CE TRAVAIL PRESENTE LA CONCEPTION ET LA REALISATION D'UN LOGICIEL GRAPHIQUE DE BASE PRENANT EN COMPTE DE NOUVEAUX CONCEPTS. IMPLANTATION DE TOUTES LES COMPOSANTES DU SYSTEME DANS LA REALISATION DU LOGICIEL GPTO

La biologie est une riche source d'inspiration pour la conception d'artefacts digitaux capables de comportements autonomes, coopératifs et distribués. En particulier, des liens conceptuels peuvent être établis entre (1) des réseaux de communication sans fils et (2) des colonies de bactéries qui tweetent à l'aide de molécules de signalisation chimiques.L'objectif de cette thèse est donc de proposer un modèle multiagent computationnel distribué d'un système de communication bactérien inter-espèces, appelé quorum sensing, et d'analyser son autosuffisance et son aptitude à s'auto-organiser pour former des réseaux sans fil artificiels coopératifs. Plus précisément, nous proposons une approche multiagent « ascendante » associée à des équations différentielles ordinaires, qui représentent une abstraction des dynamiques intracellulaire, tel qu’un modèle proposé de métabolisme.Les résultats montrent l’émergence de comportements énergétiquement autosuffisants grâce au modèle de métabolisme proposé, qui permet aux bactéries de croitre, de se reproduire, d’interagir et de coopérer au niveau populationnel afin d’exhiber des comportements bénéfiques d’hétérogénéité phénotypique et une auto-organisation de la bioluminescence. Les résultats montrent également que les colonies de cellules bactériennes ont des capacités intrinsèques de régénération analysées dans le cas d'endommagement (mort cellulaire) réalisé dans une zone sélectionnée ainsi que dans le cas d’une mort cellulaire aléatoire.Les réseaux artificiels résultants présentent plusieurs propriétés bénéfiques et pourraient être utilisés pour l’émergence de topologies de réseau sans fil résilients, sans l’utilisation des données de géolocalisation ni de messages de contrôle global (centralisé). De plus, l'évolution de la coopération lors du développement du réseau artificiel conduit à l'émergence de stratégies coercitives non prédites lors de la conception du système. Il a été démontré que la coercition est bénéfique pour le partage d’intérêts communs entre des variantes de coopérateurs dans le système ce qui permet à une connexion optimal au réseau de toute les cellules de la population.

Depuis des décades, les chercheurs en Vie Artificielle on créé une pléthore de créatures en utilisant de multiples schémas d’encodage, capacités motrices et aptitudes cognitives. Un motif récurrent, cependant, est que la focalisation est centrée sur les individus à évoluer, ne laissant que peu de place aux variations environnementales. Dans ce travail, nous argumentons que des contraintes abiotiques plus complexes pourraient diriger un processus évolutionnaire vers des régions de l’espace génétique plus robustes and diverses. Nous avons conçu un modèle morphologique complexe, basé sur les graphes orientés de K. Sims, qui repose sur le moteur physique Bullet pour la précision et utilise des contraintes à 6 Degrés de Liberté pour connecter les paires d’organes. Nous avons ainsi évolué un panel de plantes à l’aspect naturel qui devaient survivre malgré des niveaux de ressources variables induits par une source de lumière mobile et des motifs de pluies saisonnières. En plus de cette expérience, nous avons aussi obtenu une meilleure croissance verticale en ajoutant une contrainte biotique artificielle sous la forme de brins d’herbe statiques. La complexité de ce modèle, cependant, ne permettait pas la mise a l’échelle d’une évolution de populations et a donc été réduit dans l’expérience suivante, notamment en supprimant le moteur physique. Cela nous a amené à l’exploration de la co-évolution de populations composées d’une unique espèce et ayant la capacité de se reproduire de manière autonome grâce à notre Bail-Out Crossover (Croisement avec Désistement). Bien que les populations résultantes n’ont pas démontré un grand intérêt pour cette aptitude, elles ont néanmoins fourni d’importantes informations sur les mécanismes d’auto-reproduction. Ceux-ci ont été mis en action dans un second modèle inspiré des travaux de Bornhofen. Grâce à sa légèreté, cela nous a permis de traiter non seulement de plus grandes populations (de l’ordre de milliers d’individus) mais aussi de plus longues périodes évolutionnaires (100 années, approximativement 5000 générations). Notre première expérience avec ce modèle s’est concentrée sur la possibilité de reproduire des cas d’école de spéciation (allopatrique, parapatrique, péripatrique) sur cette plate-forme. Grâce à APOGet, une nouvelle procédure de regroupement pour l’extraction en parallèle d’espèces à partir d’un arbre généalogique, nous avons pu affirmer que le système était effectivement capable de spéciation spontanée. Cela nous a conduit à une dernière expérience dans laquelle l’environnement était contrôlé par de la Programmation Génétique Cartésienne (CGP), permettant ainsi une évolution automatique d’une population et des contraintes abiotiques auxquelles elle était confrontée. Par une variation du traditionnel algorithme 1 + λ nous avons obtenu 10 populations finales qui ont survécu à de brutales et imprévisibles variations environnementales. En les comparant à un groupe contrôle c pour lequel les contraintes ont été maintenues faibles et constantes, le groupe évolué e a montré des performances mitigées: dans les deux types de tests, une moitié de e surpassait c qui, à son tour, surpassait la moitié restante de e. Nous avons aussi trouvé une très forte corrélation entre les chutes catastrophiques de population et la performance des évolutions correspondantes. Il en résulte que l’évolution de population dans des environnements hostiles et dynamiques n’est pas une panacée bien que ces expériences en démontrent le potentiel et souligne le besoin d’études ultérieures plus approfondies.

