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

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

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

Intégration de contraintes industrielles dans la recommandation de produits pour la prise en compte de la capacité à répondre à la demande

RÉSUMÉ: Les systèmes de recommandations (SRs) ont été développés pour prédire les intérêts des utilisateurs et les assister quant à la surcharge d’informations à laquelle ils peuvent être exposés lors de leurs processus d’achat. De façon spécifique, en vente de détail, ils ont été développés pour personnaliser l’affichage des produits en fonction des prédictions des intérêts des clients en se basant sur leurs comportements passés. Les SRs orientent donc les clients vers des produits spécifiques. Cependant, ils ne tiennent pas compte de la capacité de l’entreprise à répondre à la demande qu’ils induisent. Ainsi, l’objectif de cette thèse est d’améliorer les systèmes de recommandations pour tenir compte de la capacité de l’entreprise à répondre à la demande. Les trois problématiques relatives à la prise en compte de la demande dans la recommandation de produits sont les suivantes : (1) tenir compte de la disponibilité des produits en inventaire, en contexte de e-commerce, (2) tenir compte de la capacité de l’entreprise à livrer les produits dans un délai prédéterminé, en contexte de e-commerce et (3) tenir compte de la disponibilité des produits, en contexte de vente stationnaire et de démarrage à froid. La première contribution propose une méthode d’ajustement des scores de recommandations pour réorienter la demande, en fonction des niveaux de stock des produits et de l’importance perçue des clients pour l’entreprise. La deuxième contribution propose d’ajuster les scores de recommandation en tenant compte des tournées des véhicules programmées et de la localisation des stocks au moment de la recommendation. Et finalement la troisième contribution présente une nouvelle technique de recommandation tenant compte de manière interactive des exigences et des appréciations du client, mais également des données logistiques. Elle permet d’un côté de réaliser des recommandations en contexte de démarrage à froid, et d’un autre côté de tenir compte des contraintes d’approvisionnement de produits. Ces trois contributions permettent d’améliorer les performances des SRs actuels en tenant compte des contraintes logistiques dans la recommandation de produits et donc de ne pas générer de demande qui ne peut être comblée. Les méthodes présentées permettent également d’utiliser les systèmes de recommandations pour augmenter l’agilité de la gestion de la demande. L’utilisation des systèmes de recommandations pour réorienter la demande permet de limiter l’impact potentiel de ruptures ou de surcharges de stock, d’améliorer le taux de remplissage des camions, d’augmenter la satisfaction des clients et d’améliorer la compétitivité de l’entreprise.----------ABSTRACT: Recommendation systems have been developed to predict users’ interests and assist them with the information overload they may face. Specifically for retail, they have been developed to customize the display of products based on predictions of customer interests based on their past behavior. Recommendation systems therefore direct customers to specific products. However, they do not take into account the ability of the company to meet the demand that it induces. Thus, the objective of this thesis is to improve the recommendation systems to take into account the capacity of the company through its logistic network to meet the demand. The three issues relating to the consideration of demand in the product recommendation are as follows: (1) Take into account the availability of products in inventory, in the context of e-commerce. (2) Take into account company’s ability to deliver products within a predetermined period, in the context of e-commerce. (3) Take into account the availability of products in the context of brick and mortar while facing cold start. The first contribution proposes a method of adjusting recommendation scores to redirect demand based on product inventory levels and on the perceived importance of customers for the company. The second contribution proposes to adjust the recommendation scores taking into account scheduled vehicle tours and product locations. And finally the third contribution presents a new technique of recommendation taking into account, through the interaction with the customer, his requirements and his appreciations in the recommendation of products. It allows on one side to perform recommendations in a cold start context, and on the other side to take into account the constraints of supply chain. These three contributions make it possible to take into account supply chain constraints in the product recommendation and thus avoid inducing product demand that cannot be filled. The methods presented also allow the use of recommender systems to increase agility in demand management. The use of recommender systems to redirect demand limits the impact of stockouts or potential inventory overloads, improves truckload rates, increases customer satisfaction and improves competitiveness for the company

