L'architecture acteur critique pour le contrôle des systèmes

Les recherches menées dans cette thèse portent sur la conception d'agents intelligents autonomes pour le contrôle des systèmes en particulier et pour la résolution des problèmes complexes d'optimisation en général.Les approches actuelles dans ce domaine sont divisées principalement en deux grandes catégories ayant en commun de s'inspirer des principes de l'intelligence humaine pour concevoir des solutions intelligentes. La première catégorie vise à concevoir des agents assez intelligents pour extraire des connaissances à partir de l'expérience d'un superviseur externe. Ces agents visent essentiellement à reproduire la compétence d'un expert humain. Il s'agit des systèmes d'apprentissage supervisé. La deuxième catégorie vise plutôt à concevoir des agents capables d'apprendre, de façon autonome, de leurs propres expériences. Il s'agit des systèmes d'apprentissage par renforcement. Le travail présenté dans cette thèse portent sur la combinaison des deux approches afin de concevoir des agents assez flexibles pour assimiler toute l'expertise humaine disponible à priori, mais aussi assez généraux pour apprendre de façon autonome à accomplir des tâches complexes même en l'absence de toute aide externe. Nous avons conçu une nouvelle famille d'agents intelligents, désignés par l'acronyme FNAC signifiant Fuzzy Neural Actor Critic. La mise en oeuvre de chaque agent FNAC utilise la logique floue, pour faciliter l'incorporation des informations disponibles à priori et la validation des solutions apprises, et les réseaux de neurones artificiels pour leur capacité d'apprentissage. Nous avons validé les performances de l'agent FNAC sur les problèmes du pendule inverse et de la conduite d'un vélo.Les résultats démontrent la pertinence et la validité des contributions proposées

Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique

Prédiction des Paramètres Physiques des Couches Pétrolifères par Analyse des Réseaux de Neurones et Analyse Faciologique.

Characterization of the shaly sand reservoirs by well log data is a practical way of reservoirdescriptions in the oil fields. During the last few years several studies were conducted in thefield of petroleum engineering by applying artificial intelligence. This work represents apetrophysical-based method that uses well loggings and core plug data to predict well log datarecorded at depth in shaly sand reservoir of the Triassic Formation in Hassi R’Mel field(Algerian Sahara). In the study of oil reservoirs, the prediction of absolute permeability is afundamental key in reservoir descriptions which has a direct impact on, amongst others,effective completion designs, successful water injection programs and more efficient reservoirmanagement. The Triassic Formations of the Hassi R’Mel field are composed of sandstonesand shaly sand with dolomite. Logs from the 10 wells are the starting point for the reservoircharacterization. This work presents a hybrid neuro-fuzzy model based on the use of well logdata in porosity and permeability estimation. A fuzzy logic approach is used to calibrate thecalculated permeability and core permeability and neural network was developed in thismodel based on data available in the field. Fuzzy analysis is based on fuzzy logic and is usedto get the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network isused as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected welllogs and core measurements. Porosity and permeability are predicted in these wells using thelinear regression and multilayer perceptron models are constructed. Their reliabilities arecompared using regression coefficients for predictions in uncored sections. This method ofintelligent technique is used as a powerful tool for reservoir properties estimation from welllogs in oil and natural gas development projects.La caractérisation des réservoirs argilo-gréseux par les données de diagraphies est un moyenpratique de la description des réservoirs dans les champs pétroliers. Au cours des dernièresannées, plusieurs études ont été menées dans le domaine de l'ingénierie pétrolière enappliquant l'intelligence artificielle. Ce travail représente une méthode basée sur lapétrophysique qui utilise des diagraphies de puits et des données de modules de base pourprédire et enregistrer les données en profondeur dans les réservoirs argilo-gréseux de laformation du Trias dans le champ de Hassi R'Mel (Sahara algérien).Dans l'étude des gisements de pétrole, la prédiction de la perméabilité absolue et de laporosité est un élément fondamental dans les descriptions de réservoirs ayant un impact directsur les autres paramètres pétrophysiques, les programmes d'injection d'eau et la bonne gestionde réservoir d’une manière plus efficace. Les formations du Trias du champ de Hassi R’Melsont composées de grès et de sable schisteux avec de la dolomie. Les enregistrementsdiagraphiques de 10 puits de ce champ sont le point de départ pour la caractérisation de sonréservoir. Ce travail présente un modèle hybride "neuro-fuzzy" basé sur l'utilisation desdonnées de diagraphies pour l’estimation de la porosité et de la perméabilité. Une approche dela logique floue (fuzzy logic) est utilisée pour comparer la perméabilité carotte et laperméabilité calculée à partir des réseaux de neurones ainsi que celles de la porosité,développées dans ce modèle sur la base des données disponibles au niveau des puits. Lalogique floue est utilisée pour le choix des meilleurs rapports de forage associés à la porositéet la base de données de perméabilité. Le réseau neuronal est utilisé comme méthode derégression non linéaire pour développer une transformation entre diagraphies de puitssélectionnés et mesures de porosité et de perméabilité. Cette technique de méthodeintelligente est utilisée comme un outil puissant pour l’estimation des propriétés des réservoirsd’après les paramètres diagraphiques et dans les projets de développement pétrolier et de gaznature

