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

Un système de recherche d'information personnalisée basé sur la modélisation multidimensionnelle de l'utilisateur

Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue étendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les méthodes classiques de la RI, surtout destinées à des recherches textuelles simples, se sont retrouvées face à des documents de différents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en réponse à cette avancée, est devenu plus exigeant quant aux résultats retournés par les systèmes de RI. La personnalisation tente de répondre à ces exigences en ayant pour objectif principal l'amélioration des résultats retournés à l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intérêts ainsi que de ses préférences. Le présent travail de thèse se situe à la croisée des différents aspects présentés et couvre cette problématique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces à cette problématique. Pour atteindre cet objectif, un système de personnalisation de la recherche spatiale et sémantique sur le Web et intégrant la modélisation de l'utilisateur, a été proposé. Ce système comprend deux volets : 1/ la modélisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs à travers la construction d'un réseau de modèles utilisateurs, construit itérativement lors des différentes recherches effectuées en ligne. Un prototype supportant le système proposé a été développé afin d'expérimenter et d'évaluer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectué un ensemble d'évaluation, dont les principales sont : a) l'évaluation de la qualité du modèle de l'utilisateur ; b) l'évaluation de l'efficacité de la recherche d'information ; c) l évaluation de l'efficacité de la recherche d'information intégrant les informations spatiales ; d) l'évaluation de la recherche exploitant le réseau d'utilisateurs. Les expérimentations menées montrent une amélioration de la personnalisation des résultats présentés par rapport à ceux obtenus par d'autres moteurs de recherche.The web explosion has led Information Retrieval (IR) to be extended and web search engines emergence. The conventional IR methods, usually intended for simple textual searches, faced new documents types and rich and scalable contents. The users, facing these evolutions, ask more for IR systems search results quality. In this context, the personalization main objective is improving results returned to the end user based sing on its perception and its interests and preferences. This thesis context is concerned with these different aspects. Its main objective is to propose new and effective solutions to the personalization problem. To achieve this goal, a spatial and semantic web personalization system integrating implicit user modeling is proposed. This system has two components: 1/ user modeling; /2 implicit users' collaboration through the construction of a users' models network. A system prototype was developed for the evaluation purpose that contains: a) user model quality evaluation; b) information retrieval quality evaluation; c) information retrieval quality evaluation with the spatial user model data; d) information retrieval quality evaluation with the whole user model data and the users' models network. Experiments showed amelioration in the personalized search results compared to a baseline web search.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

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

E-CARe (une méthode d'ingénierie des systèmes d'information ubiquitaires)

L'apparition des Systèmes d'Information ubiquitaires ou pervasifs est issue de l'émergence de nouvelles technologies fournissant au système une vision de son environnement, de l'environnement de ses utilisateurs ainsi que de leurs profils. Grâce à ces données formant le contexte de l'application, il est possible de fournir des services personnalisés, pertinents et ciblés. Mais, le problème qui se pose à ce niveau concerne le degré d'adaptation, de prise de décision à la place de l'utilisateur et de l'identification des données contextuelles nécessaires et suffisantes pour ces services. Ceci est dû à un déséquilibre entre les avancées des technologies et de leurs applications (qui reçoivent un grand intérêt de la part de la recherche et de l'industrie) et les méthodes et démarches de développement et d'ingénierie spécifiques aux systèmes ubiquitaires. Notre objectif dans ce travail de thèse est de proposer une méthode d'ingénierie des SI ubiquitaires en considérant les différentes exigences reliées à la nature mobile et grande échelle de ces systèmes. Cette méthode est basée sur une démarche de développement qui fait usage d'un ensemble de métamodèles et de langages génériques favorisant la spécification complète de ces systèmes. Cette démarche sépare les spécifications fonctionnelles, techniques et ubiquitaires. Les spécifications ubiquitaires permettent de définir des modèles structurels et événementiels du contexte respectant les exigences des utilisateurs et les contraintes de sécurité et supportant les fonctionnalités d'adaptation et de sensibilité au contexte. Cette approche orientée évènements est consolidée par l'adoption d'une architecture de traitement des évènements. Notre démarche E-CARe est une intégration des spécifications ubiquitaires dans une démarche classique de conception des SI pour garantir la couverture des spécifications fonctionnelles et techniques. Les applications d'assistance représentent un cas d'étude idéal pour cette démarche qui s'intéresse au domaine des transports, fortement dépendant de l'environnement et des évènements ambiants.Ubiquitous Information Systems appeared as a consequence to emerging and evolving communication and mobile technologies providing the system with information on its environment, the environment of its users and their profiles. These data constitute the application context and are used to provide personalized, targeted and relevant services. However, ubiquitous services face some difficulties and challenges concerning specially needed contextual data, adaptation degree and computerized decision making. This is due to the gap between advanced ubiquitous services and their applications, and methods and processes for developing and engineering ubiquitous systems. Our goal in this thesis is to propose an engineering method for ubiquitous Information Systems considering different requirements resulting from the mobile and high scalable nature of these systems. The proposed method is based on a development process and a set of generic metamodels and languages facilitating a complete system specification and implementation. The proposed process separates functional, technical and ubiquitous specifications. Ubiquitous specifications enable the structural and event based context models definition while considering user requirements and security requirements. Adaptation and context awareness functionalities are supported by structural and dynamic context models. The proposed event oriented approach is enhanced by the adoption of an event processing architecture. Ubiquitous specifications are integrated into a classical information systems engineering process to constitute the E-CARe process including functional and technical specifications. Our propositions are used to design a user assistance application in the transport domain, highly dependent on the ambient environment and events.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

