Knowledge representation and exploitation for interactive and cognitive robots

L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système.As robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures

Services écosystémiques et protection des sols

En droit, le sol n’est pas appréhendé dans son entièreté, comme un ensemble complexe aux fonctions diverses. Dès lors, sa protection demeure lacunaire. Rédigé dans le cadre du programme de recherche « Travail du sol, services écosystémiques et compensation. Aspects agronomiques et juridiques » (Idex T2SEC, UT1 Capitole, IEJUC EA1919), cet ouvrage entend explorer le potentiel apport de la notion de service écosystémique à la protection des sols. À défaut de protection des sols, objets de propriété, la préservation des services écosystémiques, utilité commune du bien, pourrait-elle être prescrite, valorisée, et selon quelles modalités ? Cette étude interdisciplinaire croise les analyses d’agronomes et de juristes. Les premiers, prenant pour champ d’observation l’agriculture de conservation, ont procédé à une étude bibliographique complétée par des études de terrain et, à partir de ces matériaux, dressé un inventaire des services écosystémiques du sol préservés ou confortés par l’agriculture de conservation. Les juristes, confrontés à un état de la science moins avancé, ont commencé par identifier les normes relatives à la protection des sols, repéré la notion de service écosystémique en droit et proposé une qualification de ces services. Ils ont ensuite analysé certains des instruments qui peuvent intégrer la notion de service et/ou les pratiques de l’agriculture de conservation : le contrat, y compris le bail rural et les contrats liés à l’obligation de compensation, la responsabilité civile, les aides publiques et la comptabilité publique. Ce faisant, l’ouvrage ne prétend pas à l’exhaustivité mais entend participer au dialogue interdisciplinaire sur la notion de service écosystémique où la voix des juristes est encore peu présente

Nipah Virus in Lyle's Flying Foxes, Cambodia

We conducted a survey in Cambodia in 2000 on henipavirus infection among several bat species, including flying foxes, and persons exposed to these animals. Among 1,072 bat serum samples tested by enzyme-linked immunosorbent assay, antibodies reactive to Nipah virus (NiV) antigen were detected only in Pteropus lylei species; Cynopterus sphinx, Hipposideros larvatus, Scotophilus kuhlii, Chaerephon plicata, Taphozous melanopogon, and T. theobaldi species were negative. Seroneutralization applied on a subset of 156 serum samples confirmed these results. None of the 8 human serum samples was NiV seropositive with the seroneutralization test. One virus isolate exhibiting cytopathic effect with syncytia was obtained from 769 urine samples collected at roosts of P. lylei specimens. Partial molecular characterization of this isolate demonstrated that it was closely related to NiV. These results strengthen the hypothesis that flying foxes could be the natural host of NiV. Surveillance of human cases should be implemented

CTX-M β-Lactamases in Escherichia coli from Community-acquired Urinary Tract Infections, Cambodia

The prevalence of CTX-M β-lactamases has reached a critical level, which highlights the need for study of their spread in developing countries

Overworld: Assessing the geometry of the world for Human-Robot Interaction

International audienceFor a robot to interact with humans in a given environment, a key need is to understand its environment in terms of the objects composing it, the other agents acting in it, and the relations between all of them. This capability is often called the geometrical situation assessment and is mainly related to spatial reasoning in time. In this paper, we present Overworld, a novel lightweight and open-source framework, merging the key features of a decade of research in the domain. It permanently maintains a geometric state of the world from the point of view of the robot by aggregating perceptual information from several sources and reasoning on them to create a coherent world. Furthermore, Overworld implements perspective-taking by emulating the humans' ability to perceive to estimate the state of the world from their perspective. Finally, thanks to a strong link with an ontology framework, it ensures knowledge coherence in the whole robotic architecture. This work is part of a broader effort to develop a complete, stable, and shareable decisional robotic architecture for Human-Robot Interaction

Représentation et exploitation de la connaissance pour des robots interactifs et cognitifs

National audienceAs robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures.L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système

Représentation et exploitation de la connaissance pour des robots interactifs et cognitifs

National audienceAs robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures.L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système

Représentation et exploitation de la connaissance pour des robots interactifs et cognitifs

National audienceAs robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures.L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système

Représentation et exploitation de la connaissance pour des robots interactifs et cognitifs

