Doctorat Classique SIC

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Methods for Automatic Option Discovery in Hierarchical Reinforcement Learning
(University of Tlemcen, 2024-07-15) Koudad, Zoulikha
The hierarchical reinforcement learning framework breaks down the reinforcement learning problem into subtasks or extended actions called options in order to facilitate its resolution. Di erent models have been proposed where options were manually prede ned or semi-automatically discovered. However, the automatic discovery of options has become a real challenge for research in hierarchical reinforcement learning. In this thesis we propose two automatic option discovery method for hierarchical reinforcement learning. The rst method that we call FAOD (Fast Automatic Option Discovery). In this contribution, we took inspiration from robot learning methods to categorize the sensorimotor ow during navigation. Thus, FAOD agent moves along the walls to discover the rooms' contour, closed spaces, doors and bottleneck regions to de ne terminate states and initiation sets for options. In the second contribution our learning agent uses his sense of direction to discover the shortest paths and shortcuts after an exploration based on intrinsic motivation, without resorting to the algorithms of the graph theory, these discoveries subsequently serve to discover the termination conditions and the initiation states of the options. For the learning of options policies, the agent uses his experience of exploration as well as learning by temporal di erence strategy. We tested and validated this approach on di erent maze problems and on the tic-tac-toe game.
Système de recommandation de ressources pédagogiques fondé sur les liens sociaux.
(27-09-2018, 2018-06-28) Tadlaoui, Mohammed
Avec la quantité croissante du contenu pédagogique produit chaque jour par les utilisateurs, il devient très difficile pour les apprenants de trouver les ressources les plus adaptées à leurs besoins. Les systèmes de recommandation sont utilisés dans les plateformes éducatives pour résoudre le problème de surcharge d'information. Ils sont conçus pour fournir des ressources pertinentes à un apprenant en utilisant certaines informations sur les utilisateurs et les ressources. Le présent travail s'inscrit dans le contexte des systèmes de recommandation des ressources pédagogiques, en particulier les systèmes qui utilisent des informations sociales. Nous avons défini une approche de recommandation de ressources éducatives en se basant sur les résultats de recherche dans le domaine des systèmes de recommandation, des réseaux sociaux et des environnements informatiques pour l’apprentissage humain. Nous nous appuyons sur les relations sociales entre apprenants pour améliorer la précision des recommandations. Notre proposition est basée sur des modèles formels qui calculent la similarité entre les utilisateurs d'un environnement d'apprentissage pour générer trois types de recommandation, à savoir la recommandation des 1) ressources populaires, 2) ressources utiles et 3) ressources récemment consultées. Nous avons développé une plateforme d'apprentissage, appelée Icraa, qui intègre nos modèles de recommandation. La plateforme Icraa est un environnement d’apprentissage social qui permet aux apprenants de télécharger, de visualiser et d’évaluer les ressources éducatives. Dans cette thèse, nous présentons les résultats d'une expérimentation menée pendant deux ans qui a impliqué un groupe de 372 apprenants d'Icraa dans un contexte éducatif réel. L'objectif de cette expérimentation est de mesurer la pertinence, la qualité et l'utilité des ressources recommandées. Cette étude nous a permis d'analyser les retours des utilisateurs concernant les trois types de recommandations. Cette analyse a été basée sur les traces des utilisateurs enregistrées avec Icraa et sur un questionnaire. Nous avons également effectué une analyse hors ligne en utilisant un jeu de données afin de comparer notre approche avec quatre algorithmes de référence.
Vers une intégration d'outils d'assistance à la pédagogie par projet dans les plateformes de e-learning. Application à la plateforme Moodle.
