Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).

User Generated Content in Researching for Design: How the Internet Supports Creativity

Résumé Cette recherche a débuté avec l’idée que l’Internet est en train de changer la manière dont nous créons des connaissances et du contenu culturel. Notre point de départ était d’utiliser l’Internet afin de rassembler et amplifier plusieurs points de vue dans un processus de design. Une approche complexe a exposé l’Internet comme un système et conséquemment comme une plateforme pour l’innovation. La structure ouverte de l’Internet a soutenu le mouvement participatif des usagers qui ont choisi de partager leurs besoins, leurs désirs et leurs solutions. Notre recherche a pour but d’étudier ce contenu généré par les usagers en ligne et comprendre sa valeur pour les designers. Les usagers créatifs veulent s’exprimer et participer activement dans le processus de design. Notre recherche tente de démontrer que les designers ont beaucoup à apprendre du contenu généré par les usagers car ceux-ci soumettent des éléments qui ont attrait à toutes les étapes du processus de design et révèlent des relations présentes dans la situation de design à l’étude. Pour en apprendre plus sur ce contenu nous nous demandons : Quel type d’information offre le contenu généré par les usagers pour la phase de recherche dans le processus de design. Afin de centrer la portée de l’étude, nous nous sommes aussi questionné si cette information est plus pertinente au design de produits, au design de services ou au design de système de produits et de services. Aspirant aux idéaux du design participatif, notre méthodologie fut développée afin d’apprendre comment le contenu généré par les usagers pourrait influencer le processus de design. Pour ce faire, nous avons choisi de chercher sur l’Internet pour du contenu qui concerne la mobilité via l’usage d’une automobile. Les trois différents types de média considérés étaient les vidéos sur YouTube, les images sur Flickr et les textes sur Blogger. Afin de répondre à notre première question de recherche, nous nous sommes penchés sur deux éléments lorsque l’on recherche pour le design : les espaces de design et les relations de design. Premièrement, nous avons catégorisé le contenu récolté selon l’espace problème, créatif et solution. Deuxièmement, nous avons catégorisé le contenu dépendant de laquelle des relations de design elle démontrait soit une combinaison d’usagers, objets et contextes. Dans le but de répondre à la deuxième question de cette recherche, nous avons examiné trois types V de produits de design : les automobiles privées comme produit, le partage de voiture comme système de produit et de service, et le taxi comme service. Chaque élément pertinent généré par les usagés trouvé dans cette recherche fut catégorisé jusqu’à ce que l’on récolte 50 échantillons pour chaque combinaison de ces variables. Nous en sommes arrivés avec une matrice de 50 éléments de chaque produit de design, pour chacun des médias, puis catégorisé selon les espaces de design et les relations dans le design. Cette recherche démontre que l’Internet, comme médium, produit les conditions avantageuses pour que les usagers partagent de grandes quantités de contenu original et diversifié qui est pertinent aux situations de design. À partir de nos données de recherche, nous avons identifié des tendances dans le contenu généré par les usagers. Notamment, nous sommes en mesure d’affirmer que le contenu généré par les usagers offre de l’information pertinente à la recherche pour le design, et ce dans tous les espaces de design et toutes les relations de design. Il en fut de même pour les différentes issues du design car du contenu sur les produits, les systèmes de produits et de services et les services était présent et pertinent. Bref, nous avons démontré que l’Internet supporte la créativité et conséquemment il y abonde de contenu créatif produit par les usagers. Suivant dans les traces dessinées par d’autres chercheurs en design participatif, cette étude devrait être considérée comme un nouvel exemple des moyens qu’ont les designers pour percevoir les besoins tacites des usagers en leur permettant d’exprimer leurs idées. Alors que ceux-ci créent librement et intuitivement ainsi exposant leurs besoins, solutions et idées, les designers peuvent porter un regard de tierce partie sur les résultats. Jumelant des techniques comme le crowdsourcing et le brainstorming, nous avons créé une nouvelle activité et le néologisme : brainsourcing. En demeurant dans une forme de pratique réflexive, les designers peuvent réfléchir et ajouter au contenu généré par les usagers qui lui n’est pas biaisé par une éducation ou une culture du design. Ce processus est similaire au design participatif professionnel où le brainsourcing est une activité parallèle lorsque le designer fait des recherches pour le design. C’est cette perspective sur la somme des idées des participants qui peut contribuer à comprendre la complexité de la situation de design. VI Cette recherche a aussi soulevé des questions par rapport à l’effet de démocratisation de l’Internet. Bien que les usagers n’ont pas l’éducation, ni les habiletés des designers, ils aspirent à démocratiser le processus du design en voulant participer activement et en exposant leurs besoins, idées et solutions. Nous avons pu déterminer que les usagers n’étaient pas qualifiés pour entreprendre le processus complet du design comme les designers professionnels, mais nous avons observé directement la capacité des usagers à mettre de l’avant leur créativité. À propos de la relation entre les usagers créatifs et les designers, nous avons étudié des langages communs tels les scénarios et les prototypes. Tous deux sont présents dans le contenu généré par les usagers que nous avons récolté dans nos recherches sur Internet. Ceci nous a mené vers une nouvelle perspective sur l’activité du design où des opportunités créatives ressortent d’une conversation avec les usagers. Cette recherche a dévoilé de grandes tendances dans la manière dont les usagers communiquent naturellement dans un processus de design. Nous espérons avoir offert un aperçu de comment les designers peuvent prendre avantage de tous les types de contenu généré par les usagers en ligne. Dans le futur, nous souhaitons que les designers aient la possibilité d’interagir avec les participants en prenant le rôle de facilitateur de la conversation. La responsabilité du résultat ne tombe pas sur les épaules du designer car son mandat est d’assurer le bon fonctionnement du processus. Les designers rejoignent les usagers en ne demandant plus comment les choses peuvent être créées, mais pourquoi elles devraient exister. En tant que designers, nous aspirons à générer plus à partir de nouvelles connaissances, nous aspirons à créer plus de sens. Mots clés: Recherche en design, complexité, design participatif, contenu généré par les usagers, démocratisation, Internet, créativité, crowdsourcing, brainstorming, brainsourcing, réflexion-en-action.

