Diachronie en langue de spécialité. Définition d'une méthode linguistique outillée pour repérer l'évolution des connaissances en corpus. Un exemple appliqué au domaine spatial.

Co-financée par le Centre National d'Études Spatiales et le Centre National de la Recherche Scientifiques (Bourse de Docteur Ingénieur CNRS/Entreprise)This doctoral dissertation explores the question of the diachronic dimension in terminology using a tool-based approach applied to a diachronic corpus. This study focuses on a request from the French National Space Agency (Cnes) where both knowledge and technology necessarily evolve over the course of “long-term” space projects (approx. 20 yrs.). This phenomenon can be tricky and a source of difficulties, such as poor communication with new coming engineers who arrive during the project or unconscious modifications of the meaning or forms of terms, etc. Learning how to identify this evolution is therefore of prime importance. Our research aims at defining a linguistic method to track down knowledge evolution within texts. This aim allows us to structure a triple point of view: a theoretical one, a methodological one and an applied one. To do so, this doctoral dissertation presents a description of four linguistic cues which can be semi-automatically identified in corpora to observe evolution: frequency, contexts of evolution, variants and syntactic dependencies. The cues are studied in two diachronic corpora from the Cnes: one corpus made up of three editions of a course on optics and optoelectronics (1994-2002) and one technical corpus composed of specification reports from the DORIS project (1989-2000). This context makes it possible to offer theoretical and methodological paths in textual terminology to track down, study and characterize the evolution that is likely to appear in specialized fields, especially within an environment that has been very little explored, i.e. short-term diachrony. The approach developed in this study also sheds light on the interpretation of corpus data, firstly, by combining linguistic cues in order to build up a reliable interpretation (or even a diagnosis) of the evolution through linguistic cues; secondly, by reflecting on the place and role of the experts in analyses and by analyst-expert dialoguing as a driving force in the co-construction of interpretations.Dans cette thèse nous abordons la question de la diachronie dans les langues de spécialité à travers la définition d'une méthode linguistique pour repérer l'évolution des connaissances en corpus. Cette recherche s'ancre dans une demande appliquée émanant du Centre National d'Études Spatiales (Cnes), où la question de l'évolution prend une dimension particulière dans le cadre de projets spatiaux dits « de longue durée » (~20 ans), au long desquels les connaissances impliquées évoluent nécessairement. Ce phénomène, inévitable mais parfois insidieux, est susceptible d'entraîner un certain nombre de difficultés telles qu'une mauvaise communication avec les ingénieurs qui arrivent en cours de projet, une modification non consciente du sens/de la forme des termes, etc. L'objectif est donc de proposer une méthode pour repérer cette évolution, objectif qui permet d'articuler un triple regard sur la diachronie : un regard théorique, un regard descriptif et un regard appliqué. Pour ce faire, cette thèse propose la description de quatre indices linguistiques repérables semi-automatiquement en corpus pour observer l'évolution : la fréquence, les contextes d'évolution, les variantes et les dépendances syntaxiques. Ces indices sont explorés à partir de deux corpus diachroniques : trois éditions d'un cours d'optique et optoélectronique (1994-2002) et un corpus de rapports de spécification du projet spatial DORIS (1989-2000). Ce contexte permet de proposer des pistes théoriques et méthodologiques en terminologie textuelle pour repérer, étudier et caractériser l'évolution susceptible de se manifester dans les domaines de spécialité, en particulier sur de très courts intervalles temporels. La démarche mise en place dans cette recherche permet également d'alimenter la question de l'interprétation des données en corpus : tout d'abord à travers la combinaison d'indices comme moyen de construire une interprétation (voire un diagnostic) fiable de l'évolution à partir d'indices linguistiques ; ensuite à travers la question du rôle et de la place des experts dans l'analyse et du dialogue analyste/expert du domaine comme moteurs d'une co-construction de l'interprétation