Ce manuscrit expose, sous forme de dualité, un cheminement de l’art et des sciences, autant historiquement, conceptuellement, que d’un point de vue pratique. Autour d’une réflexion théorique, est développée une œuvre de la seconde interactivité, Mélancolie des étoiles, en coécriture avec Edwige Armand, artiste plasticienne docteure en art et dont elle en est l’initiatrice. Sa mise en place a nécessité l’emploi et le développement d’outils informatiques, ainsi que leur mise en commun. Mais, pour conserver une cohérence au propos, tout ce qui est d’ordre purement technique a été relayé en annexes. Une partie est consacrée au rapport des arts et des sciences, comme un parallèle à une certaine vision du monde. D’un point de vue historique puis conceptuel, des changements paradigmatiques (Thomas Kuhn [111]) jusqu’au passage de la première à la seconde cybernétique, initiée par Heinz von Foerster [84, 87] et développée par Edgar Morin [131,135], en rapport avec la nécessaire évolution vers la pensée complexe. Elle s’attache à l’évolution des concepts tant scientifiques que philosophiques dont un modèle peut être partagé par toute une communauté avant de devenir définitivement caduque, à l’instar du déterminisme. Une deuxième présente l’œuvre numérique développée dans ce projet. Partant de l’idée de déconstruction du langage (Jacques Derrida [64, 68]), et plus particulièrement de l’opposition du langage à la réalité (Henri Bergson [19, 23]), cette partie développe le cheminement qui a amené à la pièce Mélancolie des étoiles. La voix des spectateurs, décomposée en phonèmes, est matérialisée par des touches colorées ayant le rôle de cellules. Elles devront apprendre à survivre, tout en étant confrontées à des buts antagonistes. Les implications scientifiques y sont présentées, exposant sa mise en œuvre aussi bien au niveau de la reconnaissance vocale, de la synthèse d’images, de la programmation massivement parallèle que de la vie artificielle. La conclusion revient sur les cybernétiques par un rapprochement avec la vie artificielle et les œuvres de la seconde interactivité (au sens d’Edmond Couchot [55, 56]) avec l’émergence de la complexité. Elle s’interroge sur les problèmes liés aux pratiques aussi bien scientifiques qu’artistiques, d’un point de vue d’une certaine idée de progrès, de la recherche ou de l’éducation (Paul Feyerabend [79, 83]). Et plus généralement ce que méthodes et pratiques engendrent en tant que responsabilité éthique.

