiting information from low-level and mid-level analysis. Objects and their trajectories are analysed and used to extract abnormal behavior. The second approach consists in analysing a spatio-temporal slice in the 3D video volume. The extracted maps are used to estimate statistics about traffic and are used to detect abnormal behavior such as stopped vehicules or wrong way drivers.In order to help the segmentaion and the tracking processes, a structure model of the scene is proposed. This model is constructed using an unsupervised learning step. During this learning step, gradient information from the background image and typical trajectories of vehicles are estimated. The results are combined to estimate the vanishing point of the scene, the lanes boundaries and a rough depth estimation is performed. In parallel, a statistical model of the trafic flow direction is proposed. To deal with periodic data, a von-Mises mixture model is used to characterize the traffic flow direction.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Contribution au pronostic d'une pile à combustible de type PEMFC - approche par filtrage particulaire.

The development of new energy converters, more efficient and environment friendly, such as fuelcells, tends to accelerate. Nevertheless, their large scale diffusion supposes some guaranties in termsof safety and availability. A possible solution to do so is to develop Prognostics and HealthManagement (PHM) on these systems, in order to monitor and anticipate the failures, and torecommend the necessary actions to extend their lifetime. In this spirit, this thesis deals with theproposal of a prognostics approach based on particle filtering dedicated to PEMFCs.The reasoning focuses first on setting a formalization of the working framework and theexpectations. This is pursued by the development of a physic-based modelling enabling a state ofhealth estimation and its evolution in time. The state estimation is made thanks to particle filtering.Different variants of filters are considered on the basis of the literature and new proposals adaptedto PHM are proposed and compared to existing ones. State of health estimates given by the filter areused to predict the future state of the system and its remaining useful life. All the proposals arevalidated on four datasets from PEMFC following different mission profiles. The results show goodperformances for predictions and remaining useful life estimates before failure.Le développement de nouveaux convertisseurs d’énergie, plus efficients et plus respectueux del’environnement, tels que les piles à combustibles, tend à s’accélérer. Leur diffusion à grande échellesuppose cependant des garanties en termes de sécurité et de disponibilité. Une solution possiblepour ce faire est de développer des solutions de Prognostics and Health Management (PHM) de cessystèmes, afin de mieux les surveiller, anticiper les défaillances et recommander les actionsnécessaires à l’allongement de leur durée de vie. Dans cet esprit, cette thèse porte sur la propositiond’une approche de pronostic dédiée aux piles à combustibles de types PEMFC à l’aide de filtrageparticulaire.Le raisonnement s’attache tout d’abord à mettre en place une formalisation du cadre de travailainsi que des exigences de mise en. Ceci se poursuit par le développement d’un modèle basé sur laphysique permettant une estimation d’état de santé et de son évolution temporelle. L’estimationd’état est réalisée grâce à du filtrage particulaire. Différentes variantes de filtres sont considérées surla base d’une de la littérature et de nouvelles propositions adaptées au PHM sont formulées etcomparées à celles existantes. Les estimations d’état de santé fournies par le processus de filtragesont utilisées pour réaliser des prédictions de l’état de santé futur du système, puis de sa durée devie résiduelle. L’ensemble des propositions est validé sur 4 jeux de données obtenus sur des PEMFCsuivant des profils de mission variés. Les résultats montrent de bonnes performances deprédictions et d’estimations de durée de vie résiduelle avant défaillance

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