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Bouzeghoub, Amel

Overview
Works: 21 works in 21 publications in 2 languages and 23 library holdings
Roles: Other, Thesis advisor, Opponent
Publication Timeline
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Most widely held works by Amel Bouzeghoub
Enhancing B2B supply chain traceability using smart contracts and IoT by Mohamed Ahmed( )

1 edition published in 2020 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

An experiment on an ontology-based support approach for process modeling( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Proxy d'interface Homme-Machine : apport des algorithmes génétiques pour l'adaptation automatique de la présentation de documents Web by Jérémy Lardon( )

1 edition published in 2010 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Pervasive computing calls for more and more re-engineering on Web sites. Nowadays, Web sites are often designed to be displayed on a personal computer. However, alternative versions are proposed more and more often. Zoom, focus, and thumbnail systems make the browsing easier but are not generally applicable to other devices. In our opinion, it is necessary to be able to adapt a Web document according to the constraints of the browsing device. This thesis proves that a meta-heuristic approach allows to make the re-engineering of a Web site automatic for a device whose charactéristics are not known in advance. In order to do so, we propose an architecture coupled with a module able to provide browsing session in the case where the Web document has to be split in chuncks. Device characteristics being not known in advance, we also introduce a system able to gather passively the device information. The work relies on an adapting model inspired by the transcoding. Our model appeals to techniques called transformations. Transformations are multiple, so it is necessary to determin, for each context, which ones must be applied and in which order. This sequencing of transformations is named composition. A genetic algorithm allows us to find an approximate solution for the problem of the best composition. Finally, the thesis presents the implemetation of this model, the results of our experimentations and proposes an interpretation of the performance of the system
DRARS, a dynamic risk-aware recommender system by Djallel Bouneffouf( )

1 edition published in 2013 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

The vast amount of information generated and maintained everyday by information systems and their users leads to the increasingly important concern of overload information. In this context, traditional recommender systems provide relevant information to the users. Nevertheless, with the recent dissemination of mobile devices (smartphones and tablets), there is a gradual user migration to the use of pervasive computing environments. The problem with the traditional recommendation approaches is that they do not utilize all available information for producing recommendations. More contextual parameters could be used in the recommendation process to result in more accurate recommendations. Context-Aware Recommender Systems (CARS) combine characteristics from context-aware systems and recommender systems in order to provide personalized recommendations to users in ubiquitous environments. In this perspective where everything about the user is dynamic, his/her content and his/her environment, two main issues have to be addressed: i) How to consider content evolution? and ii) How to avoid disturbing the user in risky situations?. In response to these problems, we have developed a dynamic risk sensitive recommendation system called DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), which model the context-aware recommendation as a bandit problem. This system combines a content-based technique and a contextual bandit algorithm. We have shown that DRARS improves the Upper Confidence Bound (UCB) policy, the currently available best algorithm, by calculating the most optimal exploration value to maintain a trade-off between exploration and exploitation based on the risk level of the current user's situation. We conducted experiments in an industrial context with real data and real users and we have shown that taking into account the risk level of users' situations significantly increases the performance of the recommender system
Interopérabilité des systèmes distribués produisant des flux de données sémantiques au profit de l'aide à la prise de décision by Fethi Belghaouti( )

1 edition published in 2017 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Internet is an infinite source of data coming from sources such as social networks or sensors (home automation, smart city, autonomous vehicle, etc.). These heterogeneous and increasingly large data can be managed through semantic web technologies, which propose to homogenize, link these data and reason above them, and data flow management systems, which mainly address the problems related to volume, volatility and continuous querying. The alliance of these two disciplines has seen the growth of semantic data stream management systems also called RSP (RDF Stream Processing Systems). The objective of this thesis is to allow these systems, via new approaches and "low cost" algorithms, to remain operational, even more efficient, even for large input data volumes and/or with limited system resources.To reach this goal, our thesis is mainly focused on the issue of "Processing semantic data streamsin a context of computer systems with limited resources". It directly contributes to answer the following research questions : (i) How to represent semantic data stream ? And (ii) How to deal with input semantic data when their rates and/or volumes exceed the capabilities of the target system ?As first contribution, we propose an analysis of the data in the semantic data streams in order to consider a succession of star graphs instead of just a success of andependent triples, thus preserving the links between the triples. By using this approach, we significantly impoved the quality of responses of some well known sampling algoithms for load-shedding. The analysis of the continuous query allows the optimisation of this solution by selection the irrelevant data to be load-shedded first. In the second contribution, we propose an algorithm for detecting frequent RDF graph patterns in semantic data streams.We called it FreGraPaD for Frequent RDF Graph Patterns Detection. It is a one pass algorithm, memory oriented and "low-cost". It uses two main data structures : A bit-vector to build and identify the RDF graph pattern, providing thus memory space optimization ; and a hash-table for storing the patterns.The third contribution of our thesis consists of a deterministic load-shedding solution for RSP systems, called POL (Pattern Oriented Load-shedding for RDF Stream Processing systems). It uses very low-cost boolean operators, that we apply on the built binary patterns of the data and the continuous query inorder to determine which data is not relevant to be ejected upstream of the system. It guarantees a recall of 100%, reduces the system load and improves response time. Finally, in the fourth contribution, we propose Patorc (Pattern Oriented Compression for RSP systems). Patorc is an online compression toolfor RDF streams. It is based on the frequent patterns present in RDF data streams that factorizes. It is a data lossless compression solution whith very possible querying without any need to decompression.This thesis provides solutions that allow the extension of existing RSP systems and makes them able to scale in a bigdata context. Thus, these solutions allow the RSP systems to deal with one or more semantic data streams arriving at different speeds, without loosing their response quality while ensuring their availability, even beyond their physical limitations. The conducted experiments, supported by the obtained results show that the extension of existing systems with the new solutions improves their performance. They illustrate the considerable decrease in their engine's response time, increasing their processing rate threshold while optimizing the use of their system resources
Raisonnement distribué dans un environnement ambiant by Amina Jarraya( )

