From 25f8334f794b3645e55a454e7f64d2dd972ebf6c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: dsotofor Date: Tue, 20 May 2025 15:55:26 +0200 Subject: [PATCH] another version --- chapters/Architecture.aux | 16 +- chapters/CBR.tex | 320 ++++++++++++------------ chapters/Conclusions.tex | 2 +- chapters/ESCBR-SMA.aux | 80 +++--- chapters/ESCBR-SMA.tex | 6 +- chapters/ESCBR.aux | 135 +++++++---- chapters/ESCBR.tex | 305 ++++++++++++++++++++++- chapters/Publications.aux | 12 +- chapters/TS.aux | 197 +++++++++++---- chapters/TS.tex | 576 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++- chapters/contexte2.tex | 2 +- main.aux | 9 +- main.bbl | 5 + main.bib | 18 ++ main.blg | 67 +++-- main.log | 591 +++++++++++++++++++++++---------------------- main.out | 83 +++---- main.pdf | Bin 7710339 -> 7704529 bytes main.synctex.gz | Bin 878133 -> 868176 bytes main.tex | 15 +- main.toc | 87 +++---- 21 files changed, 1755 insertions(+), 771 deletions(-) diff --git a/chapters/Architecture.aux b/chapters/Architecture.aux index 2081f78..02e62fa 100644 --- a/chapters/Architecture.aux +++ b/chapters/Architecture.aux @@ -3,31 +3,31 @@ \citation{10.1007/978-3-031-63646-2_13} \citation{Auer} \citation{jmse10040464} -\citation{Daubias2011} \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}Architecture Globale pour le Système AI-VT}{41}{chapter.5}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.1}Introduction}{41}{section.5.1}\protected@file@percent } +\citation{Daubias2011} \citation{10.1007/978-3-030-01081-2_9} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.2}Description du système AI-VT}{42}{section.5.2}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\ignorespaces Structure du système AI-VT\relax }}{42}{figure.caption.17}\protected@file@percent } \newlabel{fig:figSys1}{{5.1}{42}{Structure du système AI-VT\relax }{figure.caption.17}{}} \@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {5.1}{\ignorespaces Un tableau décrivant les caractéristiques du système AI-VT\relax }}{43}{table.caption.18}\protected@file@percent } \newlabel{tabDesc}{{5.1}{43}{Un tableau décrivant les caractéristiques du système AI-VT\relax }{table.caption.18}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.3}Modèle d'architecture proposé}{43}{section.5.3}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.3}Modèle d'architecture proposé}{44}{section.5.3}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\ignorespaces Schème de l'architecture proposée\relax }}{45}{figure.caption.19}\protected@file@percent } \newlabel{fig:sa1}{{5.2}{45}{Schème de l'architecture proposée\relax }{figure.caption.19}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}Correction automatique}{45}{subsection.5.3.1}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}Correction automatique}{46}{subsection.5.3.1}\protected@file@percent } \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.2}Identification}{46}{subsection.5.3.2}\protected@file@percent } \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.3}Révision}{47}{subsection.5.3.3}\protected@file@percent } \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.4}Test}{48}{subsection.5.3.4}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Relation entre les couches définies de l'architecture.\relax }}{48}{figure.caption.20}\protected@file@percent } -\newlabel{fig:figLayers}{{5.3}{48}{Relation entre les couches définies de l'architecture.\relax }{figure.caption.20}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\ignorespaces Étapes du flux de l'information pour la fonctionnalité de recommandation globale.\relax }}{49}{figure.caption.21}\protected@file@percent } -\newlabel{fig:figFlow}{{5.4}{49}{Étapes du flux de l'information pour la fonctionnalité de recommandation globale.\relax }{figure.caption.21}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Relation entre les couches définies de l'architecture.\relax }}{49}{figure.caption.20}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:figLayers}{{5.3}{49}{Relation entre les couches définies de l'architecture.\relax }{figure.caption.20}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.4}Conclusion}{49}{section.5.4}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\ignorespaces Étapes du flux de l'information pour la fonctionnalité de recommandation globale.\relax }}{50}{figure.caption.21}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:figFlow}{{5.4}{50}{Étapes du flux de l'information pour la fonctionnalité de recommandation globale.\relax }{figure.caption.21}{}} \@setckpt{./chapters/Architecture}{ -\setcounter{page}{50} +\setcounter{page}{51} \setcounter{equation}{0} \setcounter{enumi}{0} \setcounter{enumii}{0} diff --git a/chapters/CBR.tex b/chapters/CBR.tex index a25864a..6752390 100644 --- a/chapters/CBR.tex +++ b/chapters/CBR.tex @@ -1,160 +1,160 @@ -\chapter{\'Etat de l'art (Raisonnement à Partir de Cas)} - -Le raisonnement à partir de cas est une approche fondée sur la connaissance. Il s'agit d'une technique d'intelligence artificielle dont l'idée est de résoudre un nouveau problème grâce aux connaissances déjà acquises par le système et en tenant un raisonnement fondé sur l'analogie. Le RàPC est apparu comme une alternative pour améliorer les systèmes experts. Shank et Abelson \cite{schank+abelson77} ont initialement mené des travaux sur l'organisation hiérarchique de la mémoire pour imiter le raisonnement humain. Ceux-ci ont servi de fondement aux travaux de Janet Kolodner \cite{KOLODNER1983281} et ont abouti à l'implémentation un système fondé sur ces principes en 1983. Le terme \textit{raisonnement à partir de cas} est utilisé pour la première fois en 1989 par Riesbeck et Shank \cite{Riesbeck1989}. - -Comme vu dans le chapitre du contexte, le raisonnement à partir de cas utilise quatre conteneurs de connaissance pour représenter la connaissance complète du système. Chaque conteneur stocke l'information associée à une fonction spécifique et tout est fondé sur le carré d'analogie : des solutions ayant permis de résoudre un problème sont réutilisées afin de résoudre un nouveau problème similaire. La plupart des systèmes de RàPC fonctionnent suivant un cycle composé de quatre étapes : retrouver, réutiliser, réviser et retenir. - -Les travaux présentés dans ce chapitre ont nouri notre réflexion et ont ouvert des perspectives d'amélioration de performance du système AI-VT. Ce chapitre commence par la présentation de travaux emblématiques intégrant un réseau de neurones au cycle de RàPC. Cette première section est suivie d'une présentation de différents travaux liés à l'explicabilité, toujours en utilisant le RàPC. Des travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC, puis sur l'intégration d'autres algorithmes au cycle du RàPC sont ensuite présentés. Pour finir, la prédiction et la recommandation via RàPC terminent ce chapitre. - -\section{Intégration d'un réseau de neurones dans le cycle du RàPC} - -Plusieurs travaux combinent le RàPC avec les réseaux de neurones avec l'objectif d'améliorer les réponses générées et optimiser les performances de chaque algorithme. C'est une idée explorée dès 2009 par Jung \textit{et al.} \cite{JUNG20095695}. Les auteurs de cet article ont en effet développé un système fondé sur l'hybridation du RàPC avec des réseaux de neurones pour concevoir des produits. Cette hybridation est iméplementée dans les phases "rechercher" et "réutiliser" : le système détermine de façon automatique les valeurs pour les paramètres nécessaires à la conception d'un produit particulier en suivant le cycle traditionnel du RàPC. Avec l'algorithme de k-moyennes, est extrait un cas représentatif de la base de cas et l'adaptation des solutions des voisins trouvées est faite avec le réseau de neurones RBFN (\textit{Radial Basis Function Network}). L'évaluation du système est faite en utilisant une base de données contenant 830 tests, les résultats démontrent que les produits conçus s'ajustent avec un grand pourcentage aux normes définies. - -Dans \cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50} un réseau de neurones classique est implémenté pour définir la géométrie d'une matrice pour l'extrusion de l'aluminium. En effet, actuellement c'est un processus qui se fait manuellement et par essai et erreur. Le RàPC est alors utilisé pour aider à déterminer les valeurs optimales des paramètres du réseau, en utilisant l'information des matrices d'extrusion déjà testées. - -Petrovic \textit{et al.} \cite{PETROVIC201617} proposent un système de raisonnement à partir de cas pour calculer la dose optimale de radiation pour le traitement du cancer. Dans ce domaine particulier de la radiothérapie, administrer une dose nécessite de connaître avec précision le nombre de faisceaux et l'angle de chacun d'eux. L'algorithme proposé tente de trouver la combinaison de valeurs optimales pour ces deux paramètres en utilisant les réseaux de neurones. L'utilisation des réseaux de neurones intervient lors de l'adaptation des cas connus : ils modifient le nombre et les angles des faisceaux. La validation de l'algorithme est évaluée avec une base de 80 cas réels de cancer du cerveau extraits de l'hôpital de Nottingham City. Le nombre de neurones et de couches ont été définis de façon empirique. Les résultats montrent que l'utilisation des cas historiques et la construction des solutions à partir des solutions déjà connues permet une amélioration de 12\% concernant la décision du nombre de faisceaux et de 29\% concernant la décision liée à leur angle. - -\section{Le RàPC pour construire ou corriger un texte, pour consolider ou expliquer les résultats obtenus} - -La génération, analyse et correction de texte constitue également un domaine d'application intéressant du RàPC. Pour la réalisation de ces tâches il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou de mesurer la proximité sémantique de mots. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit explore les transformations possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas très similaire aux histoires déjà connues mais que elle soit cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de celle-ci déterminent si l'histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit recommencer; l'adaptation se fait en recherchant les personnages, les contextes, les objets dans la base de cas, et en les unifiant avec des actions; la plupart des histoires générées sont cohérentes mais elles sont constituées de paragraphes très courts. - -Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20} les phrases écrites en langue française sont corrigées. Ce travail n'utilise ni la transformation numérique des phrases, ni de connaissances linguistiques, mais retrouve les phrases similaires en utilisant l'algorithme LCS (\textit{Longest Common Subsequence}) et en calculant une mesure de distance avec les phrases correctes et incorrectes de la base de connaissances. Si les phrases similaires sont incorrectes, le système peut proposer une correction en changeant certains mots selon le contexte et recalculer les distances afin de mesurer la cohérence et pertinence de la phrase proposée. - -Plus récemment Wolf \textit{et al.} \cite{wolf2024keep} ont présenté un système dans lequel le RàPC est employé pour expliquer les résultats générés par un réseau qui classifie les images en fonction de certains attributs et zones dans les images. Les résultats obtenus permettent de conclure que le RàPC permet d'expliquer fidèlement le contenu des images testées. - -\cite{PAREJASLLANOVARCED2024111469} utilisent également le RàPC pour sélectionner la meilleure explication au résultat donné par le classificateur d'images fondé sur l'apprentissage profond (\textit{Deep Learning}). Dans ce système, la base de connaissances est constituée d'images avec des étiquettes décrivant l'information associée. Les résultats obtenus par ce système sont très prometteurs. - -\section{Travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC} - -Certains travaux ont appliqué le raisonnement à partir de cas à un problème spécifique en modifiant les représentations des cas et des solutions. D'autres ont modifié le cycle conceptuel comme le montre la figure \figref{figMCBR2} avec l'objectif d'obtenir des réponses dynamiques et plus aptes à proposer des solutions à des problèmes complexes. - -En effet, la représentation des cas peut permettre d'améliorer les résultats d'un système de RàPC. La performance d'un système de RàPC dépend de la quantité d'informations stockées, mais également des algorithmes implémentés. C'est le cas dans \cite{Muller} où les recettes de cuisine sont codées comme un processus de transformation et mélangent des ingrédients en suivant une suite d'étapes ordonnés. Pour créer des recettes innovantes, une mesure de distance est utilisée entre les ingrédients. Cette mesure permet de trouver une recette en substituant certains ingrédients par d'autres, similaires ou aux qualités et/ou caractéristiques similaires. De la même manière, il est possible de créer des recettes plus proches des exigences des utilisateurs. Les étapes de transformation appelées aussi opérateurs sont stockées et catégorisées grâce à une métrique permettant de les échanger afin d'obtenir une nouvelle recette. - -Les auteurs de \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11} introduisent un cycle complémentaire incluant un outil d'apprentissage profond pour améliorer le résultat du système fondé sur le RàPC. - -Dans \cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50}, la phase de stockage est modifiée en retenant les cas dont les résultats n'ont pas eu de succès, pour guider le processus dans la fabrications de nouvelles pièces. - -Enfin, dans \cite{Robertson2014ARO}, les auteurs proposent d'ajouter à chaque cas une valeur d'utilité espérée en fonction de chaque action possible. Cet ajout s'accompagne d'une prédiction probabiliste des actions que l'application engendrera en réponse. Cette prédiction probabiliste dépend bien entendu de l'état initial du système avant mise en oeuvre de l'action. - -\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ModCBR2.png}{Ajout d'un cycle complémentaire avec \textit{Deep Learning} au RàPC (Traduit de \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11})}{figMCBR2} - -Plusieurs travaux appliquent le RàPC avec succès en proposant des modifications dans chacune des phases ou en combinant différents algorithmes. Certains systèmes de RàPC appliqués au domaine de la conception de produits sont remarquables à ce titre. - -Dans \cite{ROLDANREYES20151}, les auteurs proposent un algorithme pour produire le propylène glycol dans un réacteur chimique comme le montre la figure \figref{figMCBR1}. Dans ce cas, la phase de réutilisation du RàPC est couplée à la recherche des états satisfaisant le nouveau problème (\textit{Constraint satisfaction problems CSP}) en utilisant l'information des cas de base déjà résolus. Les solutions trouvées sont évaluées selon le nombre de changements réalisés sur les solutions déjà connues (parcimonie), le nombre de solutions possibles trouvées (précision), l'évaluation de commentaires faits par des experts et la complexité des transformations réalisées. - -\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ModCBR1.png}{Cycle du RàPC modifié. (Traduit de \cite{ROLDANREYES20151})}{figMCBR1} - -Dans \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11}, les auteurs ajoutent un nouveau cycle au cycle traditionnel du RàPC. Le premier cycle génère des descriptions abstraites du problème avec un réseau de neurones et des algorithmes génétiques; le second cycle prend les descriptions abstraites comme des nouveaux cas, cherche les cas similaires et adapte les solutions rencontrées. L'exécution des deux cycles prend en compte certains critères prédéfinis par l'utilisateur. En comparant le même problème avec le cycle traditionnel du RàPC, les auteurs mesurent une amélioration de la qualité des recettes proposées et montrent que celles-ci sont plus en accord avec les critères définis. - -\cite{10.1007/978-3-319-61030-6_1} s'intéressent quant à eux à la génération de recettes de cuisine originales. Les auteurs modifient le cycle traditionnel du RàPC et créent deux cycles, combinant l'apprentissage profond et la récupération de cas basée sur la similarité, le premier cycle génère des descriptions abstraites de la conception avec des algorithmes génétiques et un réseau neuronal profond, le second cycle utilise les descriptions abstraites pour récupérer et adapter des objets, cette structure donne lieu à un prototype appelé Q-chef qui génère une recette fondée sur d'autres ingrédients connus du système et les demandes de l'utilisateur. Ce travail ne montre pas de métriques standard génériques mais utilise deux nombres indicatifs (plausibilité et surprise) pour démontrer la génération efficace de nouvelles recettes selon les critères de l'utilisateur en comparant le RàPC à deux cycles avec le RàPC à un cycle, démontrant plus de plausibilité et de surprise dans les recettes générées. - -\section{Intégration d'autres algorithmes dans le cycle du RàPC} - -Par rapport à l'intégration du RàPC avec d'autres algorithmes nous pouvons citer \cite{buildings13030651} qui mettent en Å“uvre un RáPC avec une méthode d'agrégation \textit{bootstrap} (\textit{bagging}) pour améliorer la précision du RàPC lorsqu'il n'y a pas suffisamment de cas et réduire la variance. L'une des problématiques auxquelles les auteurs tentent de répondre dans cet article est l'estimation des coûts conceptuels dans les décisions de faisabilité d'un projet lorsque l'on ne dispose pas de suffisamment d'informations sur la conception détaillée et les exigences du projet. Les résultats ont révélé que le RàPC associé à \textit{bootstrap} est plus performant que le RàPC non associé à \textit{bootstrap}. - -Un modèle d'ensemble fondé sur le raisonnement à partir de cas est proposé par \cite{YU2023110163}. Celui-ci est appliqué à la prédiction financière et au remplissage des données manquantes. Dans ce système, pour retrouver les plus proches voisins, le modèle utilise trois mesures de distance différentes et une étape de vote pour l'intégration. Le modèle a été testé avec une base de données comportant onze caractéristiques (informations) financières provenant de 249 entreprises. La comparaison est faite avec deux objectifs. Premièrement, le remplissage des données manquantes avec d'autres algorithmes tels que KNN ou \textit{Random Forest}, et deuxièmement, la comparaison de la prédiction avec des algorithmes uniques utilisant une métrique de distance spécifique. Les résultats obtenus montrent que le système est plus performant aussi bien pour le remplissage des données manquantes que pour la prédiction des données financières. - -Une étape très importante dans le RàPC est l'adaptation. Dans \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4} l'objectif est changer la représentation de la connaissance pour évaluer s'il y a un impact positif en les solutions générées, ce changement permet aussi d'établir règles de adaptation, les résultats permettent de dire que choisir une représentation adéquate et des règles correctes en fonction du problème étudié peut améliorer la qualité des solutions pour résoudre des problèmes complexes. - -\section{Prédiction et interpolation en utilisant le RàPC} - -L'objectif du travail de \cite{10.1007/978-3-030-01081-2_25} est la prédiction du temps de course pour un athlète. L'algorithme KNN est utilisé pour rechercher les cas similaires. Le système interpole un temps final grâce au calcul d'une moyenne pondérée des meilleurs temps des cas similaires retrouvés dans la première étape du RàPC. - -Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_8}, les auteurs essaient de prédire le meilleur temps d'un patineur par analogie avec ceux des patineurs ayant des caractéristiques et une histoire de course similaires. Cependant parfois, calculer une moyenne des temps similaires trouvés ne suffit pas. Certaines caractéristiques liées au contexte, à l'environnement et à la nature de la course (le type de course, le type de piste, la distance à parcourir, etc.), peuvent en effet influencer de manière importante la performance du patineur. L'algorithme a été testé avec une base de données contenant les informations de 21 courses de 500m, 700m, 1000m, 1500m, 3km, 5km and 10km réalisées entre Septembre 2015 et Janvier 2020. - -Un système multi-fonctionnel est décrit dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_5}. Celui-ci permet d'obtenir une prédiction du temps de course, de suggérer un plan du rythme de la course et il recommande également un plan d'entraînement pour une course donnée. Les trois fonctionnalités sont implémentées en utilisant le RàPC. Les calculs de la similarité sont fondés sur un historique et des caractéristiques physiques des coureurs. Les plans d'entraînement sont génériques et sont proposés sur les 16 semaines précédant le début du marathon ciblé (selon les auteurs, c'est en effet le temps usuel pour une préparation à ce type d'épreuve). Le système a été évalué avec une base de données constituée de caractéristiques de 21000 coureurs des marathons de Dublin, Londres ou New-York pour la période de 2014 à 2017. - -Les auteurs de \cite{YU2024123745} proposent un algorithme en deux étapes pour prédire avec précision et robustesse la détresse financière. Les deux étapes utilisent le RàPC. La première étape consiste à compléter les valeurs manquantes de la base de données considérée. Un cycle de RàPC est ensuite combiné avec un LVQ (\textit{Learning Vector Quantization}) pour interpoler une classification. Les résultats obtenus sont prometteurs. - -Les auteurs de \cite{Sadeghi} présentent un nouvel algorithme pour la prévision de la demande de matériel de secours. Le système décrit dans cet article combine le RàPC avec la méthode du meilleur-pire (\textit{Best-Worst Method}, BWM) et les modèles de Markov cachés (\textit{Hidden Markov Model}, HMM). Le HMM est entrainé avec des données historiques de demande de matériel. Lorsque l'algorithme détecte un accident, le RàPC recherche les cas similaires pour proposer le matériel nécessaire. D'après les résultats, l'indice d'erreur de prévision est inférieur à 10\%, démontrant ainsi la robustesse du système CBR-BWM-HMM proposé. - -\section{Recommandation, EIAH et RàPC} - -Les systèmes de recommandation et le RàPC peuvent aussi être combinés comme dans le système proposé par \cite{8495930}. Cet article montre les bénéfices de l'utilisation du RàPC dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH). Le modèle proposé suit le cycle traditionnel du RàPC en combinant les modèles d'apprentissages traditionnels et numériques. Les principales contributions sont la représentation des cas et la recommandation des parcours d'apprentissage personnalisés selon les informations issues des autres apprenants. Une base de cas initiaux a été créée pour mesurer l'efficacité du modèle. Celle-ci stocke la recommandation du parcours de 120 apprenants. Des examens sont réalisés avant et après avoir suivi le parcours recommandé par le système permettent de mesurer l'efficacité de la recommandation proposée. - -Le système décrit dans \cite{Obeid} présente la particularité d'être capable d'analyser des données hétérogènes et multidimensionnelles. Dans ce travail, un parcours de carrière et les universités/collèges est recommandé aux élèves du secondaire en fonction de leurs intérêts. Ce travail montre également une taxonomie des techniques algorithmiques généralement utilisées dans les systèmes de recommandation pour les EIAH (figure \figref{figTax}). - -En fonction de certains paramètres comme le type d'école, le nombre d'étudiants admis et non admis, le nombre de classes, les auteurs de \cite{skittou2024recommender} développent un modèle hybride combinant RàPC et raisonnement à partir de règles pour recommander des actions de planification en réponse à des cas éducatifs des écoles primaires. Le modèle a été testé sur des données réelles et a donné de bons résultats avec une grande précision. - -%Le RàPC a également été mis en oeuvre dans différents travaux liés à la génération, l’analyse et la correction de textes écrits. Pour la réalisation de ces tâches, il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou d’établir une fonction ou mesure qui va indiquer quels mots ont une proximité sémantique. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit dans ce travail explore les transformations de forme possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas similaire aux histoires déjà connues tout en étant cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de la révision déterminent si l’histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit être recommencé. L'adaptation se fait en cherchant dans la base des cas, les personnages, les contextes, les objets et en \colorbox{pink}{unifiant tout avec des actions ??}. Les résultats montrent que la plupart des histoires générées sont cohérentes mais qu'elles sont constituées de paragraphes très courts. Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20}, les phrases écrites en langue française sont corrigées, ce travail n'utilise ni la transformation numérique \colorbox{yellow}{?} des phrases, ni des connaissances linguistiques. Le système conçu retrouve des phrases similaires en utilisant l'algorithme LCS (\textit{Longest Common Subsequence}) et en calculant la distance entre toutes les phrases \colorbox{yellow}{lesquelles ?