Mures : Un système de recommandation de musique

Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

Amorçage cognitif pour amélioration de l’acquisition de la connaissance dans un système tutoriel intelligent

Cette thèse vise à définir une nouvelle méthode d’enseignement pour les systèmes tutoriels intelligents dans le but d’améliorer l’acquisition des connaissances. L’apprentissage est un phénomène complexe faisant intervenir des mécanismes émotionnels et cognitifs de nature consciente et inconsciente. Nous nous intéressons à mieux comprendre les mécanismes inconscients du raisonnement lors de l’acquisition des connaissances. L’importance de ces processus inconscients pour le raisonnement est bien documentée en neurosciences, mais demeure encore largement inexplorée dans notre domaine de recherche. Dans cette thèse, nous proposons la mise en place d’une nouvelle approche pédagogique dans le domaine de l’éducation implémentant une taxonomie neuroscientifique de la perception humaine. Nous montrons que cette nouvelle approche agit sur le raisonnement et, à tour de rôle, améliore l’apprentissage général et l’induction de la connaissance dans un environnement de résolution de problème. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de notre nouvelle méthode dans un système tutoriel visant à améliorer le raisonnement pour un meilleur apprentissage. De plus, compte tenu de l’importance des mécanismes émotionnels dans l’apprentissage, nous avons également procédé dans cette partie à la mesure des émotions par des capteurs physiologiques. L’efficacité de notre méthode pour l’apprentissage et son impact positif observé sur les émotions a été validée sur trente et un participants. Dans une seconde partie, nous allons plus loin dans notre recherche en adaptant notre méthode visant à améliorer le raisonnement pour une meilleure induction de la connaissance. L’induction est un type de raisonnement qui permet de construire des règles générales à partir d’exemples spécifiques ou de faits particuliers. Afin de mieux comprendre l’impact de notre méthode sur les processus cognitifs impliqués dans ce type de raisonnement, nous avons eu recours à des capteurs cérébraux pour mesurer l’activité du cerveau des utilisateurs. La validation de notre approche réalisée sur quarante-trois volontaires montre l’efficacité de notre méthode pour l’induction de la connaissance et la viabilité de mesurer le raisonnement par des mesures cérébrales suite à l’application appropriée d’algorithmes de traitement de signal. Suite à ces deux parties, nous clorons la thèse par une discussion applicative en décrivant la mise en place d’un nouveau système tutoriel intelligent intégrant les résultats de nos travaux.

Développement d'un curriculum et d'un modèle de l'apprenant orientés vers un domaine multidisciplinaire : l'informatique quantique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

GeoGebraTUTOR : développement d’un système tutoriel autonome pour l’accompagnement d’élèves en situation de résolution de problèmes de démonstration en géométrie plane et genèse d’un espace de travail géométrique idoine

Travaux d'études doctorales réalisées conjointement avec les travaux de recherches doctorales de Nicolas Leduc, étudiant au doctorat en génie informatique à l'École Polytechnique de Montréal.

Développement d'un curriculum et d'un modèle de l'apprenant orientés vers un domaine multidisciplinaire : l'informatique quantique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

GeoGebraTUTOR : développement d’un système tutoriel autonome pour l’accompagnement d’élèves en situation de résolution de problèmes de démonstration en géométrie plane et genèse d’un espace de travail géométrique idoine

Travaux d'études doctorales réalisées conjointement avec les travaux de recherches doctorales de Nicolas Leduc, étudiant au doctorat en génie informatique à l'École Polytechnique de Montréal.

Le système monétaire international comme facteur d'instabilité: une ébauche de réforme

371 p.

Suivi cartographique de l'expansion des macrophytes envahissant le système lagunaire Ebrié (Côte d'Ivoire)

Remote mapping were realised from December 1986 to September 1989 to describe the seasonal evolution of macrophytes colonizing the surface waters of the eastern sector of the Ebrié lagoon. The vegetal cover of this sector and associated lagoons is essentially composed of Eichhornia crassipes (water hyacinth). Its expansion is favored by the decrease in the salinity of the lagoon waters which is due to rain falls. Its migration through the lagoon environment is ensured by the overflow of the Comoé river. The opening of the Bassam inlet induced its temporary disappearence from the newly created estuarian zone.

Des anguilles à la philosophie mécanique: deux réfutations peu connues du système de la Nature

info:eu-repo/semantics/published

Observatoire des usages étudiants universitaires d’un système éducatif de gestion intégré

Les universités recourent de plus en plus souvent à des plateformes technologiques afin d’administrer les processus éducatifs et faciliter les tâches administratives des étudiants. Cependant, ces changements sont conséquents et engendrent souvent de nombreuses difficultés d’implémentation. C’est dans ce cadre qu’un Observatoire des usages étudiants d’un système éducatif de gestion intégré a été créé. Cet observatoire a pour missions d’identifier les facteurs de satisfaction et de fournir des recommandations à l’université. Plusieurs méthodologies (groupes de discussion, tests d’utilisabilité, questionnaires) ont été utilisées. Les résultats montrent que ce sont les difficultés et insatisfactions dues au système utilisé et aux informations présentes sur ce système qui influencent négativement l’acceptabilité du système. La création d’un tel observatoire permet tout à la fois d’étudier l’acceptabilité et la satisfaction des utilisateurs, de différencier l’impact des facteurs personnels et techniques, de s’interroger sur les processus d’évaluation des outils lors de leur implémentation.