L’éthique des mégadonnées (Big Data) en recherche

Les principaux problèmes rencontrés par les scientifiques qui travaillent avec des ensembles de données massives (mégadonnées, Big Data), en soulignant les principaux problèmes éthiques, tout en tenant compte de la législation de l'Union européenne. Après une brève Introduction au Big Data, la section Technologie présente les applications spécifiques de la recherche. Il suit une approche des principales questions philosophiques spécifiques dans Aspects philosophiques, et Aspects juridiques en soulignant les problèmes éthiques spécifiques du règlement de l'UE sur la protection des données 2016/679 (General Data Protection Regulation, « GDPR »). La section Problèmes éthiques détaille les problèmes spécifiques générés par le big data. Après une brève section de Recherche de big data, sont présentées les Conclusions sur l’éthique de la recherche dans l’utilisation du big data. SOMMAIRE: Abstract 1. Introduction - 1.1 Définitions - 1.2 Les dimensions du big data 2. La technologie - 2.1 Applications - - 2.1.1 En recherche 3. Aspects philosophiques 4 Aspects juridiques - 4.1 RGPD (GDPR) - - Étapes du traitement des données personnelles - - Principes du traitement des données - - Politique de confidentialité et transparence - - Finalités du traitement des données - - Confidentialité par conception et confidentialité implicite - - Le paradoxe (juridique) des mégadonnées 5. Problèmes éthiques - L'éthique dans la recherche - Prise de conscience - Consentement - Contrôle - Transparence - Confiance - Propriété - Surveillance et sécurité - Identité numérique - Réalité ajustée - De-anonymisation - Inégalité numérique - Confidentialité 6. Recherche des mégadonnées Conclusions Bibliographie DOI: 10.13140/RG.2.2.10128.5632

L'apport de la relation thérapeutique dans le rétablissement des personnes atteintes d'un trouble mental grave