Analyse de l’image de marque sur le Web 2.0

Analyse of entities representation over the Web 2.0Every day, millions of people publish their views on Web 2.0 (social networks,blogs, etc.). These comments focus on subjects as diverse as news, politics,sports scores, consumer objects, etc. The accumulation and agglomerationof these notices on an entity (be it a product, a company or a public entity) givebirth to the brand image of that entity. Internet has become in recent years aprivileged place for the emergence and dissemination of opinions and puttingWeb 2.0 at the head of observatories of opinions. The latter being a means ofaccessing the knowledge of the opinion of the world population.The image is here understood as the idea that a person or a group of peopleis that entity. This idea carries a priori on a particular subject and is onlyvalid in context for a given time. This perceived image is different from theentity initially wanted to broadcast (eg via a communication campaign). Moreover,in reality, there are several images in the end living together in parallel onthe network, each specific to a community and all evolve differently over time(imagine how would be perceived in each camp together two politicians edgesopposite). Finally, in addition to the controversy caused by the voluntary behaviorof some entities to attract attention (think of the declarations required orshocking). It also happens that the dissemination of an image beyond the frameworkthat governed the and sometimes turns against the entity (for example,« marriage for all » became « the demonstration for all »). The views expressedthen are so many clues to understand the logic of construction and evolution ofthese images. The aim is to be able to know what we are talking about and howwe talk with filigree opportunity to know who is speaking.viiIn this thesis we propose to use several simple supervised statistical automaticmethods to monitor entity’s online reputation based on textual contentsmentioning it. More precisely we look the most important contents and theirsauthors (from a reputation manager point-of-view). We introduce an optimizationprocess allowing us to enrich the data using a simulated relevance feedback(without any human involvement). We also compare content contextualizationmethod using information retrieval and automatic summarization methods.Wealso propose a reflection and a new approach to model online reputation, improveand evaluate reputation monitoring methods using Partial Least SquaresPath Modelling (PLS-PM). In designing the system, we wanted to address localand global context of the reputation. That is to say the features can explain thedecision and the correlation betweens topics and reputation. The goal of ourwork was to propose a different way to combine usual methods and featuresthat may render reputation monitoring systems more accurate than the existingones. We evaluate and compare our systems using state of the art frameworks: Imagiweb and RepLab. The performances of our proposals are comparableto the state of the art. In addition, the fact that we provide reputation modelsmake our methods even more attractive for reputation manager or scientistsfrom various fields.Image sur le web : analyse de la dynamique des images sur le Web 2.0. En plus d’être un moyen d’accès à la connaissance, Internet est devenu en quelques années un lieu privilégié pour l’apparition et la diffusion d’opinions.Chaque jour, des millions d’individus publient leurs avis sur le Web 2.0 (réseaux sociaux, blogs, etc.). Ces commentaires portent sur des sujets aussi variés que l’actualité, la politique, les résultats sportifs, biens culturels, des objets de consommation, etc. L’amoncellement et l’agglomération de ces avis publiés sur une entité (qu’il s’agisse d’un produit, une entreprise ou une personnalité publique)donnent naissance à l’image de marque de cette entité.L’image d’une entité est ici comprise comme l’idée qu’une personne ou qu’un groupe de personnes se fait de cette entité. Cette idée porte a priori sur un sujet particulier et n’est valable que dans un contexte, à un instant donné.Cette image perçue est par nature différente de celle que l’entité souhaitait initialement diffuser (par exemple via une campagne de communication). De plus,dans la réalité, il existe au final plusieurs images qui cohabitent en parallèle sur le réseau, chacune propre à une communauté et toutes évoluant différemment au fil du temps (imaginons comment serait perçu dans chaque camp le rapprochement de deux hommes politiques de bords opposés). Enfin, en plus des polémiques volontairement provoquées par le comportement de certaines entités en vue d’attirer l’attention sur elles (pensons aux tenues ou déclarations choquantes), il arrive également que la diffusion d’une image dépasse le cadre qui la régissait et même parfois se retourne contre l’entité (par exemple, «le mariage pour tous» devenu « la manif pour tous »). Les opinions exprimées constituent alors autant d’indices permettant de comprendre la logique de construction et d’évolution de ces images. Ce travail d’analyse est jusqu’à présent confié à des spécialistes de l’e-communication qui monnaient leur subjectivité. Ces derniers ne peuvent considérer qu’un volume restreint d’information et ne sont que rarement d’accord entre eux. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser différentes méthodes automatiques, statistiques, supervisées et d’une faible complexité permettant d’analyser et représenter l’image de marque d’entité à partir de contenus textuels les mentionnant. Plus spécifiquement, nous cherchons à identifier les contenus(ainsi que leurs auteurs) qui sont les plus préjudiciables à l’image de marque d’une entité. Nous introduisons un processus d’optimisation automatique de ces méthodes automatiques permettant d’enrichir les données en utilisant un retour de pertinence simulé (sans qu’aucune action de la part de l’entité concernée ne soit nécessaire). Nous comparer également plusieurs approches de contextualisation de messages courts à partir de méthodes de recherche d’information et de résumé automatique. Nous tirons également parti d’algorithmes de modélisation(tels que la Régression des moindres carrés partiels), dans le cadre d’une modélisation conceptuelle de l’image de marque, pour améliorer nos systèmes automatiques de catégorisation de documents textuels. Ces méthodes de modélisation et notamment les représentations des corrélations entre les différents concepts que nous manipulons nous permettent de représenter d’une part, le contexte thématique d’une requête de l’entité et d’autre, le contexte général de son image de marque. Nous expérimentons l’utilisation et la combinaison de différentes sources d’information générales représentant les grands types d’information auxquels nous sommes confrontés sur internet : de long les contenus objectifs rédigés à des informatives, les contenus brefs générés par les utilisateurs visant à partager des opinions. Nous évaluons nos approches en utilisant deux collections de données, la première est celle constituée dans le cadre du projet Imagiweb, la seconde est la collection de référence sur le sujet : CLEFRepLa

Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018

International audienc

Analyse comparative de la terminologie des médias sociaux : contribution des domaines de la communication et de l'informatique à la néologie

L’objectif de cette étude est de repérer des néologismes à partir de corpus de textes français au moyen d’une méthode semi-automatique. Plus précisément, nous extrayons les néologismes de corpus associés à deux domaines différents, mais traitant du même thème, nous examinons leur répartition et nous les classons selon leur type. L’étude s’appuie sur l’analyse de corpus traitant des médias sociaux. Le premier aborde les médias sociaux du point de vue de la communication, l’autre le fait du point de vue de l’informatique. Ces points de vue ont été privilégiés, car la communication considère ce qui a trait l’utilisation des médias sociaux et l’informatique aborde leur cartographie. La méthode fait appel à l’extracteur de termes TermoStat pour recenser la terminologie des médias sociaux pour chaque point de vue. Ensuite, nous soumettons les 150 termes les plus spécifiques de chaque point de vue à une méthode de validation divisée en trois tests destinés à valider leur statut néologique : des dictionnaires spécialisés, des dictionnaires de langue générale et un outil de visualisation de n-grammes. Finalement, nous étiquetons les néologismes selon la typologie de Dubuc (2002). L’analyse des résultats de la communication et de l’informatique est comparative. La comparaison des deux corpus révèle les contributions respectives de la communication et de l'informatique à la terminologie des médias sociaux en plus de montrer les termes communs aux deux disciplines. L’étude a également permis de repérer 60 néologismes, dont 28 sont exclusifs au corpus de la communication, 28 exclusifs à celui de l’informatique et 4 communs aux deux corpus. La recherche révèle également que les composés par subordination sont les types de néologismes les plus présents dans nos résultats.The objective of this study is to identify the neologisms within corpora of French texts by means of a semi-automatic method. More precisely, we will extract the neologisms from corpora associated to two different areas; however dealing with the same topic, we examine their distribution and we classify them according to their type. This study is based on an analysis of two corpora within social media. The first one approaches social media from the point of view of communication, and the other approaches it from the point of view of computer science. We prioritize these two points of view being that communication is used as the main source of social media’s utilization and that computer science allows us to understand what is involved to allow for social media to be functional. For this method, we use the TermoStat term extractor in order to take census of terminology for each point of view. We then submit 150 of the most specific terms related to each point of view by way of an exclusion corpus from which we divide into three different tests meant to validate their neological status: specialized dictionaries, general language dictionaries, and a visualization tool for n-grams. Lastly, we label the neologisms according to Dubuc’s (2002) typology. The analysis of the results obtained for communication and computer science uses a comparative method. The comparison of the two corpora reveals the respective contributions from communication and computer science with respect to the terminology of social medias, as well it demonstrates common terms found within the two disciplines. This examination also allowed for the identification of 60 neologisms; of which 28 are exclusive to the corpus of communication, another 28 are exclusive to that of computer science, and four were found to be common to both corpora. This research also reveals that subordinate compounds are the most present types of neologisms according to our results