Qu’est-ce qui motive les utilisateurs d’un système de gestion des apprentissages ?

info:eu-repo/semantics/nonPublished

Évaluation du potentiel de croissance et de rendement d’une culture de tomates biologiques cultivées dans une serre climatisée à l’aide d’un système géothermique

Ce projet visait à comparer les effets agronomiques d’une serre de tomates biologiques semi-fermée utilisant un système de climatisation par géothermie comparativement à une serre ouverte. Deux serres de 228 et 230 m2 ont été équipées d’un système d’échangeur d’air avec géothermie qui refroidissait et déshumidifiait l’air (serre semi-fermée) et d’un système de ventilation naturelle (serre témoin). Ces dernières ont été comparées au cours des années 2012 et 2013 entre lesquels les traitements ont été permutés. Les variables mesurées étaient les paramètres de croissance des plants ainsi que le rendement, le calibre des fruits et les propriétés physico-chimiques des tomates. Les résultats ont démontré que le système de climatisation n’a pas eu d’effets significatifs sur la croissance des plants, la qualité des fruits ainsi que le rendement. Les deux serres avaient des cibles de concentration en CO2 comprises entre 450 µL L-1 et 1000 µL L-1 selon l’ensoleillement. Les quantités de CO2 injectées ont été de 11 kg/m2 et 15 kg/m2 respectivement en 2012 et 2013 dans la serre semi-fermée alors qu’elles ont été de 24 kg/m2 et 25 kg/m2 dans la serre témoin. Bien qu’ayant nécessité moins d’injection, la serre semi-fermée a permis de conserver des concentrations en CO2 de 638 µL L-1 en 2012 et de 593 µL L-1 en 2013. Ces concentrations sont plus élevées que celles obtenues dans la serre témoin qui étaient respectivement de 385 µL L-1 et 486 µL L-1 en 2012 et 2013. De ce fait, le coût monétaire associé à l’enrichissement carboné a été de 1,6 à 2,0 fois plus élevé dans la serre témoin que dans la serre semi-fermée.

La mise en registre automatique des surfaces acquises à partir d’objets déformables

La mise en registre 3D (opération parfois appelée alignement) est un processus de transformation d’ensembles de données 3D dans un même système de coordonnées afin d’en aligner les éléments communs. Deux ensembles de données alignés ensemble peuvent être les scans partiels des deux vues différentes d’un même objet. Ils peuvent aussi être deux modèles complets, générés à des moments différents, d’un même objet ou de deux objets distincts. En fonction des ensembles de données à traiter, les méthodes d’alignement sont classées en mise en registre rigide ou non-rigide. Dans le cas de la mise en registre rigide, les données sont généralement acquises à partir d’objets rigides. Le processus de mise en registre peut être accompli en trouvant une seule transformation rigide globale (rotation, translation) pour aligner l’ensemble de données source avec l’ensemble de données cible. Toutefois, dans le cas non-rigide, où les données sont acquises à partir d’objets déformables, le processus de mise en registre est plus difficile parce qu’il est important de trouver à la fois une transformation globale et des déformations locales. Dans cette thèse, trois méthodes sont proposées pour résoudre le problème de mise en registre non-rigide entre deux ensembles de données (représentées par des maillages triangulaires) acquises à partir d’objets déformables. La première méthode permet de mettre en registre deux surfaces se chevauchant partiellement. La méthode surmonte les limitations des méthodes antérieures pour trouver une grande déformation globale entre deux surfaces. Cependant, cette méthode est limitée aux petites déformations locales sur la surface afin de valider le descripteur utilisé. La seconde méthode est s’appuie sur le cadre de la première et est appliquée à des données pour lesquelles la déformation entre les deux surfaces est composée à la fois d’une grande déformation globale et de petites déformations locales. La troisième méthode, qui se base sur les deux autres méthodes, est proposée pour la mise en registre d’ensembles de données qui sont plus complexes. Bien que la qualité que elle fournit n’est pas aussi bonne que la seconde méthode, son temps de calcul est accéléré d’environ quatre fois parce que le nombre de paramètres optimisés est réduit de moitié. L’efficacité des trois méthodes repose sur des stratégies via lesquelles les correspondances sont déterminées correctement et le modèle de déformation est exploité judicieusement. Ces méthodes sont mises en oeuvre et comparées avec d’autres méthodes sur diverses données afin d’évaluer leur robustesse pour résoudre le problème de mise en registre non-rigide. Les méthodes proposées sont des solutions prometteuses qui peuvent être appliquées dans des applications telles que la mise en registre non-rigide de vues multiples, la reconstruction 3D dynamique, l’animation 3D ou la recherche de modèles 3D dans des banques de données.