Mures : Un système de recommandation de musique

Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.In the last decade we have seen an incredible transformation of the world of music, from cassette tapes and compact discs to online digital music. With the explosion of the digital music we need music recommender systems to select those probably preferred songs from these huge online or personal databases. Currently, most music recommender systems use either collaborative (social) filtering or content-based algorithms. In this work we propose an original hybrid collaborative and tag-based algorithm improved by the context-of-use filtering technique in order to generate better playlists. Our approach assumes that user preferences change depending on the context of use. For example, a user listen one kind of music while driving to work, another type while traveling with the family on vacation, another one in a romantic evening or at parties. Additionally, if the playlist was generated for more than one user (family trip, party) the system will propose songs depending on the preferences of all these users. The main goal of our system is to recommend music to the user from the personal music collection or new music from system music collection, new releases and incoming concerts. Another goal of our system it will be to gather data from external sources based on crawling techniques and RSS Feeds to provide music related content like: new releases, incoming concerts, lyrics, similar artists. We’ll try to interlink some free available datasets on the web like listening habits from Last.fm, music database from MusicBrainz and tags from MusicStrands in order to obtain unique identifiers for songs, albums and artists

Apprentissage sur Données Massives; trois cas d'usage avec R, Python et Spark.

International audienceManagement and analysis of big data are systematically associated with a data distributed architecture in the Hadoop and now Spark frameworks. This article offers an introduction for statisticians to these technologies by comparing the performance obtained by the direct use of three reference environments: R, Python Scikit-learn, Spark MLlib on three public use cases: character recognition, recommending films, categorizing products. As main result, it appears that, if Spark is very efficient for data munging and recommendation by collaborative filtering (non-negative factorization), current implementations of conventional learning methods (logistic regression, random forests) in MLlib or SparkML do not ou poorly compete habitual use of these methods (R, Python Scikit-learn) in an integrated or undistributed architectureLa gestion et l'analyse de données massives sont systématiquement associées à une architecture de données distribuées dans des environnements Hadoop et maintenant Spark. Cet article propose aux statisticiens une introduction à ces technologies en comparant les performances obtenues par l'utilisation élémentaire de trois environnements de référence : R, Python Scikit-learn, Spark MLlib sur trois cas d'usage publics : reconnaissance de caractères, recommandation de films, catégorisation de produits. Comme principal résultat, il en ressort que si Spark est très performant pour la préparation des données et la recommandation par filtrage collaboratif (factorisation non négative), les implémentations actuelles des méthodes classiques d'apprentissage (régression logistique, forêts aléatoires) dans MLlib ou SparkML ne concurrencent pas ou mal une utilisation habituelle de ces méthodes (R, Python Scikit-learn) dans une architecture intégrée au sens de non distribuée

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Towards a desing method for 3D collaborative GIS

Our thesis work focuses on collaborative 3D GIS and considers two main aspects governing their implementation: a conceptual framework for an approach to design these systems and a technical framework dealing with the main issues of integration of multiple data sources from different partners in a 3D collaborative database

Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation

L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.The age of information in which we have entered brings with it a whole new set of challenges to take up in many different fields. Making computers process this profuse information is one such challenge, and this thesis focuses on techniques adapted for automatically filtering and recommending to users items that will fit their tastes, in the somehow original context of an online multi-player game. Our objective is to predict players' ratings of the game's levels. We first introduce machine learning concepts necessary to understand the two architectures we then describe; both of which taking advantage of deep learning and unsupervised pre-training concepts to solve the recommendation problem. The first architecture is a multilayered neural network for which we try to explain different performances we get for different settings of depth, training heuristics and unsupervised pre-training methods, namely, straight, denoising and contrative auto-encoders. The second architecture we explore takes its roots in energy-based models. We give possible explanations for the various results it yields depending on the configurations we experimented with. Finally, we describe two successful improvements on this second architecture. The former is a supervised fine-tuning taking place after the unsupervised pre-training, and the latter is a tentative improvement of the fine-tuning phase by using a multi-tasking training criterion. Our experiments show promising results, especially with the architecture inspired from energy-based models, justifying the use of deep learning algorithms to solve the recommendation problem

Diversité et recommandation : une investigation sur l’apport de la fouille d’opinions pour la distinction d’articles d’opinion dans une controverse médiatique