De par son enjeu écologique important, l’étude des relations des êtres vivants entre eux et avec leur environnement est un défi majeur de la biologie. Le travail de cette thèse s’inscrit dans le cadre de la vie artificielle, domaine scientifique destiné à l’étude du vivant par la création de phénomènes naturels dans des systèmes de synthèse. Le but de la recherche consiste à exploiter la force des techniques évolutionnaires pour faire émerger des comportements de créatures artificielles, dans un écosystème simulé. La problématique générale de cette thèse est de faire évoluer des créatures artificielles capables de comportements de recherche de nourriture. Deux modèles ont été développés. Le premier modèle consiste à exploiter la chimiotaxie bactérienne afin de surmonter les problèmes de détection des ressources (ou de l’environnement). La voie chimiotactique d’une cellule est modulée par une approche hybride qui utilise un modèle algébrique de l’activité des groupes récepteurs, et des équations différentielles pour la dynamique d’adaptation, ainsi qu’un modèle métabolique qui convertit des nutriments en biomasse. Dans la partie résultats, nous avons développé une certaine analyse du mouvement obtenu à partir de certaines bactéries et leur influence sur le comportement de la population évoluée. Nous avons pu constater que le processus évolutif améliore la capacité des bactéries à réagir dans leur environnement ainsi que leurs capacités de croissance leur permettant de mieux survivre. Ensuite, nous avons étudié l’effet de la communication bactérienne qui permet de faire émerger de nouvelles espèces, et qui explore la dynamique des colonies. Certains des comportements obtenus ont été testés dans des environnements différents afin de montrer la façon dont la communication bactérienne peut affecter leurs comportements. Le deuxième modèle est celui du développement de créatures 3D physiquement simulées (les herbivores) qui se nourrissent des ressources disponibles dans leur milieu. Un algorithme génétique couplé à un réseau de neurones artificiel ont été mis en œuvre afin de garantir l’émergence de certains de ces comportements tels que la recherche de nutriments qui sont disposés à différents endroits dans l’écosystème artificiel. Le processus évolutif utilise les propriétés physiques des créatures virtuelles et une fonction multi-objective externe qui mèneront aux comportements espérés. L’expérience consistant à faire évoluer des créatures virtuelles possédant des capacités de locomotion montre que ces créatures virtuelles tentent d’obtenir au moins une des sources alimentaires disposées sur leurs trajectoires. Nos meilleures créatures sont capables d’atteindre plusieurs sources alimentaires durant le temps imparti à la simulation.

Cette thèse a pris la forme d’un partenariat entre l’équipe VORTEX du laboratoire de recherche en informatique IRIT et l’entreprise Andil, spécialisée dans l'informatique pour l'e-learning. Ce partenariat est conclu autour d’une thèse CIFRE, dispositif soutenu par l’État via l’ANRT. La doctorante, Angela Bovo, a travaillé au sein de l'Université Toulouse 1 Capitole. Un partenariat a également été noué avec l'institut de formation Juriscampus, qui nous a fourni des données issues de formations réelles pour nos expérimentations. Notre objectif principal avec ce projet était d'améliorer les possibilités de suivi des étudiants en cours de formation en ligne pour éviter leur décrochage ou leur échec. Nous avons proposé des possibilités de suivi par apprentissage automatique classique en utilisant comme données les traces d'activité des élèves. Nous avons également proposé, à partir de nos données, des indicateurs de comportement des apprenants. Avec Andil, nous avons conçu et réalisé une application web du nom de GIGA, déjà commercialisée et appréciée par les responsables de formation, qui implémente ces propositions et qui a servi de base à de premières expériences de partitionnement de données qui semblent permettre d'identifier les étudiants en difficulté ou en voie d'abandon. Ce projet a également été lancé avec l'objectif d'étudier les possibilités de l'algorithme d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain Hierarchical Temporal Memory (HTM), dans sa version Cortical Learning Algorithm (CLA), dont les hypothèses fondatrices sont bien adaptées à notre problème. Nous avons proposé des façons d'adapter HTM-CLA à des fonctionnalités d'apprentissage automatique classique (partitionnement, classification, régression, prédiction), afin de comparer ses résultats à ceux fournis par les autres algorithmes plus classiques ; mais aussi de l'utiliser comme base d'un moteur de génération de comportement, qui pourrait être utilisé pour créer un tuteur virtuel intelligent chargé de conseiller les apprenants en temps réel. Les implémentations ne sont toutefois pas encore parvenues à produire des résultats probants.

Le travail envisagé entre dans le domaine de la vie artificielle, plus précisément sur la génération de comportements de créatures artificielles dans des environnements virtuels, nous avons à étudier une variété de comportements, de leurs niveaux microscopiques jusqu’à la construction d’un environnement complexe (le niveau Eco-systémique); en adoptant les techniques évolutionnaire.

