Gestion dynamique d'ontologies à partir de textes par systèmes multi-agents adaptatifs

Une ontologie est une représentation structurée des connaissances d'un domaine sous la forme d'un réseau conceptuel. Les ontologies sont considérées comme un support indispensable à la communication entre agents logiciels, à l'annotation des sites Web et des ressources documentaires dans une optique de recherche sémantique de l'information. Parce que les connaissances d'un domaine sont amenées à évoluer, une ontologie doit elle aussi évoluer pour rester en cohérence avec le domaine qu'elle modélise. Actuellement, la plupart des travaux traitant de l'évolution d'ontologies se préoccupent de la vérification et du maintien de la cohérence de l'ontologie modifiée. Ces travaux n'apportent pas de solutions concrètes à l'identification de nouvelles connaissances et à leur intégration dans une ontologie. Les travaux en ingénierie d'ontologies à partir de textes quant à eux traitent ce problème d'évolution comme un problème de reconstruction d'une nouvelle ontologie. Souvent, le résultat produit est complètement différent de l'ontologie à modifier. Par ailleurs, les logiciels d'évolution spécifiques à un domaine particulier rendent impossible leur utilisation dans d'autres domaines. Cette thèse propose une solution originale basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) pour faire évoluer des ontologies à partir de textes. Chaque terme et concept sont représentés par un agent qui essaie de se situer au bon endroit dans l'organisation qui n'est autre que l'ontologie. Ce travail est concrétisé par un outil nommé DYNAMO. Un besoin d'évolution est déclenché par l'ajout de nouveaux textes dans un corpus de documents. DYNAMO utilise les résultats d'un extracteur de termes et de relations lexicales ainsi qu'un AMAS, nommé DYNAMO MAS, pour proposer une ontologie modifiée à un ontographe. Ce dernier interagit avec DYNAMO MAS via une interface graphique en modifiant l'ontologie proposée (déplacement, ajout, modification de concepts, de termes et/ou de relations), produisant ainsi des contraintes auxquelles l'AMAS doit s'adapter. Cette "coévolution" entre l'AMAS et l'ontographe cesse lorsque l'ontographe juge que l'ontologie modifiée est cohérente avec le nouveau corpus.An ontology is a structured representation of domain knowledge based on a conceptual network. Ontologies are considered as an essential support for the communication between software agents, the annotation of Web sites and textual resources to carry out semantic information retieval. Because domain knowledge can evolve, an ontology must also evolve to remain consistent with the domain that it models. Currently, studies on ontologies evolution are focusing on checking and maintaining the consistency of the evolved ontology. These works do not provide concrete solutions to the identification of new knowledge and its integration into an ontology. Ontology engineering from texts considers evolution as a problem of ontology reconstruction. The result produced by this kind of software is often completely different from the initial ontology. Moreover, it is almost impossible to reuse software designed only for a particular domain. This PhD thesis proposes an original solution based on adaptive multi-agent systems (AMAS) to evolve ontologies from texts. Each term and each concept are agentified and try to find its own right place in the AMAS organization that is the ontology. This work is implemented in a software called DYNAMO. An ontology evolution requirement is triggered by the addition of new texts in a corpus of documents. DYNAMO uses the results of a term extractor and a lexical relation extractor. These results are the input data of an AMAS, called DYNAMO MAS, that evolves an ontology and proposes it to an ontologist. Then, the ontologist interacts with DYNAMO MAS via a graphical interface by modifying the proposed ontology (moving, addition, suppression of concepts, terms and / or relationships). The ontologist's actions are feedback used by the AMAS to adapt the evolved ontology. This "coevolution" process between the AMAS and the ontologist ends when the ontologist judges that the modified ontology is consistent with the new corpus

Approches environnement-centrées pour la simulation de systèmes multi-agents: Pour un déplacement de la complexité des agents vers l'environnement