1 edition published in 2019 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Pervasive Computing and Ambient Intelligence aim to create a smart environment withnetworked electronic and computer devices such as sensors seamlessly integrating into everyday life and providing users with transparent access to services anywhere and anytime.To ensure this, a system needs to have a global knowledge of its environment, and inparticular about people and devices, their interests and their capabilities, and associated tasks and activities. All these information are related to the concept of context. This involves gathering the user contextual data to determine his/her current situation/activity; we also talk about situation/activity identification. Thus, the system must be sensitive to environment and context changes, in order to detect situations/activities and then to adapt dynamically.Recognizing a situation/an activity requires the definition of a whole process : perception of contextual data, analysis of these collected data and reasoning on them for the identification of situations/activities.We are particularly interested in aspects related to the distributed modeling of the ambient environment and to those related to distributed reasoning in the presence of imperfect data for the identification of situations/activities. Thus, the first contribution of the thesis concerns the perception part. We have proposed a new perception model that allows the gathering of raw data from sensors deployed in the environment and the generation of events.Next, the second contribution focuses on the observation and analysis of these events by segmenting them and extracting the most significant and relevant features. Finally, the last two contributions present two proposals concerning the distributed reasoning for the identification of situations/activities ; one represents the main contribution and the other represents its improved version overcoming certain limitations. From a technical point of view, all these proposals have been developed, validated and evaluated with several tools
An Efficient Framework for Processing and Analyzing Unstructured Text to Discover Delivery Delay and Optimization of Route Planning in Realtime by Mohammad Alshaer( )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'Internet des objets, ou IdO (en anglais Internet of Things, ou IoT) conduit à un changement de paradigme du secteur de la logistique. L'avènement de l'IoT a modifié l'écosystème de la gestion des services logistiques. Les fournisseurs de services logistiques utilisent aujourd'hui des technologies de capteurs telles que le GPS ou la télémétrie pour collecter des données en temps réel pendant la livraison. La collecte en temps réel des données permet aux fournisseurs de services de suivre et de gérer efficacement leur processus d'expédition. Le principal avantage de la collecte de données en temps réel est qu'il permet aux fournisseurs de services logistiques d'agir de manière proactive pour éviter des conséquences telles que des retards de livraison dus à des événements imprévus ou inconnus. De plus, les fournisseurs ont aujourd'hui tendance à utiliser des données provenant de sources externes telles que Twitter, Facebook et Waze, parce que ces sources fournissent des informations critiques sur des événements tels que le trafic, les accidents et les catastrophes naturelles. Les données provenant de ces sources externes enrichissent l'ensemble de données et apportent une valeur ajoutée à l'analyse. De plus, leur collecte en temps réel permet d'utiliser les données pour une analyse en temps réel et de prévenir des résultats inattendus (tels que le délai de livraison, par exemple) au moment de l'exécution. Cependant, les données collectées sont brutes et doivent être traitées pour une analyse efficace. La collecte et le traitement des données en temps réel constituent un énorme défi. La raison principale est que les données proviennent de sources hétérogènes avec une vitesse énorme. La grande vitesse et la variété des données entraînent des défis pour effectuer des opérations de traitement complexes telles que le nettoyage, le filtrage, le traitement de données incorrectes, etc. La diversité des données - structurées, semi-structurées et non structurées - favorise les défis dans le traitement des données à la fois en mode batch et en temps réel. Parce que, différentes techniques peuvent nécessiter des opérations sur différents types de données. Une structure technique permettant de traiter des données hétérogènes est très difficile et n'est pas disponible actuellement. En outre, l'exécution d'opérations de traitement de données en temps réel est très difficile ; des techniques efficaces sont nécessaires pour effectuer les opérations avec des données à haut débit, ce qui ne peut être fait en utilisant des systèmes d'information logistiques conventionnels. Par conséquent, pour exploiter le Big Data dans les processus de services logistiques, une solution efficace pour la collecte et le traitement des données en temps réel et en mode batch est essentielle. Dans cette thèse, nous avons développé et expérimenté deux méthodes pour le traitement des données: SANA et IBRIDIA. SANA est basée sur un classificateur multinomial Naïve Bayes, tandis qu'IBRIDIA s'appuie sur l'algorithme de classification hiérarchique (CLH) de Johnson, qui est une technologie hybride permettant la collecte et le traitement de données par lots et en temps réel. SANA est une solution de service qui traite les données non structurées. Cette méthode sert de système polyvalent pour extraire les événements pertinents, y compris le contexte (tel que le lieu, l'emplacement, l'heure, etc.). En outre, il peut être utilisé pour effectuer une analyse de texte sur les événements ciblés. IBRIDIA a été conçu pour traiter des données inconnues provenant de sources externes et les regrouper en temps réel afin d'acquérir une connaissance / compréhension des données permettant d'extraire des événements pouvant entraîner un retard de livraison. Selon nos expériences, ces deux approches montrent une capacité unique à traiter des données logistiques