(15-01-2018, 2017-10-30) Talbi, Omar
Le sujet abordé par cette thèse relève du domaine de l’ingénierie pédagogique centrée enseignants en milieu universitaire. Notre premier travail a porté sur la spécification et la conception d’un cadre conceptuel pour assister les Enseignant- Chercheurs (EC) dans la conception et l’évolution de leurs enseignements. Nous avons proposé un complément aux plateformes LMS telles que Moodle, Ganesha, Dokeos, Sakai, etc., par l'ajout d'une fonctionnalité d'un nouveau type, à savoir : le Teaching Content Management System (TCMS). Nous avons évalué l’utilité et l’adoptabilité de notre proposition TCMS par un EC auprès d’EC en utilisant des entretiens semi-directifs. Les résultats obtenus sont prometteurs et permettent d’envisager le développement de prototypes qui permettent de tester notre proposition TCMS à une plus large échelle. Ensuite nous nous sommes intéressés à la méthode Multi-Rôles Project (MRP), une nouvelle méthode de pédagogie par projet assistée par les Technologies de l’Information et la Communication (TIC). Nous avons présenté et montré en utilisant une recherche de type recherche action que la méthode MRP est une méthode de pédagogie par projet réutilisable. Les résultats obtenus de son application sur un enseignement en Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) montrent que les étudiants ont fortement appliqué la méthode, appris à coordonner leurs actions pour établir une communication et développé des connaissances techniques et des compétences non techniques à un niveau très satisfaisant. De même les encadrants ont développé de nouvelles pratiques enseignantes telles que préconisées par notre proposition TCMS. L’assistance informatique pour la réussite de l’application d’une pédagogie par projet est vitale. Enfin nous avons développé un plugin Moodle dans le but est d’assister l’application de la méthode MRP. Pour évaluer notre plugin, nous avons procédé à une comparaison de la réalisation de tâches d’une fonctionnalité significative de la méthode MRP à l’aide de deux outils différents : d'une part avec un outil générique, un Wiki, et d'autre part avec l’outil que nous avons développé, le plugin Moodle. Nous avons montré que le plugin réduit les compétences à mobiliser par les acteurs de la méthode MRP par rapport au Wiki. Nous avons montré, en utilisant le modèle Keystroke Level Model (KLM), que l’utilisation du plugin réduit sensiblement le temps et la complexité de réalisation de la tâche Un des buts est de diminuer, au sein des plateformes de e-learning, l'utilisation des outils génériques, sauf quand cela correspond exactement au besoin, au profit d'outils dédiés
Détection et Reconstruction de forme d’Objets par les Techniques d’Imagerie Micro-ondes.
(28-05-2017, 2017-05-03) Chouiti, Sidi Mohammed
L’imagerie micro-onde confocale utilise des signaux rétrodiffusés pour identifier des cibles en milieux ouverts ou enfouis. C’est une technique non invasive qui utilise des rayonnements non ionisants. Dans cette thèse, nous présentons des méthodes de reconstruction d'images, utilisant l'imagerie micro-onde Ultra-Large Bande (ULB) pour des applications de détection d’objets enfouis tels que des barres de fer dans un pilier en béton, de vision à travers le mur ainsi que de détection précoce du cancer du sein. Dans toutes ces applications, nous avons appliqué un nouvel algorithme nommé DASI, l’algorithme de rétroprojection (BP) ainsi qu’un algorithme de post-traitement sur des images obtenues par les deux algorithmes précédents. Nous avons aussi utilisé des modèles numériques 3D sous le logiciel CST pour les trois applications. Comme première application, nous nous sommes intéressés à la vision à travers le mur. La scène a été illuminée avec des impulsions ULB à partir d'un réseau synthétique d’antennes en configuration plane. Les réflexions recueillies ont été ensuite synthétiquement concentrées pour créer une carte d'énergie d’objets derrière le mur. Nous avons ainsi réussi à reconstruire des formes et à localiser, des cibles ayant l’aspect et les propriétés diélectriques d’un être humain. Ensuite, la détection de quatre barres de fer enfouis dans un pilier de béton, a été réalisée avec succès en utilisant des configurations circulaires et planes avec une estimation de leurs diamètres, de leurs longueurs ainsi que de leurs positions. Dans la deuxième phase de nos applications, la détection précoce du cancer du sein a été abordée. Le modèle du sein a été aussi illuminé avec une impulsion ULB à partir d'un réseau synthétique d’antennes en configuration circulaire et plane. Les réflexions recueillies ont été ensuite synthétiquement concentrées pour créer une carte d'énergie du sein. Grâce à différentes configurations du nombre et des positions de points d'acquisition, notre algorithme de posttraitement, nous a permis d'obtenir des images beaucoup plus claires et avec moins d'artéfacts. Dans ces images, nous pouvons clairement identifier la présence et la localisation de tumeurs cancéreuses du sein jusqu’à 2 mm de diamètre.
La sélection des services web dans une composition à base de critères non fonctionnels.
