Modélisation d'une ontologie et conceptualisation d'une application sémantique dédiée au e-recrutement dans le domaine des technologies de l'information

Ce mémoire présente les recherches et réflexions entourant la conception d’une application à base d’ontologie dédiée au e-recrutement dans le domaine des services de dotation de personnel en technologies de l’information à l’ère du Web Social. Cette application, nommée Combine, vise essentiellement à optimiser et enrichir la Communication Médiée par Ordinateur (CMO) des acteurs du domaine et utilise des concepts issus du paradigme technologique émergent qu’est le Web sémantique. Encore très peu discuté dans une perspective CMO, le présent mémoire se propose donc d’examiner les enjeux communicationnels relatifs à ce nouveau paradigme. Il présente ses principaux concepts, dont la notion d’ontologie qui implique la modélisation formelle de connaissances, et expose le cas de développement de Combine. Il décrit comment cette application fut développée, de l’analyse des besoins à l’évaluation du prototype par les utilisateurs ciblés, tout en révélant les préoccupations, les contraintes et les opportunités rencontrées en cours de route. Au terme de cet examen, le mémoire tend à évaluer de manière critique le potentiel de Combine à optimiser la CMO du domaine d’activité ciblé. Le mémoire dresse au final un portrait plutôt favorable quant à la perception positive des acteurs du domaine d’utiliser un tel type d’application, et aussi quant aux nets bénéfices en frais d’Interactions Humain-Ordinateur (IHO) qu’elle fait miroiter. Il avertit toutefois d’une certaine exacerbation du problème dit « d’engagement ontologique » à considérer lors de la construction d’ontologies modélisant des objets sociaux tels que ceux dont le monde du recrutement est peuplé.

Identification d’une architecture à base de composants dans une application orientée objets à l’aide d’une analyse dynamique

Un système, décrit avec un grand nombre d'éléments fortement interdépendants, est complexe, difficile à comprendre et à maintenir. Ainsi, une application orientée objet est souvent complexe, car elle contient des centaines de classes avec de nombreuses dépendances plus ou moins explicites. Une même application, utilisant le paradigme composant, contiendrait un plus petit nombre d'éléments, faiblement couplés entre eux et avec des interdépendances clairement définies. Ceci est dû au fait que le paradigme composant fournit une bonne représentation de haut niveau des systèmes complexes. Ainsi, ce paradigme peut être utilisé comme "espace de projection" des systèmes orientés objets. Une telle projection peut faciliter l'étape de compréhension d'un système, un pré-requis nécessaire avant toute activité de maintenance et/ou d'évolution. De plus, il est possible d'utiliser cette représentation, comme un modèle pour effectuer une restructuration complète d'une application orientée objets opérationnelle vers une application équivalente à base de composants tout aussi opérationnelle. Ainsi, La nouvelle application bénéficiant ainsi, de toutes les bonnes propriétés associées au paradigme composants. L'objectif de ma thèse est de proposer une méthode semi-automatique pour identifier une architecture à base de composants dans une application orientée objets. Cette architecture doit, non seulement aider à la compréhension de l'application originale, mais aussi simplifier la projection de cette dernière dans un modèle concret de composant. L'identification d'une architecture à base de composants est réalisée en trois grandes étapes: i) obtention des données nécessaires au processus d'identification. Elles correspondent aux dépendances entre les classes et sont obtenues avec une analyse dynamique de l'application cible. ii) identification des composants. Trois méthodes ont été explorées. La première utilise un treillis de Galois, la seconde deux méta-heuristiques et la dernière une méta-heuristique multi-objective. iii) identification de l'architecture à base de composants de l'application cible. Cela est fait en identifiant les interfaces requises et fournis pour chaque composant. Afin de valider ce processus d'identification, ainsi que les différents choix faits durant son développement, j'ai réalisé différentes études de cas. Enfin, je montre la faisabilité de la projection de l'architecture à base de composants identifiée vers un modèle concret de composants.

Effets d’un dispositif de formation exploitant des vidéos d’exemples de pratiques sur le développement d’une compétence professionnelle chez des enseignants du primaire