Les plateformes de consultation d’articles de presse en format numérique comme Google Actualités et Yahoo! Actualités sont devenues de plus en plus populaires pour la recherche et la lecture de l’information journalistique en ligne. Dans le but d’aider les usagers à s’orienter parmi la multitude de sources d’information, ces plateformes intègrent à leurs moteurs de recherche des mécanismes de filtrage automatisés, connus comme systèmes de recommandation. Ceux-ci aident les usagers à retrouver des ressources informationnelles qui correspondent davantage à leurs intérêts et goûts personnels, en prenant comme base des comportements antérieurs, par exemple, l’historique de documents consultés. Cependant, ces systèmes peuvent nuire à la diversité d’idées et de perspectives politiques dans l’environnement informationnel qu’ils créent : la génération de résultats de recherche ou de recommandations excessivement spécialisées, surtout dans le contexte de la presse en ligne, pourrait cacher des idées qui sont importantes dans un débat. Quand l’environnement informationnel est insuffisamment divers, il y a un manque d’opportunité pour produire l’enquête ouverte, le dialogique et le désaccord constructif, ce qui peut résulter dans l’émergence d’opinions extrémistes et la dégradation générale du débat. Les travaux du domaine de l’intelligence artificielle qui tentent de répondre au problème de la diversité dans les systèmes de recommandation d’articles de presse sont confrontés par plusieurs questions, dont la représentation de textes numériques dans le modèle vectoriel à partir d’un ensemble de mots statistiquement discriminants dans ces textes, ainsi que le développement d’une mesure statistique capable de maximiser la différence entre des articles similaires qui sont retournés lors d’un processus de recommandation à un usager. Un courant de recherche propose des systèmes de recommandation basés sur des techniques de fouille d’opinions afin de détecter de manière automatique la différence d’opinions entre des articles de presse qui traitent d’un même thème lors du processus de recommandation. Dans cette approche, la représentation des textes numériques se fait par un ensemble de mots qui peuvent être associés, dans les textes, à l’expression d’opinions, comme les adjectifs et les émotions. Néanmoins, ces techniques s’avèrent moins efficaces pour détecter les différences entre les opinions relatives à un débat public argumenté, puisque l’expression de l’opinion dans les discussions politiques n’est pas nécessairement liée à l’expression de la subjectivité ou des émotions du journaliste. Notre recherche doctorale s’inscrit dans l’objectif de (1) systématiser et de valider une méthodologie de fouille d’opinions permettant d’assister l’identification d’opinions divergentes dans le cadre d’une controverse et (2) d’explorer l’applicabilité de cette méthodologie pour un système de recommandation d’articles de presse. Nous assimilons la controverse à un type de débat d’opinions dans la presse, dont la particularité est la formation de camps explicitement opposés quant à la façon de voir et de comprendre une question d’importance pour la collectivité. Notre recherche apporte des questionnements sur la définition d’opinion dans ce contexte précis et discute la pertinence d’exploiter les théories discursives et énonciatives dans les recherches de fouille d’opinions. Le corpus expérimental est composé par 495 articles d’opinion publiés dans la presse au sujet de la mobilisation étudiante du Québec en 2012 contre la hausse de droits de scolarité annoncée par le gouvernement de Jean Charest. Ils ont été classés dans deux catégories, ETUD et GOUV, en fonction du type d’opinion qu’ils véhiculent. Soit ils sont favorables aux étudiants et à la continuité de la grève soit favorables au gouvernement et critiques envers le mouvement de grève. Sur le plan méthodologique, notre recherche se base sur la démarche proposée par les travaux qui explorent des techniques du champ de la linguistique du corpus dans la fouille d’opinions, ainsi que les concepts de la sémantique interprétative de François Rastier. Elle systématise les étapes de cette démarche, en préconisant la description des textes du corpus, pour relever et interpréter les mots spécifiques qui contrastent les types d’opinions qui devront être classés. Ce travail permet de sélectionner des critères textuels interprétables et descriptifs des phénomènes énonciatifs étudiés dans le corpus qui serviront à représenter les textes numériques dans le format vectoriel. La démarche proposée par ces travaux a été validée avec l’utilisation du corpus de presse constitué pour l’expérimentation. Les résultats démontrent que la sélection de 447 critères textuels par une approche interprétative du corpus est plus performante pour la classification automatique des articles que le choix d’un ensemble de mots dont la sélection ne prend pas en compte de facteurs linguistiques liés au corpus. Notre recherche a également évalué la possibilité d’une application dans les systèmes de recommandation d’articles