(19/03/2017, 2017-02-26) Halfaoui Épouse Ghernaout, Amal
Le marché de commercialisation des services web sur internet ne cesse d'augmenter, ce qui résulte en un nombre de plus en plus croissant de services offrant des fonctionnalités équivalentes. De ce fait, la sélection d'un service web approprié pour une tâche particulière est devenue un défi difficile pour l'utilisateur. Nous nous intéressons, dans cette thèse, à la problématique de sélection des services web dans une composition sur la base des besoins non fonctionnels (QoS), communément connue sous le nom QoSWSC. La problématique QoSSWC est considérée comme un problème d'optimisation multi-objectif. Nous nous intéressons, plus particulièrement, dans nos travaux, à deux catégories d'approches d'optimisations, à savoir, la première qui se base sur les techniques de bases de données qui utilisent la dominance de Pareto et la deuxième qui repose sur les méta heuristiques. Nous proposons dans la première catégorie d'approches deux contributions qui reposent sur la fuzzification de la relation de dominance selon Pareto. La première permet la sélection des Top-k services web basée sur la dominance floue. La deuxième permet de calculer les services Skylines sur la base de la dominance floue. Nous proposons, dans la deuxième catégorie, trois contributions. Dans la première contribution, nous adaptons la récente méta-heuristique SOMA (Self-Organizing Migrating Algorithm) et nous présentons l'algorithme QoS-SOMA qui est la version discrète de SOMA. Cette dernière est mieux adaptée au problème de sélection des services web composés. Nous proposons, dans la deuxième contribution, une amélioration de l'algorithme QoS-SOMA en utilisant la notion de dominance floue dans la phase de la sélection locale. Dans la troisième contribution, Nous proposons une approche de sélection des services web composés, basée sur la recherche Tabou et le calcul des Skylines. L'algorithme de Skyline est utilisé dans le but de réduire l'espace de recherche de la sélection. Les résultats expérimentaux montrent que les méta-heuristiques SOMA et Tabou améliorées par la dominance floue et le Skyline sont plus prometteuses que les versions standards.
Approche Dirigée par les Modèles pour le Développement des Applications Sensibles au Contexte à Base de Services.
(06/03/2017, 2017-02-15) Boudaa, Boudjemaa
Contexte : Le développement des applications sensibles au contexte à base de services a été considéré parmi les domaines de recherche les plus étudiés dans la dernière décennie. L'objectif était d'accompagner l'évolution rapide de la technologie des appareils informatiques mobiles en fournissant des services personnalisés capables d'interagir avec différentes situations contextuelles dans un environnement pervasive. A cet effet, de nombreux travaux de recherche ont préconisé le développement dirigé par les modèles (MDD) pour construire des applications sensibles au contexte à base de services. Cependant, les approches proposées ont présenté des méthodologies spécifiques sans utiliser des normes générales de développement qui peuvent être suivies par les développeurs. En outre, la plupart d'entre eux ont ignoré l'aspect d'adaptation dynamique à l'exécution qui doit caractériser ce type d'applications et aucune stratégie d’adaptation n’a été prise en compte dans leurs propositions.
Human Activity Recognition in the Context of Multi-occupant Smart Homes
(12/01/2016, 2016-11-09) Benmansour, Asma
Dans le contexte des maisons intelligentes, la surveillance automatique de la santé des personnes âgés permet d'évaluer leurs bien-être cognitif et physique à travers la Reconnaissance des Activités Humaines (RAH) à savoir la reconnaissance de leurs activités de la vie quotidienne. La plupart des recherches ont été consacrés à la RAH de personnes vivant seules dans l'environnement. Cependant, les environnements de vie sont généralement habités par plus d'une seule personne. Nous nous concentrons dans cette thèse sur le problème de la modélisation des activités de multiple occupants. En particulier les activités parallèles et les activités coopératives sont considérées. Afin de traiter les activités de multiple occupants, nous étudions différentes approches basées sur les Modèles de Markov Cachés (MMCs). Plus précisément, nous proposons une méthode basée sur les MMCs, appelé MCC basé Etiquettes Combinées (MMC-EC), où les étiquettes des activités ainsi que les étiquettes des observations des différents occupants sont combinées afin de générer la séquence correspondante des activités ainsi que la séquence correspondante d'observations sur les quelles un MMC classique est appliqué. Nous proposons également le MMC Lié appelé MMCL dans lequel les activités de tous les occupants sont liées à tout instant. Nous comparons ces deux modèles aux modèles de références qui sont les MMC Couplés (MMCC) et MMC Parallèles (MMCP). Les résultats expérimentaux montrent que les modèles proposés surpassent le MMCC et le MMCP lorsqu'ils sont testés sur les activités parallèles et les activités coopératives.