Par conscience environnementale ou à cause des coûts de l'énergie, de plus en plus de personnes utilisent les transports en commun ou les transports doux. Cependant, un seul mode de transport ne peut couvrir tous les besoins. De ce fait, la combinaison de différents modes de transport est une solution très intéressante. Trouver le meilleur chemin multimodal pour une personne donnée est une tâche difficile. Chaque personne a des préférences différentes concernant la durée, le coût, la pollution, les changements, etc. De plus, le choix d'un même usager dépend des circonstances. S'il pleut, il ne prendra pas le vélo et s'il a des bagages encombrants, il évitera les changements. L'optimisation multiobjectif permet de proposer plusieurs solutions dites équivalentes. Ainsi l'utilisateur choisira l'itinéraire qui lui convient en fonction de ses préférences à un moment donné. Le problème principal à résoudre est donc celui du plus court chemin multiobjectif de point à point dépendant du temps. L'enjeu est d'être capable d'avoir des résultats de l'ordre de la seconde pour une grande ville pour envisager une application réelle. Une attention particulière a été portée sur la simplicité et la généricité des approches proposées. Nous ne nous restreignons pas à un nombre prédéfini de modes de transport ou d'objectifs. Plusieurs algorithmes réputés pour leurs performances théoriques ou expérimentales ont été adaptés au cas multiobjectif ou à la dépendance du temps. Nous avons également proposé des heuristiques permettant de garder le temps de calcul de l'ordre de la seconde. Les algorithmes ont été appliqués avec succès sur les villes de San Francisco, Los Angeles et Rennes.

Le développement de créatures artificielles est un domaine de recherche en plein essor. Depuis plus de vingt ans maintenant, de nombreuses techniques sont apparues afin de simuler à plusieurs niveaux des êtres artificiels : en commençant par la simulation de leur comportement au début des années 90, on a ensuite continué en modifiant leur morphologie pour qu'elle soit adaptée à leur environnement. Plus récemment, l'embryogenèse artificielle s'inspire des mécanismes de développement du vivant afin de générer de petites créatures de quelques dizaines à plusieurs centaines de cellules. Le but de ces systèmes est d'une part de mieux comprendre le vivant mais aussi de produire des modèles comportementaux pour les futurs robots modulaires. Après avoir étudié ces différents niveaux de simulation, nous nous sommes aperçus qu'il n'existait pas de modèle transversal permettant une simulation à plusieurs échelles des créatures. Le but de ces travaux est de développer une créature complète en partant d'une cellule unique, possédant différents organes et des fonctionnalités haut niveau. Le but de cette thèse est de construire le modèle chimique de cet ensemble de simulateurs. Nous avons ainsi proposé un modèle basé sur une forte simplification du modèle de développement naturel. Les créatures devront de plus intégrer un métabolisme afin de pouvoir extraire de l'énergie des différents constituants de son environnement. Ce métabolisme est trop souvent oublié dans les modèles de développement de la littérature bien qu'il soit à la base de la vie de tous les êtres vivants. A travers différentes expérimentations que nous avons effectuées, nous avons prouvé que ce modèle est capable de produire différents organes et de les assembler afin de créer un organisme plus complexe. Nous avons aussi montré la possibilité à produire une forme particulière. Enfin, nous avons observé d'importantes capacités d'auto-réparation inhérentes au modèle. Ce modèle de développement est un premier simulateur qui sera inclus dans un ensemble de simulateurs agissants à différentes échelles de la créature. Comme nous le verrons dans les perspectives de ces travaux, nous avons commencé à imaginer un simulateur physique et un simulateur hydrodynamique permettant de plonger une créature en train de se développer dans un mode physique aux lois newtoniennes et un monde hydrodynamique répondant aux équations de Navier et Stokes.

Traditionnellement, la production de comportements intelligents pour les créatures artificielles repose sur la modélisation de leurs facultés cognitives. Cette approche pose deux problèmes essentiels. D'une part, la lourde charge de définir manuellement les connaissances d'un agent nécessite l'intervention d'un animateur, d'autre part la relation cognition-->intelligence n'a jamais été avérée théoriquement ni expérimentalement. C'est face à ces deux défis que les approches écologiques apparaissent comme de nouvelles pistes explorant les liens entre la créature, son corps et son environnement. Ce travail de recherche s'inscrit dans cette optique. Partant de la synthèse de théories provenant de diverses disciplines des neurosciences, nous proposons, dans une approche vie artificielle, une modélisation originale de la mémoire. Le contrôleur Cortexionist est une architecture réactive connexionniste qui intègre une mémoire associative favorisant l'adaptation de l'agent dans un environnement dynamique. L'obtention de règles comportementales émergentes lors des expérimentations révèle la relation qu'entretiennent la complexité de l'environnement et celle du comportement des créatures qui y évoluent.