This habilitation thesis synthesizes research works which are mainly related to the field of Multi-Agent Based Simulation (MABS). MABS is a general framework for modeling and experimenting with systems in which the dynamics emerges from local interactions among individuals (autonomous agents). Examples of use range from the study of natural systems (e.g. ant colonies, crowds or traffic jams) to the engineering of artificial ones (e.g., collective robotics, distributed artificial intelligence-based softwares). To this end, MABS modeling represents the behavior of individuals, their environment and interactions, so that global dynamics can be computed and studied from the bottom up. In this context, we have been investigating research on the theory and practice of MABS from two different perspectives : (1) the design of generic abstractions dedicated to the modeling of multi-agent dynamics (e.g., the IRM4S model) and (2) the engineering of MABS (MaDKit and TurtleKit platforms). Besides, we have been experimenting with MABS in different application domains such as image processing, video games, and collective robotics. Contrary to approaches that put the emphasis on the agent behaviors, all these works have been done by considering the environment of the agents as a first order abstraction. In this thesis, we first reflect upon the research we have conducted according to this perspective. Next, we show how we actually use this perspective to propose an original approach for using General-Purpose processing on Graphics Processing Units (GPGPU) within MABS, and then present the research perspectives related to our positioning.Les travaux de recherche synthétisés dans ce mémoire s’inscrivent principalement dans le domaine de la modélisation et de la simulation de systèmes multi-agents (SMA). La simulation multi-agents met en œuvre des modèles où les individus, leur environnement et leurs interactions sont directement représentés. Dans ces modèles, chaque individu –agent autonome– possède son propre comportement et produit ses actions en fonction d’une perception locale de son environnement. Ainsi, la simulation multi-agents est utilisée pour étudier des systèmes naturels comme les colonies de fourmis, les dynamiques de foules ou le trafic urbain, mais aussi pour concevoir des systèmes artificiels, par exemple dans le cadre de la robotique collective ou le développement de logiciels basés sur de l’intelligence artificielle distribuée. Dans ce cadre, nos recherches ont porté sur des problématiques liées à la modélisation de simulations multi-agents, avec la proposition de modèles formels et conceptuels (e.g. le modèle IRM4S) et d’outils logiciels génériques (plates-formes MaDKit et TurtleKit), et sur leur utilisation dans divers domaines tels que le jeu vidéo, le traitement numérique de l’image ou la robotique collective. Contrairement aux approches centrées sur la conception des comportements individuels, dans ces travaux l’environnement des agents est considéré comme une abstraction de premier ordre. Dans ce mémoire, nous dressons tout d’abord un bilan de nos recherches en argumentant l’intérêt d’une telle démarche pour les modèles multi-agents. Nous montrons ensuite comment celle-ci nous a récemment permis de proposer une approche originale dans le cadre de l’utilisation du calcul haute performance sur carte graphique (GPGPU) pour la simulation de SMA, avant de présenter les perspectives de recherche associées à notre positionnement

DYNAMO-MAS: a multi-agent system for ontology evolution from text

International audienceManual ontology development and evolution are complex and time-consuming tasks, even when textual documents are used as knowledge sources in addition to human expertise or existing ontologies. Processing natural language in text produces huge amounts of linguistic data that need to be filtered out and structured. To support both of these tasks, we have developed DYNAMO-MAS, an interactive tool based on an adaptive multi-agent system (adaptive MAS or AMAS) that builds and evolves ontologies from text. DYNA-MO-MAS is a partner system to build ontologies; the ontologist interacts with the system to validate or modify its outputs. This paper presents the architecture of DYNAMO-MAS, its operating principles and its evaluation on three case studies

Adaptations dynamiques au contexte en informatique ambiante : propriétés logiques et temporelles

In ubiquitous computing, applications are built as a collaboration of computerized and communicating objects called devices. Because these devices can be mobile or subject to failures, this infrastructure evolves dynamically and unpredictably. Thus, to fit seamlessly into their environment and to provide the functionalities expected by users which are often more sustainable than the environment, applications must dynamically adapt to these changes. Each of these variable phenomena pursues its own dynamic. The challenge offered to adaptation mechanisms is to be able to consider them, with suitable dynamics.For this purpose, we propose an architectural model and an adaptation mechanism. The architectural model is based on four levels organized hierarchically according to their complexity and to the dynamics they can offer. We combine to this architectural model an adaptation mechanism. Based on the separation of concerns principle, our mechanism allows us to consider the variability of the system. Due to the unpredictability of the environment, the sets of adaptations that will be deployed by the upper levels of the architecture may not have been anticipated at design time. Also, thanks to some logical and temporal properties, these adaptations can be composed in non-anticipated way and with appropriate response time. The proposed mechanism, called cascaded aspects, is implemented using Aspects of Assembly and the WComp execution platform.En informatique ambiante, les applications sont construites en faisant interagir entre eux des objets informatisés et communicants appelés dispositifs. Parce que ces dispositifs peuvent être mobiles ou subir des pannes, cette infrastructure évolue dynamiquement et de manière imprévisible. Aussi, pour s’insérer de manière transparente dans leur environnement et fournir les fonctionnalités attendues par les utilisateurs, bien souvent plus pérennes que l’environnement sur lequel elles reposent, les applications doivent s’adapter dynamiquement à ces évolutions. Ces phénomènes variables poursuivant leur propre dynamique, le défi proposé aux mécanismes d’adaptation est d’être capable de les prendre encompte, avec une dynamique adaptée à chacun d’entre eux.Dans cette optique, nous proposons un modèle architectural ainsi qu’un mécanisme d’adaptation. Le modèle architectural repose sur quatre niveaux organisés hiérarchiquement en fonction de leur complexité et de la dynamique qu’ils peuvent offrir. Nous lui associons un mécanisme d’adaptation qui, à partir du principe de séparation des préoccupations permet d’exprimer la variabilité du système. En raison de l’imprévisibilité de l’environnement, les ensembles d’adaptations qui seront déployées par les niveaux supérieurs de l’architecture ne peuvent pas nécessairement être anticipés à la conception. Aussi, grâce à un ensemble de propriétés logiques et temporelles, ces adaptations peuvent être composées de manière non-anticipée dans des temps de réponse adaptés. Le mécanisme d’adaptation proposé, appelé cascade d’aspects, est expérimenté en se basant sur les Aspects d’Assemblages et la plateforme d’exécution WComp

