910 research outputs found

    MĂ©moire organisationnelle adaptative en vue d'une classification automatique pour la capitalisation d'informations

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    International audienceUne mĂ©moire organisationnelle est un espace de capitalisation d’informations diverses circulant au sein d’une entreprise. L’objectif de nos travaux est d’assister les usagers dans le classement de ces informations au sein de cette mĂ©moire organisationnelle tout en limitant leur contribution. Pour ce faire, nous proposons un mĂ©ta-modĂšle de mĂ©moire organisationnelle sur lequel nous souhaitons faire reposer un processus de classification automatique

    Évaluation des Interfaces Utilisateur d'Information

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    Tout processus de recherche d'information (RI) n'a de sens aux yeux des utilisateurs qu'à travers l'ultime étape qui consiste à visualiser les résultats. L'importance que prend la visualisation (ou restitution) des résultats est à l'origine des nombreuses propositions d'interfaces, qu'elles soient textuelles, 2D ou 3D. Si des évaluations de certaines de ces interfaces ont été proposées, aucune comparaison n'a réellement été réalisée dans ce contexte faute de contraintes sur ces interfaces et de critÚres de comparaison relatifs à la tùche de RI. Dans cet article, nous proposons d'introduire des pistes d'évaluation afin d'aboutir à un cadre expérimental permettant l'évaluation et ainsi la comparai-son des Interfaces Utilisateur d'Information

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

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    L'intĂ©gration de la connaissance dans la mĂ©moire corporative (RibiĂšre et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face Ă  l'hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© des donnĂ©es (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problĂšme. Cependant, l'ontologie est une structure de donnĂ©e comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et Ă©volue dans le temps Ă  cause des conditions dynamiques rĂ©sultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spĂ©cification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces derniĂšres annĂ©es, plusieurs approches ont Ă©tĂ© proposĂ©es pour rĂ©soudre le problĂšme de la maintenance des ontologies. Cependant, la prĂ©cision 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 dĂ©cision rĂ©aliste. Pour rĂ©soudre le problĂšme de l'Ă©volution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrĂŽle les relations syntaxiques entre les entrĂ©es dans l'ontologie. De plus, des rĂšgles structurelles et des heuristiques sont appliquĂ©es pour amĂ©liorer le degrĂ© de similitude entre les entitĂ©s ontologiques. Ce processus hybride crĂ©e des rĂšgles de correspondance qui dĂ©finissent comment transformer les entrĂ©es dans l'ontologie en dĂ©finissant tous les types d'associations possibles entre les entitĂ©s ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de donnĂ©es, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour amĂ©liorer la performance d'apprentissage durant la tĂąche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'Ă©valuation des ontologies demeure un problĂšme important et le choix d'une approche appropriĂ©e dĂ©pend des critĂšres utilisĂ©s. Dans notre approche, nous adoptons la vĂ©rification de la cohĂ©rence dĂ©crite 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, IntĂ©gration, Ontologie, MĂ©moire corporative, Web sĂ©mantique

    Usagers & Recherche d'Information

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    La recherche d'information est confrontée à une variété de plus en plus importante tant en termes d'usagers, de tùches à remplir, d'outils.... Face à cette hétérogénéité de nombreux travaux, s'attachent à améliorer la recherche d'information par le biais d'approches adaptatives, de systÚmes de recommandation... Mes travaux s'inscrivent dans ce cadre et apportent un éclairage essentiellement porté sur l'usager et ses activités et plus particuliÚrement sur la recherche d'information. Les résultats correspondent à 3 angles d'investigation nous permettant d'aborder cette problématique de l'hétérogénéité en Recherche d'Information

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

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    Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue Ă©tendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les mĂ©thodes classiques de la RI, surtout destinĂ©es Ă  des recherches textuelles simples, se sont retrouvĂ©es face Ă  des documents de diffĂ©rents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en rĂ©ponse Ă  cette avancĂ©e, est devenu plus exigeant quant aux rĂ©sultats retournĂ©s par les systĂšmes de RI. La personnalisation tente de rĂ©pondre Ă  ces exigences en ayant pour objectif principal l'amĂ©lioration des rĂ©sultats retournĂ©s Ă  l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intĂ©rĂȘts ainsi que de ses prĂ©fĂ©rences. Le prĂ©sent travail de thĂšse se situe Ă  la croisĂ©e des diffĂ©rents aspects prĂ©sentĂ©s et couvre cette problĂ©matique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces Ă  cette problĂ©matique. Pour atteindre cet objectif, un systĂšme de personnalisation de la recherche spatiale et sĂ©mantique sur le Web et intĂ©grant la modĂ©lisation de l'utilisateur, a Ă©tĂ© proposĂ©. Ce systĂšme comprend deux volets : 1/ la modĂ©lisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs Ă  travers la construction d'un rĂ©seau de modĂšles utilisateurs, construit itĂ©rativement lors des diffĂ©rentes recherches effectuĂ©es en ligne. Un prototype supportant le systĂšme proposĂ© a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ© afin d'expĂ©rimenter et d'Ă©valuer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectuĂ© un ensemble d'Ă©valuation, dont les principales sont : a) l'Ă©valuation de la qualitĂ© du modĂšle de l'utilisateur ; b) l'Ă©valuation de l'efficacitĂ© de la recherche d'information ; c) l Ă©valuation de l'efficacitĂ© de la recherche d'information intĂ©grant les informations spatiales ; d) l'Ă©valuation de la recherche exploitant le rĂ©seau d'utilisateurs. Les expĂ©rimentations menĂ©es montrent une amĂ©lioration de la personnalisation des rĂ©sultats prĂ©sentĂ©s par rapport Ă  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. Ă©lectronique (914719901) / SudocSudocFranceF