La formation de structures cellulaires a un rôle crucial dans le développement tant artificiel que naturel. Cette thèse présente un modèle de développement artificiel pour la génération de structures cellulaires basé sur le paradigme des automates cellulaires (AC). La croissance cellulaire est contrôlée par un génome comportant un réseau de régulation artificiel (RRA) et une série de gènes structurels. Ce génome a subi une évolution par algorithme génétique (AG) afin de produire des structures cellulaires en 2D grâce à l'activation et inhibition sélective des gènes. De plus des gradients morphogénétiques ont été utilisés pour fournir aux cellules une information de position permettant de contraindre leur reproduction. Après évolution d'un génome par algorithme génétique, une cellule unique est placée au milieu de la grille de l'AC où sa reproduction, contrôlée par le RRA, produit une structure cellulaire cible. Le modèle a été appliqué avec succès au problème classique de génération de la structure d'un drapeau français (French flag problem).

La génération de comportements autonomes est directement associée à la perception que l'agent a de son environnement et à sa capacité d'adaptation. Dans les systèmes dynamiques, la qualité d'adaptation sera un critère plus déterminant que pour les environnements statiques. La robustesse de ces systèmes sera évaluée par rapport à leurs capacités à détecter un changement dans l'environnement et à fournir une réponse appropriée. Différentes approches sont proposées pour l'émergence de comportements : définition d'un modèle décisionnel, stimulus / réponse, script de comportement, environnement prédéfinis et automates. Ces modèles restent relativement simples mais leur problème est qu'ils ne prennent pas en compte l'aspect temporel qui est primordial dans la prise de décision. Nous cherchons un modèle qui prenne en compte le paramètre temps. Nous nous sommes intéressés principalement aux systèmes de classeur pour leur originalité dans leur manière de représenter l'environnement. Notre objectif est de construire un système comportemental ayant non seulement des capacités d'adaptation et d'évolution mais également la capacité d'anticipation.

La simulation comportementale des entités virtuelles devient un problème très complexe lorsque ces entités sont plongées dans des environnements virtuels dynamiques et inconnus. Les agents procéduraux ne peuvent répondre à des situations imprévues. Les agents réactifs agissent en temps réel mais ils s'adaptent difficilement à des environnements dynamiques. Les travaux de recherche de cette thèse se concentrent sur une étude des mécanismes issus de la vie artificielle offrant des caractéristiques de réactivité, d'adaptation et d'évolution. Nous étudions une architecture couplant différents mécanismes afin d'augmenter les capacités de raisonnement des entités virtuelles. Nous avons défini une architecture comportementale pour des entités autonomes. Cette architecture se compose de deux modèles dont le premier leur permet d'agir de façon réactive en réponse à leur perception. Ce modèle est basé sur l'approche des champs de potentiels qui a déjà montré son efficacité à résoudre des problèmes de navigation d'entités autonomes. Cependant, cette solution est très coûteuse. Le programmeur doit en effet définir les paramètres des champs de potentiel de façon manuelle pour chaque environnement. Pour pallier ce problème, nous avons défini un modèle supplémentaire permettant aux entités autonomes d'obtenir des comportements adaptatifs dans les environnements dynamiques. Notre nouvelle approche se base sur les systèmes de classeurs du type XCS de Wilson dont le rôle est d'apprendre et d'évaluer des actions discrètes correspondant aux paramètres mentionnés. Nous avons validé notre architecture comportementale à travers une simulation d'un problème proie-prédateur. La performance du système comportemental dépend alors entièrement des systèmes de classeurs. Les actions possibles restent toujours discrètes et prédéfinies. Or, l'augmentation des actions possibles implique l'augmentation des ressources nécessaires pour le stockage des classeurs et du temps de convergence du système. . .

Après un état de l' art sur les méthodes utilisées pour résoudre des problèmes multiobjectifs et des problèmes en environnement dynamique, nous proposons une méthode multiagent d' optimisation en environnement dynamique qui offre une réponse discriminante à un changement d' environnement. Une généralisation de cette méthode aux problèmes multiobjectifs est également proposée.