La validité prédictive et incrémentielle de l'appariement personne-organisation pour les activités de sélection

Au cours du dernier siècle, plusieurs outils ont été développés pour faciliter la prise de décision en matière de dotation. Traditionnellement, ces outils permettent d’apparier les compétences des candidats avec les exigences de l’emploi pour lequel ils postulent. Néanmoins, de plus en plus, on opte pour l’appariement personne-organisation afin d’améliorer les décisions de sélection et tenir compte des nombreux changements qui surgissent dans le monde du travail. Il faut toutefois démontrer la pertinence et l’efficacité de la mesure de l’appariement personne-organisation dans ce contexte et c’est l’objet de notre étude. L’appariement personne-organisation peut prendre différentes formes et être mesuré de diverses façons. Dans cette étude, nous avons mesuré la congruence entre la hiérarchie des valeurs du travailleur et celle de l’organisation, la forme d’appariement personne-organisation la plus usuelle. Après avoir effectué une revue en profondeur du concept de valeur, nous avons opté pour les valeurs organisationnelles étant donné leur caractère commensurable. Notre étude a été réalisée auprès d'un échantillon composé de 122 travailleurs d'une grande municipalité canadienne. On a mesuré leur niveau d’appariement grâce au Test de valeurs organisationnelles pendant le processus de sélection; quelques mois plus tard, nous avons évalué leur rendement par le biais d’une enquête auprès des superviseurs. Nous avons établi que l'appariement offre une validité critériée significative pour prédire le rendement axé sur les tâches (r corrigé de 0,305), le rendement de citoyenneté (0,464) et l’engagement organisationnel (0,411). Les relations avec le rendement global et le roulement n’étaient pas significatives mais allaient dans le sens de la documentation scientifique. Deuxièmement, la mesure de l’appariement personne-organisation présente une validité incrémentielle pour prédire le rendement axé sur les tâches, le rendement de citoyenneté et l’engagement organisationnel lorsqu’elle s’ajoute à d’autres instruments de sélection, nommément un test d’habiletés cognitives (validité incrémentielle moyenne de 0,192) , un test de personnalité (0,302) et un test d'habiletés cognitives et un test de personnalité (0,173). Malgré les limites de notre recherche, elle permet de conclure que la mesure de l’appariement personne-organisation est un outil utile pour les conseillers en ressources humaines et les gestionnaires recruteurs. Mots-clés: Appariement personne-organisation, valeurs organisationnelles, dotation, validité.During the last century, many tools were developed to assist managers in the selection process. Traditionally, those tools have ensured the fit between the candidates’ competencies and the requirements of the job to be staffed. More and more, organizations are considering the person-organization fit (P-O fit) to improve the staffing decisions and take into account the numerous changes occurring in the workplace. However, the relevance and the efficiency of P-O fit in this context remain to be demonstrated; this is the objective of our research. Person-organization fit can take many forms and be measured in a variety of ways. In this study, we measured the congruence between the individual hierarchy of values and the organizational hierarchy, which is the most common conceptualization of P-O fit. After an in-depth analysis of the concept of values, we opted to use the organizational values to ensure commensurability. Our study was conducted with a sample of 122 employees from a large Canadian municipality. Their level of P-O fit was measured using the Organizational Values Test administered during the selection process; a few months later, their performance at work was assessed by their supervisor through a survey. The results are as follows: First, the predictive validity of P-O fit is significant in predicting the task-performance (r corrected of 0,305), citizenship performance (0,464) and organizational commitment (0,411) of employees. The relationship between P-O fit and global performance and turnover were not significant despite the fact they were in the same direction as in the literature. Second, P-O fit offers incremental validity to predict task-performance, citizenship performance and organizational commitment over other selection tools - more specifically a cognitive ability test (average incremental validity of 0,192) , a personality test (0,302) and both a cognitive ability test and a personality test (0,173). Notwithstanding the limits our of study, we concluded that P-O fit is a useful tool for human resources advisors and hiring managers. Keywords: Person-organization fit, organizational values, staffing, predictive validity

L'évaluation des risques et des préjudices portés à la vie privée en contexte de transformation numérique : considérations éthiques autour de la Loi modernisant des dispositions législatives en matière de protection des renseignements personnels (Loi 25)

RÉSUMÉ : Dès septembre 2023, les organismes publics québécois et les entreprises du secteur privé faisant affaire au Québec devront produire obligatoirement une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée pour tout projet d'acquisition, de développement et de refonte d'un système d'information ou de prestation électronique de services qui implique des renseignements personnels. L'objectif de ce mémoire est d'explorer l'une des composantes de ce type d'évaluation, soit l'évaluation des risques et des préjudices portés à la vie privée des personnes concernées par les projets assujettis à cette obligation. À partir d'une recherche théorique et conceptuelle, il s'agira de définir quelle est la nature des risques et des préjudices dont devront tenir compte ces organisations dans leur processus d'évaluation. En prenant pour point de départ que les objectifs de tels processus d'évaluation sont de responsabiliser les organisations qui collectent, utilisent et communiquent des renseignements personnels et de hausser le niveau de protection de la vie privée auquel les citoyennes et citoyens et les consommatrices et consommateurs peuvent s'attendre, il paraît nécessaire d'avoir une certaine compréhension commune de ce que sont les risques et les préjudices portés à la vie privée et de ce que veut dire l'expression « protéger la vie privée » pour atteindre véritablement ces objectifs. L'hypothèse à l'étude dans ce mémoire est que les risques et les préjudices portés à la vie privée s'apparentent en fait aux risques éthiques. Ainsi, l'évaluation des facteurs relatifs à la vie privée devrait, du moins dans sa composante « gestion des risques », s'apparenter à une évaluation éthique, et ce, au moins pour certaines catégories de projets. Certains enjeux éthiques liés plus spécifiquement à la réalisation des évaluations des facteurs relatifs à la vie privée sont également abordés succinctement dans ce mémoire. Il s'agira d'abord d'envisager l'impact qu'auront les caractéristiques des risques et des préjudices portés à la vie privée sur la capacité qu'aura leur évaluation à rivaliser avec les différents impératifs qui sous-tendent la transformation numérique des organisations, puis d'aborder la question de la posture professionnelle des personnes qui seront appelées à réaliser cette évaluation. -- Mot(s) clé(s) en français : vie privée, protection de la vie privée, protection des renseignements personnels, risques, préjudices, gestion des risques, évaluation des facteurs relatifs à la vie privée, projets informatiques, posture professionnelle. -- ABSTRACT : As of September 2023, Quebec public bodies and private sector companies doing business in Quebec will be required to produce a privacy impact assessment for any project involving the acquisition, development or redesign of an information system or electronic service delivery that involves personal information. The purpose of this thesis is to explore one of the components of such an assessment, which is the assessment of risks and harms to the privacy of individuals involved in projects subject to this obligation. Based on theoretical and conceptual research, we will define the nature of the risks and harms that these organizations must consider in their evaluation process. Taking as a starting point that the goals of such assessment processes are to hold accountable organizations that collect, use and disclose personal information and to raise the level of privacy protection that citizens and consumers can expect, it seems necessary to have some common understanding of what privacy risks and harms are and what the term "privacy protection" means in order to truly achieve these goals. The hypothesis under consideration in this paper is that privacy risks and harms are in fact similar to ethical risks. Thus, privacy impact assessment should, when it comes to its risk management component, be akin to an ethic assessment, at least for certain categories of projects. Some of the ethical issues related to the conduct of privacy impact assessments are also briefly discussed. After considering the impact that the characteristics of privacy risks and harms will have on the ability of the assessment to compete with the various imperatives that underlie the digital transformation of organizations, we will address the question of the professional posture of those persons who will be called upon to carry out this assessment. -- Mot(s) clé(s) en anglais : privacy, privacy protection, privacy, risk, harms, risk management, privacy impact assessment, IT project, professional posture