Etude De La QoS Dans Les Réseaux MANET et WMN
(09/01/2016, 2016-07-09) Bambrik, Ilyas
Les réseaux Wireless Mesh Networks (WMNs) sont en train d'émerger comme une technologie prometteuse dans le domaine des réseaux sans fil. Pour offrir une solution plus robuste d'accès Internet aux clients mobiles, ce type de réseau hérite les fonctionnalités du réseau Mobile Ad-hoc (MANET): (a) auto-configuration, (b) autoguérison, (c) routage dynamique. Ainsi, contrairement aux réseaux traditionnels, le WMN utilise les facultés du MANET pour étendre la couverture du réseau dans les zones où il n'y a pas d'infrastructure.
Indexation et Recherche d’image médicale à partir de la transformée en ondelette: Applications aux images rétiniennes
(2016-06-26) Meziane Tani, Souad
Le développement technologique des équipements médicaux à engendré l’accroissement de nombre d’images qui sont stockées dans de grandes bases de données; des algorithmes d'indexation efficaces sont exigés pour accéder à ces bases de données. Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme hybride pour l'indexation d'image médicale. L'hybridation de la transformée en ondelette basé sur le schéma de lissage et l'Analyse Composante Principale a été utilisée dans certain domaine de traitement d'image mais n’a pas été utilisé pour l'indexation d'image.La transformée en ondelette est utilisé pour décomposer les images, ensuite l'analyse en Composante Principale est appliquée pour extraire les composantes principales pertinentes. Ces dernières sont utilisées pour créer la signature de l'image. Finalement, l'image est retrouvée en comparant les signatures de l'image requête et toutes les signatures de la base de données en utilisant la distance Euclidienne. Nous avons testé notre algorithme sur la base d'image rétinienne, cérébrale et mélanome. Les résultats obtenus par notre algorithme sont comparés avec plusieurs méthodes publiées citées dans la littérature et montre une efficacité de 95 %, qui est significativement meilleur que d’autre méthodes récentes dans le domaine CBIR.
Exploitation des Ontologies dans les Systèmes de recherche d’informations Arabes.
(2016-03-14) Abderrahim, Mohammed Alaeddine
Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le contexte général de l'utilisation de la sémantique pour la représentation et la manipulation de l'information dans un système de recherche d’information pour les textes Arabes. L’objectif est alors d'exploiter la sémantique contenue dans des ressources sémantique, tout d'abord, pour une meilleure représentation de l'information et du besoin en information, puis, pour améliorer la correspondance entre le besoin de l'utilisateur et l'information. Dans ce cadre, nous avons présenté principalement une contribution traduisant le point de vue de l'utilisation de l’ontologie WordNet Arabe (AWN) dans le processus d’indexation des documents et des requêtes. Par ailleurs, pour la validation nous avons évalué cette approche dans le but de mesurer l’apport de l’utilisation de AWN. En effet, nos expérimentations effectuées sur un corpus arabe de taille moyenne nous ont montré que les ressources sémantiques améliorent considérablement la qualité des systèmes de recherche d’information pour les textes arabes
Médiation sémantique de données basée sur les services web : Application dans le domaine médical
(2016-01-04) Benosman, Amina
actuellement systèmes d'intégration sont de plus en plus basés sur la notoin d'ontoloqie .ainsi ,plusieurs application offrent un accès à leurs source de données à travers les services web sont la novouvelle vague des application web
Vers une architecture multi-agents pour la radio cognitive opportuniste.
(2015-11-12) Amraoui, Asma
La radio cognitive est une technologie qui permet de résoudre le problème de pénurie du spectre de radiofréquences due à l'évolution et à la multiplication des systèmes de transmission sans fil. En effet, elle permet d'exploiter d'une manière dynamique et opportuniste les bandes de fréquences inutilisées durant l'absence des utilisateurs prioritaires grâce aux techniques d'accès dynamique au spectre. Dans cette thèse, nous utilisons les systèmes multi-agents car c'est une excellente approche pour assurer un contrôle autonome dans les systèmes dont les caractéristiques sont très dynamiques. Notre contribution de base est de proposer une nouvelle architecture à base de multi-agents dans le contexte radio cognitive. Cette dernière est composée de trois niveaux complémentaires: physique, cognitif et comportemental. Afin de valider cette architecture et assurer une gestion optimale du spectre, nous avons effectué plusieurs expérimentations. Nos approches sont en effet une combinaison entre la théorie des enchères, les techniques d'aide à la décision multi critères, les formations de coalitions et les systèmes multi-agents dans le cadre des réseaux de radio cognitive.
Caractérisation de texture pour annotation, classification et recherche d’images médicales par le contenu.