Applications of artificial intelligence in e-commerce and finance by Yang Jiao( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'Intelligence Artificielle est présente dans tous les aspects de notre vie à l'ère du Big Data. Elle a entraîné des changements révolutionnaires dans divers secteurs, dont le commerce électronique et la finance. Dans cette thèse, nous présentons quatre applications de l'IA qui améliorent les biens et services existants, permettent l'automatisation et augmentent considérablement l'efficacité de nombreuses tâches dans les deux domaines. Tout d'abord, nous améliorons le service de recherche de produits offert par la plupart des sites de commerce électronique en utilisant un nouveau système de pondération des termes pour mieux évaluer l'importance des termes dans une requête de recherche. Ensuite, nous construisons un modèle prédictif sur les ventes quotidiennes en utilisant une approche de prévision des séries temporelles et tirons parti des résultats prévus pour classer les résultats de recherche de produits afin de maximiser les revenus d'une entreprise. Ensuite, nous proposons la difficulté de la classification des produits en ligne et analysons les solutions gagnantes, consistant en des algorithmes de classification à la pointe de la technologie, sur notre ensemble de données réelles. Enfin, nous combinons les compétences acquises précédemment à partir de la prédiction et de la classification des ventes basées sur les séries temporelles pour prédire l'une des séries temporelles les plus difficiles mais aussi les plus attrayantes : le stock. Nous effectuons une étude approfondie sur chaque titre de l'indice S&P 500 en utilisant quatre algorithmes de classification à la pointe de la technologie et nous publions des résultats très prometteurs
Real time intelligent decision making from heterogeneous and imperfect data by Hela Sfar( )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Nowadays, pervasive computing is facing an increasing advancement. This paradigm is characterized by multiple sensors highly integrated in objects of the physical world.The development of personal applications using data provided by these sensors has prompted the creation of smart environments, which are designed as an overlay advanced framework that proactively, but sensibly, assist individuals in their every day lives. A smart environment application gathers streaming data from the deployed sensors, processes and analyzes the collected data before making decisions and executing actions on the physical environment. Online data processing consists mainly in data segmentation to divide data into fragments. Generally, in the literature, the fragment size is fixed. However, such static vision usually brings issues of imprecise outputs. Hence, dynamic segmentation using variable sizes of observation windows is an open issue. The analysis phase takes as input a segment of sensor data and extract knowledge by means of reasoning or mining processes. In particular, understanding user daily activities and preventing anomalous situations are a growing concern in the literature but addressing these problems with small and imperfect data is still a key issue. Indeed, data provided by sensors is often imprecise, inaccurate, outdated, in contradiction, or simply missing. Hence, handling uncertainty became an important aspect. Moreover, monitoring the user to obtain a large amount of data about his/her life routine is not always possible and too intrusive. People are not often open to be monitored for a long period of time. Obviously, when the acquired data about the user are sufficient, most existing methods can provide precise recognition but the performances decline sharply with small datasets.In this thesis, we mainly explored cross-fertilization of statistic and symbolic learning approaches and the contributions are threefold: (i) DataSeg, an algorithm that takes advantage of both unsupervised learning and ontology representation for data segmentation. This combination chooses dynamically the segment size for several applications unlike most of existing methods. Moreover, unlike the literature approaches, Dataseg is able to be adapted to any application features; (ii) AGACY Monitoring, a hybrid model for activity recognition and uncertainty handling which uses supervised learning, possibilistic logic inference, and an ontology to extract meaningful knowledge from small datasets; (iii) CARMA, a method based on Markov Logic Networks (MLN) and causal association rules to detect anomaly causes in a smart environment so as to prevent their occurrence. By automatically extracting logic rules about anomalies causes and integrating them in the MLN rules, we reach a more accurate situation identification even with partial observations. Each of our contributions was prototyped, tested and validated through data obtained from real scenarios that are realized
Contextual integration of heterogeneous data in an open and opportunistic smart environment : application to humanoid robots by Nathan Ramoly( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'association de robots personnels et d'intelligences ambiantes est une nouvelle voie pour l'aide à domicile. Grâce aux appareils intelligents de l'environnement, les robots pourraient fournir un service de haute qualité. Cependant, des verrous existent pour la perception, la cognition et l'action.En effet, une telle association cause des problèmes de variétés, qualités et conflits, engendrant des données hétérogènes et incertaines. Cela complique la perception du contexte et la cognition, i.e. le raisonnement et la prise de décision. La connaissance du contexte est utilisée par le robot pour effectuer des actions. Cependant, il se peut qu'il échoue, à cause de changements de contexte ou par manque de connaissance. Ce qui annule ou retarde son plan. La littérature aborde ces sujets, mais n'offre aucune solution viable et complète. Face à ces verrous, nous avons proposé des contributions, autour à la fois du raisonnement et de l'apprentissage. Nous avons d'abord conçu un outil d'acquisition de contexte qui gère et modélise l'incertitude. Puis, nous avons proposé une technique de détection de situations anormales à partir de données incertaines. Ensuite, un planificateur dynamique, qui considère les changements de contexte, a été proposé. Enfin, nous avons développé une méthode d'apprentissage par renforcement et expérience pour éviter proactivement les échecs.Toutes nos contributions ont été implémentées et validées via simulation ou à l'aide d'un robot dans une plateforme d'espaces intelligents
Product Usability Driven System Engineering by Saad Aldoihi( )