Discours de presse et veille stratégique d'évènements. Approche textométrique et extraction d'informations pour la fouille de textes

This research demonstrates two methods of text mining for strategic monitoring purposes: information extraction and Textometry. In strategic monitoring, text mining is used to automatically obtain information on the activities of corporations. For this objective, information extraction identifies and labels units of information, named entities (companies, places, people), which then constitute entry points for the analysis of economic activities or events. These include mergers, bankruptcies, partnerships, etc., involving corresponding corporations. A Textometric method, however, uses several statistical models to study the distribution of words in large corpora, with the goal of shedding light on significant characteristics of the textual data. In this research, Textometry, an approach traditionally considered incompatible with information extraction methods, is applied to the same corpus as an information extraction procedure in order to obtain information on economic events. Several textometric analyses (characteristic elements, co-occurrences) are examined on a corpus of online news feeds. The results are then compared to those produced by the information extraction procedure. Both approaches contribute differently to processing textual data, producing complementary analyses of the corpus. Following the comparison, this research presents the advantages for these two text mining methods in strategic monitoring of current events.Ce travail a pour objet l’étude de deux méthodes de fouille automatique de textes, l’extraction d’informations et la textométrie, toutes deux mises au service de la veille stratégique des événements économiques. Pour l’extraction d’informations, il s’agit d’identifier et d’étiqueter des unités de connaissances, entités nommées — sociétés, lieux, personnes, qui servent de points d’entrée pour les analyses d’activités ou d’événements économiques — fusions, faillites, partenariats, impliquant ces différents acteurs. La méthode textométrique, en revanche, met en œuvre un ensemble de modèles statistiques permettant l’analyse des distributions de mots dans de vastes corpus, afin faire émerger les caractéristiques significatives des données textuelles. Dans cette recherche, la textométrie, traditionnellement considérée comme étant incompatible avec la fouille par l’extraction, est substituée à cette dernière pour obtenir des informations sur des événements économiques dans le discours. Plusieurs analyses textométriques (spécificités et cooccurrences) sont donc menées sur un corpus de flux de presse numérisé. On étudie ensuite les résultats obtenus grâce à la textométrie en vue de les comparer aux connaissances mises en évidence au moyen d’une procédure d’extraction d’informations. On constate que chacune des approches contribuent différemment au traitement des données textuelles, produisant toutes deux des analyses complémentaires. À l’issue de la comparaison est exposé l’apport des deux méthodes de fouille pour la veille d’événements

Exploration de textes dans un corpus francophone de droit : le cas SOQUIJ

L’intelligence d’affaires a mis en place des processus et des procédures permettant l’accès à une donnée unique. Des rapports, des requêtes et des analyses sont possibles sur cette structure. L’exploration de données a bénéficié de ces démarches et a fait naitre l’exploration de textes. L’exploration de textes est peu employée par rapport à l’exploration de données, et ce autant par la communauté scientifique que par le domaine privé. La syntaxe et la grammaire mathématique sont universelles tandis que la syntaxe et la grammaire linguistique sont régionales et plus complexes. Ces limitations ont restreint les recherches sur l’exploration des textes. Ce mémoire s’intéresse à l’utilisation d’un outil d’exploration de textes dans le contexte juridique. Plus précisément, l’objectif de la présente recherche est d’utiliser l’outil pour en découvrir les défis et opportunités découlant de l’exploration des liens des textes et de la classification supervisée et non supervisée. Afin d’atteindre cet objectif, la présente recherche s’appuie sur le « design science » et la méthodologie « CRISP-DM », le tout dans le but de sélectionner un outil logiciel approprié à la recherche, d’effectuer l’exploration de textes et d’analyser les résultats. Les principaux résultats qui émanent des analyses effectuées avec l’outil IBM PASW SPSS sont les suivants. Premièrement, une analyse des liens entre les textes permet de faire ressortir les concepts des différents domaines de droit. Deuxièmement, l’analyse « Two-Steps » fait ressortir 3 classes dans le corpus complet qui comprend 4 domaines. Enfin, les analyses de classifications supervisées ont eu un taux de succès entre 46 et 60 % sur les échantillons de validation. Les modèles développés sont peu performants et selon moi ils ne peuvent pas être déployés à la SOQUIJ. La connaissance du domaine juridique est importante afin d’analyser et interpréter les textes propres à la SOQUIJ. Il en va de même afin de créer un dictionnaire pour l’exploration de textes. Ce dictionnaire spécifique au droit manque pour l’obtention de résultats plus probants. Plusieurs avenues sont intéressantes pour les recherches futures. Des plus intéressantes, notons la validation de l’impact de la création d’un dictionnaire pour réviser les différentes analyses et aussi d’étudier le résultat des 3 classes créées par le « Two-Steps »