de presse, en faisant une étude sur l’évolution chronologique du vocabulaire du corpus de l’expérimentation. Nous démontrons que la sélection de critères textuels effectuée au début de la controverse est efficace pour prédire l’opinion des articles qui sont publiés par la suite, suggérant que la démarche de sélection de critères interprétables peut être mise au profit d’un système de recommandation qui propose des articles d’opinion issus d’une controverse médiatique.Web-based reading services such as Google News and Yahoo! News have become increasingly popular with the growth of online news consumption. To help users cope with information overload on these search engines, recommender systems and personalization techniques are utilized. These services help users find content that matches their personal interests and tastes, using their browser history and past behavior as a basis for recommendations. However, recommender systems can limit diversity of thought and the range of political perspectives that circulate within the informational environment. In consequence, relevant ideas and questions may not be seen, debatable assumptions may be taken as facts, and overspecialized recommendations may reinforce confirmation bias, special interests, tribalism, and extremist opinions. When the informational environment is insufficiently diverse, there is a loss of open inquiry, dialogue and constructive disagreement—and, as a result, an overall degradation of public discourse. Studies within the artificial intelligence field that try to solve the diversity problem for news recommender systems are confronted by many questions, including the vector model representation of digital texts and the development of a statistical measure that maximizes the difference between similar articles that are proposed to the user by the recommendation process. Studies based on opinion mining techniques propose to tackle the diversity problem in a different manner, by automatically detecting the difference of perspectives between news articles that are related by content in the recommendation process. In this latter approach, the representation of digital texts in the vector model considers a set of words that are associated with opinion expressions, such as adjectives or emotions. However, those techniques are less effective in detecting differences of opinion in a publicly argued debate, because journalistic opinions are not necessarily linked with the journalist’s subjectivity or emotions. The aims of our research are (1) to systematize and validate an opinion mining method that can classify divergent opinions within a controversial debate in the press and (2) to explore the applicability of this method in a news recommender system. We equate controversy to an opinion debate in the press where at least two camps are explicitly opposed in their understanding of a consequential question in their community. Our research raises questions about how to define opinion in this context and discusses the relevance of using discursive and enunciation theoretical approaches in opinion mining. The corpus of our experiment has 495 opinion articles about the 2012 student protest in Quebec against the raise of tuition fees announced by the Liberal Premier Minister Jean Charest. Articles were classified into two categories, ETUD and GOUV, representing the two types of opinions that dominated the debate: namely, those that favored the students and the continuation of the strike or those that favored the government and criticized the student movement. Methodologically, our research is based on the approach of previous studies that explore techniques from the corpus linguistics field in the context of opinion mining, as well as theoretical concepts of François Rastier’s Interpretative Semantics. Our research systematizes the steps of this approach, advocating for a contrastive and interpretative description of the corpus, with the aim of discovering linguistic features that better describe the types of opinion that are to be classified. This approach allows us to select textual features that are interpretable and compatible with the enunciative phenomena in the corpus that are then used to represent the digital texts in the vector model. The approach of previous works has been validated by our analysis of the corpus. The results show that the selection of 447 textual features by an interpretative approach of the corpus performs better for the automatic classification of the opinion articles than a selection process in which the set of words are not identified by linguistic factors. Our research also evaluated the possibility of applying this approach to the development of a news recommender system, by studying the chronological evolution of the vocabulary in the corpus. We show that the selection of features at the beginning of the controversy effectively predicts the opinion of the articles that are published later, suggesting that the selection of interpretable features can benefit the development of a news recommender system in a controversial debate