La simulation en synthese d'images a d'abord utilise des modeles cognitifs ou proceduraux. Elle se tourne maintenant vers la recherche de comportements realistes passant par une plus grande independance des acteurs. Notre contribution se situe dans le domaine de l'etude de phenomenes emergents et prolonge nos travaux sur le simulateur invitram. Elle porte sur la generation automatique de personnages dans des univers de simulation par le biais de deux vecteurs : la generation automatique de formes et celle de comportements. Nous utilisons pour cela des paradigmes fournis par la vie artificielle et notamment les systemes evolutionnistes. Ces techniques vont permettre de creer des acteurs evoluant a des niveaux de complexite elevee et notamment des systemes chaotiques ou a la frontiere du chaos. Nous montrons donc dans un premier temps des applications statiques de nos systemes pour la generation de formes. L'objectif est ici la definition d'objets par generation automatique de l'equation mathematique repondant a un ensemble de contraintes et par differentes visualisations des resultats d'experimentations fournies par un systeme d'automates cellulaires. Nous nous interessons ensuite a la recherche de comportements d'abord par le biais de trajectoires parametrees puis par la definition de modules de controle plus complexes notamment fondes sur les reseaux neuronaux. Nous expliciterons enfin les bases de notre systeme reutilisant ces modules simples pour fournir des entites plus complexes et des groupes d'entites faisant preuve de comportements emergents. Nous verrons enfin comment mettre en commun ces experiences pour realiser de maniere conjointe la generation de formes et de comportements.

La quantité et la disponibilité sans cesse croissantes de données urbaines dérivées de sources variées posent de nombreux problèmes, notamment la consolidation, la visualisation et les perspectives d’exploitation maximales des données susmentionnées. Un problème prééminent qui affecte l’urbanisme est le choix du lieu approprié pour accueillir une activité particulière (service social ou commercial commun) ou l’utilisation correcte d’un bâtiment existant ou d’un espace vide. Dans cette thèse, nous proposons une approche pour aborder les défis précédents rencontrés avec les techniques d’apprentissage automatique, le classifieur de forêts aléatoires comme méthode dominante dans un système qui combine et fusionne divers types de données provenant de sources différentes, et les code à l’aide d’un nouveau modèle sémantique. qui peut capturer et utiliser à la fois des informations géométriques de bas niveau et des informations sémantiques de niveau supérieur et les transmet ensuite au classifieur de forêts aléatoires. Les données sont également transmises à d'autres classificateurs et les résultats sont évalués pour confirmer la prévalence de la méthode proposée. Les données extraites proviennent d’une multitude de sources, par exemple: fournisseurs de données ouvertes et organisations publiques s’occupant de planification urbaine. Lors de leur récupération et de leur inspection à différents niveaux (importation, conversion, géospatiale, par exemple), ils sont convertis de manière appropriée pour respecter les règles du modèle sémantique et les spécifications techniques des sous-systèmes correspondants. Des calculs géométriques et géographiques sont effectués et des informations sémantiques sont extraites. Enfin, les informations des étapes précédentes, ainsi que les résultats des techniques d’apprentissage automatique et des méthodes multicritères, sont intégrés au système et visualisés dans un environnement Web frontal capable d’exécuter et de visualiser des requêtes spatiales, permettant ainsi la gestion de trois processus. objets géoréférencés dimensionnels, leur récupération, transformation et visualisation, en tant que système d'aide à la décision.

Modélisation 3D réaliste des bâtiments et d'autres objets de planification urbaine est un domaine de recherche actif dans le domaine de la modélisation 3D de la ville, la documentation du patrimoine, tourisme virtuel, la planification urbaine, la conception architecturale et les jeux d'ordinateur. La création de ces modèles, très souvent, nécessite la fusion des données provenant de diverses sources telles que les images optiques et de numérisation de nuages ​​de points laser. Pour imiter de façon aussi réaliste que possible les mises en page, les activités et les fonctionnalités d'un environnement du monde réel, ces modèles doivent atteindre de haute qualité et la précision de photo-réaliste en termes de la texture de surface (par exemple pierre ou de brique des murs) et de la morphologie (par exemple, les fenêtres et les portes) des objets réels. Rendu à base d'images est une alternative pour répondre à ces exigences. Il utilise des photos, prises soit au niveau du sol ou de l'air, à ajouter de la texture au modèle 3D ajoutant ainsi photo-réalisme.Pour revêtement de texture pleine de grandes façades des modèles de blocs 3D, des images qui dépeignent la même façade doivent être correctement combinée et correctement aligné avec le côté du bloc. Les photos doivent être fusionnés de manière appropriée afin que le résultat ne présente pas de discontinuités, de brusques variations de l'éclairage ou des lacunes. Parce que ces images ont été prises, en général, dans différentes conditions de visualisation (angles de vision, des facteurs de zoom, etc.) ils sont sous différentes distorsions de perspective, mise à l'échelle, de luminosité, de contraste et de couleur nuances, ils doivent être corrigés ou ajustés. Ce processus nécessite l'extraction de caractéristiques clés de leur contenu visuel d'images.Le but du travail proposé est de développer des méthodes basées sur la vision par ordinateur et les techniques de reconnaissance des formes, afin d'aider ce processus. En particulier, nous proposons une méthode pour extraire les lignes implicites à partir d'images de mauvaise qualité des bâtiments, y compris les vues de nuit où seules quelques fenêtres éclairées sont visibles, afin de préciser des faisceaux de lignes parallèles 3D et leurs points de fuite correspondants. Puis, sur la base de ces informations, on peut parvenir à une meilleure fusion des images et un meilleur alignement des images aux façades de blocs.