(2015-11-12) Merati, Medjeded
Il est évident que l‟imagerie notamment médicale est en train de connaître une expansion phénoménale que ce soit du côté des technologies utilisées ou du côté de la masse d‟images produites. Ce développement a mis les professionnels du domaine médical tels que les radiologues dans une situation délicate caractérisée par au moins deux tâches difficiles à savoir : la recherche des images et le diagnostic des cas représentés par les images. Une telle situation a nécessairement engendré chez les dits professionnels le besoin d‟avoir des systèmes CBIR (Content Based Image Retrieval) et CAD (Computer Aided-Diagnostic) qui assurent ces deux tâches très importantes. Dans cette thèse nous avons élaboré un système complet de recherche d‟images médicales par le contenu qui permet, en plus de la recherche des images similaires à une image requête, de faire une annotation des images de la base. La partie de recherche vise des images médicales de différentes classes telles que le crâne, la main, la cage thoracique les vertèbres et les mammographies. Tandis que pour la partie d‟annotation, les images mammographiques sont spécialement analysées par rapport à la maladie du cancer dans un but d‟aide au diagnostic. Pour ce faire, nous avons proposé deux approches. Une pour la recherche d‟images médicales par le contenu et la deuxième pour l‟annotation des images mammographiques. La première approche consiste à combiner entre une phase de recherche et une phase de classification. Dans la phase de recherche, chaque image a été divisée en quatre zones équitables sur lesquelles, un traitement fréquentiel de la texture a été appliqué en utilisant successivement la version rapide de la méthode Bidimensional Emipirical Mode Decomposition (BEMD) et le filtre de Gabor. Nous avons choisi la moyenne et l‟écart-type pour caractériser les images ainsi que la distance euclidienne pour mesurer la similarité entre ces derniers et l‟image requête. Nous avons ajouté une deuxième phase de classification en utilisant le type LVQ (Learning Vector Quantization) des réseaux de neurones pour améliorer les résultats. Quant à l‟annotation. Nous avons choisi un traitement statistique de la texture en calculant la matrice de co-occurrences de l‟image entière dans l‟étape de détection des anomalies. Dans l‟étape d‟identification, la matrice de la région d‟intérêt (ROI) de l‟image classée comme anormal, est calculée. Dans les deux étapes, les attributs de l‟homogénéité, l‟énergie, le contraste et la corrélation ont été calculés et passés comme entrée au classificateur LVQ qui est censé donner la décision d‟appartenance de l‟image à la classe normale ou anormale pour l‟étape de détection. Quant à l‟étape d‟identification. Le classificateur doit décider si la tumeur est maligne ou bégnine. Finalement, notre approche a été testé sur deux échantillons d‟images tirées séparément à partir de la base „mini-MIAS‟ [MIAS] et la base „Digital Database for Screening Mammography‟ [DDSM]. Les taux 95%, 85% et 80% ont été respectivement atteint pour la recherche des images, la détection et l‟identification des anomalies. Ces résultats encourageants par rapport à ce qui se réalise dans la littérature reflètent l‟efficacité de nos propositions.
Vers une architecture multi-agents pour la radio cognitive opportuniste
(2015-11-12) Amraoui, Asma
La radio cognitive est une technologie qui permet de résoudre le problème de pénurie du spectre de radiofréquences due à l'évolution et à la multiplication des systèmes de transmission sans fil. En effet, elle permet d'exploiter d'une manière dynamique et opportuniste les bandes de fréquences inutilisées durant l'absence des utilisateurs prioritaires grâce aux techniques d'accès dynamique au spectre. Dans cette thèse, nous utilisons les systèmes multi-agents car c'est une excellente approche pour assurer un contrôle autonome dans les systèmes dont les caractéristiques sont très dynamiques. Notre contribution de base est de proposer une nouvelle architecture à base de multi-agents dans le contexte radio cognitive. Cette dernière est composée de trois niveaux complémentaires: physique, cognitif et comportemental. Afin de valider cette architecture et assurer une gestion optimale du spectre, nous avons effectué plusieurs expérimentations. Nos approches sont en effet une combinaison entre la théorie des enchères, les techniques d'aide à la décision multi critères, les formations de coalitions et les systèmes multi-agents dans le cadre des réseaux de radio cognitive.