1 edition published in 2020 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

La convivialité est vitale pour chaque système fonctionnel, en particulier lorsque le système fonctionnel est étroitement lié à la sécurité et aux besoins des personnes. Le diagnostic radiologique est un outil essentiel pour identifier les maladies et les tumeurs. Par conséquent, son utilité est incontestable malgré le risque de rayonnement. En général, les appareils médicaux suivent une tendance, tout comme les produits électroniques grand public, où ils deviennent plus compliqués et les performances doublent tous les deux ans. Par conséquent, les dispositifs médicaux nécessitent une équipe multidisciplinaire pour la conception et le développement. Par conséquent, avec autant de commandes et de systèmes à gérer, les charges cognitives des utilisateurs sont mises au défi d'exécuter efficacement les commandes. En fait, les pratiques actuelles de radiologie sont confrontées à une pression extrême sur les ressources disponibles et aux exigences multidimensionnelles. Les techniciens sont au centre d'un effort constant pour une productivité et une optimisation optimales avec un minimum de ressources possibles. Dans les dispositifs médicaux, la charge de travail cognitive jouera davantage un rôle car elle utilise une technologie de pointe, est extrêmement coûteuse et nécessite une grande spécialisation pour fonctionner. Ainsi, des méthodes efficaces et économiques sont nécessaires pour évaluer l'expérience utilisateur. L'évaluation heuristique est une méthode efficace pour identifier les principaux problèmes de convivialité et mettre en évidence les problèmes rencontrés par les utilisateurs. L'évaluation heuristique a été adaptée pour identifier l'utilité d'une tomodensitométrie sur les utilisateurs saoudiens et pour déterminer si l'utilisation de la tomodensitométrie peut entraîner un effort physique et mental. Par la suite, une enquête approfondie a été menée pour identifier les principaux facteurs contribuant à l'utilisation opérationnelle du scanner
Migration et enrichissement sémantique d'entités culturelles by Joffrey Decourselle( )