    Conception et implémentation d'une plate-forme d'évaluation adaptative des apprentissages

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    Des avancĂ©es importantes ont Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©es au cours de ces derniĂšres dĂ©cennies dans le domaine du E-learning. Ceci permet par exemple l'interopĂ©rabilitĂ© des plates-formes et l'adaptation du dĂ©roulement des apprentissages Ă  l'apprenant. Mais certains composants du E-learning comme l'Ă©valuation en ligne des apprentissages, sont encore en phase de dĂ©veloppement. Comme consĂ©quence de ce retard, dans la plupart des plates-formes de E-learning, les Ă©valuations sont sous le format classique des tests malgrĂ© leurs limites et problĂšmes de prĂ©cision. Or, en mettant Ă  profit des techniques d'intelligence artificielle (lA), des thĂ©ories en psychomĂ©trie et les normes actuelles dans le domaine du E-learning, il est possible d'intĂ©grer des fonctionnalitĂ©s permettant d'administrer des Ă©valuations adaptatives et plus informatives Ă  ces plates-formes. Les travaux prĂ©sentĂ©s dans ce mĂ©moire se situent dans ce contexte. Le mĂ©moire prĂ©sentera des algorithmes et des stratĂ©gies permettant l'adaptation des Ă©valuations selon le niveau des habiletĂ©s cognitives des apprenants. Les rĂ©sultats de ces Ă©valuations serviront Ă  faire un diagnostic cognitif sur les apprentissages de ces apprenants. Pour ce faire, nous devons nous assurer de la vĂ©racitĂ© des rĂ©ponses fournies par les apprenants. Un mĂ©canisme de dĂ©tection de patrons de rĂ©ponses inappropriĂ©es sera donc implĂ©mentĂ©. Cette derniĂšre fonctionnalitĂ© et le diagnostic cognitif seront prĂ©sentĂ©s de façon sommaire. La plate-forme dĂ©veloppĂ©e qui intĂšgre toutes ses fonctionnalitĂ©s est nommĂ©e PersonFit. Elle sera prĂ©sentĂ©e ainsi que des stratĂ©gies permettant son intĂ©gration dans la plate-forme de E-learning Moodle. Finalement, une prĂ©sentation et discussion sur les rĂ©sultats d'implĂ©mentation permettront de juger de la pertinence et de l'efficacitĂ© du travail effectuĂ©. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : E-learning, SystĂšmes Tutoriels Intelligents, ThĂ©orie de la RĂ©ponse Ă  l'Item, E-testing, ModĂšle de l'apprenant, Adaptation Ă  l'apprenant, Moodle, PersonFit

    Du blog de bibliothĂšque aux blogues en bibliothĂšques : sources, services, outils et enjeux.

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    Pour les espaces et structures Ă  vocation documentaire, les weblogs ou blogues sont aujourd'hui l'occasion de crĂ©er un espace professionnel en ligne pour rĂ©pondre Ă  diffĂ©rents besoins, mettre en place de nouveaux services ou dĂ©velopper ceux existants : partage d'expĂ©riences, activitĂ©s pĂ©dagogiques Ă  destination des publics ou formation continue en interne Ă  l'Ă©tablissement, agenda permettant de signaler des informations importantes, crĂ©ation de portails documentaires « Ă  la volĂ©e » reprenant (grĂące Ă  la syndication de contenus) des contenus d'autres sites/blogues, etc. Ils permettent Ă©galement de crĂ©er des contenus immĂ©diatement valorisables et mutualisables en multipliant les canaux de communication (podcast notamment). Ils sont l'occasion de dĂ©velopper son rĂ©seau professionnel (connaĂźtre, faire connaĂźtre, ĂȘtre reconnu). Le tout gratuitement (les principales plateformes de crĂ©ation de blogues sont des outils sous licence libre ), sans jamais entrer dans une technique parfois rĂ©barbative ou absconse (code HTML, FTP), et sans nĂ©cessiter d'environnement logiciel lourd