Segmentation des régions d'intérêts dans des images médicales
(2015-11-09) Daoudi, Abdelaziz
L'analyse d'images est une chaine de traitements appliquée à une ou un ensemble d'images, son but essentiel est l'interprétation de l'information extraite à partir d'une image. La phase de la segmentation est l'une des étapes primordiales dans cette chaine de traitement. En e et, la segmentation est une étape nécessaire dans le processus de traitement et d'analyse d'images. Dans le cadre médicale, l'automatisation de la segmentation des images médicales en particulier les images cardiaques est une tâche très importante qui permet de délimiter rapidement et correctement les structures cardiaques. Cette opération permet également de réaliser une aide e cace à l'analyse de la fonction contractile du c÷ur, qui constitue un critère déterminant pour le pronostic de diverses cardiopathies. Les objets extraits de l'image contiennent de manière concise une information importante pour son analyse. En général, ces objets sont soit des contours, soit des régions de l'image. L'objectif principal de cette thèse est l'extraction des régions pertinentes dans des images cardiaques. Nos contributions dans ce contexte sont : premièrement, une segmentation automatique du ventricule droit, en utilisant un modèle actif de forme ASM combiné avec la méthode de la transformée de distance et une initialisation automatique par la transformée de hough généralisée. La deuxième contribution est l'automatisation d'une méthode de segmentation de l'oreillette gauche par les contours actifs GVF-Snack
Composition et interopération des services web sémantiques.
(2014-02-26) Hadjila, Fethallah
La technologie des services web se répand de plus en plus sur les réseaux à grande échelle. Son ultime objectif est d‘assurer l‘interopérabilité des applications distribuées, et de créer des services ayant une valeur ajoutée. La réalisation de ces buts nécessite l‘automatisation des phases de découverte, de composition, et de sélection de services web, ces trois étapes constituent les majeures problématiques étudiées dans cette thèse. Notre première contribution consiste à proposer deux algorithmes de découverte basés sur les mesures de similarité sémantique. Notre seconde contribution consiste à composer plusieurs services web pour satisfaire un besoin complexe. Pour cela, nous proposons deux metaheuristiques pour le résoudre : La première emploie l‘optimisation à base d‘essaims particulaires, et la deuxième utilise les principes d‘essaims particulaires avec les boids de reynolds. Pour la troisième problématique, nous avons proposé cinq algorithmes de sélection de services à base de QOS. La première approche est basée sur les algorithmes génétiques, la deuxième est inspirée du comportement d‘abeilles artificielles (bees-algorithm), la troisième est basée sur les essaims particulaires, la quatrième emploie la sélection clonale, et la dernière hybride le clustering hiérarchique des services skylines avec le parcours systématique des hiérarchies. Les résultats obtenus en expérimentations sont très satisfaisants et encouragent les futurs travaux dans cette piste de rechercheV Abstract The web service technology plays an increasingly important role in open and large scale networks. In fact, its ultimate purpose is to ensure the interoperability of distributed applications and to form new value added services. To achieve these aims, we must automate the discovery, the composition and the selection of web services. These phases constitute the major issues of this thesis. Our first contribution consists in proposing two algorithms for discovering web services, these proposals use semantic similarity measures to match the services with the request. Our second contribution consists in composing several services, in order to satisfy complex requirements. To this end, we proposed two metaheuristics based on swarm particles optimization. To solve the QOS aware service selection problem, we have proposed five algorithms, the first approach uses the genetic algorithms, the second one employs the bees algorithm, the third one adopts the swarm particle optimization, the fourth one uses the clonal selection, and the last one hybridizes the skylines hierarchical clustering with the exhaustive search. The experimentations showed high efficiency and effectiveness of the suggested approaches.
Reasoning System for Computer Aided Diagnosis with explanations aware computing for medical applications.