Cette recherche avait pour objectif d’évaluer l’effet du dispositif de formation « Zoom sur l’expertise pédagogique », ou, plus précisément, d’évaluer l’effet d’un parcours de formation créé grâce à ce dispositif et intégrant des exemples de pratiques sur vidéo sur les apprentissages et les intentions de changement de pratique d’un groupe d’enseignants du primaire relativement à la compétence professionnelle « Piloter des situations d’enseignement-apprentissage ». La réforme des programmes scolaires, qui s’installe progressivement depuis 2001, modifie considérablement les orientations en matière d’apprentissage et d’enseignement. Sa réussite repose notamment sur l’appropriation de nouvelles compétences professionnelles souvent difficiles à développer pour le personnel enseignant. À ces besoins de formation, les modalités de formation continue proposées ne semblaient répondre que partiellement. Le dispositif a été développé dans le but de soutenir le personnel enseignant dans l’appropriation de ce renouveau pédagogique et propose de nouvelles stratégies de formation basées principalement sur l’observation et l’analyse d’exemples de pratiques sur vidéo et enrichis de divers outils stimulant la réflexion sur la pratique. Sa conception s’inscrit dans un contexte d’émergence d’initiatives similaires. Néanmoins, beaucoup de questions restaient en suspens quant aux effets réels de ces dispositifs sur le développement professionnel des enseignants. Afin de réaliser une évaluation de ce dispositif, nous avons créé un parcours de formation que six enseignants ont réalisé. Ces personnes ont ensuite participé à deux entrevues semi-dirigées et ont partagé les notes prises durant la formation. Un cadre théorique a été développé, permettant de dégager trois questions de recherche : « Quels ont été les effets du dispositif de formation sur les savoirs relatifs aux composantes de la compétence ciblée ? » ; « Quels ont été les effets du dispositif de formation sur les intentions de changement de pratique des enseignants ? » ; « Comment améliorer le dispositif pour mieux soutenir le développement professionnel des enseignants ? ». Ce cadre a par la suite guidé l’analyse et l’interprétation des données recueillies. Une quantité substantielle d’informations a été obtenue permettant de mieux comprendre et documenter le rôle d’un tel dispositif de formation en ligne et des vidéos qui le composent. Nous avons pu confirmer leur effet positif sur le développement professionnel. Nous retenons notamment que les enseignants sont en mesure de mieux définir les composantes de la compétence ciblée par la formation, ils ont confirmé leur sentiment d’avoir appris, ils ont tous exprimé l'intention d’apporter des changements dans leur pratique. Tous ont grandement apprécié le parcours et ses vidéos, notamment la possibilité qu’elles leur offraient de s’identifier à des pairs et d’envisager des pistes de mise en application plus concrètes de leurs nouvelles connaissances. Par ailleurs, les commentaires et les suggestions des participants ont permis de dégager des pistes d’amélioration telles que la diminution de la quantité de vidéos, du nombre d’éléments de compétence présentés, ou l’augmentation de compléments pédagogiques accompagnant les vidéos. Ces pistes devraient toutefois être précisées et étudiées ce qui génère de nouvelles questions de recherches.

Médecine factuelle (Evidence-Based Medicine)

Présenté à la journée de formation de l'Asted - section des bibliothèques de la santé, le 10 mai 2002 .

« How to Teach Evidence-Based Clinical Practice 2002 » : Rapport de la semaine de formation

Rapport de la semaine de formation "How to teach Evidence-Based Clinical Practice 2002" tenue à McMaster University du 9 au 14 juin 2002. Le rapport présente le déroulement de la semaine, les apprentissages et les applications au travail.

Educational Attainment of Second-Generation Immigrants in Belgium: an Estimation of the Assimilation Degree of Immigrants Based on Cross Section Analysis.

Rapport de recherche

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

Simulation-Based Finite-and Large-sample Inference Methods in Multivariate Regressions and Seemingly Unrelated Regressions

In the context of multivariate regression (MLR) and seemingly unrelated regressions (SURE) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. in this paper, we propose finite-and large-sample likelihood-based test procedures for possibly non-linear hypotheses on the coefficients of MLR and SURE systems.

Semi-Parametric Weak Instrument Regressions with an Application to the Risk-Return Trade-off

Recent work shows that a low correlation between the instruments and the included variables leads to serious inference problems. We extend the local-to-zero analysis of models with weak instruments to models with estimated instruments and regressors and with higher-order dependence between instruments and disturbances. This makes this framework applicable to linear models with expectation variables that are estimated non-parametrically. Two examples of such models are the risk-return trade-off in finance and the impact of inflation uncertainty on real economic activity. Results show that inference based on Lagrange Multiplier (LM) tests is more robust to weak instruments than Wald-based inference. Using LM confidence intervals leads us to conclude that no statistically significant risk premium is present in returns on the S&P 500 index, excess holding yields between 6-month and 3-month Treasury bills, or in yen-dollar spot returns.

Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

This note develops general model-free adjustment procedures for the calculation of unbiased volatility loss functions based on practically feasible realized volatility benchmarks. The procedures, which exploit the recent asymptotic distributional results in Barndorff-Nielsen and Shephard (2002a), are both easy to implement and highly accurate in empirically realistic situations. On properly accounting for the measurement errors in the volatility forecast evaluations reported in Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), the adjustments result in markedly higher estimates for the true degree of return-volatility predictability.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.