Impact des émotions sur les performances

Les émotions jouent un rôle primordial dans les processus cognitifs et plus particulièrement dans les tâches d’apprentissage. D’ailleurs, plusieurs recherches neurologiques ont montré l’interrelation qui existe entre la cognition et les émotions. Elles ont aussi déterminé plusieurs formes d’intelligence humaine autre que l’intelligence rationnelle parmi lesquelles nous distinguons la forme ayant comme dimension émotionnelle, à savoir l’intelligence émotionnelle, vu son impact sur les processus d’apprentissage. L’intelligence émotionnelle est alors un facteur significatif de réussite scolaire et professionnelle. Sous la lumière de ces constatations présentées, les informaticiens à leur tour, vont alors tenter de consentir de plus en plus de place au facteur émotionnel dans les systèmes informatiques et plus particulièrement dans ceux dédiés à l’apprentissage. L’intégration de l’intelligence émotionnelle dans ces systèmes et plus précisément, dans les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI), va leur permettre de gérer les émotions de l’apprenant et par la suite améliorer ses performances. Dans ce mémoire, notre objectif principal est d’élaborer une stratégie d’apprentissage visant à favoriser et accentuer la mémorisation chez les enfants. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un cours d’anglais en ligne ainsi qu’un tuteur virtuel utilisant des ressources multimédia tels que le ton de la voix, la musique, les images et les gestes afin de susciter des émotions chez l’apprenant. Nous avons conduit une expérience pour tester l’efficacité de quelques stratégies émotionnelles ainsi qu’évaluer l’impact des émotions suscitées sur la capacité de mémorisation des connaissances à acquérir par l’apprenant. Les résultats de cette étude expérimentale ont prouvé que l’induction implicite des émotions chez ce dernier a une influence significative sur ses performances. Ils ont également montré qu’il n’existe pas une stratégie efficace pour tous les apprenants à la fois, cependant l’efficacité d’une telle stratégie par rapport à une autre dépend essentiellement du profil comportemental de l’apprenant déterminé à partir de son tempérament.Emotions play a crucial role in cognitive processes, particularly in learning tasks. Furthermore, several studies in neurosciences have shown that emotion is closely related to cognitive processes. They have also determined many different forms of intelligence other than the rational intelligence; one of them is the form having an emotional dimension which influences the learning processes, namely emotional intelligence. Emotional intelligence is a significant factor in academic and professional success. Under the light of these results, the computer scientists will, in their turn, try to focus on the emotional factor in computer systems and more particularly in those dedicated to learning. The integration of emotional intelligence in these systems, specifically in Intelligent Tutoring System (ITS), will enable them to recognise learner’s emotions and improve his/her performances. In this thesis, our main aim is to develop a learning strategy which promotes and enhances memorization by children. To achieve this aim, we developed an English web course and a virtual tutor using multimedia resources such as voice pitch, music, images, and gestures to induce emotion in the learner. We conducted an experiment to test the effectiveness of some emotional strategies and assessed the impact of aroused emotions on the ability of memorizing knowledge to be acquired by the learner. The results of this experimental study have shown that implicit induction of emotions has a significant influence on learner’s performances. Moreover, no effective strategy can be applied to all learners at the same time. However, the efficiency of a strategy depends mainly on the learner’s behavioral profile based on his temperament

Evolution de profils multi-attributs, par apprentissage automatique et adaptatif dans un système de recommandation pour l'aide à la décision