A Type-Preserving Compiler from System F to Typed Assembly Language

L'utilisation des méthodes formelles est de plus en plus courante dans le développement logiciel, et les systèmes de types sont la méthode formelle qui a le plus de succès. L'avancement des méthodes formelles présente de nouveaux défis, ainsi que de nouvelles opportunités. L'un des défis est d'assurer qu'un compilateur préserve la sémantique des programmes, de sorte que les propriétés que l'on garantit à propos de son code source s'appliquent également au code exécutable. Cette thèse présente un compilateur qui traduit un langage fonctionnel d'ordre supérieur avec polymorphisme vers un langage assembleur typé, dont la propriété principale est que la préservation des types est vérifiée de manière automatisée, à l'aide d'annotations de types sur le code du compilateur. Notre compilateur implante les transformations de code essentielles pour un langage fonctionnel d'ordre supérieur, nommément une conversion CPS, une conversion des fermetures et une génération de code. Nous présentons les détails des représentation fortement typées des langages intermédiaires, et les contraintes qu'elles imposent sur l'implantation des transformations de code. Notre objectif est de garantir la préservation des types avec un minimum d'annotations, et sans compromettre les qualités générales de modularité et de lisibilité du code du compilateur. Cet objectif est atteint en grande partie dans le traitement des fonctionnalités de base du langage (les «types simples»), contrairement au traitement du polymorphisme qui demande encore un travail substantiel pour satisfaire la vérification de type.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Projection multilingue d'annotations pour dialogues avancés

Depuis quelques années, les applications intégrant un module de dialogues avancés sont en plein essor. En revanche, le processus d’universalisation de ces systèmes est rapidement décourageant : ceux-ci étant naturellement dépendants de la langue pour laquelle ils ont été conçus, chaque nouveau langage à intégrer requiert son propre temps de développement. Un constat qui ne s’améliore pas en considérant que la qualité est souvent tributaire de la taille de l’ensemble d’entraînement. Ce projet cherche donc à accélérer le processus. Il rend compte de différentes méthodes permettant de générer des versions polyglottes d’un premier système fonctionnel, à l’aide de la traduction statistique. L’information afférente aux données sources est projetée afin de générer des données cibles parentes, qui diminuent d’autant le temps de développement subséquent. En ce sens, plusieurs approches ont été expérimentées et analysées. Notamment, une méthode qui regroupe les données avant de réordonner les différents candidats de traduction permet d’obtenir de bons résultats.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

An adaptive neighborhood search algorithm for optimizing stochastic mining complexes

Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. Souvent, les métaheuristiques ont beaucoup de paramètres que l’utilisateur doit ajuster manuellement pour un problème donné. L'objectif d'une métaheuristique adaptative est de permettre l'ajustement automatique de certains paramètres par la méthode, en se basant sur l’instance à résoudre. La métaheuristique adaptative, en utilisant les connaissances préalables dans la compréhension du problème, des notions de l'apprentissage machine et des domaines associés, crée une méthode plus générale et automatique pour résoudre des problèmes. L’optimisation globale des complexes miniers vise à établir les mouvements des matériaux dans les mines et les flux de traitement afin de maximiser la valeur économique du système. Souvent, en raison du grand nombre de variables entières dans le modèle, de la présence de contraintes complexes et de contraintes non-linéaires, il devient prohibitif de résoudre ces modèles en utilisant les optimiseurs disponibles dans l’industrie. Par conséquent, les métaheuristiques sont souvent utilisées pour l’optimisation de complexes miniers. Ce mémoire améliore un procédé de recuit simulé développé par Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) pour l’optimisation stochastique des complexes miniers stochastiques. La méthode développée par les auteurs nécessite beaucoup de paramètres pour fonctionner. Un de ceux-ci est de savoir comment la méthode de recuit simulé cherche dans le voisinage local de solutions. Ce mémoire implémente une méthode adaptative de recherche dans le voisinage pour améliorer la qualité d'une solution. Les résultats numériques montrent une augmentation jusqu'à 10% de la valeur de la fonction économique.