L'arrivée des robots dans notre vie quotidienne fait émerger le besoin pour ces systèmes d'avoir accès à une représentation poussée des connaissances et des capacités de raisonnements associées. Ainsi, les robots doivent pouvoir comprendre les éléments qui composent l'environnement dans lequel ils évoluent. De plus, la présence d'humains dans ces environnements et donc la nécessité d'interagir avec eux amènent des exigences supplémentaires. Ainsi, les connaissances ne sont plus utilisées par le robot dans le seul but d'agir physiquement sur son environnement mais aussi dans un but de communication et de partage d'information avec les humains. La connaissance ne doit plus être uniquement compréhensible par le robot lui-même mais doit aussi pouvoir être exprimée. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons Ontologenius. C'est un logiciel permettant de maintenir des bases de connaissances sous forme d'ontologie, de raisonner dessus et de les gérer dynamiquement. Nous commençons par expliquer en quoi ce logiciel est adapté aux applications d'interaction humain-robot (HRI), notamment avec la possibilité de représenter la base de connaissances du robot mais aussi une estimation des bases de connaissances des partenaires humains ce qui permet d'implémenter les mécanismes de théorie de l'esprit. Nous poursuivons avec une présentation de ses interfaces. Cette partie se termine par une analyse des performances du système ainsi développé. Dans une seconde partie, cette thèse présente notre contribution à deux problèmes d'exploration des connaissances: l'un ayant trait au référencement spatial et l'autre à l'utilisation de connaissances sémantiques. Nous commençons par une tâche de description d'itinéraires pour laquelle nous proposons une ontologie permettant de décrire la topologie d'environnements intérieurs et deux algorithmes de recherche d'itinéraires. Nous poursuivons avec une tâche de génération d'expression de référence. Cette tâche vise à sélectionner l'ensemble optimal d'informations à communiquer afin de permettre à un auditeur d'identifier l'entité référencée dans un contexte donné. Ce dernier algorithme est ensuite affiné pour y ajouter les informations sur les activités passées provenant d'une action conjointe entre un robot et un humain, afin de générer des expressions encore plus pertinentes. Il est également intégré à un planificateur de tâches symbolique pour estimer la faisabilité et le coût des futures communications. Cette thèse se termine par la présentation de deux architectures cognitives, la première utilisant notre contribution concernant la description d'itinéraire et la seconde utilisant nos contributions autour de la Génération d'Expression de Référence. Les deux utilisent Ontologenius pour gérer la base de connaissances sémantique. À travers ces deux architectures, nous présentons comment nos travaux ont amené la base de connaissances a progressivement prendre un rôle central, fournissant des connaissances à tous les composants du système.As robots begin to enter our daily lives, we need advanced knowledge representations and associated reasoning capabilities to enable them to understand and model their environments. Considering the presence of humans in such environments, and therefore the need to interact with them, this need comes with additional requirements. Indeed, knowledge is no longer used by the robot for the sole purpose of being able to act physically on the environment but also to communicate and share information with humans. Therefore knowledge should no longer be understandable only by the robot itself, but should also be able to be narrative-enabled. In the first part of this thesis, we present our first contribution with Ontologenius. This software allows to maintain knowledge bases in the form of ontology, to reason on them and to manage them dynamically. We start by explaining how this software is suitable for \acrfull{hri} applications. To that end, for example to implement theory of mind abilities, it is possible to represent the robot's knowledge base as well as an estimate of the knowledge bases of human partners. We continue with a presentation of its interfaces. This part ends with a performance analysis, demonstrating its online usability. In a second part, we present our contribution to two knowledge exploration problems around the general topic of spatial referring and the use of semantic knowledge. We start with the route description task which aims to propose a set of possible routes leading to a target destination, in the framework of a guiding task. To achieve this task, we propose an ontology allowing us to describe the topology of indoor environments and two algorithms to search for routes. The second knowledge exploration problem we tackle is the \acrfull{reg} problem. It aims at selecting the optimal set of piece of information to communicate in order to allow a hearer to identify the referred entity in a given context. This contribution is then refined to use past activities coming from joint action between a robot and a human, in order to generate new kinds of Referring Expressions. It is also linked with a symbolic task planner to estimate the feasibility and cost of future communications. We conclude this thesis by the presentation of two cognitive architectures. The first one uses the route description contribution and the second one takes advantage of our Referring Expression Generation contribution. Both of them use Ontologenius to manage the semantic Knowledge Base. Through these two architectures, we present how our contributions enable Knowledge Base to gradually take a central role, providing knowledge to all the components of the architectures