La performativité algorithmique : construction identitaire et interférence

Dans ce mémoire, nous tentons de déterminer si les SIA participent à la détérioration de la justice sociale. En ce sens, notre hypothèse est qu’une force performative émerge de la répétition des décisions algorithmiques, laquelle interfère avec la construction identitaire des individus. Selon le cadre d’analyse préconisé, lequel s’inscrit au sein de la conception de la justice d’Iris Marion Young, nous soutenons que l’interférence identitaire est injuste puisqu’elle contribue à l’oppression de l’impérialisme culturel. S’avérant, ce phénomène de performativité algorithmique expliquerait, d’une part, l’interaction entre l’identité et les algorithmes, et permettrait d’autre part son exploitation. Ultimement, nous soutenons que la performativité des algorithmes pourrait être manipulée afin qu’elle soit mise au service de la justice sociale.In this thesis, we try to determine if artificial intelligence systems contribute to the deterioration of social justice. In this sense, our hypothesis is that a performative force emerges from the repetition of algorithmic decisions, which interferes with the identity construction of individuals. According to the recommended analytical framework, which is part of Iris Marion Young's conception of justice, we argue that identity interference is unjust because it contributes to the oppression of cultural imperialism. If it turns out, this phenomenon of algorithmic performativity would explain, on the one hand, the interaction between identity and algorithms, and on the other hand allow the exploitation of the latter. Ultimately, we argue that the performativity of algorithms could be manipulated so that it is put at the service of social justice

Systèmes interactifs auto-adaptatifs par systèmes multi-agents auto-organisateurs : application à la personnalisation de l'accès à l'information

Les réseaux de systèmes d'information tendent à devenir de plus en plus complexes en raison de leur hétérogénéité, de leur dynamique et de leur croissance permanente. Afin de gérer cette complexité et ces problèmes de surcharge informationnelle, les moteurs de recherche actuels s'appuient sur la notion de profil usager qui représente les centres d'intérêts, les préférences et les besoins d'un individu. Or, ces techniques dérivées de la recherche d'information et de l'apprentissage artificiel ne proposent pas de solution réellement adaptative pour la prise en compte de l'aspect évolutif du profil et le respect de la vie privée de l'utilisateur. Nous proposons d'exploiter le paradigme des systèmes multi-agents, et plus spécifiquement l'approche par AMAS (Adaptive Multi-Agent System), pour apporter une solution distribuée à la personnalisation et à l'adaptation des services offerts aux utilisateurs. Nos contributions portent tout d'abord sur l'évaluation adaptative et personnalisée du feedback implicite de l'utilisateur, puis sur la construction adaptative de son profil à partir de documents textuels représentant ses intérêts. Elles proposent également une plateforme nommée SWAPP dédiée à la recherche d'information personnalisée sur le Web. Ce cadre applicatif a permis d'expérimenter nos deux premières contributions individuellement, puis conjointement. Cette évaluation simultanée a mis en évidence un nouveau problème théorique : le couplage de deux AMAS conçus de manière totalement indépendante. Ce travail propose ainsi une première approche pour la conception de systèmes de systèmes auto-adaptatifs.Networks of information systems are becoming more and more complex due to their heterogeneity, their dynamics and their continuous growing. In order to cope with this information overload and this complexity, nowadays search engines make use of the notion of user profile that aim to model main interests, preferences and user's needs. Nevertheless, these techniques, derived from information retrieval and artificial learning research field, does not represent truly adaptive solutions able to cope with user profiles evolutions and to ensure user's privacy. Faced to these challenges, we propose to use the multi-agent system paradigm, and more specifically the AMAS approach (Adaptive Multi-Agent System), in order to provide a distributed solution for the personalisation and the adaptation of services and information access. Our first contribution consists in the adaptive and personalised evaluation of user implicit feedback. The second contribution studies the adaptive modelling of user profile from textual documents that represents its interests. We also propose the SWAPP platform which is dedicated to the evaluation of our approach to the web personalised information retrieval. After the individual experimentation and validation of these two first contributions within this applicative framework, they have been evaluated together. This last evaluation underlined a new theoretical problem : the coupling of two AMAS that were independently designed. Thus, this study proposes a first approach for the design of systems of self-adaptive systems