Fouille multidimensionnelle sur les données textuelles visant à extraire les réseaux sociaux et sémantiques pour leur exploitation via la téléphonie mobile

La concurrence est un concept fondamental de la tradition libérale et des sciences économiques qui oblige les entreprises à pratiquer l'Intelligence Economique (IE) pour bien se positionner sur le marché ou tout simplement pour survivre. Mais souvent, ce n'est pas le plus fort qui survit, ni le plus intelligent, mais celui qui est le plus sensible au changement, facteur dominant dans la société actuelle. Les changements proviennent de l'extérieur ou naissent au sein même de l'entreprise et peuvent l'affecter plus ou moins durablement. Dès lors, les entreprises sont appelées à rester constamment en veille pour guetter le moindre changement en vue d'y apporter la solution adéquate en temps réel. Cependant, pour une veille réussie, on ne doit pas se contenter uniquement de surveiller les opportunités, mais avant tout, d'anticiper les menaces. Malheureusement, cette veille se déroule en oubliant l'indispensable volet sécurité de l'IE à savoir la sécurité des données manipulées et celle des procédés suivis pour atteindre les objectifs de l'IE. Nos travaux de recherche consistent à proposer un Système d'Intelligence Economique (SIE) Généraliste et Mobile. Ce SIE intègre une approche de modélisation du contrôle d'accès aux données et aux traitements pour sécuriser toutes les informations et les flux d'interaction durant son cycle de vie. Le besoin en matière de sécurité dans un SIE provient du fait que les informations manipulées sont d'ordre stratégique ayant une valeur assez importante. Une telle sécurité ne doit pas être considérée comme une option supplémentaire qu'offre un SIE pour se distinguer d'un autre. D'autant plus que la fuite de ces informations n'est pas le fait de faiblesses inhérentes aux systèmes informatiques des entreprises, mais c'est avant tout une question organisationnelle. La mobilité présente un choix stratégique pour notre SIE ''XPlor EveryWhere'', dont le but est de permettre aux utilisateurs de nos solutions de veille de continuer à rechercher, surveiller, valider et rediffuser des informations stratégiques au cours de leurs déplacements. Ils n'ont ainsi plus besoin d'être assis face à leur ordinateur pour accéder à des données utiles dans l'instant (préparation d'une réunion, nouvel ordre du jour, information sur un interlocuteur, une technologie, un marché, demande urgente d'une analyse ou d'un focus spécifique). Il leur suffit simplement d'utiliser discrètement, et en tout sécurité, leur appareil mobile. Grâce à XPlor EveryWhere, ils sont en permanence au cœur de l'information pertinente.Competition is a fundamental concept of the liberal economy tradition that requires companies to resort to Competitive Intelligence (CI) in order to be advantageously positioned on the market, or simply to survive. Nevertheless, it is well known that it is not the strongest of the organizations that survives, nor the most intelligent, but rather, the one most adaptable to change, the dominant factor in society today. Therefore, companies are required to remain constantly on a wakeful state to watch for any change in order to make appropriate solutions in real time. However, for a successful vigil, we should not be satisfied merely to monitor the opportunities, but before all, to anticipate risks. The external risk factors have never been so many: extremely dynamic and unpredictable markets, new entrants, mergers and acquisitions, sharp price reduction, rapid changes in consumption patterns and values, fragility of brands and their reputation. To face all these challenges, our research consists in proposing a Competitive Intelligence System (CIS) designed to provide online services. Through descriptive and statistics exploratory methods of data, Xplor EveryWhere display, in a very short time, new strategic knowledge such as: the profile of the actors, their reputation, their relationships, their sites of action, their mobility, emerging issues and concepts, terminology, promising fields etc. The need for security in XPlor EveryWhere arises out of the strategic nature of information conveyed with quite a substantial value. Such security should not be considered as an additional option that a CIS can provide just in order to be distinguished from one another. Especially as the leak of this information is not the result of inherent weaknesses in corporate computer systems, but above all it is an organizational issue. With Xplor EveryWhere we completed the reporting service, especially the aspect of mobility. Lastly with this system, it's possible to: View updated information as we have access to our strategic database server in real-time, itself fed daily by watchmen. They can enter information at trade shows, customer visits or after meetings