La prise en compte des profils utilisateurs ainsi que leurs évolutions, dans le domaine de l'aide à la décision, constitue actuellement dans la communauté des SIAD (Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision) un enjeu important. En effet, la prise en compte du contexte lors de la décision est actuellement émergente pour les SIAD. Ces systèmes d'assistance offrent ainsi des conseils aux utilisateurs en se basant sur leur profil, qui représente leurs préférences à travers une liste de critères valués. Les principales contraintes viennent du fait qu'il est nécessaire que le système puisse amener de l'information pertinente de manière continue. Cela oblige donc à faire évoluer les profils des utilisateurs en fonction de leurs actions. Pour cela, le système ne doit pas seulement " comprendre " ce que l'utilisateur aime, mais également pourquoi. De plus, l'aide apportée aux utilisateurs évoluera donc dans le temps et également par rapport à l'utilisateur. Ainsi l'utilisateur aura à sa disposition une sorte d'assistant personnalisé. L'objectif du travail consiste à apporter une aide à l'activité de l'utilisateur en fonction de son profil. Pour cela, nous proposons de mettre en œuvre et de développer des algorithmes, basés sur des techniques issues du domaine de l'apprentissage, afin de faire évoluer le profil d'un utilisateur en fonction de ses actions. L'aide apportée à l'utilisateur par le système évoluera aussi en fonction de l'évolution de son profil. Le problème à traiter pour l'utilisateur est un problème de prise de décision. Pour ce problème, une assistance est apportée à l'utilisateur, et celle-ci se fait par un affinage des solutions potentielles. Cet affinage est effectué grâce à la mise en place d'un tri (ranking) évolutif des solutions qui sont présentées à l'utilisateur en fonction de son/ses profils. La réalisation d'un tel système nécessite l'articulation des trois principaux domaines de recherche ; qui sont l'Aide à la Décision multicritère, la Décomposition et Agrégation de préférence, et l'Apprentissage automatique. Les domaines de l'Aide à la Décision multicritère et de la Décomposition et Agrégation de préférence peuvent être aussi rassemblés en tant que Procédure d'Agrégation Multicritère (PAMC). Certaines méthodes d'Aide à la Décision multicritère sont mises en place ici et utilisent les données du profil afin d'apporter la meilleure aide possible à l'utilisateur. La décomposition est utilisée pour caractériser un objet afin de fournir à l'apprentissage les données nécessaires à son fonctionnement. L'agrégation quant à elle sert à obtenir une note sur un objet, et cela selon le profil de l'utilisateur, afin de pouvoir effectuer un classement (ranking). L'apprentissage sert à faire évoluer les profils des utilisateurs afin d'avoir toujours un profil représentant le plus fidèlement possible les préférences des utilisateurs. En effet les préférences des utilisateurs évoluant dans le temps, il est nécessaire de traiter ces changements afin d'adapter les réponses à apporter à l'utilisateur. Les contributions de cette thèse portent tout d'abord sur la définition, la construction et l'évolution d'un profil utilisateur (profiling évolutif) en fonction des actions explicites et implicites de l'utilisateur. Ce profiling évolutif est mis en œuvre au sein d'un système de recommandation utilisable sans base d'apprentissage, de manière synchrone et totalement incrémentale, et qui permet aux utilisateurs de changer rapidement de préférences et même d'être incohérents (rationalité limitée). Ce système, qui vient en complément d'un système de Recherche Information, a pour objectif d'établir un ordre total sur une liste d'éléments proposés à l'utilisateur (ranking), et ce en concordance avec les préférences de l'utilisateur. Ces contributions consistent également à la définition de techniques qui permettent d'apporter des parties de solutions à des verrous technologiques comme la désagrégation de critères et la prise en compte d'un nombre variable de critères dans le processus d'aide à la décision interactif, et ce sans définir au préalable de famille cohérente de critères sur laquelle est basée la décision. Plusieurs cadres applicatifs ont été définis afin d'évaluer le système par rapport à d'autres systèmes, mais également afin de tester ses performances de manière hors ligne avec des vraies données utilisateurs, ainsi qu'en ligne, en utilisant directement le système.Considering user profiles and their evolutions, for decision support is currently in the community of DSS (Decision Support Systems) an important issue. Indeed, the inclusion of context in the decision is currently emerging for DSS. Indeed the system offers advice to users based on their profile, which represents their preferences through a list of valued criteria. The main constraints come from the fact that the system need to continuously bring relevant information. It therefore requires changing user profiles thanks to their actions. So, the system must not only "understand" what the user likes, but also why. The users' assistance will evolve over time and therefore with the user. Thus the user has at his disposal a kind of personal assistant. The objective of this work is to provide assistance to the user's activity according to his profile. The objective is to develop an algorithm based on automatic techniques, in order to change the profile of a user based on his actions. The assistance provided to the user by the system will evolves according to the evolution of its profile. The problem addressed to the user is a problem of decision making. For this problem, assistance is provided to the user, and it is a refinement of potential solutions. This refining is done through the establishment of scalable scheduling solutions that are presented to the user depending on his / her profile. The realization of such a system requires the articulation of the three main areas of research which are the Multi-Criteria Decision Support, the Disaggregation and Aggregation of preferences, and Machine Learning. The fields of Decision Support and Multi Disaggregation and Aggregation preference can also be assembled as Multi-Criteria Aggregation Process (PAMC). Some methods of Multicriteria Decision Support are set up here and use profile data to provide the best possible support to the user. The decomposition is used to characterize an object to provide data to the learning algorithm required for its operation. Aggregation serves to score an object according to the user profile in order to rank the selected items. Machine Learning is used to change user profiles in order to always have a profile representing as closely as possible the preferences of users. Indeed user preferences change over the time, it is necessary to address these changes in order to adapt the answers to the user. The contributions of this thesis are firstly, the definition, construction and evolution of a user profile (evolutionary profiling) based on explicit and implicit user's actions. This evolutionary profiling is implemented within a recommender system usable without learning base, synchronously and completely incremental, and that allows users to quickly change their preferences and even to be inconsistent (bounded rationality). This system, which complements an Information System Research, aims to establish a total order on a list of items proposed to the user (ranking) and in accordance with his preferences. These also include the definition of techniques used to make parts of solutions to technological challenges as the disintegration of criteria and the inclusion of a variable number of criteria in the process of interactive decision support, and this without firstly defining coherent family of criteria on which the decision is based. Several application frameworks have been developed to evaluate the system and compare it to other systems, but also to test its performance with real user data in an offline mode, and in an online mode using directly the system