Nous décrivons dans cette thèse une simulation de colonie d’abeilles. Nous proposons un modèle de répartition des tâches à base de seuils agrémenté de concepts de motivations internes permettant d’élargir le champ d’actions de ces modèles. Un agent réactif peut ainsi décider d’interrompre une action en cours en fonction de ses performances. Notre première version de colonie d’abeilles virtuelle demande à nos agents de se répartir automatiquement entre deux activités principales, le soin au couvain et le butinage, adaptant leurs physiologies à l’aide d’hormones et de phéromones. Différents moyens de visualisations et d’interactions avec cette simulation sont proposés par une application interactive découplée du simulateur, échangeant tous deux des informations via le réseau. Un graphique en 3 dimensions permet de rendre compte de l’état physiologique de chacun des agents, rendant visibles les mécanismes complexes régissant l’auto-organisation de notre colonie virtuelle. Une expérimentation réalisée en coopération avec le GDSA29 nous encourage à poursuivre nos efforts tant au niveau simulation qu’au niveau visualisations et interactions.

L’augmentation de la puissance graphique des ordinateurs grands publics entraîne avec elle une demande croissante de qualité et de complexité des scènes virtuelles. La gestion de cette complexité est particulièrement difficile pour les objets naturels tels les arbres et les champs d’herbe ou encore pour les animaux, pour lesquels de très nombreux petits objets très similaires viennent décorer les surfaces. La diversité de ces détails de surfaces, nécessaire à un rendu réaliste dans le cas des objets naturels, se traduit par une augmentation du temps de modélisation, du coût en stockage et de la complexité d’évaluation. Nous nous sommes intéressés aux différentes représentations et méthodes de génération à la volée pouvant être utilisées pour la création et le rendu temps réel de ces détails sur de vastes surfaces. Nous avons concentré notre étude sur le cas particulier des champs d’herbe et des fourrures : De nombreux brins quasi-similaires, distribués aléatoirement sur la surface, forment une apparence visuelle très proche d’un motif de bruit incluant des éléments de structure. Nous présentons dans un premier temps un bruit procédural axé sur la modélisation spatiale interactive d’éléments quasi-similaires et de leur distribution. L’utilisation de fonctions gaussiennes elliptiques comme primitive de modélisation, et la distribution non-uniforme contrôlée des éléments créés, permet de produire des motifs aléatoires ou quasi-réguliers incluant des caractéristiques structurelles. Une méthode d’analyse par décomposition en ellipses permet de préconfigurer ce bruit pour une reproduction rapide d’un motif donné. Nous présentons ensuite une extension de ce bruit pour la modélisation procédurale d’une surcouche volumique composée de détails de surfaces tels que des brins ou des objets volumiques plus complexes. Pour conserver une modélisation interactive du motif, une première méthode de rendu d’ordre image et une seconde méthode d’ordre objet sont proposées pour une évaluation optimisée du bruit par une carte graphique. Ces deux méthodes permettent une visualisation interactive et visuellement convaincante du résultat.