1 edition published in 2018 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Many efforts have been done these last two decades to facilitate the management and representation of cultural heritage data. However, many systems used in cultural institutions are still based on flat models and are generally isolated which prevents any reuse or validation of information. This Ph.D. aims at proposing new solutions for enhancing the representation and enrichment of cultural entities using the Semantic Web technologies. This work consists in two major steps to reach this objective. On the one hand, the research is focused on the metadata migration process to transform the schema of existing knowledge catalogs to new semantic models. This study is based on a real-world case study using the concepts from the Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) which allows to generate graph-based knowledge bases. Yet, the quality of such a migration is the cornerstone for a successful adoption. Thus, several challenges related to the tuning and the evaluation of such a process must be faced. On the other hand, the research aims at taking advantage of these semantic models to facilitate the linkage of information with external and structured sources (e.g., Linked Open Data) and extracting additional information from other sources (e.g., microblogging) to build a new generation of thematic knowledge bases according to the user needs. However, in this case, the aggregation of information from heterogeneous sources requires additional steps to match and merge both correspondences at schema and instance level
Combinaison de l'Internet des objets, du traitement d'évènements complexes et de la classification de séries temporelles pour une gestion proactive de processus métier by Raef Mousheimish( )

1 edition published in 2017 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'internet des objets est au coeur desprocessus industriels intelligents grâce à lacapacité de détection d'évènements à partir dedonnées de capteurs. Cependant, beaucoup resteà faire pour tirer le meilleur parti de cettetechnologie récente et la faire passer à l'échelle.Cette thèse vise à combler le gap entre les fluxmassifs de données collectées par les capteurs etleur exploitation effective dans la gestion desprocessus métier. Elle propose une approcheglobale qui combine le traitement de flux dedonnées, l'apprentissage supervisé et/oul'utilisation de règles sur des évènementscomplexes permettant de prédire (et doncéviter) des évènements indésirables, et enfin lagestion des processus métier étendue par cesrègles complexes.Les contributions scientifiques de cette thèse sesituent dans différents domaines : les processusmétiers plus intelligents et dynamiques; letraitement d'évènements complexes automatisépar l'apprentissage de règles; et enfin et surtout,dans le domaine de la fouille de données deséries temporelles multivariéespar la prédiction précoce de risques.L'application cible de cette thèse est le transportinstrumenté d'oeuvres d'art
Computational models of trust and reputation in online social networks by Sana Hamdi( )

1 edition published in 2016 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Online Social Networks (OSNs) have known a dramatic increase and they have been used as means for a rich variety of activities. In fact, within OSNs, usersare able to discover, extend, manage, and leverage their experiences and opinionsonline. However, the open and decentralized nature of the OSNs makes themvulnerable to the appearance of malicious users. Therefore, prospective users facemany problems related to trust. Thus, effective and efficient trust evaluation isvery crucial for users' decision-making. It provides valuable information to OSNsusers, enabling them to make difference between trustworthy and untrustworthyones. This thesis aims to provide effective and efficient trust and reputationmanagement methods to evaluate trust and reputation of OSNs users, which canbe divided into the following four contributions.The first contribution presents a complex trust-oriented users' contexts andinterests extraction, where the complex social contextual information is taken intoaccount in modelling, better reflecting the social networks in reality. In addition,we propose an enrichment of the Dbpedia ontology from conceptualizations offolksonomies.We second propose the IRIS (Interactions, Relationship types and Interest Similarity)trust management approach allowing the generation of the trust networkand the computation of direct trust. This model considers social activities of usersincluding their social relationships, preferences and interactions. The intentionhere is to form a solid basis for the reputation and indirect trust models.The third contribution of this thesis is trust inference in OSNs. In fact, it isnecessary and significant to evaluate the trust between two participants whomhave not direct interactions. We propose a trust inference model called TISON(Trust Inference in Social Networks) to evaluate Trust Inference within OSNs.The fourth contribution of this thesis consists on the reputation managementin OSNs. To manage reputation, we proposed two new algorithms. We introducea new exclusive algorithm for clustering users based on reputation, called RepC,based on trust network. In addition, we propose a second algorithm, FCR, whichis a fuzzy extension of RepC.For the proposed approaches, extensive experiments have been conducted onreal or random datasets. The experimental results have demonstrated that ourproposed algorithms generate better results, in terms of the utility of delivered results and efficiency, than do the pioneering approaches of the literature
Robot Behavior Generation and Human Behavior Understanding in Natural Human-Robot Interaction by Chuang Yu( )