Détection de points de vue sur les médias sociaux numériques

De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit à des fins de marketing, de cybersécurité ou de recherche avec l'essor des humanités numériques. Nous proposons dans ce manuscrit deux contributions au domaine de la fouille de points de vue, axées sur la difficulté à obtenir des données annotées de qualité sur les médias sociaux. Notre première contribution est un jeu de données volumineux et complexe de 22853 profils Twitter actifs durant la campagne présidentielle française de 2017. C'est l'un des rares jeux de données considérant plus de deux points de vue et, à notre connaissance, le premier avec un grand nombre de profils et le premier proposant des communautés politiques recouvrantes. Ce jeu de données peut être utilisé tel quel pour étudier les mécanismes de campagne sur Twitter ou pour évaluer des modèles de détection de points de vue ou des outils d'analyse de réseaux. Nous proposons ensuite deux modèles génériques semi-supervisés de détection de points de vue, utilisant une poignée de profils-graines, pour lesquels nous connaissons le point de vue, afin de catégoriser le reste des profils en exploitant différentes proximités inter-profils. En effet, les modèles actuels sont généralement fondés sur les spécificités de certaines plateformes sociales, ce qui ne permet pas l'intégration de la multitude de signaux disponibles. En construisant des proximités à partir de différents types d'éléments disponibles sur les médias sociaux, nous pouvons détecter des profils suffisamment proches pour supposer qu'ils partagent une position similaire sur un sujet donné, quelle que soit la plateforme. Notre premier modèle est un modèle ensembliste séquentiel propageant les points de vue grâce à un graphe multicouche représentant les proximités entre les profils. En utilisant des jeux de données provenant de deux plateformes, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximité, nous pouvons correctement étiqueter 98% des profils. Notre deuxième modèle nous permet d'observer l'évolution des points de vue des profils pendant un événement, avec seulement un profil-graine par point de vue. Ce modèle confirme qu'une grande majorité de profils ne changent pas de position sur les médias sociaux, ou n'expriment pas leur revirement.Numerous domains have interests in studying the viewpoints expressed online, be it for marketing, cybersecurity, or research purposes with the rise of computational social sciences. We propose in this manuscript two contributions to the field of stance detection, focused around the difficulty of obtaining annotated data of quality on social medias. Our first contribution is a large and complex dataset of 22853 Twitter profiles active during the French presidential campaign of 2017. This is one of the rare datasets that considers a non-binary stance classification and, to our knowledge, the first one with a large number of profiles, and the first one proposing overlapping political communities. This dataset can be used as-is to study the campaign mechanisms on Twitter, or used to test stance detection models or network analysis tools. We then propose two semi-supervised generic stance detection models using a handful of seed profiles for which we know the stance to classify the rest of the profiles by exploiting various proximities. Indeed, current stance detection models are usually grounded on the specificities of some social platforms, which is unfortunate since it does not allow the integration of the multitude of available signals. By infering proximities from differents types of elements available on social medias, we can detect profiles close enough to assume they share a similar stance on a given subject. Our first model is a sequential ensemble algorithm which propagates stances thanks to a multi-layer graph representing proximities between profiles. Using datasets from two platforms, we show that, by combining several types of proximities, we can achieve excellent results. Our second model allows us to observe the evolution of profiles' stances during an event with as little as one seed profile by stance. This model confirms that a large majority of profiles do not change their stance on social medias, or do not express their change of heart

Caractérisation et reconnaissance de sons d'eau pour le suivi des activités de la vie quotidienne. Une approche fondée sur le signal, l'acoustique et la perception