Un modèle computationnel d'intelligence culturelle ouvert et extensible

Avec le phénomène de la globalisation qui prend de l'ampleur, les différences culturelles, dans les communications interculturelles, amènent leur lot de problèmes inévitables. Geet Hofstede a exprimé de manière représentative ce phénomène : "Culture is more often a source of conflict than of synergy. Cultural differences are a nuisance at best and often a disaster." (Geert Hofstede, Emeritus Professor, Maastricht University.) Dans la revue de la littérature, jusqu'à ce jour, les recherches relatives à l'intelligence culturelle (IC) utilisent les méthodes traditionnelles pour mesurer l'IC et trouver des solutions aux problèmes relatifs à l'IC. Ces méthodes dépendent essentiellement de questionnaires évaluant des aspects distincts, de documents (Ng et Earley, 2006) et d'évaluations variées, guidées par les connaissances spécialisées et des qualités psychologiques d'experts de l'IC. Ces façons de faire réduisent le nombre de solutions possibles. À notre connaissance, aucune recherche au sujet de l'IC n'a été empiriquement informatisée jusqu'à maintenant. En conséquence, l'intégration de l'IC dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) reste absente. L'objectif principal de la recherche est donc de créer un modèle computationnel de l'IC et de l'implémenter dans un système expert. Ce système se nomme Système Expert Neuro-Flou d'Intelligence Culturelle (SENFIC). Il intègre l'expertise d'experts de l'IC en intégrant le fruit des études à propos des quatre dimensions de l'IC comme un tout intégré et s'influençant les unes des autres. Il devrait permettre éventuellement d'atteindre un meilleur niveau de performance que celui des experts de l'IC. Comme un système intelligent efficace, il fournit une recommandation globale au problème et une forme de système de règles permettant l'adaptabilité des individus et des organisations à un environnement interculturel. C'est dans ce contexte que le SENFIC a vu le jour. Nous combinons deux techniques intelligentes dans le cadre du système. La technique d'hybride neuro-floue intégrant la logique floue et le réseau de neurones artificiels, et la technique du système expert. La technique de logique floue est une bonne solution pour exprimer des problèmes originalement en langue imprécise et naturelle, comme ceux soulevés dans les recherches relatives à l'IC. La technique du réseau de neurones artificiels aide le système à atteindre un niveau d'autorégulation, d'auto-adaptation et d'autoapprentissage. Le système expert utilise des connaissances et des procédures d'inférence dans le but de résoudre des problèmes difficiles, requérant normalement une expertise humaine dans le domaine d'IC. Ainsi, le SENFIC exprime des connaissances sous une forme facilement comprise par les utilisateurs, et traite les demandes simples en langage naturel plutôt qu'en langage de programmation. En utilisant une nouvelle approche pour la technique de soft-computing en concevant la technique hybride comme le cœur du système, notre SENFIC devient alors capable de raisonner et d'apprendre dans un environnement culturel incertain et imprécis. Ce SENFIC est ouvert et extensible, autant au niveau interne qu'externe. Au niveau interne, le modèle computationnel de l'IC fournit une interface standard pouvant faciliter le développement secondaire et la mise en pratique du système. Au niveau externe, le SENFIC a la capacité de se présenter comme un agent d'extension permettant l'intégration à n'importe quel système intelligent existant, pour que ce système devienne culturellement intelligent. Le SENFIC est « conscient de l'intelligence culturelle ». Cela représente une percée amenant son lot de contributions dans les domaines de l'IC et de l'IA.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence culturelle, logique floue, réseaux de neurones artificiels, soft-computing, hybride neuro-floue, système exper