1 edition published in 2021 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Pouvoir afficher une interaction naturelle a un impact significatif dans la réussite d'une interaction humain-robot (HRI). Quand nous parlons d'une HRI naturelle, nous faisons référence à la fois à la compréhension du comportement multimodal humain et à la génération de comportements verbaux ou non verbaux du robot. Les humains peuvent naturellement communiquer par le biais du langage et de comportements non verbaux. Par conséquent, un robot doit percevoir et comprendre les comportements humains afin d'être capable de produire un comportement multimodal et naturel qui corresponde au contexte social. Dans cette thèse, nous explorons la compréhension du comportement humain et la génération du comportement du robot pour une HRI naturelle. Cela comprend la reconnaissance multimodale des émotions humaines avec des informations visuelles extraites des cameras RGB-D et thermiques, et la synthèse du comportement non verbal du robot.La perception des émotions humaines en tant que composante fondamentale de la communication joue un rôle important dans le succès des interactions entre un robot et un humain. La reconnaissance des émotions basée sur les comportements humains multimodaux lors d'une HRI peut aider les robots à comprendre les états des utilisateurs et à produire une interaction sociale naturelle. Dans cette thèse, nousinvestiguons la reconnaissance multimodale des émotions avec des informations thermiques du visage et des données de la marche humaine. Une base de données multimodale contenant des images thermiques du visage et des données de la marche en 3D a été créée grâce aux expériences d'HRI. Nous avons testé les différents classificateurs d'émotions unimodaux (c-à-d, CNN, HMM, forêts aléatoires, SVM) et un classificateur d'émotions hybride pour la reconnaissance des émotions hors ligne. Nous avons également exploré un système de reconnaissance des émotions en ligne avec des capacités limitées dans le cadre de l'HRI en temps réel. L'interaction joue un rôle essentiel dans l'apprentissage des compétences pour une communication naturelle. Pour améliorer notre système de reconnaissance des émotions en ligne, nous avons développé un modèle d'apprentissage robotique interactif (IRL) avec l'humain dans la boucle. Le modèle IRL peut appliquer la rétroaction verbale humaine pour étiqueter ou réétiqueter les données pour améliorer le modèle de reconnaissance des émotions dans une situation d'interaction à long terme. Après avoir utilisé le modèle d'apprentissage interactif du robot, le robot a pu obtenir une meilleure précision de reconnaissance des émotions en temps réel.Les comportements humains non verbaux tels que les gestes et les expressions faciales se produisent spontanément avec la parole, ce qui conduit à une interaction naturelle et expressive. La génération de gestes et d'expressions faciales par la parole est essentielle pour permettre à un robot social d'exposer des signaux sociaux et de mener une HRI réussie. Cette thèse propose une nouvelle architecture temporelle GAN (Generative Adversarial Network) pour une cartographie un-à-plusieurs de la représentation acoustique de la parole aux gestes correspondants du robot humanoïde. Nous avons également développé une base de données audiovisuelle pour entraîner le modèle de génération de gestes à partir de la parole. La base de données comprend les données audio extraites directement des vidéos et les données des gestes humaines. Notre synthétiseur de gestes peut être appliqué à des robots sociaux avec des bras. Le résultat de l'évaluation montre l'efficacité de notre modèle génératif pour la génération de gestes de robot à partir de la parole. De plus, nous avons développé un synthétiseur d'expression faciale efficace basé sur GAN. Etant donné un signal audio, une séquence faciale synchrone et réaliste est générée. Nous avons testé cette partie avec le robot Zeno
Inexact graph matching : application to 2D and 3D Pattern Recognition by Kamel Madi( )

1 edition published in 2016 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Graphs are powerful mathematical modeling tools used in various fields of computer science, in particular, in Pattern Recognition. Graph matching is the main operation in Pattern Recognition using graph-based approach. Finding solutions to the problem of graph matching that ensure optimality in terms of accuracy and time complexity is a difficult research challenge and a topical issue. In this thesis, we investigate the resolution of this problem in two fields: 2D and 3D Pattern Recognition. Firstly, we address the problem of geometric graphs matching and its applications on 2D Pattern Recognition. Kite (archaeological structures) recognition in satellite images is the main application considered in this first part. We present a complete graph based framework for Kite recognition on satellite images. We propose mainly two contributions. The first one is an automatic process transforming Kites from real images into graphs and a process of generating randomly synthetic Kite graphs. This allowing to construct a benchmark of Kite graphs (real and synthetic) structured in different level of deformations. The second contribution in this part, is the proposition of a new graph similarity measure adapted to geometric graphs and consequently for Kite graphs. The proposed approach combines graph invariants with a geometric graph edit distance computation. Secondly, we address the problem of deformable 3D objects recognition, represented by graphs, i.e., triangular tessellations. We propose a new decomposition of triangular tessellations into a set of substructures that we call triangle-stars. Based on this new decomposition, we propose a new algorithm of graph matching to measure the distance between triangular tessellations. The proposed algorithm offers a better measure by assuring a minimum number of triangle-stars covering a larger neighbourhood, and uses a set of descriptors which are invariant or at least oblivious under most common deformations. Finally, we propose a more general graph matching approach founded on a new formalization based on the stable marriage problem. The proposed approach is optimal in term of execution time, i.e. the time complexity is quadratic O(n2) and flexible in term of applicability (2D and 3D). The analyze of the time complexity of the proposed algorithms and the extensive experiments conducted on Kite graph data sets (real and synthetic) and standard data sets (2D and 3D) attest the effectiveness, the high performance and accuracy of the proposed approaches and show that the proposed approaches are extensible and quite general
Modèles de tests adaptatifs pour le diagnostic de connaissances dans un cadre d'apprentissage à grande échelle by Jill-Jênn Vie( )