Reconnaissance automatique des dimensions affectives dans l'interaction orale homme-machine pour des personnes dépendantes

La majorité des systèmes de reconnaissance d'états affectifs est entrainée sur des données artificielles hors contexte applicatif et les évaluations sont effectuées sur des données pré-enregistrées de même qualité. Cette thèse porte sur les différents défis résultant de la confrontation de ces systèmes à des situations et des utilisateurs réels.Pour disposer de données émotionnelles spontanées au plus proche de la réalité, un système de collecte simulant une interaction naturelle et mettant en oeuvre un agent virtuel expressif a été développé. Il a été mis en oeuvre pour recueillir deux corpus émotionnels, avec la participation de près de 80 patients de centres médicaux de la région de Montpellier, dans le cadre du projet ANR ARMEN.Ces données ont été utilisées dans l'exploration d'approches pour la résolution du problème de la généralisation des performances des systèmes de détection des émotions à d'autres données. Dans cette optique, une grande partie des travaux menés a porté sur des stratégies cross-corpus ainsi que la sélection automatique des meilleurs paramètres. Un algorithme hybride combinant des techniques de sélection flottante avec des métriques de similitudes et des heuristiques multi-échelles a été proposé et appliqué notamment dans le cadre d'un challenge (InterSpeech 2012). Les résultats de l'application de cet algorithme offrent des pistes pour différencier des corpus émotionnels à partir des paramètres les plus pertinents pour les représenter.Un prototype du système de dialogue complet, incluant le module de détection des émotions et l'agent virtuel a également été implémenté.Most of the affective states recognition systems are trained on artificial data, without any realistic context. Moreover the evaluations are done with pre-recorded data of the same quality. This thesis seeks to tackle the various challenges resulting from the confrontation of these systems with real situations and users.In order to obtain close-to-reality spontaneous emotional data, a data-collection system simulating a natural interaction was developed. It uses an expressive virtual character to conduct the interaction. Two emotional corpora where gathered with this system, with almost 80 patients from medical centers of the region of Montpellier, France, participating in. This work was carried out as part of the French ANR ARMEN collaborative project.This data was used to explore approaches to solve the problem of performance generalization for emotion detection systems. Most of the work in this part deals with cross-corpus strategies and automatic selection of the best features. An hybrid algorithm combining floating selection techniques with similarity measures and multi-scale heuristics was proposed and used in the frame of the InterSpeech 2012 Emotino Challenge. The results and insights gained with the help of this algorithm suggest ways of distinguishing between emotional corpora using their most relevant features.A prototype of the complete dialog system, including the emotion detection module and the virtual agent was also implemented.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF