\babel@toc {french}{}\relax 
\contentsline {part}{I\hspace {1em}Contexte et Problématiques}{1}{part.1}%
\contentsline {chapter}{\numberline {1}Introduction}{3}{chapter.1}%
\contentsline {section}{\numberline {1.1}Contributions Principales}{4}{section.1.1}%
\contentsline {section}{\numberline {1.2}Plan de la thèse}{5}{section.1.2}%
\contentsline {chapter}{\numberline {2}Contexte}{7}{chapter.2}%
\contentsline {section}{\numberline {2.1}Les stratégies d'apprentissage humain et les environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH)}{7}{section.2.1}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.1}Les stratégies d'apprentissage}{7}{subsection.2.1.1}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.2}Les EIAH}{8}{subsection.2.1.2}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.3}L'exerciseur initial AI-VT}{9}{subsection.2.1.3}%
\contentsline {section}{\numberline {2.2}Le contexte technique}{10}{section.2.2}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le raisonnement à partir de cas (RàPC)}{10}{subsection.2.2.1}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.1}Retrouver (Rechercher)}{12}{subsubsection.2.2.1.1}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.2}Réutiliser (Adapter)}{12}{subsubsection.2.2.1.2}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.3}Réviser et Réparer}{12}{subsubsection.2.2.1.3}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.4}Retenir (Stocker)}{13}{subsubsection.2.2.1.4}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.5}Conteneurs de Connaissance}{14}{subsubsection.2.2.1.5}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.2}Les systèmes multi-agents}{14}{subsection.2.2.2}%
\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.3}Différents algorithmes et fonctions implémentés dans AI-VT pour la personnalisation et l'adaptation des séances d'entrainement proposées}{15}{subsection.2.2.3}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.1}Pensée Bayesienne}{15}{subsubsection.2.2.3.1}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.2}Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{16}{subsubsection.2.2.3.2}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.3}K-Moyennes}{17}{subsubsection.2.2.3.3}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.4}Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{18}{subsubsection.2.2.3.4}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.5}Fuzzy-C}{18}{subsubsection.2.2.3.5}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.6}Bandit Manchot MAB (\textit {Multi-Armed Bandits})}{19}{subsubsection.2.2.3.6}%
\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.7}Échantillonnage de Thompson TS (\textit {Thompson Sampling})}{19}{subsubsection.2.2.3.7}%
\contentsline {part}{II\hspace {1em}État de l'art}{21}{part.2}%
\contentsline {chapter}{\numberline {3}Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain}{23}{chapter.3}%
\contentsline {section}{\numberline {3.1}L'Intelligence Artificielle}{23}{section.3.1}%
\contentsline {section}{\numberline {3.2}Systèmes de recommandation dans les EIAH}{24}{section.3.2}%
\contentsline {chapter}{\numberline {4}\'Etat de l'art (Raisonnement à Partir de Cas)}{29}{chapter.4}%
\contentsline {section}{\numberline {4.1}Intégration d'un réseau de neurones dans le cycle du RàPC}{29}{section.4.1}%
\contentsline {section}{\numberline {4.2}Le RàPC pour construire ou corriger un texte, pour consolider ou expliquer les résultats obtenus}{30}{section.4.2}%
\contentsline {section}{\numberline {4.3}Travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC}{31}{section.4.3}%
\contentsline {section}{\numberline {4.4}Intégration d'autres algorithmes dans le cycle du RàPC}{33}{section.4.4}%
\contentsline {section}{\numberline {4.5}Prédiction et interpolation en utilisant le RàPC}{34}{section.4.5}%
\contentsline {section}{\numberline {4.6}Recommandation, EIAH et RàPC}{35}{section.4.6}%
\contentsline {section}{\numberline {4.7}Récapitulatif des limites des travaux présentés dans ce chapitre}{35}{section.4.7}%
\contentsline {part}{III\hspace {1em}Contributions}{39}{part.3}%
\contentsline {chapter}{\numberline {5}Architecture Globale pour le Système AI-VT}{41}{chapter.5}%
\contentsline {section}{\numberline {5.1}Introduction}{41}{section.5.1}%
\contentsline {section}{\numberline {5.2}Description du système AI-VT}{42}{section.5.2}%
\contentsline {section}{\numberline {5.3}Modèle d'architecture proposé}{43}{section.5.3}%
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}Correction automatique}{45}{subsection.5.3.1}%
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.2}Identification}{46}{subsection.5.3.2}%
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.3}Révision}{47}{subsection.5.3.3}%
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.4}Test}{48}{subsection.5.3.4}%
\contentsline {section}{\numberline {5.4}Conclusion}{49}{section.5.4}%
\contentsline {chapter}{\numberline {6}Système de Recommandation dans AI-VT}{51}{chapter.6}%
\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{51}{section.6.1}%
\contentsline {section}{\numberline {6.2}Modèle Proposé}{52}{section.6.2}%
\contentsline {section}{\numberline {6.3}Résultats}{53}{section.6.3}%
\contentsline {section}{\numberline {6.4}Discussion et Conclusions}{59}{section.6.4}%