L’objectif de la thèse est d’améliorer les systèmes d’évaluation en utilisant des techniques d’analyse visuelle, des méthodes d’Extraction de Connaissances basés sur des graphiques dynamiques interactifs, analyse de réseaux et d’autres méthodes de représentation visuelle. Donc, nous présentons des visualisations interactives algorithmes afin de fournir des représentations qui aident les analystes à construire des modèles conceptuels précis et instructifs des réseaux de co-auteurs. Sur la base des interfaces visuelles interactives, nous fournissons à l’utilisateur d’extraction de connaissance à partir de la visualisation des données (KDD-V), fournissant ainsi que, l’utilisateur aura une assistance améliorée tout au long de la prise de décision (DM). En ce qui concerne les techniques d’Aide la Décision (AD), nous combinons les résultats de l’analyse des réseaux sociaux qui est appliquée sur le réseau de co-auteurs, avec des algorithmes de classification, afin de prévoir des liens futurs entre les auteurs. En outre, nous reconnaissons les équipes de recherche qui existent entre les auteurs en utilisant des algorithmes de classification et nous mesurons l’efficacité d'entre eux. Notre approche se concentre également sur l’analyse de l’efficacité des structures de collaboration dans le cadre de réseaux scientifiques au sein des institutions universitaires. Le principal domaine d’application des objectifs de recherche ci-dessus est l’élaboration d’un cadre de Gestion Institutionnelle de la Recherche (IREMA). IREMA est basé sur une architecture à quatre niveaux et peut être utilisé pour le développement de services liés à la gestion de la recherche et du développement des activités (R&D) dans les établissements d’enseignement supérieur. Dans notre prototype nous avons réussi l’intégration efficace des techniques de fouille de données, de visualisation et d’interaction homme-ordinateur. En d'autres termes, nous avons développé un Système d’Aide à la Décision qui combine ces domaines différents mais liés en vue de l’obtention de décisions efficaces sur de domaines spécifiques.

Le concept de réseau offre un modèle de représentation pour une grande variété d'objets et de systèmes, aussi bien naturels que sociaux, dans lesquels un ensemble d'entités homogènes ou hétérogènes interagissent entre elles. Il est aujourd'hui employé couramment pour désigner divers types de structures relationnelles. Pourtant, si chacun a une idée plus ou moins précise de ce qu'est un réseau, nous ignorons encore souvent les implications qu'ont ces structures dans de nombreux phénomènes du monde qui nous entoure. C'est par exemple le cas de processus tels que la diffusion d'une rumeur, la transmission d'une maladie, ou même l'émergence de sujets d'intérêt commun à un groupe d'individus, dans lesquels les relations que maintiennent les individus entre eux et leur nature s'avèrent souvent être les principaux facteurs déterminants l'évolution du phénomène. C'est ainsi que l'étude des réseaux est devenue l'un des domaines émergents du 21e siècle appelé la "Science des réseaux". Dans ce mémoire, nous abordons trois problèmes de la science des réseaux: le problème de la diffusion dans les réseaux sociaux, où nous nous sommes intéressés plus particulièrement à l'impact de la dynamique du réseau sur le processus de diffusion, le problème de l'analyse des réseaux sociaux, dans lequel nous avons proposé une solution pour tirer parti de l'ensemble des informations disponibles en combinant les informations sur la structure du réseau et les attributs des noeuds et le problème central de la collecte de données sociales, où nous nous sommes intéressés au cas particulier de la collecte de données en milieux sauvages

Nous proposons donc un modèle original d'apprentissage constructiviste adapté pour un système d'AmI. Ce modèle repose sur une approche décentralisée, permettant de multiples implémentations convenant à un environnement hétérogène. Dans les environnements réels continus sans modélisation à priori, se pose la question de la modélisation des structures élémentaires de représentation et particulièrement le problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur (comme décrit par [Kuipers06]). Dans le cadre du modèle général proposé, nous explicitons ce problème particulier et proposons de le traiter comme une forme d'auto-organisation modélisée par un système multi-agent. Cette approche permet de construire des motifs d'interaction élémentaires à partir des seules données brutes, sur lesquels peut reposer la construction d'une représentation plus élaborée (voir [Mazac14]). Nous présentons enfin une série d'expérimentations illustrant la résolution de ce problème d'amorçage : tout d'abord grâce à un environnement simulé, qui permet de maitriser les régularités de l'environnement et autorise des expérimentations rapides ; ensuite en implémentant ce système d'apprentissage au sein d'un environnement d'AmI réel. Pour cela le modèle est intégré dans le système d'AmI développé par l'entreprise partenaire de cette thèse CIFRE. Puis nous présentons une possible application industrielle des résultats de cette première étape implémentée d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur. Nous concluons par l'analyse des résultats et des perspectives de ce type d'approche pour l'AmI et l'application en général de l'IA aux systèmes réels en environnements continus