Ce mémoire explore les différents apports de la relation thérapeutique dans le rétablissement des personnes atteintes d'un trouble mental grave (TMG). Depuis les années 1980, la vision du rétablissement s'est popularisée dans les systèmes de soins en santé mentale (SM), laissant de côté l'approche biomédicale où la maladie est vue comme une situation chronique, pour une perspective plus positive caractérisée par l'espoir d'un avenir meilleur. Le rétablissement est un processus unique, personnel et multidimensionnel. Malgré tout, on peut cerner certains facteurs individuels, environnementaux et liés à l'intervention des professionnels en SM pouvant l'influer. Même si les personnes ne recevant pas de services de la part d'intervenants en SM peuvent se rétablir, la relation entre la personne et l'intervenant peut avoir des effets bénéfiques sur le rétablissement. On nomme cette relation : la relation thérapeutique (RT). Les études visant à explorer le lien entre la RT et les résultats des interventions prouvent que la RT à des effets modérés mais constants. Par contre, on en sait encore peu sur ce qui permet d'expliquer ces effets. Cette étude vise donc trois objectifs : a) décrire les caractéristiques de la RT entre la personne et l'intervenant selon les quatre dimensions d'un modèle exploratoire décrit dans le cadre conceptuel, b) situer la RT dans le réseau de soutien social de la personne et c) décrire les bénéfices engendrés par la RT en fonction des facteurs de rétablissement. Pour ce faire, un devis de recherche qualitatif exploratoire a été utilisé. Dans trois organismes communautaires de la ville de Saguenay, onze personnes atteintes de TMG ayant une RT significative avec un intervenant ont été recrutées afin de participer à une entrevue semi-dirigée. Selon le cadre conceptuel et les résultats obtenus, un modèle exploratoire de la RT a été élaboré. Ce modèle décrit les éléments contribuant à former une RT positive et comprend cinq dimensions : la dimension humaine, thérapeutique, de collaboration, contextuelle et individuelle. Toutes ces dimensions sont intereliées, mais la dimension humaine de la RT semble être la plus importante aux yeux des participants. Ceux-ci rapportent que les intervenants avec qui ils entretiennent une RT positive ont des qualités humaines profondes telles que l'écoute, le respect et l'empathie qui font d'eux de « bons intervenants ». La dimension thérapeutique est davantage liée aux résultats des interventions et permet qu'elles soient efficaces. La dimension de collaboration inclut les aspects relationnels qui caractérisent la nature des rapports entre la personne et l'intervenant. Tandis que la dimension contextuelle fait référence aux facteurs temporels et environnementaux qui influencent l'établissement de la RT. Pour ce qui de la dimension individuelle, il s'agit des éléments se rapportant aux personnes elles-mêmes et qui ont un effet sur la façon dont la relation s'établit ou est perçue par la personne. De plus, les résultats démontrent que la RT entre la personne et les intervenants significatifs peut avoir divers effets sur les facteurs liés au rétablissement. Pour ce qui est des facteurs individuels (espoir et optimisme; sens de soi; prise de conscience de son potentiel personnel; buts, travail et autres activités professionnelles; autodétermination et appropriation du pouvoir) une RT positive contribue à susciter une amélioration de la confiance en soi, en ses capacités et en un avenir meilleur. Cela peut se faire en prenant comme exemple certaines caractéristiques des intervenants, par des encouragements, le développement ou le renforcement d'habilités et l'incitation à l'autonomie. Concernant les facteurs environnementaux (soutien social, circonstances et possibilités), les intervenants significatifs ont une place importante quoique imprécise dans le réseau social des personnes. Bien qu'ils ne soient pas les individus les plus intimes, ces intervenants sont quand même considérés comme des proches. En moyenne, les participants comptent quatre intervenants dans leur réseau social, ce qui est presque autant que le nombre d'amis. Ces intervenants apportent du soutien particulièrement au niveau émotionnel et pour les besoins d'information et de conseils. Leur rôle dans le réseau social est principalement de sauvegarder l'intégralité du réseau en donnant un répit aux membres de la famille et aux amis. De plus, les intervenants sont aussi appelés à mettre en place des conditions favorisant le rétablissement en orientant la personne vers des ressources répondant à ses besoins et en la mettant dans des situations où elle peut tester ses habiletés et compétences. Finalement, on remarque d'autres facteurs liés à l'intervention des professionnels influencés par une RT positive. Il s'agit de l'implantation d'une saine routine de vie et du soutien dans la gestion des symptômes psychiatriques. Cette étude rapporte aussi trois modèles de terminaison de la RT. Le deuil de la relation fait référence aux personnes rapportant une fin de relation négative. Ce modèle est caractérisé par l'absence de choix face à la terminaison de la relation et le besoin de soutien encore présent. Contrairement au deuxième modèle, l'avancement vers quelque chose de nouveau, où les personnes ont décidé de mettre fin à la relation. Selon les personnes faisant partie de ce modèle, la terminaison signifie qu'elles ont franchi une étape dans leur cheminement. Finalement, certaines personnes n'anticipent pas la terminaison de la relation principalement car elles considèrent que celle-ci a évolué vers une relation d'amitié. Compte tenu de l'influence de la RT dans le processus de rétablissement des personnes atteintes d'un TMG, il serait pertinent de former les intervenants et les futurs intervenants aux dimensions la constituant et de les sensibiliser à son importance. Cependant, d'autres études seront nécessaires afin de préciser ses mécanismes d'action

Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Les défis de la cocréation de valeur sur une plateforme sociale : une application au secteur financier