1 edition published in 2016 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Cette thèse porte sur les tests adaptatifs dans les environnements d'apprentissage. Elle s'inscrit dans les contextes de fouille de données éducatives et d'analytique de l'apprentissage, où l'on s'intéresse à utiliser les données laissées par les apprenants dans des environnements éducatifs pour optimiser l'apprentissage au sens large.L'évaluation par ordinateur permet de stocker les réponses des apprenants facilement, afin de les analyser et d'améliorer les évaluations futures. Dans cette thèse, nous nous intéressons à un certain type de test par ordinateur, les tests adaptatifs. Ceux-ci permettent de poser une question à un apprenant, de traiter sa réponse à la volée, et de choisir la question suivante à lui poser en fonction de ses réponses précédentes. Ce processus réduit le nombre de questions à poser à un apprenant tout en conservant une mesure précise de son niveau. Les tests adaptatifs sont aujourd'hui implémentés pour des tests standardisés tels que le GMAT ou le GRE, administrés à des centaines de milliers d'étudiants. Toutefois, les modèles de tests adaptatifs traditionnels se contentent de noter les apprenants, ce qui est utile pour l'institution qui évalue, mais pas pour leur apprentissage. C'est pourquoi des modèles plus formatifs ont été proposés, permettant de faire un retour plus riche à l'apprenant à l'issue du test pour qu'il puisse comprendre ses lacunes et y remédier. On parle alors de diagnostic adaptatif.Dans cette thèse, nous avons répertorié des modèles de tests adaptatifs issus de différents pans de la littérature. Nous les avons comparés de façon qualitative et quantitative. Nous avons ainsi proposé un protocole expérimental, que nous avons implémenté pour comparer les principaux modèles de tests adaptatifs sur plusieurs jeux de données réelles. Cela nous a amenés à proposer un modèle hybride de diagnostic de connaissances adaptatif, meilleur que les modèles de tests formatifs existants sur tous les jeux de données testés. Enfin, nous avons élaboré une stratégie pour poser plusieursquestions au tout début du test afin de réaliser une meilleure première estimation des connaissances de l'apprenant. Ce système peut être appliqué à la génération automatique de feuilles d'exercices, par exemple sur un cours en ligne ouvert et massif (MOOC)
Proposition d'approches de routage de requêtes dans les systèmes pair-à-pair non structurés by Taoufik Yeferny( )

1 edition published in 2014 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Peer-to-peer systems have emerged as platforms for users to search and share information over the Internet. In fact, thanks to these systems, user can share various resources, send queries to search and locate resources shared by other users. Nowadays, mobile and wireless technology has achieved great progress. These devices are also equipped with low radio range technology, like Bluetooth and Wi-Fi, etc. By means of the low radio range technology, they can communicate with each other without using communication infrastructure (e.g. Internet network) and form a mobile ad hoc network (MANET). Hence, P2P file sharing systems can be also deployed over MANET. A challenging problem in unstructured P2P systems is query routing. Researches' efficiency and effectiveness can be improved by making smart decisions for query routing. Our contributions, in this thesis, focus on two complementary axes. Firstly, our research work focalized on P2P systems over Internet. We introduced a novel semantic model for query routing based on past queries, thereafter we instantiated this model to define our specific routing method. In addition, we addressed two difficult challenging problems: (i) the bootstraping (ii) the unsuccessful relevant peers search. Secondly, we are focalized on P2P systems over MANET. Due the nature of MANET, mobile P2P systems suffer from several constraints of wireless medium and energy-limited. Indeed, query routing methods proposed for P2P system over Internet cannot be applied. In this context, we proposed a context-aware integrated routing method for P2P file sharing systems over MANET. The different contributions are developed, validated and evaluated with the network simulators PeerSim and NS2
Compréhension dynamique du contexte pour l'aide à l'opérateur en robotique by Mohamed Walid Ben Ghezala( )