} pour savoir \colorbox{pink}{je ne comprends pas la suite }si elle est bien écrite ou pas. Si la phrase n’est pas bien écrite, le système peut proposer une correction en changeant certains mots selon le contexte et calculer à nouveau les distances mesurant la cohérence et pertinence de la phrase. - -\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/taxonomieEIAH.png}{Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (Traduit de \cite{Obeid})}{figTax} - -%\begin{figure} -%\centering -%\includegraphics[scale=21]{./Figures/taxonomieEIAH.png} -%\caption{Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (\cite{Obeid})} -%\label{figTax} -%\end{figure} - -\section{Récapitulatif des limites des travaux présentés dans ce chapitre} - -Le tableau \ref{tabArts2} récapitule les articles analysés dans cet état de l'art du RàPC et rappelle les limitations que nous avons identifiées. Ces limitations sont liées aux données, à la flexibilité, à la généralisation de l'algorithme proposé, à la validité des solutions proposées, l'automatisation du processus et complexité du modèle proposée. - -En complément, deux problèmes très communs des systèmes de recommandation peuvent être ajoutées à ces limitations : -\begin{itemize} - \item le \textit{cold-start} qui se produit au début d'une recommandation lorsqu'il n'y a pas suffisamment de données pour calculer ou inférer une recommandation appropriée \cite{HU2025127130}, et - \item le \textit{gray-sheep} qui se produit lorsqu'un utilisateur présente un comportement très différent de ceux qui sont stockés dans la base de données. Le système ne peut donc pas générer des recommandations en se basant sur l'information disponible \cite{ALABDULRAHMAN2021114061}. -\end{itemize} - -\begin{table} -\footnotesize -\begin{tabular}{p{4.4cm}p{9cm}} -Ref&Limites\\ -\hline - -\cite{JUNG20095695}&Le modèle d'adaptation proposé fonctionne seulement avec des cas très proches. L'apprentissage dans le RàCP se limite à stocker les nouveaux cas.\\ - -\cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50}&Le RàPC n'est pas modifié ou amélioré. La révision dans le RàPC n'est pas automatique\\ - -\cite{PETROVIC201617}&Grande quantité de données pour que l'algorithme fonctionne correctement. Recommandation limitée à un problème très spécifique.\\ - -\cite{wolf2024keep}&Le modèle n'est actuellement appliqué qu'à la classification d'images à un seul label \\ - -\cite{PAREJASLLANOVARCED2024111469}&La base de données de test a été construite avec des évaluations subjectives. Le modèle ne considère pas les incertitudes.\\ - -\cite{ROLDANREYES20151}&Une seule méthode d'adaptation est utilisée. Le modèle n'exploite pas les cas qui présentent une erreur.\\ - -\cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11}&Beaucoup de données sont nécessaires pour entrainer le modèle de 'Deep Learning'. Les solutions générées n'ont pas été validées.\\ - -\cite{10.1007/978-3-319-61030-6_1}&L'évaluation des solutions générées n'est pas automatique. Les solutions sont produites avec un seul point de vue.\\ - -\cite{buildings13030651}&La fonction d'unification des solutions est une moyenne des solutions générées avec la division des données et un seul approche\\ - -\cite{YU2023110163}&Une base de données déséquilibrée peut affecter négativement la performance du modèle proposé\\ - -\cite{Muller}&Une seule approche pour adapter les cas dans le RàPC. La révision dans le RàPC n'est pas automatique.\\ - -\cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20}&Les solutions générées peuvent présenter des incohérences. Il n'y a pas une métrique objective pour mesurer la qualité des réponses.\\ - -\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20}&Les résultats ne sont pas très bons. Le modèle n'a pas de connaissances linguistiques.\\ - -\cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4}&Les règles d'adaptation définies sont fixes et peuvent être limitées pour certaines situations\\ - -\cite{10.1007/978-3-030-01081-2_25}&Les prédictions n'ont pas été testées dans le monde réel. Les données sont très spécifiques et peu variées.\\ - -\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_8}&Les prédictions sont pour des cas limités. Le modèle est entrainé pour un type d'utilisateur spécifique.\\ - -\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_5}&Seulement une technique de sélection de solutions. Les données nécessaires pour le modèle sont complexes.\\ - -\cite{YU2024123745}&Il n'y a pas de révision des cas dans la méthode d'imputation ni dans le modèle de classification fondé sur RàPC. Cela peut accroître le biais d'imputation et introduire des échantillons avec bruit\\ - -\cite{Sadeghi}&Le temps de calcul peut être très grand en fonction de la quantité de données associées, du a l'étape d'entrainement du modèle HMM\\ - -\cite{8495930}&Le modèle a été validé avec peu de données. Les recommandations se basent seulement sur l'information des autres apprenants.\\ - -\cite{Obeid}&L'ontologie peut être limitée pour évaluer plusieurs cas inconnus ou imprévus. Il est nécessaire d'avoir une forte connaissance du domaine.\\ - -\cite{skittou2024recommender}&Les règles de décision établies sont fixes et avec l'hybridation peut avoir de l'incertitude et l'imprécision\\ - -\end{tabular} -\caption{Tableau de synthèse des articles analysés dans l’état de l’art du RàPC} -\label{tabArts2} -\end{table} - -%\begin{figure} -%\centering -%\includegraphics[scale=0.4]{./Figures/ModCBR2.png} -%\caption{Addition d'un cycle complémentaire avec \textit{Deep Learning} au RàPC (\cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11})} -%\label{figMCBR2} -%\end{figure} +\chapter{\'Etat de l'art (Raisonnement à Partir de Cas)} + +Le raisonnement à partir de cas est une approche fondée sur la connaissance. Il s'agit d'une technique d'intelligence artificielle dont l'idée est de résoudre un nouveau problème grâce aux connaissances déjà acquises par le système et en tenant un raisonnement fondé sur l'analogie. Le RàPC est apparu comme une alternative pour améliorer les systèmes experts. Shank et Abelson \cite{schank+abelson77} ont initialement mené des travaux sur l'organisation hiérarchique de la mémoire pour imiter le raisonnement humain. Ceux-ci ont servi de fondement aux travaux de Janet Kolodner \cite{KOLODNER1983281} et ont abouti à l'implémentation un système fondé sur ces principes en 1983. Le terme \textit{raisonnement à partir de cas} est utilisé pour la première fois en 1989 par Riesbeck et Shank \cite{Riesbeck1989}. + +Comme vu dans le chapitre du contexte, le raisonnement à partir de cas utilise quatre conteneurs de connaissance pour représenter la connaissance complète du système. Chaque conteneur stocke l'information associée à une fonction spécifique et tout est fondé sur le carré d'analogie : des solutions ayant permis de résoudre un problème sont réutilisées afin de résoudre un nouveau problème similaire. La plupart des systèmes de RàPC fonctionnent suivant un cycle composé de quatre étapes : retrouver, réutiliser, réviser et retenir. + +Les travaux présentés dans ce chapitre ont nouri notre réflexion et ont ouvert des perspectives d'amélioration de performance du système AI-VT. Ce chapitre commence par la présentation de travaux emblématiques intégrant un réseau de neurones au cycle de RàPC. Cette première section est suivie d'une présentation de différents travaux liés à l'explicabilité, toujours en utilisant le RàPC. Des travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC, puis sur l'intégration d'autres algorithmes au cycle du RàPC sont ensuite présentés. Pour finir, la prédiction et la recommandation via RàPC terminent ce chapitre. + +\section{Intégration d'un réseau de neurones dans le cycle du RàPC} + +Plusieurs travaux combinent le RàPC avec les réseaux de neurones avec l'objectif d'améliorer les réponses générées et optimiser les performances de chaque algorithme. C'est une idée explorée dès 2009 par Jung \textit{et al.} \cite{JUNG20095695}. Les auteurs de cet article ont en effet développé un système fondé sur l'hybridation du RàPC avec des réseaux de neurones pour concevoir des produits. Cette hybridation est iméplementée dans les phases "rechercher" et "réutiliser" : le système détermine de façon automatique les valeurs pour les paramètres nécessaires à la conception d'un produit particulier en suivant le cycle traditionnel du RàPC. Avec l'algorithme de k-moyennes, est extrait un cas représentatif de la base de cas et l'adaptation des solutions des voisins trouvées est faite avec le réseau de neurones RBFN (\textit{Radial Basis Function Network}). L'évaluation du système est faite en utilisant une base de données contenant 830 tests, les résultats démontrent que les produits conçus s'ajustent avec un grand pourcentage aux normes définies. + +Dans \cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50} un réseau de neurones classique est implémenté pour définir la géométrie d'une matrice pour l'extrusion de l'aluminium. En effet, actuellement c'est un processus qui se fait manuellement et par essai et erreur. Le RàPC est alors utilisé pour aider à déterminer les valeurs optimales des paramètres du réseau, en utilisant l'information des matrices d'extrusion déjà testées. + +Petrovic \textit{et al.} \cite{PETROVIC201617} proposent un système de raisonnement à partir de cas pour calculer la dose optimale de radiation pour le traitement du cancer. Dans ce domaine particulier de la radiothérapie, administrer une dose nécessite de connaître avec précision le nombre de faisceaux et l'angle de chacun d'eux. L'algorithme proposé tente de trouver la combinaison de valeurs optimales pour ces deux paramètres en utilisant les réseaux de neurones. L'utilisation des réseaux de neurones intervient lors de l'adaptation des cas connus : ils modifient le nombre et les angles des faisceaux. La validation de l'algorithme est évaluée avec une base de 80 cas réels de cancer du cerveau extraits de l'hôpital de Nottingham City. Le nombre de neurones et de couches ont été définis de façon empirique. Les résultats montrent que l'utilisation des cas historiques et la construction des solutions à partir des solutions déjà connues permet une amélioration de 12\% concernant la décision du nombre de faisceaux et de 29\% concernant la décision liée à leur angle. + +\section{Le RàPC pour construire ou corriger un texte, pour consolider ou expliquer les résultats obtenus} + +La génération, analyse et correction de texte constitue également un domaine d'application intéressant du RàPC. Pour la réalisation de ces tâches il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou de mesurer la proximité sémantique de mots. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit explore les transformations possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas très similaire aux histoires déjà connues mais que elle soit cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de celle-ci déterminent si l'histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit recommencer; l'adaptation se fait en recherchant les personnages, les contextes, les objets dans la base de cas, et en les unifiant avec des actions; la plupart des histoires générées sont cohérentes mais elles sont constituées de paragraphes très courts. + +Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20} les phrases écrites en langue française sont corrigées. Ce travail n'utilise ni la transformation numérique des phrases, ni de connaissances linguistiques, mais retrouve les phrases similaires en utilisant l'algorithme LCS (\textit{Longest Common Subsequence}) et en calculant une mesure de distance avec les phrases correctes et incorrectes de la base de connaissances. Si les phrases similaires sont incorrectes, le système peut proposer une correction en changeant certains mots selon le contexte et recalculer les distances afin de mesurer la cohérence et pertinence de la phrase proposée. + +Plus récemment Wolf \textit{et al.