Conception, réalisation et évaluation d’une commande robotique interactive et d’un guide haptique interfacé par la technologie réalité augmentée dédiés à l’interaction physique humain-robot

Depuis quelques décennies, nous témoignons une progression significative des systèmes interactifs tels que les robots agissant en coopération avec l’humain. Ces derniers ont fait leurs preuves dans l’amélioration de la compétitivité des industries. Ceci est rendu possible grâce à leur potentiel à augmenter les performances humaines et à favoriser une plus grande flexibilité tout en laissant le processus décisionnel à l’opérateur. Une telle amélioration est obtenue grâce à une synergie efficace entre l’intelligence des humains, leurs connaissances, leurs dextérités et la force des robots industriels, leurs endurances et leurs précisions. En outre, l’interactivité robotique permet d’assister les humains dans des tâches dangereuses et difficiles. De plus, elle permet d’améliorer et d’éviter les postures inadéquates, pouvant provoquer des douleurs musculo-squelettiques, grâce à un ordonnancement optimal des activités de production et de fabrication. Ainsi, ces deux avantages pourraient réduire le développement des troubles musculo-squelettiques (TMS). D’ailleurs, l’utilisation d’un robot dans une cellule de travail hybride, dans le but de remplacer une tâche répétitive caractérisée par une posture contraignante, pourrait avoir l’avantage de réduire le développement des TMS grâce à un partage adapté des activités de production. Par conséquent, les travaux de ce projet de recherche sont encadrés par une grande problématique qui est la réduction des TMS, dus à des postures contraignantes, grâce à un robot interactif. En effet, les symptômes dus aux TMS constituent, aujourd’hui, l’une des questions les plus préoccupantes en santé et en sécurité au travail du fait de leur forte prévalence et de leurs conséquences tant sur la santé des individus que sur le fonctionnement des entreprises. D’ailleurs, d’après les statistiques, près de 15 % de l’ensemble des travailleurs actifs, au Québec, ont un TMS de longue durée. Toutefois, l’ajout d’un robot possède ses défis : une mauvaise Interaction physique Humain-Robot (IpHR), via un contact direct entre le robot et l’humain à travers un système de captation (par exemple une poignée instrumentée d’un capteur d’efforts à six degrés de liberté), peut générer des vibrations qui demeurent une source d’inconfort pour les opérateurs. En effet, une augmentation de la rigidité structurelle du bras humain peut occasionner un mouvement vibratoire du robot expliqué par le déplacement des pôles (c.-àd. de la dynamique dominante) près de l’axe imaginaire. Ce projet de recherche comporte deux parties. La première traite de deux approches visant à satisfaire une interaction humain-robot plus intuitive et plus sécuritaire tout en détectant et en minimisant les vibrations mécaniques qui pourraient être générées lors d’une telle interaction. La première approche consiste à détecter et à minimiser les vibrations par un observateur de vibrations de type analyse statistique. Cette dernière a été réalisée avec un signal électrique prélevé par le biais de deux capteurs de force et de vitesse qui sont localisés sur un mécanisme robotique à un degré de liberté lors d’une IpHR dans un contexte réel. La deuxième approche, quant à elle, consiste à concevoir et à développer un second observateur de vibrations actif de type réseau de neurones artificiels dans le but de détecter et de minimiser, en temps réel, les vibrations lors d’une IpHR. Ces algorithmes seront optimisés et comparés pour des fins de mise en oeuvre pratique. La deuxième partie de ce projet de recherche traite d’une mise en oeuvre d’une commande d’un mécanisme robotique à quatre degrés de liberté avec un système haptique virtuel, composé de deux objets virtuels interfacés par la réalité augmentée (RA) grâce aux lunettes Epson Moverio BT-200. Ce système vise à assister et à faciliter les tâches d’assemblages en industrie, surtout dans le cas de la présence d’un obstacle situé dans le champ visuel entre l’opérateur et les pièces à assembler. L’interaction avec ce système virtuel a été introduite, dans un premier temps, par le biais d’un dispositif haptique (le PHANToM Omni) dans le but de tester la plateforme d’assemblage en réalité augmentée. Dans les travaux futurs, le PHANToM Omni sera remplacé par un mécanisme parallèle entraîné par des câbles afin de simuler différents types de robot industriel. Dans cette recherche, le PHANToM permettra de télé-opérer l’effecteur d’un robot industriel simulé dans Robotic Operating System (ROS)

Accès personnalisé à l'information : approche basée sur l'utilisation d'un profil utilisateur sémantique dérivé d'une ontologie de domaines à travers l'historique des sessions de recherche