(2014-02-06) Khelassi, Abdeldjalil
Les systèmes de raisonnement artificiels sont maintenant très puissants pour ré-soudre maints problèmes complexes dans tous les domaines des sciences de la santé. Il y a aussi de nombreuses investigations dans ce domaine qui se concentrent sur la modélisation, la combinaison, la mise en oeuvre des méthodes intelligentes pour ex-plorer les connaissances utiles extraites automatiquement à partir d'un entrepôt de données ou modélisé des expertises de l'expert humain, qui représentent les résultats de plusieurs années d'observations manuelles. Dans cette thèse, nous avons étudié dans de nombreux aspects théoriques pour servir le domaine médical qui protègent la vie humaine via le diagnostic le soin et la protection de la santé. En tant qu'application crucial dans la science de santé les systèmes d'aide au diagnostic ou les systèmes d'aident à la décision, prennent une place importante dans le marché des logiciels ainsi que dans la société. Une diversité de systèmes mis au point apparaît pour assister aux défis médicaux et les besoins pour assurer un niveau élevé de prise en charge de la santé humaine en assurant le soutien et les installations pour les déférents acteurs médicaux. EXACT : (Explanation aware computing) Informatique avec l'explication cons-ciente avec beaucoup de buts d'utilisation et de nombreuses sortes d'explications est une tendance convient à tous les type d'utilisateurs, y compris les docteurs médecins, les patients et même les développeurs. Pour établir une relation solide basée sur la confiance entre les applications médicales complexes et les utilisateurs. Cette thèse est composé de deux parties, la première est une description des as-pects théorique du raisonnement artificiel: le raisonnement à partir de cas, le raison-nement distribué et le raisonnement sous incertitude avec les systèmes flous. La deu-xième partie, nous décrivons nos contributions dans les domaines de la médecine: la première contribution concerne un système d'aide au diagnostic médical appliquées dans la détection des arythmies cardiaques et de cancer du sein à partir des signaux et des images par l'utilisation d'une combinaison d'approches intelligentes cité dans la première partie. La deuxième contribution, qui représente un complément du pro-cessus de diagnostique cité dans la première partie, décrit les explications dans le système de raisonnement développé et la réutilisation de ces explications pour la re-commandation des documents via les technologies participatives du web2.0.Abstract The artificial reasoning systems are now very powerful for resolving much kind of complex problems in all health science domains. Also there are many investiga-tions in this area which focus on modeling combining implementing some intelligent methods for exploring the useful knowledge extracted automatically from a data warehouses or modeling from the human experts expertise's' which represent the re-sults of many year of manual observations. In this thesis we have investigated in many theoretical aspects for serving the medical domain which protect the life of human beings by detecting caring and protecting the health. As a crucial application in the health science the computer aided diagnosis or decision support systems, take an important place in the market of software as well as in the society. A diversity of developed systems appears for attending the medical challenges and needs for ensuring a high level of caring the human health by ensur-ing the support and facilities for deferent medical actors. ExACt: Explanation Aware Computing with many goals and many kinds of ex-planations is a suitable trend for all Medical IT users including doctors, developers and patients. For developing a strong relationship based on the trust and believes between the complex medical applications and users. This thesis focus on two parts the first one is an horizontal description of many theoretical aspect in the domain of artificial reasoning as well as case based reason-ing, distributed reasoning and reasoning under uncertainty with fuzzy systems. In the second part we describe our contributions in the medical domains the first contribu-tion concerns an original computer aided diagnosis applied in the detection of cardi-ac arrhythmias and breast cancer from signal and image pattern by using a combina-tion of intelligent approaches. The second contribution, which is a complement of the first part, describes the EXACT in the developed reasoning system and the reuse of explanations for documents recommendation via the participative technologies of web2.0.
LA SÉCURITÉ DANS LES RÉSEAUX SANS FIL AD HOC.
(2014-02-06) Labraoui, Nabila
Depuis leur création, les réseaux de communication sans fil ont connu un engouement fulgurant qui ne cesse de croître au sein des communautés scientifiques et industrielles, permettant aux utilisateurs un accès à l’information et aux services électroniques, indépendamment de leur position géographique. Ainsi, le paradigme sans fil a vu naître, au cours de son évolution, diverses architectures dérivées, telles que les réseaux cellulaires, les réseaux locaux sans fil, les réseaux WiMax, etc. Durant la dernière décennie, un nouveau type de réseau sans fil a suscité un grand intérêt auprès de la communauté scientifique, il s'agit des réseaux ad hoc et des réseaux de capteurs sans fil (WSN). Les réseaux de capteurs sans fil sont un type particulier de réseaux ad-hoc dédiés à une application spécifique. Ils constituent un nouveau domaine de recherche qui s'est créé pour offrir des solutions économiquement intéressantes et facilement déployables à la surveillance à distance et au traitement des données dans les environnements complexes et distribués. Les WSN sont constitués de noeuds déployés en grand nombre en vue de collecter et transmettre des données environnementales vers un ou plusieurs points de collecte, d'une manière autonome. Ces réseaux ont un intérêt particulier pour les applications militaires, environnementales, domotiques, médicales, et bien sûr les applications liées à la surveillance des infrastructures critiques. Dans cette thèse, nous nous