} \cite{wolf2024keep} ont présenté un système dans lequel le RàPC est employé pour expliquer les résultats générés par un réseau qui classifie les images en fonction de certains attributs et zones dans les images. Les résultats obtenus permettent de conclure que le RàPC permet d'expliquer fidèlement le contenu des images testées. + +\cite{PAREJASLLANOVARCED2024111469} utilisent également le RàPC pour sélectionner la meilleure explication au résultat donné par le classificateur d'images fondé sur l'apprentissage profond (\textit{Deep Learning}). Dans ce système, la base de connaissances est constituée d'images avec des étiquettes décrivant l'information associée. Les résultats obtenus par ce système sont très prometteurs. + +\section{Travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC} + +Certains travaux ont appliqué le raisonnement à partir de cas à un problème spécifique en modifiant les représentations des cas et des solutions. D'autres ont modifié le cycle conceptuel comme le montre la figure \figref{figMCBR2} avec l'objectif d'obtenir des réponses dynamiques et plus aptes à proposer des solutions à des problèmes complexes. + +En effet, la représentation des cas peut permettre d'améliorer les résultats d'un système de RàPC. La performance d'un système de RàPC dépend de la quantité d'informations stockées, mais également des algorithmes implémentés. C'est le cas dans \cite{Muller} où les recettes de cuisine sont codées comme un processus de transformation et mélangent des ingrédients en suivant une suite d'étapes ordonnés. Pour créer des recettes innovantes, une mesure de distance est utilisée entre les ingrédients. Cette mesure permet de trouver une recette en substituant certains ingrédients par d'autres, similaires ou aux qualités et/ou caractéristiques similaires. De la même manière, il est possible de créer des recettes plus proches des exigences des utilisateurs. Les étapes de transformation appelées aussi opérateurs sont stockées et catégorisées grâce à une métrique permettant de les échanger afin d'obtenir une nouvelle recette. + +Les auteurs de \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11} introduisent un cycle complémentaire incluant un outil d'apprentissage profond pour améliorer le résultat du système fondé sur le RàPC. + +Dans \cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50}, la phase de stockage est modifiée en retenant les cas dont les résultats n'ont pas eu de succès, pour guider le processus dans la fabrications de nouvelles pièces. + +Enfin, dans \cite{Robertson2014ARO}, les auteurs proposent d'ajouter à chaque cas une valeur d'utilité espérée en fonction de chaque action possible. Cet ajout s'accompagne d'une prédiction probabiliste des actions que l'application engendrera en réponse. Cette prédiction probabiliste dépend bien entendu de l'état initial du système avant mise en oeuvre de l'action. + +\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ModCBR2.png}{Ajout d'un cycle complémentaire avec \textit{Deep Learning} au RàPC (Traduit de \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11})}{figMCBR2} + +Plusieurs travaux appliquent le RàPC avec succès en proposant des modifications dans chacune des phases ou en combinant différents algorithmes. Certains systèmes de RàPC appliqués au domaine de la conception de produits sont remarquables à ce titre. + +Dans \cite{ROLDANREYES20151}, les auteurs proposent un algorithme pour produire le propylène glycol dans un réacteur chimique comme le montre la figure \figref{figMCBR1}. Dans ce cas, la phase de réutilisation du RàPC est couplée à la recherche des états satisfaisant le nouveau problème (\textit{Constraint satisfaction problems CSP}) en utilisant l'information des cas de base déjà résolus. Les solutions trouvées sont évaluées selon le nombre de changements réalisés sur les solutions déjà connues (parcimonie), le nombre de solutions possibles trouvées (précision), l'évaluation de commentaires faits par des experts et la complexité des transformations réalisées. + +\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ModCBR1.png}{Cycle du RàPC modifié. (Traduit de \cite{ROLDANREYES20151})}{figMCBR1} + +Dans \cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11}, les auteurs ajoutent un nouveau cycle au cycle traditionnel du RàPC. Le premier cycle génère des descriptions abstraites du problème avec un réseau de neurones et des algorithmes génétiques; le second cycle prend les descriptions abstraites comme des nouveaux cas, cherche les cas similaires et adapte les solutions rencontrées. L'exécution des deux cycles prend en compte certains critères prédéfinis par l'utilisateur. En comparant le même problème avec le cycle traditionnel du RàPC, les auteurs mesurent une amélioration de la qualité des recettes proposées et montrent que celles-ci sont plus en accord avec les critères définis. + +\cite{10.1007/978-3-319-61030-6_1} s'intéressent quant à eux à la génération de recettes de cuisine originales. Les auteurs modifient le cycle traditionnel du RàPC et créent deux cycles, combinant l'apprentissage profond et la récupération de cas fondée sur la similarité, le premier cycle génère des descriptions abstraites de la conception avec des algorithmes génétiques et un réseau neuronal profond, le second cycle utilise les descriptions abstraites pour récupérer et adapter des objets, cette structure donne lieu à un prototype appelé Q-chef qui génère une recette fondée sur d'autres ingrédients connus du système et les demandes de l'utilisateur. Ce travail ne montre pas de métriques standard génériques mais utilise deux nombres indicatifs (plausibilité et surprise) pour démontrer la génération efficace de nouvelles recettes selon les critères de l'utilisateur en comparant le RàPC à deux cycles avec le RàPC à un cycle, démontrant plus de plausibilité et de surprise dans les recettes générées. + +\section{Intégration d'autres algorithmes dans le cycle du RàPC} + +Par rapport à l'intégration du RàPC avec d'autres algorithmes nous pouvons citer \cite{buildings13030651} qui mettent en Å“uvre un RáPC avec une méthode d'agrégation \textit{bootstrap} (\textit{bagging}) pour améliorer la précision du RàPC lorsqu'il n'y a pas suffisamment de cas et réduire la variance. L'une des problématiques auxquelles les auteurs tentent de répondre dans cet article est l'estimation des coûts conceptuels dans les décisions de faisabilité d'un projet lorsque l'on ne dispose pas de suffisamment d'informations sur la conception détaillée et les exigences du projet. Les résultats ont révélé que le RàPC associé à \textit{bootstrap} est plus performant que le RàPC non associé à \textit{bootstrap}. + +Un modèle d'ensemble fondé sur le raisonnement à partir de cas est proposé par \cite{YU2023110163}. Celui-ci est appliqué à la prédiction financière et au remplissage des données manquantes. Dans ce système, pour retrouver les plus proches voisins, le modèle utilise trois mesures de distance différentes et une étape de vote pour l'intégration. Le modèle a été testé avec une base de données comportant onze caractéristiques (informations) financières provenant de 249 entreprises. La comparaison est faite avec deux objectifs. Premièrement, le remplissage des données manquantes avec d'autres algorithmes tels que KNN ou \textit{Random Forest}, et deuxièmement, la comparaison de la prédiction avec des algorithmes uniques utilisant une métrique de distance spécifique. Les résultats obtenus montrent que le système est plus performant aussi bien pour le remplissage des données manquantes que pour la prédiction des données financières. + +Une étape très importante dans le RàPC est l'adaptation. Dans \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4} l'objectif est changer la représentation de la connaissance pour évaluer s'il y a un impact positif en les solutions générées, ce changement permet aussi d'établir règles de adaptation, les résultats permettent de dire que choisir une représentation adéquate et des règles correctes en fonction du problème étudié peut améliorer la qualité des solutions pour résoudre des problèmes complexes. + +\section{Prédiction et interpolation en utilisant le RàPC} + +L'objectif du travail de \cite{10.1007/978-3-030-01081-2_25} est la prédiction du temps de course pour un athlète. L'algorithme KNN est utilisé pour rechercher les cas similaires. Le système interpole un temps final grâce au calcul d'une moyenne pondérée des meilleurs temps des cas similaires retrouvés dans la première étape du RàPC. + +Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_8}, les auteurs essaient de prédire le meilleur temps d'un patineur par analogie avec ceux des patineurs ayant des caractéristiques et une histoire de course similaires. Cependant parfois, calculer une moyenne des temps similaires trouvés ne suffit pas. Certaines caractéristiques liées au contexte, à l'environnement et à la nature de la course (le type de course, le type de piste, la distance à parcourir, etc.), peuvent en effet influencer de manière importante la performance du patineur. L'algorithme a été testé avec une base de données contenant les informations de 21 courses de 500m, 700m, 1000m, 1500m, 3km, 5km and 10km réalisées entre Septembre 2015 et Janvier 2020. + +Un système multi-fonctionnel est décrit dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_5}. Celui-ci permet d'obtenir une prédiction du temps de course, de suggérer un plan du rythme de la course et il recommande également un plan d'entraînement pour une course donnée. Les trois fonctionnalités sont implémentées en utilisant le RàPC. Les calculs de la similarité sont fondés sur un historique et des caractéristiques physiques des coureurs. Les plans d'entraînement sont génériques et sont proposés sur les 16 semaines précédant le début du marathon ciblé (selon les auteurs, c'est en effet le temps usuel pour une préparation à ce type d'épreuve). Le système a été évalué avec une base de données constituée de caractéristiques de 21000 coureurs des marathons de Dublin, Londres ou New-York pour la période de 2014 à 2017. + +Les auteurs de \cite{YU2024123745} proposent un algorithme en deux étapes pour prédire avec précision et robustesse la détresse financière. Les deux étapes utilisent le RàPC. La première étape consiste à compléter les valeurs manquantes de la base de données considérée. Un cycle de RàPC est ensuite combiné avec un LVQ (\textit{Learning Vector Quantization}) pour interpoler une classification. Les résultats obtenus sont prometteurs. + +Les auteurs de \cite{Sadeghi} présentent un nouvel algorithme pour la prévision de la demande de matériel de secours. Le système décrit dans cet article combine le RàPC avec la méthode du meilleur-pire (\textit{Best-Worst Method}, BWM) et les modèles de Markov cachés (\textit{Hidden Markov Model}, HMM). Le HMM est entrainé avec des données historiques de demande de matériel. Lorsque l'algorithme détecte un accident, le RàPC recherche les cas similaires pour proposer le matériel nécessaire. D'après les résultats, l'indice d'erreur de prévision est inférieur à 10\%, démontrant ainsi la robustesse du système CBR-BWM-HMM proposé. + +\section{Recommandation, EIAH et RàPC} + +Les systèmes de recommandation et le RàPC peuvent aussi être combinés comme dans le système proposé par \cite{8495930}. Cet article montre les bénéfices de l'utilisation du RàPC dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH). Le modèle proposé suit le cycle traditionnel du RàPC en combinant les modèles d'apprentissages traditionnels et numériques. Les principales contributions sont la représentation des cas et la recommandation des parcours d'apprentissage personnalisés selon les informations issues des autres apprenants. Une base de cas initiaux a été créée pour mesurer l'efficacité du modèle. Celle-ci stocke la recommandation du parcours de 120 apprenants. Des examens sont réalisés avant et après avoir suivi le parcours recommandé par le système permettent de mesurer l'efficacité de la recommandation proposée. + +Le système décrit dans \cite{Obeid} présente la particularité d'être capable d'analyser des données hétérogènes et multidimensionnelles. Dans ce travail, un parcours de carrière et les universités/collèges est recommandé aux élèves du secondaire en fonction de leurs intérêts. Ce travail montre également une taxonomie des techniques algorithmiques généralement utilisées dans les systèmes de recommandation pour les EIAH (figure \figref{figTax}). + +En fonction de certains paramètres comme le type d'école, le nombre d'étudiants admis et non admis, le nombre de classes, les auteurs de \cite{skittou2024recommender} développent un modèle hybride combinant RàPC et raisonnement à partir de règles pour recommander des actions de planification en réponse à des cas éducatifs des écoles primaires. Le modèle a été testé sur des données réelles et a donné de bons résultats avec une grande précision. + +%Le RàPC a également été mis en oeuvre dans différents travaux liés à la génération, l’analyse et la correction de textes écrits. Pour la réalisation de ces tâches, il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou d’établir une fonction ou mesure qui va indiquer quels mots ont une proximité sémantique. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit dans ce travail explore les transformations de forme possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas similaire aux histoires déjà connues tout en étant cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de la révision déterminent si l’histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit être recommencé. L'adaptation se fait en cherchant dans la base des cas, les personnages, les contextes, les objets et en \colorbox{pink}{unifiant tout avec des actions ??}. Les résultats montrent que la plupart des histoires générées sont cohérentes mais qu'elles sont constituées de paragraphes très courts. Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20}, les phrases écrites en langue française sont corrigées, ce travail n'utilise ni la transformation numérique \colorbox{yellow}{?} des phrases, ni des connaissances linguistiques. Le système conçu retrouve des phrases similaires en utilisant l'algorithme LCS (\textit{Longest Common Subsequence}) et en calculant la distance entre toutes les phrases \colorbox{yellow}{lesquelles ?