    Composition adaptative de services pour l’Internet des objets

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    L'internet des objets (IoT) est une technologie Ă©mergente, qui reprĂ©sente l’intĂ©gration ou la fusion de l'espace d'information et de l'espace physique. Au fil du temps, l’IoT est devenu de plus en plus populaire dans plusieurs endroits. Afin de rĂ©pondre Ă  la demande compliquĂ©e des utilisateurs, la plupart des appareils IoT ne fonctionnent pas seuls, une composition de services multiples doit ĂȘtre effectuĂ©e et elle est dĂ©finie comme la composition de services. Pour des raisons de conductivitĂ©s, pannes, batterie, charge et autres, la disponibilitĂ© des services IoT est imprĂ©visible. Cette imprĂ©visibilitĂ© de la disponibilitĂ© et l'Ă©volution dynamique des besoins des utilisateurs, font que la composition du service doit gĂ©rer cette dynamique et s'adapter Ă  de nouvelles configurations non prĂ©vues Ă  la conception. La composition adaptative des services consiste Ă  modifier le systĂšme pour lui permettre de se comporter correctement dans diffĂ©rents contextes afin d'assurer la disponibilitĂ© des services offerts, afin de rĂ©pondre Ă  une situation non prĂ©vue lors de la phase de conception. De ce fait, notre objectif est de proposer une mĂ©thode de composition de services IoT adaptative et sensible au contexte afin de satisfaire les besoins des utilisateurs. Dans notre travail, nous considĂ©rons que la croissance de l'Internet des Objets (IoT) implique la disponibilitĂ© d'un trĂšs grand nombre de services qui peuvent ĂȘtre similaires ou identiques, la gestion de la QualitĂ© de Service (QoS) permet de diffĂ©rencier un service d'un autre. La composition de services offre la possibilitĂ© d'effectuer des activitĂ©s complexes en combinant les fonctionnalitĂ©s de plusieurs services au sein d'un seul processus. TrĂšs peu de travaux ont prĂ©sentĂ© une solution de composition de services adaptative gĂ©rant les attributs de QoS, en plus dans le domaine de la santĂ©, qui est l'un des plus difficiles et dĂ©licats car il concerne la prĂ©cieuse vie humaine. Dans cette thĂšse, nous prĂ©senterons une approche de composition de services adaptative sensible aux QoS basĂ©e sur un algorithme gĂ©nĂ©tique multipopulation dans un environnement Fog-IoT. Notre algorithme P-MPGA implĂ©mente une mĂ©thode de sĂ©lection intelligente qui nous permet de sĂ©lectionner le bon service. En outre, PMPGA implĂ©mente un systĂšme de surveillance qui surveille les services pour gĂ©rer le changement dynamique des environnements IoT. Les rĂ©sultats expĂ©rimentaux montrent les excellents rĂ©sultats du P-MPGA en termes de temps d'exĂ©cution, de valeurs de fitness moyennes et de rapport temps d'exĂ©cution / meilleure valeur de fitness malgrĂ© l'augmentation de la population. P-MPGA peut rapidement obtenir un service composite satisfaisant les besoins de QoS de l'utilisateur, ce qui le rend adaptĂ© Ă  un environnement IoT Ă  grande Ă©chelle

    Un Algorithme gĂ©nĂ©tique spĂ©cifique Ă  une reformulation multi-requĂȘtes dans un systĂšme de recherche d'information

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    National audienceCet article prĂ©sente une approche de reformulation de requĂȘte fondĂ©e sur l'utilisation combinĂ©e de la stratĂ©gie d'injection de pertinence et des techniques avancĂ©es de l'algorithmique gĂ©nĂ©tique. Nous proposons un processus gĂ©nĂ©tique d'optimisation multi-requĂȘtes amĂ©liorĂ© par l'intĂ©gration des heuristiques de nichage et adaptation des opĂ©rateurs gĂ©nĂ©tiques. L'heuristique de nichage assure une recherche d'information coopĂ©rative dans diffĂ©rentes directions de l'espace documentaire. L'intĂ©gration de la connaissance Ă  la structure des opĂ©rateurs permet d'amĂ©liorer les conditions de convergence de l'algorithme. Nous montrons, Ă  l'aide d'expĂ©rimentations rĂ©alisĂ©es sur une collection TREC, l'intĂ©rĂȘt de notre approche

    Mise en valeur de collections numériques réparties : de l'information aux connaissances

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    International audienceThe idea is to work in a spirit of federation and link a document or object to a cultural environment. The connections are made through a new social tool. This tool is adapted to the spirit transdisciplinary and trans. The bridge-building takes account of existing projects. This platform provides the means for researchers to find a maximum of links between projects and objects of academic research. It is interesting to place digital objects in their environment to enhance thematic collections outside an institutional framework. Knowledge or information contained in the basic concern metadata attributes to define an overall pattern of relationships between digital objects and actors.L'idée novatrice est de travailler dans un esprit fédératif et de relier un objet documentaire ou culturel à tout un environnement. Les liaisons se font au travers d'un nouvel outil social et particuliÚrement adapté à l'esprit transdisciplinaire et transrégional. La construction de liens pour rapprocher virtuellement des collections réparties sur un plan géographique tient compte des projets existant pour s'articuler avec eux. Cette plateforme donne les moyens aux chercheurs de retrouver un maximum de liens entre les projets et les objets académiques de recherche. PlutÎt que de se concentrer uniquement sur les objets numériques il est intéressant de les replacer dans leur environnement de façon à valoriser des fonds entiers de collections thématiques et cela en sortant d'un cadre institutionnel. Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relÚvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour définir un schéma global des relations entre les objets numériques et les acteurs
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