somme intéressés au problème de sécurité dans les réseaux de capteurs sans fil. Nous avons abordé cette problématique en investiguant deux axes de recherche, à savoir la sécurité des données agrégées et la sécurité de la localisation. Notre première contribution consiste à proposer un algorithme robuste nommé RAHIM pour sécuriser l’agrégation des données dans les réseaux de capteurs à architecture hiérarchique. Alors que notre seconde contribution consiste à proposer un autre protocole de défense nommé WFDV pour sécuriser l’algorithme de localisation DV-Hop contre l’attaque critique wormhole. Plusieurs simulations ont été effectuées pour démontrer la faisabilité et l’efficacité de nos solutions dans un environnement hostile et sans surveillance.Abstract Since their creation, wireless communication networks have witnessed a huge success that continues to grow within scientific and industrial communities, allowing the users an access to the information and to the electronic services, independently of their geographical position. So, during its evolution, the wireless paradigm has given birth to various derivative architectures, such as cellular, WiMax and wireless local area networks. During the last decade, a new type of wireless networks has drawn growing attention from the scientific community; it consists in ad hoc networks and wireless sensor networks (WSN). The wireless sensor networks are a particular type of ad hoc networks dedicated to a specific application. They constitute an emerging research area which can offer solutions economically interesting and easily deployed to the remote monitoring and the data processing in the complex and distributed environments. A WSN consists of a large number of embedded processing units, called sensors, whose main function is the collection and the transmission of parameters related to the surrounding environment, to one or many monitoring nodes. These networks have a particular interest for the military applications, environmental, habitat, medical and applications related to the monitoring of the critical infrastructures. In this thesis, we focus on security issues in WSN. We address these problems by exploring two research areas: secure data aggregation and secure localization. Our first contribution consists in proposing a robust algorithm named RAHIM to secure data aggregation in cluster-based sensor networks. Whereas our second contribution consists in proposing another defense mechanism named WFDV to secure the DV-Hop localization algorithm against wormhole attacks. Intensive simulations were carried out to assess the practicality and the effectiveness of our proposed solutions in a hostile and unattended environment.
analyse intelligente des images médicales : application aux images microscopiques de cytologie.
(2014-02-02) Benazzouz, Mourtada
L’analyse d’images cellulaires, appelée communément screening est une opération de repérage, manuelle, qui s’avère longue, fastidieuse et demande une concentration continue ; cette inspection visuelle des cellules peut être réalisée à partir des images microscopiques, ces dernières proviennent de l’étalement d’un frottis de moelle osseuse sur une lame ; permettant d’aider le médecin à aiguiser son diagnostic et compléter son bilan. Dans la chaine d’analyse d’image et de vision par ordinateur, la segmentation occupe une place prépondérante ; consistant à extraire et délimiter les objets ou plus exactement les composantes cellulaires pour notre application. L’évolution technologique a procuré un regain d’attention particulier aux images couleurs, provoquant l’avènement de nouvelles méthodes de segmentation d’images couleurs faisant l’objet de plusieurs publications et travaux scientifiques. Après une lecture d’un panorama des méthodes de segmentation d’images présentes dans la littérature de ces dernières années, et spécialement celles ayant trait aux images microscopiques cellulaires, nous proposons un schéma de segmentation en utilisant la classification pixellaire, basé sur la fusion d’information. Le modèle adopté est guidé par les deux stratégies qu’offre la fusion d’information ; à savoir classifier séparément les données issues de différentes sources pour ensuite fusionner les décisions ou bien de combiner ces données en vue de les classifier. Une caractérisation est réalisée afin de fournir des descripteurs pertinents aux constituants cellulaires précédemment segmentés : cytoplasme et noyau. Ensuite un classifieur est construit pour identifier et dénombrer les différents types de cellules afin de venir en aide à la reconnaissance pathologique.Abstract : The analysis of cell images, commonly called screening, is a manual process of identification which proves long and tedious, requiring continuous concentration. Such visual inspection of the cells can be made from microscopic images which come from spreading a bone-marrow smear on a slide, allowing the doctor to sharpen diagnosis and complete assessment. In the chain of image analysis and computer vision, segmentation figures prominently, consisting in extracting and delineating objects, or more precisely the cell components of our application. Technological progress has brought renewed attention to colour images in particular, causing the emergence of new methods of colour images segmentation which have been the subject of several publications and scientific works. After reading an overview of methods for image segmentation found in the literature in recent years, especially those related to microscopic cellular images, we propose a segmentation scheme using pixel classification based on the fusion of information. The adopted model is guided by the two strategies offered by information fusion, i.e. classifying separately the data from different sources then merging decisions, or combining these data to classify them. Characterization is performed to provide relevant descriptors for the cellular components previously segmented : the cytoplasm and nucleus. Then a classifier is constructed to identify and count the different types of cells to help the pathological recognition.

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