} pour savoir \colorbox{pink}{je ne comprends pas la suite }si elle est bien écrite ou pas. Si la phrase n’est pas bien écrite, le système peut proposer une correction en changeant certains mots selon le contexte et calculer à nouveau les distances mesurant la cohérence et pertinence de la phrase. + +\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/taxonomieEIAH.png}{Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (Traduit de \cite{Obeid})}{figTax} + +%\begin{figure} +%\centering +%\includegraphics[scale=21]{./Figures/taxonomieEIAH.png} +%\caption{Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (\cite{Obeid})} +%\label{figTax} +%\end{figure} + +\section{Récapitulatif des limites des travaux présentés dans ce chapitre} + +Le tableau \ref{tabArts2} récapitule les articles analysés dans cet état de l'art du RàPC et rappelle les limitations que nous avons identifiées. Ces limitations sont liées aux données, à la flexibilité, à la généralisation de l'algorithme proposé, à la validité des solutions proposées, l'automatisation du processus et complexité du modèle proposée. + +En complément, deux problèmes très communs des systèmes de recommandation peuvent être ajoutées à ces limitations : +\begin{itemize} + \item le \textit{cold-start} qui se produit au début d'une recommandation lorsqu'il n'y a pas suffisamment de données pour calculer ou inférer une recommandation appropriée \cite{HU2025127130}, et + \item le \textit{gray-sheep} qui se produit lorsqu'un utilisateur présente un comportement très différent de ceux qui sont stockés dans la base de données. Le système ne peut donc pas générer des recommandations en se basant sur l'information disponible \cite{ALABDULRAHMAN2021114061}. +\end{itemize} + +\begin{table} +\footnotesize +\begin{tabular}{p{4.4cm}p{9cm}} +Ref&Limites\\ +\hline + +\cite{JUNG20095695}&Le modèle d'adaptation proposé fonctionne seulement avec des cas très proches. L'apprentissage dans le RàCP se limite à stocker les nouveaux cas.\\ + +\cite{10.1007/978-3-642-15973-2_50}&Le RàPC n'est pas modifié ou amélioré. La révision dans le RàPC n'est pas automatique\\ + +\cite{PETROVIC201617}&Grande quantité de données pour que l'algorithme fonctionne correctement. Recommandation limitée à un problème très spécifique.\\ + +\cite{wolf2024keep}&Le modèle n'est actuellement appliqué qu'à la classification d'images à un seul label \\ + +\cite{PAREJASLLANOVARCED2024111469}&La base de données de test a été construite avec des évaluations subjectives. Le modèle ne considère pas les incertitudes.\\ + +\cite{ROLDANREYES20151}&Une seule méthode d'adaptation est utilisée. Le modèle n'exploite pas les cas qui présentent une erreur.\\ + +\cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11}&Beaucoup de données sont nécessaires pour entrainer le modèle de 'Deep Learning'. Les solutions générées n'ont pas été validées.\\ + +\cite{10.1007/978-3-319-61030-6_1}&L'évaluation des solutions générées n'est pas automatique. Les solutions sont produites avec un seul point de vue.\\ + +\cite{buildings13030651}&La fonction d'unification des solutions est une moyenne des solutions générées avec la division des données et un seul approche\\ + +\cite{YU2023110163}&Une base de données déséquilibrée peut affecter négativement la performance du modèle proposé\\ + +\cite{Muller}&Une seule approche pour adapter les cas dans le RàPC. La révision dans le RàPC n'est pas automatique.\\ + +\cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20}&Les solutions générées peuvent présenter des incohérences. Il n'y a pas une métrique objective pour mesurer la qualité des réponses.\\ + +\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20}&Les résultats ne sont pas très bons. Le modèle n'a pas de connaissances linguistiques.\\ + +\cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4}&Les règles d'adaptation définies sont fixes et peuvent être limitées pour certaines situations\\ + +\cite{10.1007/978-3-030-01081-2_25}&Les prédictions n'ont pas été testées dans le monde réel. Les données sont très spécifiques et peu variées.\\ + +\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_8}&Les prédictions sont pour des cas limités. Le modèle est entrainé pour un type d'utilisateur spécifique.\\ + +\cite{10.1007/978-3-030-58342-2_5}&Seulement une technique de sélection de solutions. Les données nécessaires pour le modèle sont complexes.\\ + +\cite{YU2024123745}&Il n'y a pas de révision des cas dans la méthode d'imputation ni dans le modèle de classification fondé sur RàPC. Cela peut accroître le biais d'imputation et introduire des échantillons avec bruit\\ + +\cite{Sadeghi}&Le temps de calcul peut être très grand en fonction de la quantité de données associées, du a l'étape d'entrainement du modèle HMM\\ + +\cite{8495930}&Le modèle a été validé avec peu de données. Les recommandations se basent seulement sur l'information des autres apprenants.\\ + +\cite{Obeid}&L'ontologie peut être limitée pour évaluer plusieurs cas inconnus ou imprévus. Il est nécessaire d'avoir une forte connaissance du domaine.\\ + +\cite{skittou2024recommender}&Les règles de décision établies sont fixes et avec l'hybridation peut avoir de l'incertitude et l'imprécision\\ + +\end{tabular} +\caption{Tableau de synthèse des articles analysés dans l’état de l’art du RàPC} +\label{tabArts2} +\end{table} + +%\begin{figure} +%\centering +%\includegraphics[scale=0.4]{./Figures/ModCBR2.png} +%\caption{Addition d'un cycle complémentaire avec \textit{Deep Learning} au RàPC (\cite{10.1007/978-3-319-47096-2_11})} +%\label{figMCBR2} +%\end{figure} diff --git a/chapters/Conclusions.tex b/chapters/Conclusions.tex index 620227b..38d1454 100644 --- a/chapters/Conclusions.tex +++ b/chapters/Conclusions.tex @@ -1,7 +1,7 @@ \chapter{Conclusions et Perspectives} \section{Conclusion générale} -Dans le travail réalisé pendant cette thèse.\\ +Les contributions réalisées dans ce travail ont permis d'améliorer l'environnement informatique d'apprentissage humain AI-VT, en proposant des recommandations dynamiques et plus adaptées à chaque apprenant. \section{Perspectives} diff --git a/chapters/ESCBR-SMA.aux b/chapters/ESCBR-SMA.aux index 8201dd2..1df7bb9 100644 --- a/chapters/ESCBR-SMA.aux +++ b/chapters/ESCBR-SMA.aux @@ -5,44 +5,44 @@ \citation{HIPOLITO2023103510} \citation{ZHANG2023110564} \citation{10.1007/978-3-031-63646-2_11} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {8}Intégration du Raisonnement à partir de cas (RàPC) et des Systèmes Multi-Agent (SMA)}{75}{chapter.8}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Intégration du Raisonnement à partir de cas (RàPC) et des Systèmes Multi-Agent (SMA)}{73}{chapter.7}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{75}{section.8.1}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.2}Modèle Proposé}{76}{section.8.2}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }}{76}{figure.caption.46}\protected@file@percent } -\newlabel{figNCBR}{{8.1}{76}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }{figure.caption.46}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{77}{table.caption.48}\protected@file@percent } -\newlabel{tabVarPar}{{8.1}{77}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.48}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.1}Algorithmes}{77}{subsection.8.2.1}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{78}{figure.caption.47}\protected@file@percent } -\newlabel{figFlowCBR}{{8.2}{78}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.47}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.2}Structure des agents}{79}{subsection.8.2.2}\protected@file@percent } -\newlabel{eqOpt1}{{8.1}{79}{Structure des agents}{equation.8.2.1}{}} -\newlabel{eqOpt2}{{8.2}{79}{Structure des agents}{equation.8.2.2}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.3}Apprentissage des agents}{79}{subsection.8.2.3}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Structure interne des agents\relax }}{80}{figure.caption.49}\protected@file@percent } -\newlabel{figAgent}{{8.3}{80}{Structure interne des agents\relax }{figure.caption.49}{}} -\newlabel{eqBay}{{8.3}{80}{Apprentissage des agents}{equation.8.2.3}{}} -\newlabel{eqRta}{{8.4}{80}{Apprentissage des agents}{equation.8.2.4}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }}{81}{figure.caption.50}\protected@file@percent } -\newlabel{fig:bayev}{{8.4}{81}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }{figure.caption.50}{}} -\newlabel{eqRsa}{{8.5}{81}{Apprentissage des agents}{equation.8.2.5}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.4}Échanges entre les agents}{81}{subsection.8.2.4}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.3}Résultats}{81}{section.8.3}\protected@file@percent } -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.2}{\ignorespaces Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{82}{table.caption.51}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRes1}{{8.2}{82}{Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.51}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.3}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{82}{table.caption.52}\protected@file@percent } -\newlabel{tabBases}{{8.3}{82}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.52}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.4}{\ignorespaces Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }}{83}{table.caption.53}\protected@file@percent } -\newlabel{AlgsPar}{{8.4}{83}{Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }{table.caption.53}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8.5}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{83}{table.caption.54}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRes2}{{8.5}{83}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.54}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.4}Conclusion}{83}{section.8.4}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }}{84}{figure.caption.55}\protected@file@percent } -\newlabel{figBox}{{8.5}{84}{Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }{figure.caption.55}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{74}{section.7.2}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }}{74}{figure.caption.44}\protected@file@percent } +\newlabel{figNCBR}{{7.1}{74}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }{figure.caption.44}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{75}{table.caption.46}\protected@file@percent } +\newlabel{tabVarPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.46}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Algorithmes}{75}{subsection.7.2.1}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{76}{figure.caption.45}\protected@file@percent } +\newlabel{figFlowCBR}{{7.2}{76}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.45}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.2}Structure des agents}{77}{subsection.7.2.2}\protected@file@percent } +\newlabel{eqOpt1}{{7.1}{77}{Structure des agents}{equation.7.2.1}{}} +\newlabel{eqOpt2}{{7.2}{77}{Structure des agents}{equation.7.2.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.3}Apprentissage des agents}{77}{subsection.7.2.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Structure interne des agents\relax }}{78}{figure.caption.47}\protected@file@percent } +\newlabel{figAgent}{{7.3}{78}{Structure interne des agents\relax }{figure.caption.47}{}} +\newlabel{eqBay}{{7.3}{78}{Apprentissage des agents}{equation.7.2.3}{}} +\newlabel{eqRta}{{7.4}{78}{Apprentissage des agents}{equation.7.2.4}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }}{79}{figure.caption.48}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:bayev}{{7.4}{79}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }{figure.caption.48}{}} +\newlabel{eqRsa}{{7.5}{79}{Apprentissage des agents}{equation.7.2.5}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.4}Échanges entre les agents}{79}{subsection.7.2.4}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{79}{section.7.