Notre contribution porte sur la conception d'un système de RI personnalisé intégrant la caractérisation du type de recherche véhiculé par la requête ainsi que la modélisation et construction de profils sémantiques des utilisateurs. Nous exploitons le contexte de la requête dans un mécanisme de prédiction du type de recherche en tant qu'informationnel lié à la recherche par contenu, navigationnel lié à la recherche des sites d'accueil et transactionnel lié à la recherche des services en ligne. Notre approche de prédiction du type de recherche consiste à combiner des sources d'évidences issues des caractéristiques morphologiques de la requête d'une part et le profil de la session défini par le type de recherche porté par la session de recherche d'autre part. Nous nous intéressons ensuite à exploiter le profil de l'utilisateur dans un processus d'accès personnalisé à l'information. Le profil de l'utilisateur traduit généralement un centre d'intérêt de l'utilisateur et est construit en exploitant les documents jugés pertinents par l'utilisateur et une ressource sémantique, en l'occurrence une ontologie de base, servant à la représentation conceptuelle du profil. Le profil de l'utilisateur est utilisé dans le ré-ordonnancement des résultats de recherche des requêtes appartenant à la même session. Nous avons validé notre approche de prédiction du type de recherche sur une collection de requêtes annotées de TREC par comparaison à un classifieur classique. Nous avons exploité des cadres d'évaluation orientés-contexte pour valider notre contribution dans le domaine.Contextual information retrieval aims at combining knowledge about the query context and the user context in the same framework in order to better meet the user information needs. We propose a search personalization approach integrating a user intent prediction and a semantic user profile modelling. We exploit the query context for predicting the user intent as being informational related to the content retrieval, navigational related to the web site retrieval or transactional related to the online service retrieval. Predicting the user intent consists of combining morphologic query characteristics and the session context defined by the user intent held by the associated queries. We proposed then to exploit the user profile in a personalized information access in order to improve the retrieval effectiveness. We defined the user profile by a user interest built by exploiting the user's documents of interests and an external semantic resource, mainly the ODP ontology, which serves to infer a semantic representation of the user profile. The user profile is then used to re-rank search results of related queries in the same search session. We have validated our approach of predicting the user intent behind the query using TREC collections comparatively to a basic classifier based on a supervised learning technique. As there is no standard evaluation protocol for evaluating personalized access retrieval, we have proposed context-oriented evaluation protocols based on enhancing TREC collection with simulated user profiles and search sessions. We have exploited these protocols to evaluate our contribution in the domain

Gestion de la sécurité des réseaux à l'aide d'un service innovant de Cloud Based Firewall

Cloud computing has evolved over the last decade from a simple storage service for more complex services, offering the software as a service (SaaS) platforms as a service (PaaS) and most recently the security as a service (SECaaS). In our work, we started with the simple idea to use the resources offered by the Cloud with a low financial cost to propose new architectures of security service. The security of virtual environments is a major issue for the deployment of the use of the Cloud. Unfortunately, these environments are composed of a set of already existing technologies used in a new way, many security solutions are only traditional reconditioned solutions to solve the Cloud and virtual networks security issues. The work done in this thesis is a response to the resource limitations of physical security devices such as firewalls and propose new security architectures consist of management of network security in the cloud-based services following Security as a Service model and propose novel architectures for managing these services. We took the initiative to propose a completely Cloud-Based architecture. The latter allows a cloud provider to provide firewalling service to its customers. It asks them to subscribe to the offer by guaranteeing treatment (analysis) with a capacity of bandwidth traffic with functional filtering rules and other proposed by the subscriber. The results demonstrated the ability of our architecture to manage and cope with network DDoS attacks and to increase analytical capacity by distributing traffic over multiple virtualLe Cloud Computing a évolué au cours de la dernière décennie, passant d’un simple service de stockage à des services plus complexes, en proposant le software comme service (SaaS), les plateformes comme service(PaaS) et très récemment la sécurité comme service (SECaaS).Dans notre travail, nous sommes partis de l'idée simple d'utiliser les ressources offertes par le Cloud avec un faible coût financier pour proposer des nouvelles architectures de service de sécurité.La sécurité des environnements virtuels est un sujet majeur pour le déploiement de l’usage du Cloud. Malheureusement, comme ces environnements sont composés d’un ensemble de technologies déjà existantes, utilisées d'une manière nouvelle, de nombreuses solutions sécuritaires ne sont que des solutions traditionnelles reconditionnées à la problématique Cloud et réseaux virtuels.Le travail effectué dans le cadre de cette thèse vient répondre à la limitation de ressources des équipements physiques de sécurité comme les Firewalls et a pour objectif de proposer de nouveaux services de sécurité composés d’architectures de gestion de la sécurité des réseaux dans le Cloud basé sur le modèle Security as a Service, ainsi que des architectures de management de ces services.Nous avons pris l’initiative de proposer une architecture totalement Cloud-Based. Cette dernière, permet à un Cloud provider de proposer un service de Firewalling à ses clients. Celui-ci leur demande de s’abonner à l’offre en leur garantissant le traitement (analyse) d’une capacité de bande-passante de trafic avec des règles de filtrages fonctionnelles et d’autres proposées par l’abonné.Les résultats obtenus ont démontré les aptitudes de nos architectures à gérer et à faire face à des attaques réseaux de type DDoS et à augmenter la capacité d’analyse en distribuant le trafic sur plusieurs pare-feu virtuels