Les Thèses et HDR soutenues

Les HDR soutenues en 2007

Représentation des connaissances hétérogènes pour l’action
soutenue le 5 octobre 2007 par email hidden; JavaScript is required
L’objectif de ces travaux consiste à construire des modèles permettant d’aider à « mieux comprendre pour mieux gérer » divers systèmes : procédé, écosystème, système de production agricole… Ces systèmes complexes sont caractérisés par un nombre important de variables, souvent difficiles ou impossibles à mesurer, et dont les lois de fonctionnement ne sont pas connues. Cette méconnaissance, à la fois paramétrique (les valeurs de certains paramètres sont inconnues) et fonctionnelle (la forme exacte des relations entre variables n’est pas connue), rend généralement impossible le recours à la modélisation classique. La voie de recherche suivie consiste à représenter la connaissance d’experts sous la forme de modèles de simulation, en concevant des cadres de formalisation adaptés à la nature incomplète et hétérogène.

Les Thèses soutenues en 2007

Composants ubiquitaires pour réseaux dynamiques
soutenue le 5 décembre 2007 par Didier Hoareau
Les réseaux dynamiques, qui ne sont plus limités à une interconnexion de stations de travail définissant un réseau stable, intègrent de plus en plus des équipements mobiles et à faibles ressources et commencent à être exploités pour fournir des applications censées être ubiquitaires, c’est-à-dire des applications dont les fonctionnalités sont accessibles depuis n’importe quel équipement utilisé. Cette thèse s’intéresse à la modélisation et au déploiment de telles applications en proposant un cadre de conception et un support d’exécution adaptés aux réseaux dynamiques (connectivité fluctuantes, volatilité des équipements). Le modèle de composants Fractal est étendu pour intégrer la notion de composants ubiquitaires. Ces applications sont supportées par un intergiciel à composants qui s’appuie sur un algorithme de consensus pour fournir un déploiment autonome (adaptation continu) des applications en fonction de l’évolution des ressources nécessaires à son bon exécution.
Mesures de qualité des règles d’association : normalisation et caractérisation
soutenue le 1er décembre 2007 par Feno Daniel Rajaonasy
Les règles d’association révèlent des régularités non triviales et potentiellement utiles pour l’aide à la décision, dans des bases de données. Leur validité est évaluée par le biais de mesures de qualités dont les plus utilisées sont le support et la confiance. Pour une base de données transactionnelles d’un supermarché, elles sont du type « 90% des clients ayant acheté du vin et du fromage ont également acheté du pain, sachant que 75% des clients ont acheté ces articles». Dans ce travail, nous spécifions une classe de mesures de qualité normalisées en ce sens qu’elles reflètent les situations de référence comme l’incompatibilité, la dépendance négative, l’indépendance, la dépendance positive, et l’implication logique entre la prémisse et le conséquent. Nous caractérisons les mesures de qualité normalisables, donnons les formules de normalisation et montrons que la plupart de celles qui sont normalisables ont la même normalisée, à savoir la mesure de qualité MGK. De plus, nous caractérisons des bases pour les règles positives et les règles négatives valides au sens de MGK, et proposons des algorithmes de génération de ces bases.