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{80}{table.caption.49}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes1}{{7.2}{80}{Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.49}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{80}{table.caption.50}\protected@file@percent } +\newlabel{tabBases}{{7.3}{80}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.50}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }}{81}{table.caption.51}\protected@file@percent } +\newlabel{AlgsPar}{{7.4}{81}{Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }{table.caption.51}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{81}{table.caption.52}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes2}{{7.5}{81}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.52}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}Conclusion}{81}{section.7.4}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }}{82}{figure.caption.53}\protected@file@percent } +\newlabel{figBox}{{7.5}{82}{Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }{figure.caption.53}{}} \@setckpt{./chapters/ESCBR-SMA}{ -\setcounter{page}{85} +\setcounter{page}{83} \setcounter{equation}{5} \setcounter{enumi}{0} \setcounter{enumii}{0} @@ -51,7 +51,7 @@ \setcounter{footnote}{0} \setcounter{mpfootnote}{0} \setcounter{part}{3} -\setcounter{chapter}{8} +\setcounter{chapter}{7} \setcounter{section}{4} \setcounter{subsection}{0} \setcounter{subsubsection}{0} @@ -76,15 +76,15 @@ \setcounter{section@level}{1} \setcounter{Item}{0} \setcounter{Hfootnote}{0} -\setcounter{bookmark@seq@number}{71} +\setcounter{bookmark@seq@number}{73} \setcounter{DefaultLines}{2} \setcounter{DefaultDepth}{0} \setcounter{L@lines}{3} \setcounter{L@depth}{0} \setcounter{float@type}{8} -\setcounter{algorithm}{1} -\setcounter{ALG@line}{8} -\setcounter{ALG@rem}{8} +\setcounter{algorithm}{0} +\setcounter{ALG@line}{0} +\setcounter{ALG@rem}{0} \setcounter{ALG@nested}{0} \setcounter{ALG@Lnr}{2} \setcounter{ALG@blocknr}{10} diff --git a/chapters/ESCBR-SMA.tex b/chapters/ESCBR-SMA.tex index c8aa706..394448c 100644 --- a/chapters/ESCBR-SMA.tex +++ b/chapters/ESCBR-SMA.tex @@ -13,7 +13,7 @@ Nous proposons ici un modèle qui intègre un algorithme de raisonnement à pari \section{Modèle Proposé} -L'algorithme ESCBR-SMA est basé sur le paradigme RàPC générique et incorpore divers algorithmes de recherche de voisins et de génération de solutions. Ceux-ci sont intégrés à l'aide d'une variante du modèle d'empilement en deux étapes itératives, exécutées par des agents qui exploitent indépendamment les algorithmes définis dans les conteneurs de révision et de réutilisation. Les agents possèdent une mémoire locale qui leur permet d'ajuster et de développer leur recherche de voisins, en générant des solutions à chaque itération. Chaque agent individuel a un comportement correspondant qui permet l'échange d'informations entre les autres agents. Le processus de décision et les étapes des agents au sein du système élargi sont décrits dans la figure \ref{figNCBR}. +L'algorithme ESCBR-SMA est fondé sur le paradigme RàPC générique et incorpore divers algorithmes de recherche de voisins et de génération de solutions. Ceux-ci sont intégrés à l'aide d'une variante du modèle d'empilement en deux étapes itératives, exécutées par des agents qui exploitent indépendamment les algorithmes définis dans les conteneurs de révision et de réutilisation. Les agents possèdent une mémoire locale qui leur permet d'ajuster et de développer leur recherche de voisins, en générant des solutions à chaque itération. Chaque agent individuel a un comportement correspondant qui permet l'échange d'informations entre les autres agents. Le processus de décision et les étapes des agents au sein du système élargi sont décrits dans la figure \ref{figNCBR}. \begin{figure}[!ht] \centering @@ -77,7 +77,7 @@ Lors de la première étape de l'empilage, chaque agent peut sélectionner l'un Lors de la deuxième étape de l'empilage, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et pas aléatoire. -La sélection aléatoire pondérée avec l'algorithme de probabilité construit une solution en copiant aléatoirement les informations des solutions ayant une probabilité plus élevée vers le cas de problème associé le plus proche. En revanche, la sélection aléatoire pondérée sans algorithme de probabilité copie aléatoirement les informations des solutions selon la distribution uniforme. Les valeurs médianes utilisent la valeur médiane de toutes les solutions pour chaque dimension. L'algorithme basé sur la copie/le changement copie les informations d'une solution aléatoire et en modifie une partie avec les informations d'une autre solution sélectionnée de manière aléatoire. L'algorithme basé sur le vote copie l'information la plus fréquente entre les solutions. L'algorithme basé sur l'interpolation utilise des informations aléatoires à partir d'une fonction d'interpolation calculée. Le générateur avec PCA transforme la description du problème en un espace de descriptions de solutions afin d'établir une relation entre le problème et sa solution. Enfin, l'algorithme de pas aléatoire sélectionne une solution et modifie les valeurs dans une seule dimension de manière aléatoire avec un petit pas dans l'espace des solutions. +La sélection aléatoire pondérée avec l'algorithme de probabilité construit une solution en copiant aléatoirement les informations des solutions ayant une probabilité plus élevée vers le cas de problème associé le plus proche. En revanche, la sélection aléatoire pondérée sans algorithme de probabilité copie aléatoirement les informations des solutions selon la distribution uniforme. Les valeurs médianes utilisent la valeur médiane de toutes les solutions pour chaque dimension. L'algorithme fondé sur la copie/le changement copie les informations d'une solution aléatoire et en modifie une partie avec les informations d'une autre solution sélectionnée de manière aléatoire. L'algorithme fondé sur le vote copie l'information la plus fréquente entre les solutions. L'algorithme fondé sur l'interpolation utilise des informations aléatoires à partir d'une fonction d'interpolation calculée. Le générateur avec PCA transforme la description du problème en un espace de descriptions de solutions afin d'établir une relation entre le problème et sa solution. Enfin, l'algorithme de pas aléatoire sélectionne une solution et modifie les valeurs dans une seule dimension de manière aléatoire avec un petit pas dans l'espace des solutions. \subsection{Structure des agents} @@ -106,7 +106,7 @@ s_i^t=s_i^m+rn(0,d(p_w^n,p_i^n)) Tous les agents contiennent un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de récupération (conteneur C3) et un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de réutilisation (conteneur C2). Initialement, ces vecteurs sont configurés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes de récupération et de réutilisation, il s'agit de la distribution de probabilité \textit{a priori}, mais pour chaque itération, les vecteurs sont mis à jour avec l'équation bayésienne en utilisant les meilleurs résultats du même agent comme paramètre de vraisemblance. Le choix suivant d'algorithmes pour la récupération et la réutilisation calcule la probabilité avec les vecteurs. L'agent apprend ainsi de son expérience et sélectionne les algorithmes les plus susceptibles de fournir les meilleures réponses au regard de l'objectif défini. -L'apprentissage est basé sur un raisonnement bayésien où les vecteurs de récupération et de réutilisation sont initialisés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes, comme le montre la figure \ref{fig:bayev}. Au cours d'une itération, si un algorithme a contribué à la construction de la meilleure solution, il reçoit un point pour chaque agent qui l'a utilisé. Ces informations sont stockées dans un vecteur normalisé qui est ensuite utilisé comme vecteur de vraisemblance $P(A)$ pour calculer les nouvelles probabilités dans l'équation bayésienne \ref{eqBay}, $P(B)$ est le terme de normalisation global. +L'apprentissage est fondé sur un raisonnement bayésien où les vecteurs de récupération et de réutilisation sont initialisés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes, comme le montre la figure \ref{fig:bayev}. Au cours d'une itération, si un algorithme a contribué à la construction de la meilleure solution, il reçoit un point pour chaque agent qui l'a utilisé. Ces informations sont stockées dans un vecteur normalisé qui est ensuite utilisé comme vecteur de vraisemblance $P(A)$ pour calculer les nouvelles probabilités dans l'équation bayésienne \ref{eqBay}, $P(B)$ est le terme de normalisation global. \begin{figure} \centering diff --git a/chapters/ESCBR.aux b/chapters/ESCBR.aux index 855aa68..c0c95e0 100644 --- a/chapters/ESCBR.aux +++ b/chapters/ESCBR.aux @@ -5,51 +5,88 @@ \citation{Liang} \citation{cmc.2023.033417} \citation{10.3389/fgene.2021.600040} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Raisonnement à partir de cas (RàPC) pour Régression}{63}{chapter.7}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}Raisonnement à partir de cas (RàPC) pour Régression}{51}{chapter.6}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{63}{section.7.1}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{64}{section.7.2}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }}{64}{figure.caption.34}\protected@file@percent } -\newlabel{figNCBR}{{7.1}{64}{Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }{figure.caption.34}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }}{65}{figure.caption.35}\protected@file@percent } -\newlabel{figFlowCBR}{{7.2}{65}{Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }{figure.caption.35}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Rechercher}{65}{subsection.7.2.1}\protected@file@percent } -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{66}{table.caption.36}\protected@file@percent } -\newlabel{tabVarPar}{{7.1}{66}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.36}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.2}Réutiliser}{66}{subsection.7.2.2}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }}{67}{figure.caption.37}\protected@file@percent } -\newlabel{figSta1}{{7.3}{67}{\textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }{figure.caption.37}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Génération et vérification automatique des solutions\relax }}{67}{figure.caption.38}\protected@file@percent } -\newlabel{figAuto}{{7.4}{67}{Génération et vérification automatique des solutions\relax }{figure.caption.38}{}} -\newlabel{gen00}{{7.1}{67}{Réutiliser}{equation.7.2.1}{}} -\newlabel{gen01}{{7.2}{67}{Réutiliser}{equation.7.2.2}{}} -\newlabel{gen2}{{7.3}{68}{Réutiliser}{equation.7.2.3}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{51}{section.6.1}\protected@file@percent } +\citation{KAMALI2023110242} +\citation{DIDDEN2023338} +\citation{HIPOLITO2023103510} +\citation{ZHANG2023110564} +\citation{10.1007/978-3-031-63646-2_11} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.2}Modèle Proposé}{52}{section.6.2}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }}{53}{figure.caption.22}\protected@file@percent } +\newlabel{figNCBR}{{6.1}{53}{Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }{figure.caption.22}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Rechercher}{53}{subsection.6.2.1}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }}{54}{figure.caption.23}\protected@file@percent } +\newlabel{figFlowCBR}{{6.2}{54}{Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }{figure.caption.23}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Réutiliser}{54}{subsection.6.2.2}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{55}{table.caption.24}\protected@file@percent } +\newlabel{tabVarPar}{{6.1}{55}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.24}{}} +\newlabel{gen00}{{6.1}{55}{Réutiliser}{equation.6.2.1}{}} +\newlabel{gen01}{{6.2}{55}{Réutiliser}{equation.6.2.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }}{56}{figure.caption.25}\protected@file@percent } +\newlabel{figSta1}{{6.3}{56}{\textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }{figure.caption.25}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Génération et vérification automatique des solutions\relax }}{56}{figure.caption.26}\protected@file@percent } +\newlabel{figAuto}{{6.4}{56}{Génération et vérification automatique des solutions\relax }{figure.caption.26}{}} +\newlabel{gen2}{{6.3}{56}{Réutiliser}{equation.6.2.3}{}} \citation{doi:10.1137/23M1592420} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }}{70}{figure.caption.39}\protected@file@percent } -\newlabel{figSta2}{{7.5}{70}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }{figure.caption.39}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.3}Révision}{70}{subsection.7.2.3}\protected@file@percent } -\newlabel{eqOpt0}{{7.18}{70}{Révision}{equation.7.2.18}{}} -\newlabel{eqOpt}{{7.19}{70}{Révision}{equation.7.2.19}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne geométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }}{71}{figure.caption.40}\protected@file@percent } -\newlabel{fig:FW}{{7.6}{71}{Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne geométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }{figure.caption.40}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.4}Mémorisation}{71}{subsection.7.2.4}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{71}{section.7.3}\protected@file@percent } -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{71}{table.caption.41}\protected@file@percent } -\newlabel{tabBases}{{7.2}{71}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.41}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués\relax }}{72}{table.caption.42}\protected@file@percent } -\newlabel{tabAlgs}{{7.3}{72}{Liste des algorithmes évalués\relax }{table.caption.42}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{72}{table.caption.43}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRes1}{{7.4}{72}{Résultats de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.43}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultat de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{72}{table.caption.44}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRes2}{{7.5}{72}{Résultat de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.44}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}Discussion}{72}{section.7.4}\protected@file@percent } -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }}{73}{figure.caption.45}\protected@file@percent } -\newlabel{figBox}{{7.7}{73}{Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }{figure.caption.45}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.5}Conclusion}{74}{section.7.5}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }}{58}{figure.caption.27}\protected@file@percent } +\newlabel{figSta2}{{6.5}{58}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }{figure.caption.27}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Révision}{58}{subsection.6.2.3}\protected@file@percent } +\newlabel{eqOpt0}{{6.18}{59}{Révision}{equation.6.2.18}{}} +\newlabel{eqOpt}{{6.19}{59}{Révision}{equation.6.2.19}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne geométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }}{59}{figure.caption.28}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:FW}{{6.6}{59}{Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne geométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }{figure.caption.28}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Mémorisation}{59}{subsection.6.2.4}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Résultats}{59}{section.6.