Avec le vieillissement de la population, le diagnostic et le traitement des démences telle que la maladie d'Alzheimer constituent des enjeux sociaux de grande importance. Le suivi des activités de la vie quotidienne du patient représente un point clé dans le diagnostic des démences. Dans ce contexte, le projet IMMED propose une utilisation innovante de la caméra portée pour le suivi à distance des activités effectuées. Nous avons ainsi travaillé sur la reconnaissance de sons produits par l'eau, qui permet d'inférer sur un certain nombre d'activités d'intérêt pour les médecins, dont les activités liées à l'alimentation, à l'entretien, ou à l'hygiène. Si divers travaux ont déjà été effectués sur la reconnaissance des sons d'eau, ils sont difficilement adaptables aux enregistrements de la vie quotidienne, caractérisés par un recouvrement important de différentes sources sonores. Nous plaçons donc ce travail dans le cadre de l'analyse computationnelle de scènes sonores, qui pose depuis plusieurs années les bases théoriques de la reconnaissance de sources dans un mélange sonore. Nous présentons dans cette thèse un système basé sur un nouveau descripteur audio, appelé couverture spectrale, qui permet de reconnaître les flux d'eau dans des signaux sonores issus d'environnements bruités. Des expériences effectuées sur plus de 7 heures de vidéo valident notre approche et permettent d'intégrer ce système au sein du projet IMMED. Une étape complémentaire de classification permet d'améliorer notablement les résultats. Néanmoins, nos systèmes sont limités par une certaine difficulté à caractériser, et donc à reconnaître, les sons d'eau. Nous avons élargi notre analyse aux études acoustiques qui décrivent l'origine des sons d'eau. Selon ces analyses, les sons d'eau proviennent principalement de la vibration de bulles d'air dans l'eau. Les études théoriques et l'analyse de signaux réels ont permis de mettre au point une nouvelle approche de reconnaissance, fondée sur la détection fréquentielle de bulles d'air en vibration. Ce système permet de détecter des sons de liquide variés, mais se trouve limité par des flux d'eau trop complexes et bruités. Au final, ce nouveau système, basé sur la vibration de bulles d'air, est complémentaire avec le système de reconnaissance de flux d'eau, mais ne peux s'y substituer. Pour comparer ce résultat avec le fonctionnement de l'écoute humaine, nous avons effectué une étude perceptive. Dans une expérience de catégorisation libre, effectuée sur un ensemble important de sons de liquide du quotidien, les participants sont amenés à effectuer des groupes de sons en fonction de leur similarité causale. Les analyses des résultats nous permettent d'identifier des catégories de sons produits par les liquides, qui mettent en évidence l'utilisation de différentes stratégies cognitives dans l'identification les sons d'eau et de liquide. Une expérience finale effectuée sur les catégories obtenues souligne l'aspect nécessaire et suffisant de nos systèmes sur un corpus varié de sons d'eau du quotidien. Nos deux approches semblent donc pertinentes pour caractériser et reconnaître un ensemble important de sons produits par l'eau.The analysis of instrumental activities of daily life is an important tool in the early diagnosis of dementia such as Alzheimer. The IMMED project investigates tele-monitoring technologies to support doctors in the diagnostic and follow-up of the illnesses. The project aims to automatically produce indexes to facilitate the doctor’s navigation throughout the individual video recordings. Water sound recognition is very useful to identify everyday activities (e.g. hygiene, household, cooking, etc.). Classical methods of sound recognition, based on learning techniques, are ineffective in the context of the IMMED corpus, where data are very heterogeneous. Computational auditory scene analysis provides a theoretical framework for audio event detection in everyday life recordings. We review applications of single or multiple audio event detection in real life. We propose a new system of water flow recognition, based on a new feature called spectral cover. Our system obtains good results on more than seven hours of videos, and thus is integrated to the IMMED framework. A second stage improves the system precision using Gammatone Cepstral Coefficients and Support Vector Machines. However, a perceptive study shows the difficulty to characterize water sounds by a unique definition. To detect other water sounds than water flow, we used material provide by acoustics studies. A liquid sound comes mainly from harmonic vibrations resulting from the entrainment of air bubbles. We depicted an original system to recognize water sounds as group of air bubble sounds. This new system is able to detect a wide variety of water sounds, but cannot replace our water flow detection system. Our two systems seem complementary to provide a robust recognition of different water sounds of daily living. A perceptive study aims to compare our two approaches with human perception. A free categorization task has been set up on various excerpts of liquid sounds. The framework of this experiment encourages causal similarity. Results show several classes of liquids sounds, which may reflect the cognitive categories. In a final experiment performed on these categories, most of the sounds are detected by one of our two systems. This result emphasizes the necessary and sufficient aspect of our two approaches, which seem relevant to characterize and identify a large set of sounds produced by the water

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

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