1 edition published in 2015 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les technologies de l'informatique et de la robotique sont en perpétuelle évolution. S'appuyant sur cette évolution technologique, les systèmes d'aide à l'opérateur restent un domaine de recherche d'actualité. Le principal défi des systèmes de la future génération est d'être "intelligents", sensibles au contexte dans un environnement complexe et imprévisible. Cette thèse entre dans ce cadre et traite de la compréhension dynamique du contexte par un robot évoluant dans un tel environnement. En particulier, elle s'intéresse à la question suivante: comment rendre un robot capable de réagir face aux situations de blocage, imprévues dans son plan d'action initial, pour accomplir l'objectif fixé par l'opérateur ? Dans la littérature, ce problème a été soulevé et résolu en partie en programmant dans le système robotique, certaines des fonctions rendant le robot plus autonome. Cependant, l'intégration de ces fonctions dans un même cadre est manquante et plusieurs recherches dans ce sens sont en cours. Dans nos travaux nous proposons un système supportant une approche complète et générique, qui assure à un robot la capacité d'être conscient de la situation de blocage dans laquelle il se trouve et de comprendre et faire face aux situations de blocage rencontrées. Notre approche, nommée Robot Situation AWareness (RSAW) est inspirée de la notion de Situation Awareness (SA) qui a fait ses preuves dans de nombreux domaines notamment dans l'aviation. Nos principales contributions dans RSAW portent sur la conception d'un cadre sémantique intégrant la capacité de compréhension, fondé sur une représentation des connaissances générique, donnant la possibilité d'appliquer des techniques de raisonnement empruntées aux sciences cognitives. L'intégration de RSAW dans un système robotique a également été étudiée, conçue et mise en œuvre dans un système à couches. Ce système d'expérimentation est le robot SAM (Smart Autonomous Majordomo) doté du système AVISO et développé par le CEA-LIST. Les résultats des expérimentations élaborées dans le cadre des travaux menés dans cette thèse sont concluants et prometteurs
Exploring human interactions for influence modeling in online social networks by Monika Rakoczy( )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Online social networks are constantly growing in popularity. They enable users to interact with one another and shifting their relations to the virtual world. Users utilize social media platforms as a mean for a rich variety of activities. Indeed, users are able to express their opinions, share experiences, react to other users' views and exchange ideas. Such online human interactions take place within a dynamic hierarchy where we can observe and distinguish many qualities related to relations between users, concerning influential, trusted or popular individuals. In particular, influence within Social Networks (SN) has been a recent focus in the literature. Many domains, such as recommender systems or Social Network Analysis (SNA), measure and exploit users' influence. Therefore, models discovering and estimating influence are important for current research and are useful in various disciplines, such as marketing, political and social campaigns, recommendations and others. Interestingly, interactions between users can not only indicate influence but also involve trust, popularity or reputation of users. However, all these notions are still vaguely defined and not meeting the consensus in the SNA community. Defining, distinguishing and measuring the strength of those relations between the users are also posing numerous challenges, on theoretical and practical ground, and are yet to be explored. Modelization of influence poses multiple challenges. In particular, current state-of-the-art methods of influence discovery and evaluation still do not fully explore users' actions of various types, and are not adaptive enough for using different SN. Furthermore, adopting the time aspect into influence model is important, challenging and in need of further examination part of the research. Finally, exploring possible connections and links between coinciding notions, like influence and reputation, remains to be performed.In this thesis, we focus on the qualities of users connected to four important concepts: influence, reputation, trust, and popularity, in the scope of SNA for influence modeling. We analyze existing works utilizing these notions and we compare and contrast their interpretations. Consequently, we emphasize the most important features that these concepts should include and we make a comparative analysis of them. Accordingly, we present a global classification of the notions concerning their abstract level and distinction of the terms from one another, which is a first and required contribution of the thesis. Consequently, we then propose a theoretical model of influence and present influence-related ontology. We also present a distinction of notion not yet explored in SNA discipline -- micro-influence, which targets new phenomena of users with a small but highly involved audience, who are observed to be still highly impactful. Basing on the definitions of the concepts, we propose a practical model, called Action-Reaction Influence Model (ARIM). This model considers type, quality, quantity, and frequency of actions performed by users in SN, and is adaptive to different SN types. We also focus on the quantification of influence over time and representation of influence causal effect. In order to do that, we focus on a particular SN with a specific characteristic - citation network. Indeed, citation networks are particularly time sensitive. Accordingly, we propose Time Dependent Influence Estimation (TiDIE), a model for determining influence during a particular time period between communities within time-dependent citation networks. Finally, we also combine two of the abovementioned notions, influence and reputation, in order to investigate the dependencies between them. In particular, we propose a transition method, ReTiDIE, that uses influence for predicting the reputation. For each of the proposed approaches, experiments have been conducted on real-world datasets and demonstrate the suitability of the methods
 
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