CONCEPTION D’UN SYSTÈME D’AIDE A LA CONDUITE POUR VEHICULE DE TOURISME (ANTICOLLISION)

A study of Automobile fleet in Cameroon shows that, tourisms vehicles represent over 56.4% of Cameroon’s Automobile fleet and these vehicles are the most involved in accidents in urban towns like Douala. The World health Organisation’s (WHO) report on road security in 2013 precise that, in Cameroon one vehicle kills an average of 123.8 times more than in developed countries. The same report states that, Cameroon registers and average of 2000 accidents yearly and that 87% are due to human causes (inattentiveness, over speeding). With pedestrians and light vehicles (bicycles, motorcycles and tricycles) representing 25% and 44% of casualties often involved in these accidents. Vehicle manufacturers are dressing these challenges by developing Advance Drivers Assistance Systems (ADAS) which also involve Collision Avoidance systems (CAS). This thesis aims at developing a new CAS based in sensor solutions that will make vehicles «to look ahead» and detect obstacles (vehicles and pedestrians) in their surroundings and avoid collision either by braking, deviating or by braking and deviating at the same time in accidental condition where the driver could not react on time. It investigates the state of the art in this domain, reviewing deliberative and active methods, video-based approaches (stereo vision camera), approaches involving active sensors (Radar) and Artificial intelligence (AI)

Méthodes infographiques pour l'apprentissage des agents autonomes virtuels

There are two primary approaches to behavioural animation of an Autonomous Virtual Agent (AVA). The first one, or behavioural model, defines how AVA reacts to the current state of its environment. In the second one, or cognitive model, this AVA uses a thought process allowing it to deliberate over its possible actions. Despite the success of these approaches in several domains, there are two notable limitations which we address in this thesis. First, cognitive models are traditionally very slow to execute, as a tree search, in the form of mapping: states → actions, must be performed. On the one hand, an AVA can only make sub-optimal decisions and, on the other hand, the number of AVAs that can be used simultaneously in real-time is limited. These constraints restrict their applications to a small set of candidate actions. Second, cognitive and behavioural models can act unexpectedly, producing undesirable behaviour in certain regions of the state space. This is because it may be impossible to exhaustively test them for the entire state space, especially if the state space is continuous. This can be worrisome for end-user applications involving AVAs, such as training simulators for cars and aeronautics. Our contributions include the design of novel learning methods for approximating behavioural and cognitive models. They address the problem of input selection helped by a novel architecture ALifeE including virtual sensors and perception, regardless of the machine learning technique utilized. The input dimensionality must be kept as small as possible, this is due to the "curse of dimensionality", well known in machine learning. Thus, ALifeE simplifies and speeds up the process for the designer

Apprentissage d'une politique de gestion de ressources en temps réel : application au combat maritime

Dans le secteur de la défense, la majorité des processus de combat soulèvent des problèmes complexes, comme l'allocation de ressources. Le projet NEREUS cherche des méthodologies de planification et d'exécution de stratégies pour le centre de commandement et de contrôle (C2) d'une frégate canadienne. L'approche par apprentissage proposée dans ee mémoire permet de constater que de nouvelles stratégies découvertes par expérimentation peuvent se comparer à des doctrines préalablement conçues. Les processus de decision de Markov ont été utilisés pour construire un cadre de développement et modéliser des agents capables d'agir dans des environnements en temps réel. Un agent basé sur l'apprentissage par renforcement a donc été évalué dans un environnement de simulation de combat maritime et un formalisme issu du Weapon-Target Assignment a été utilisé pour définir le problème en temps réel

Raisonnement clinique avec un simulateur virtuelle de patients sur Internet : l'apprentissage est-il augmenté par l'utilisation d'un groupe de discussion virtuel

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Les compétences relatives à la production d'une thèse de maîtrise ou de doctorat

Québec Université Laval, Bibliothèque 201