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{60}{table.caption.29}\protected@file@percent } +\newlabel{tabBases}{{6.2}{60}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.29}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués\relax }}{60}{table.caption.30}\protected@file@percent } +\newlabel{tabAlgs}{{6.3}{60}{Liste des algorithmes évalués\relax }{table.caption.30}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{60}{table.caption.31}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes1}{{6.4}{60}{Résultats de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.31}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Résultat de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{61}{table.caption.32}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes2}{{6.5}{61}{Résultat de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.32}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.4}Discussion}{61}{section.6.4}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }}{62}{figure.caption.33}\protected@file@percent } +\newlabel{figBox}{{6.7}{62}{Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }{figure.caption.33}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.5}Conclusion}{62}{section.6.5}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.6}Modèle Proposé}{62}{section.6.6}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }}{63}{figure.caption.34}\protected@file@percent } +\newlabel{figNCBR}{{6.8}{63}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }{figure.caption.34}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{64}{table.caption.36}\protected@file@percent } +\newlabel{tabVarPar}{{6.6}{64}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.36}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.1}Algorithmes}{64}{subsection.6.6.1}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{65}{figure.caption.35}\protected@file@percent } +\newlabel{figFlowCBR}{{6.9}{65}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.35}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.2}Structure des agents}{66}{subsection.6.6.2}\protected@file@percent } +\newlabel{eqOpt1}{{6.20}{66}{Structure des agents}{equation.6.6.20}{}} +\newlabel{eqOpt2}{{6.21}{66}{Structure des agents}{equation.6.6.21}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.3}Apprentissage des agents}{66}{subsection.6.6.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Structure interne des agents\relax }}{67}{figure.caption.37}\protected@file@percent } +\newlabel{figAgent}{{6.10}{67}{Structure interne des agents\relax }{figure.caption.37}{}} +\newlabel{eqBay}{{6.22}{67}{Apprentissage des agents}{equation.6.6.22}{}} +\newlabel{eqRta}{{6.23}{67}{Apprentissage des agents}{equation.6.6.23}{}} +\newlabel{eqRsa}{{6.24}{67}{Apprentissage des agents}{equation.6.6.24}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.4}Échanges entre les agents}{67}{subsection.6.6.4}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }}{68}{figure.caption.38}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:bayev}{{6.11}{68}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }{figure.caption.38}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.7}Résultats}{68}{section.6.7}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{69}{table.caption.39}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes1}{{6.7}{69}{Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.39}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{69}{table.caption.40}\protected@file@percent } +\newlabel{tabBases}{{6.8}{69}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.40}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }}{69}{figure.caption.43}\protected@file@percent } +\newlabel{figBox}{{6.12}{69}{Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes\relax }{figure.caption.43}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }}{70}{table.caption.41}\protected@file@percent } +\newlabel{AlgsPar}{{6.9}{70}{Paramètres pour tous les algorithmes comparés\relax }{table.caption.41}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{70}{table.caption.42}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRes2}{{6.10}{70}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.42}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.8}Conclusion}{71}{section.6.8}\protected@file@percent } \@setckpt{./chapters/ESCBR}{ -\setcounter{page}{75} -\setcounter{equation}{19} +\setcounter{page}{72} +\setcounter{equation}{24} \setcounter{enumi}{0} \setcounter{enumii}{0} \setcounter{enumiii}{0} @@ -57,14 +94,14 @@ \setcounter{footnote}{0} \setcounter{mpfootnote}{0} \setcounter{part}{3} -\setcounter{chapter}{7} -\setcounter{section}{5} +\setcounter{chapter}{6} +\setcounter{section}{8} \setcounter{subsection}{0} \setcounter{subsubsection}{0} \setcounter{paragraph}{0} \setcounter{subparagraph}{0} -\setcounter{figure}{7} -\setcounter{table}{5} +\setcounter{figure}{12} +\setcounter{table}{10} \setcounter{caption@flags}{2} \setcounter{continuedfloat}{0} \setcounter{subfigure}{0} @@ -82,15 +119,15 @@ \setcounter{section@level}{1} \setcounter{Item}{0} \setcounter{Hfootnote}{0} -\setcounter{bookmark@seq@number}{62} +\setcounter{bookmark@seq@number}{64} \setcounter{DefaultLines}{2} \setcounter{DefaultDepth}{0} \setcounter{L@lines}{3} \setcounter{L@depth}{0} \setcounter{float@type}{8} -\setcounter{algorithm}{1} -\setcounter{ALG@line}{8} -\setcounter{ALG@rem}{8} +\setcounter{algorithm}{0} +\setcounter{ALG@line}{0} +\setcounter{ALG@rem}{0} \setcounter{ALG@nested}{0} \setcounter{ALG@Lnr}{2} \setcounter{ALG@blocknr}{10} diff --git a/chapters/ESCBR.tex b/chapters/ESCBR.tex index 22c55ba..2b82335 100644 --- a/chapters/ESCBR.tex +++ b/chapters/ESCBR.tex @@ -3,17 +3,25 @@ \section{Introduction} -Ce chapitre présente un modèle basé sur le raisonnement à partir de cas et les méthodes d'ensemble avec un double empilement itératif en deux étapes pour trouver des solutions approximatives à des problèmes de régression unidimensionnels et multidimensionnels. Une partie du contenu est extrait et traduit de l’article Soto \textit{et al.} \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_11}. +Ce chapitre est divisé en deux parties, la première partie présente un modèle fondé sur le raisonnement à partir de cas et les méthodes d'ensemble avec un double empilement itératif en deux étapes pour trouver des solutions approximatives à des problèmes de régression unidimensionnels et multidimensionnels. Une partie du contenu est extrait et traduit de l'article Soto \textit{et al.} \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_11}. La deuxième partie montre comme a été conçu et implémenté un algorithme pour intégrer l'algorithme de raisonnement à partir de cas explicité dans la première partie avec les systèmes multi-agents pour améliorer la performance et les résultats pour traiter des problèmes de régression. -Cette approche ne nécessite pas d'entrainement, et peut fonctionner avec des données dynamiques au moment de l'exécution. Les solutions sont générées à l'aide d'algorithmes stochastiques afin de permettre l'exploration de l'espace des solutions, l'évaluation est effectuée en transformant le problème de régression en un problème d'optimisation avec une fonction objectif associée. L'algorithme a été testé en comparaison avec neuf algorithmes de régression classiques sur dix bases de données de régression différentes extraites du site de l'UCI, les résultats montrent que l'algorithme proposé génère dans la plupart des cas des solutions assez proches des solutions réelles, selon le RMSE l'algorithme se trouve globalement parmi les six meilleurs algorithmes et avec MAE au troisième meilleur algorithmes des dix évalués, suggérant que les résultats sont raisonnablement bons. +Le modèle fondé sur le raisonnement à partir de cas ne nécessite pas d'entrainement, et peut fonctionner avec des données dynamiques au moment de l'exécution. Les solutions sont générées à l'aide d'algorithmes stochastiques afin de permettre l'exploration de l'espace des solutions, l'évaluation est effectuée en transformant le problème de régression en un problème d'optimisation avec une fonction objectif associée. L'algorithme a été testé en comparaison avec neuf algorithmes de régression classiques sur dix bases de données de régression différentes extraites du site de l'UCI, les résultats montrent que l'algorithme proposé génère dans la plupart des cas des solutions assez proches des solutions réelles, selon le RMSE l'algorithme se trouve globalement parmi les six meilleurs algorithmes et avec MAE au troisième meilleur algorithmes des dix évalués, suggérant que les résultats sont raisonnablement bons. Les méthodes d'ensemble utilisent plusieurs modèles multiples exécutés indépendamment et leurs résultats sont combinés pour obtenir une prédiction globale finale. L'idée principale est d'améliorer les résultats et la capacité de généralisation des modèles individuels. Certaines méthodes d'ensemble utilisent différents modèles avec différents ensembles de données, d'autres utilisent les mêmes modèles avec des paramètres différents, la combinaison des résultats des multiples modèles peut utiliser différentes stratégies comme des règles simples ou des approches plus complexes \cite{BAKUROV2021100913}. Les méthodes d'ensemble sont utiles dans les problèmes de classification et de régression. Les méthodes d'apprentissage automatique appliquées à la régression permettent de prédire des valeurs pour différents types de problèmes en construisant, évaluant et formant des modèles linéaires et non linéaires complexes, mais s'il est possible d'améliorer la précision en les intégrant, les stratégies d'intégration les plus courantes utilisées pour l'apprentissage d'ensemble sont les suivantes : Stacking, Boosting et Bagging \cite{Liang}. Le Stacking est un type de méta-modèle d'apprentissage profond d'ensemble, dont l'objectif est d'utiliser diverses techniques d'apprentissage automatique pour surmonter les limites des modèles individuels, l'intégration générant un résultat final avec une précision améliorée \cite{cmc.2023.033417}. Dans les méthodes d'empilage, les algorithmes de base sont appelés niveau-0, il s'agit généralement de modèles ou d'algorithmes d'apprentissage automatique hétérogènes qui travaillent tous avec la même base de données. Le méta-algorithme qui unifie les résultats peut être une autre technique d'apprentissage automatique ou un ensemble de règles qui reçoit comme données d'entrée les résultats des algorithmes de niveau-0 est appelé niveau-1 \cite{10.3389/fgene.2021.600040}. +Un système multi-agents est un système décentralisé composé de plusieurs entités appelées agents qui ont la capacité d'effectuer des actions spécifiques et de réagir à l'environnement en fonction des informations partielles qu'ils peuvent obtenir, ils peuvent également collaborer les uns avec les autres et coopérer pour atteindre un objectif spécifique. À partir des informations qu'ils perçoivent et échangent, les agents peuvent apprendre de manière autonome et atteindre leurs objectifs de manière efficace \cite{KAMALI2023110242}. Les systèmes multi-agents peuvent être exécutés en parallèle étant donné l'indépendance des agents, ils sont robustes aux problèmes qui présentent une incertitude \cite{DIDDEN2023338}. + +Le raisonnement Bayésien est une hypothèse sur le fonctionnement du cerveau humain et sa relation avec l'environnement, dont le principe est que les expériences passées permettent de déduire les états futurs, ce qui permet d'agir et de prendre des décisions \cite{HIPOLITO2023103510}, également des informations peuvent être deduites et d'apprendre à partir d'informations incomplètes \cite{ZHANG2023110564}. + +Nous proposons dans la seconde partie un modèle qui intègre un algorithme de raisonnement à partir de cas avec des systèmes multi-agents cognitifs qui utilisent le raisonnement Bayésien afin d'améliorer les processus de recherche de voisins et de génération de solutions en utilisant l'échange d'informations inter-agents et l'apprentissage par renforcement, obtenant ainsi des effets émergents dans le comportement global de l'algorithme, ce qui peut conduire à l'amélioration des prédictions de l'algorithme ESCBR \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_11}.