De prime abord, l'évolution rapide des technologies de l'information et de la communication bouleverse notre environnement économique, politique et social. Le monde moderne que nous connaissons se caractérise par une concurrence virulente et par des clients qui ont pris le pouvoir en étant mieux informés et toujours plus exigeants. Certains secteurs d'activités ont été plus touchés que d'autres, comme par exemple le secteur financier. Ce dernier, se doit d'intégrer au mieux les opportunités qu'offrent ces nouvelles technologies dans le but de répondre efficacement aux besoins des citoyens et donc de contribuer au développement économique et social de la société. Il est aujourd'hui possible, grâce aux technologies de l'information, de créer des plateformes sociales au sein de son organisation. L'ensemble des acteurs de son écosystème d'affaires y seraient interconnectés en vue de créer conjointement de la valeur et donc d'innover plus rapidement et plus efficacement. C'est dans ce cadre que nous avons formulé notre problématique de recherche et qui se présente comme suit : Quels sont les défis à la cocréation de valeur sur une plateforme sociale au sein d'une institution financière? Pour accomplir cette recherche, nous avons adopté une approche qualitative dans le but de mieux comprendre notre problématique. Nous avons entrepris l'étude d'une institution financière qui désirait mettre en œuvre cette expérience pionnière au sein de son secteur. Nous avons assisté en tant qu'observateur non participant à trois « focus groupes » organisés par l'institution et qui avaient pour but de répondre à notre problématique de recherche. Les résultats obtenus révèlent la présence de défis organisationnels liés à l'implantation de la logique de cocréation de valeur avec les acteurs d'une organisation sur une plateforme sociale. Ces défis sont relatifs à la culture, à la structure, et aux individus de l'organisation. Nous proposons un modèle d'implantation de la logique de cocréation de valeur avec les acteurs de l'organisation sur une plateforme sociale.\ud _____________________________________________________________________________

Mise en oeuvre d’une approche sociotechnique de la vie privée pour les systèmes de paiement et de recommandation en ligne

Depuis ses fondements, le domaine de l’Interaction Homme-Machine (IHM) est marqué par le souci constant de concevoir et de produire des systèmes numériques utiles et utilisables, c’est-à-dire adaptés aux utilisateurs dans leur contexte. Vu le développement exponentiel des recherches dans les IHM, deux états des lieux s’imposent dans les environnements en ligne : le concept de confiance et le comportement de l’usager. Ces deux états ne cessent de proliférer dans la plupart des solutions conçues et sont à la croisée des travaux dans les interfaces de paiements en ligne et dans les systèmes de recommandation. Devant les progrès des solutions conçues, l’objectif de cette recherche réside dans le fait de mieux comprendre les différents enjeux dans ces deux domaines, apporter des améliorations et proposer de nouvelles solutions adéquates aux usagers en matière de perception et de comportement en ligne. Outre l’état de l’art et les problématiques, ce travail est divisé en cinq parties principales, chacune contribue à mieux enrichir l’expérience de l’usager en ligne en matière de paiement et recommandations en ligne : • Analyse des multi-craintes en ligne : nous analysons les différents facteurs des sites de commerce électronique qui influent directement sur le comportement des consommateurs en matière de prise de décision et de craintes en ligne. Nous élaborons une méthodologie pour mesurer avec précision le moment où surviennent la question de la confidentialité, les perceptions en ligne et les craintes de divulgation et de pertes financières. • Intégration de personnalisation, contrôle et paiement conditionnel : nous proposons une nouvelle plateforme de paiement en ligne qui supporte à la fois la personnalisation et les paiements multiples et conditionnels, tout en préservant la vie privée du détenteur de carte. • Exploration de l’interaction des usagers en ligne versus la sensibilisation à la cybersécurité : nous relatons une expérience de magasinage en ligne qui met en relief la perception du risque de cybercriminalité dans les activités en ligne et le comportement des utilisateurs lié à leur préoccupation en matière de confidentialité. • Équilibre entre utilité des données et vie privée : nous proposons un modèle de préservation de vie privée basé sur l’algorithme « k-means » et sur le modèle « k-coRating » afin de soutenir l’utilité des données dans les recommandations en ligne tout en préservant la vie privée des usagers. • Métrique de stabilité des préférences des utilisateurs : nous ciblons une meilleure méthode de recommandation qui respecte le changement des préférences des usagers par l’intermédiaire d’un réseau neural. Ce qui constitue une amélioration à la fois efficace et performante pour les systèmes de recommandation. Cette thèse porte essentiellement sur quatre aspects majeurs liés : 1) aux plateformes des paiements en ligne, 2) au comportement de l’usager dans les transactions de paiement en ligne (prise de décision, multi-craintes, cybersécurité, perception du risque), 3) à la stabilité de ses préférences dans les recommandations en ligne, 4) à l’équilibre entre vie privée et utilité des données en ligne pour les systèmes de recommandation.Technologies in Human-Machine Interaction (HMI) are playing a vital role across the entire production process to design and deliver advanced digital systems. Given the exponential development of research in this field, two concepts are largely addressed to increase performance and efficiency of online environments: trust and user behavior. These two extents continue to proliferate in most designed solutions and are increasingly enriched by continuous investments in online payments and recommender systems. Along with the trend of digitalization, the objective of this research is to gain a better understanding of the various challenges in these two areas, make improvements and propose solutions more convenient to the users in terms of online perception and user behavior. In addition to the state of the art and challenges, this work is divided into five main parts, each one contributes to better enrich the online user experience in both online payments and system recommendations: • Online customer fears: We analyze different components of the website that may affect customer behavior in decision-making and online fears. We focus on customer perceptions regarding privacy violations and financial loss. We examine the influence on trust and payment security perception as well as their joint effect on three fundamentally important customers’ aspects: confidentiality, privacy concerns and financial fear perception. • Personalization, control and conditional payment: we propose a new online payment platform that supports both personalization and conditional multi-payments, while preserving the privacy of the cardholder. • Exploring user behavior and cybersecurity knowledge: we design a new website to conduct an experimental study in online shopping. The results highlight the impact of user’s perception in cybersecurity and privacy concerns on his online behavior when dealing with shopping activities. • Balance between data utility and user privacy: we propose a privacy-preserving method based on the “k-means” algorithm and the “k-coRating” model to support the utility of data in online recommendations while preserving user’s privacy. • User interest constancy metric: we propose a neural network to predict the user’s interests in recommender systems. Our aim is to provide an efficient method that respects the constancy and variations in user preferences. In this thesis, we focus on four major contributions related to: 1) online payment platforms, 2) user behavior in online payments regarding decision making, multi-fears and cyber security 3) user interest constancy in online recommendations, 4) balance between privacy and utility of online data in recommender systems

Le rôle du modèle d'innovation ouverte dans la diffusion des innovations en logiciel : le cas de la technologie MTH

Ce mémoire s'intéresse aux liens qui peuvent exister entre le modèle d'innovation ouverte et l'adoption d'une innovation logicielle. Pour comprendre quel pourrait être le rôle des activités entourant le modèle d'innovation ouverte sur l'adoption d'une innovation logicielle, une étude de cas a été conduite auprès d'une entreprise qui a utilisé ce modèle pour diffuser une innovation complexe en intelligence artificielle. L'étude révèle que certaines activités du modèle d'innovation ouverte ont contribué dans le choix des adopteurs à utiliser cette innovation logicielle. Il s'avère aussi, que l'innovation ouverte permet aux adopteurs de mieux considérer une innovation complexe. Ceci est dû principalement aux mécanismes de transfert de connaissances et le travail collaboratif (alliance et partenariat). Ces facteurs contribuent efficacement à diminuer les efforts nécessaires aux adopteurs pour bien intégrer une nouvelle technologie logicielle dans leur propre produit et ceci, malgré le niveau de difficulté élevé et la complexité que l'innovation peut présenter. L'étude révèle aussi que bien que l'allègement des conditions d'utilisation (licences) de l'innovation logicielle est un élément important pour son adoption, ceci ne s'applique qu'aux licences quasi gratuites liées à la phase d'expérimentation et de développement de l'innovation. L'entreprise innovante doit trouver un compromis pour maintenir cette dynamique lorsque le produit devient plus mature. Le modèle d'innovation ouverte semble permettre à l'entreprise innovante de développer son potentiel d'innovation tout en réduisant le temps pour faire parvenir l'innovation aux marchés et d'être concurrentielle. Ce délai réduit est possible par un nombre d'activités favorisant entre autres l'intégration des besoins de l'utilisateur et le travail collaboratif étroit entre innovateurs et adopteurs.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : management de l'innovation, innovation ouverte, adoption, innovation logicielle