\\\\ + +\textbf{PREMIÈRE PARTIE} + \section{Modèle Proposé} -L'algorithme proposé ESCBR (Ensemble Stacking Case-Based Reasoning) est basé sur le paradigme générique CBR avec plusieurs algorithmes de recherche de voisins et de génération de solutions qui ont été intégrés selon une variation du modèle de stacking en deux étapes itératives, cette intégration donne à l'algorithme la capacité de s'adapter à différents types de problèmes, d'éviter les biais et le surentraînement. Les résultats de l'exécution des niveaux de stacking stockent dans la mémoire des conteneurs CBR des informations qui aident à l'apprentissage de l'algorithme au fil des itérations, en plus de faciliter la génération de solutions à divers problèmes sur différentes bases de données sans avoir besoin d'une phase d'entraînement. La conception itérative en deux cycles améliore la capacité de la CBR à travailler et à s'adapter à des problèmes dynamiques en cours d'exécution, comme le montre la figure \ref{figNCBR}. +L'algorithme proposé ESCBR (Ensemble Stacking Case-Based Reasoning) est fondé sur le paradigme générique CBR avec plusieurs algorithmes de recherche de voisins et de génération de solutions qui ont été intégrés selon une variation du modèle de stacking en deux étapes itératives, cette intégration donne à l'algorithme la capacité de s'adapter à différents types de problèmes, d'éviter les biais et le surentraînement. Les résultats de l'exécution des niveaux de stacking stockent dans la mémoire des conteneurs CBR des informations qui aident à l'apprentissage de l'algorithme au fil des itérations, en plus de faciliter la génération de solutions à divers problèmes sur différentes bases de données sans avoir besoin d'une phase d'entraînement. La conception itérative en deux cycles améliore la capacité de la CBR à travailler et à s'adapter à des problèmes dynamiques en cours d'exécution, comme le montre la figure \ref{figNCBR}. \begin{figure}[!ht] \centering @@ -197,11 +205,6 @@ k \sim \left(\frac{1}{nl}\right) \label{figSta2} \end{figure} -****************** \\ -\textcolor{red}{ -Expliciter chacune des méthodes de génération des solutions.}\\ -****************** - Le deuxième modèle de stacking fonctionne avec la description des solutions $s$ comme paramètre, avec l'ensemble $(s^m)^{ng}$, chaque modèle de réutilisation exécuté peut générer une solution candidate $s_{i,c}=MS_i((s^m)^{ng})$. Le niveau 1 est la construction de l'ensemble d'unification de toutes les solutions candidates $Y_g= \cup_{i=1}^{np} s_{i,c}$. Cet ensemble est évalué à l'aide d'une fonction permettant de déterminer la qualité de la solution. \subsection{Révision} @@ -346,4 +349,288 @@ Outre les résultats, l'algorithme proposé présente plusieurs avantages par ra \section{Conclusion} -Ce chapitre propose une technique de régression générique utilisant le raisonnement basé sur les cas et le modèle d'empilement, dont les principales caractéristiques sont qu'elle ne nécessite pas de formation et que, grâce au cycle itératif interne, elle peut s'adapter à des problèmes dynamiques en temps réel. Les résultats numériques obtenus lors des tests effectués montrent le potentiel de l'algorithme avec des données variées et des bases de données de différentes tailles ainsi que la compétitivité avec d'autres algorithmes standard et robustes couramment utilisés dans les problèmes de régression. +Ce chapitre propose une technique de régression générique utilisant le raisonnement fondé sur les cas et le modèle d'empilement, dont les principales caractéristiques sont qu'elle ne nécessite pas de formation et que, grâce au cycle itératif interne, elle peut s'adapter à des problèmes dynamiques en temps réel. Les résultats numériques obtenus lors des tests effectués montrent le potentiel de l'algorithme avec des données variées et des bases de données de différentes tailles ainsi que la compétitivité avec d'autres algorithmes standard et robustes couramment utilisés dans les problèmes de régression.\\\\ + +\textbf{SECONDE PARTIE} + +\section{Modèle Proposé} + +L'algorithme ESCBR-SMA est fondé sur le paradigme RàPC générique et incorpore divers algorithmes de recherche de voisins et de génération de solutions. Ceux-ci sont intégrés à l'aide d'une variante du modèle d'empilement en deux étapes itératives, exécutées par des agents qui exploitent indépendamment les algorithmes définis dans les conteneurs de révision et de réutilisation. Les agents possèdent une mémoire locale qui leur permet d'ajuster et de développer leur recherche de voisins, en générant des solutions à chaque itération. Chaque agent individuel a un comportement correspondant qui permet l'échange d'informations entre les autres agents. Le processus de décision et les étapes des agents au sein du système élargi sont décrits dans la figure \ref{figNCBR}. + +\begin{figure}[!ht] +\centering +\includegraphics[scale=0.65]{Figures/NCBR.png} +\caption{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé} +\label{figNCBR} +\end{figure} + +ESCBR-SMA correspond aux deux étapes de l'ESCBR (Ensemble Stacking Case-Based Reasoning) %\cite{} +intégrées à un système multi-agents. Chaque agent effectue un algorithme de recherche des voisins du problème au cours de la première étape et, au cours de la seconde, génère une solution en se référant à la liste des solutions obtenues au cours de la première étape. À chaque itération, les agents peuvent choisir parmi trois comportements programmés : la recherche de problèmes voisins, la génération de solutions ou l'échange d'informations avec un autre agent. L'exécution asynchrone est employée pour ces comportements, tandis que la création et la sélection de la liste des voisins se font de manière synchrone pour unifier l'algorithme global. La création et la sélection des voisins se font de manière synchrone pour unifier l'algorithme global. + +Les étapes d'extraction, de réutilisation, de révision et de conservation restent conformes au modèle RàPC conventionnel. L'algorithme proposé comprend désormais trois nouvelles étapes. Dans la phase de reconfiguration, les agents mettent à jour les valeurs de leurs paramètres locaux afin d'améliorer la qualité de la solution proposée lors de l'itération suivante. Dans la phase d'échange, les agents échangent des informations pour améliorer leurs processus internes de recherche et de génération. L'étape de rénovation met à jour les valeurs des paramètres globaux de l'algorithme. Le flux complet de l'algorithme proposé est présenté dans la figure \ref{figFlowCBR}, où l'on peut voir que l'algorithme commence par la création de n agents. Lors de l'initialisation, les agents sélectionnent au hasard un algorithme de récupération et un algorithme de réutilisation, et initialisent également les vecteurs bayésiens correspondants. Tous les agents travaillent avec le même ensemble de données. En parallèle, les agents exécutent l'algorithme de récupération sélectionné, à partir des problèmes similaires trouvés, chaque agent extrait les solutions et exécute l'algorithme spécifique de génération d'une nouvelle solution. Toutes les solutions proposées par les agents sont évaluées à l'aide d'une fonction objective de minimisation, c'est-à-dire que la solution qui minimise la fonction objective est la meilleure solution possible. Au cours de l'étape suivante, les agents sélectionnent au hasard un algorithme de récupération et un algorithme de réutilisation, puis mettent à jour les vecteurs bayésiens en fonction des résultats obtenus avec la fonction objective. Lors de l'itération suivante, chaque agent peut choisir l'une des trois actions possibles : changer les algorithmes de récupération et de réutilisation, ne changer que l'algorithme de réutilisation ou échanger des informations avec un autre agent choisi au hasard. Le choix aléatoire d'une action différente permet à l'agent de construire et d'améliorer une solution candidate. + +Les variables et paramètres complets de l'algorithme proposé sont présentés dans le tableau \ref{tabVarPar}. Le système multi-agents est composé d'un nombre variable d'agents, tous homogènes mais dotés de processus cognitifs internes indépendants et stochastiques. + +\begin{figure}[!ht] +\centering +\includegraphics[scale=0.6]{Figures/FlowCBR.png} +\caption{Flux du \textit{Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)} +\label{figFlowCBR} +\end{figure} + +\begin{table}[!ht] +\footnotesize +\centering +\begin{tabular}{cccc} +ID&Type&Description&Domain\\ +\hline +$it$&p&Nombre d'itérations&$\mathbb{N}, it>0$\\ +$np$&p&Nombre d'agents&$\mathbb{N}, np>2$\\ +$nl$&p&Nombre maximal de voisins locaux&$\mathbb{N}, nl>0$\\ +$ng$&p&Nombre de voisins globaux&$\mathbb{N}, ng>2$\\ +$n$&v&Dimension de l'espace du problème&$\mathbb{N}, n>0$\\ +$m$&v&Dimension de l'espace de solution&$\mathbb{N}, m>0$\\ +$p$&v&Description du problème&$\mathbb{R} ^ n$\\ +$s$&v&Description de la solution&$\mathbb{R} ^ m$\\ +$p_w$&v&Description du nouveau problème&$\mathbb{R} ^ n$\\ +$s_w$&v&Description de la nouvelle solution&$\mathbb{R} ^ m$\\ +$n_{rt}$&v&Nombre d'algorithmes por l'étape de rétrouver&$\mathbb{Z}$\\ +$n_{rs}$&v&Nombre d'algorithmes de réutilisation&$\mathbb{Z}$\\ +$d(x_1,x_2)$&f&Fonction de distance entre $x_1$ et $x_2$ &$\mathbb{R}$\\ +$rn(x,y)$&f& + +\begin{tabular}{@{}c@{}}Valeur aléatoire avec distribution normale\\ $x$ moyenne, $y$ écart-type +\end{tabular} + +&$\mathbb{R}_+$\\ +$rnp(x,y)$&f& + +\begin{tabular}{@{}c@{}}Valeur aléatoire discrète, $x$ nombre d'options \\ $y$ vecteur discret de probabilités +\end{tabular} +&$\mathbb{Z}$\\ +$f_s(p^n,s^m)$&f&Évaluation des solutions&$\mathbb{R}$\\ +\end{tabular} +\caption{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)} +\label{tabVarPar} +\end{table} + +\subsection{Algorithmes} +Lors de la première étape de l'empilage, chaque agent peut sélectionner l'un des algorithmes mis en Å“uvre pour rechercher des problèmes similaires au nouveau problème posé. Les algorithmes sont les suivants : KNN (K-Nearest Neighbor), KMeans, GMM (Gaussian Mixture Model), FuzzyC et KNN pondéré. + +Lors de la deuxième étape de l'empilage, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et pas aléatoire. + +La sélection aléatoire pondérée avec l'algorithme de probabilité construit une solution en copiant aléatoirement les informations des solutions ayant une probabilité plus élevée vers le cas de problème associé le plus proche. En revanche, la sélection aléatoire pondérée sans algorithme de probabilité copie aléatoirement les informations des solutions selon la distribution uniforme. Les valeurs médianes utilisent la valeur médiane de toutes les solutions pour chaque dimension. L'algorithme fondé sur la copie/le changement copie les informations d'une solution aléatoire et en modifie une partie avec les informations d'une autre solution sélectionnée de manière aléatoire. L'algorithme fondé sur le vote copie l'information la plus fréquente entre les solutions. L'algorithme fondé sur l'interpolation utilise des informations aléatoires à partir d'une fonction d'interpolation calculée. Le générateur avec PCA transforme la description du problème en un espace de descriptions de solutions afin d'établir une relation entre le problème et sa solution. Enfin, l'algorithme de pas aléatoire sélectionne une solution et modifie les valeurs dans une seule dimension de manière aléatoire avec un petit pas dans l'espace des solutions. + +\subsection{Structure des agents} + +La structure des agents est similaire pour tous, mais chaque agent effectue un processus cognitif individuel qui lui permet d'obtenir un comportement indépendant et différent de tous les autres. La figure \ref{figAgent} montre les actions et les variables nécessaires à l'exécution de l'ensemble du processus. + +Il y a trois actions possibles à exécuter (« Récupérer et réutiliser », « Réutiliser » et « Échanger ») et huit variables : le nombre de voisins qui définit le nombre de problèmes similaires au nouveau problème posé que l'agent doit rechercher dans la base de données, la liste des voisins les plus proches établit la liste des agents voisins avec lesquels des informations peuvent être échangées, l'algorithme de récupération est l'identifiant de l'algorithme que l'agent va exécuter pour trouver les problèmes similaires au nouveau problème, l'algorithme de réutilisation est l'identifiant de l'algorithme que l'agent va exécuter pour générer une solution candidate au nouveau problème, solution est la description de la solution générée, évaluation de la solution est la valeur numérique décrivant la qualité de la solution générée selon une fonction d'optimisation (eq \ref{eqOpt1} et eq \ref{eqOpt2}), vecteur bayésien pour les algorithmes de récupération contenant les valeurs de probabilité pour chacun des algorithmes de récupération et vecteur bayésien pour les algorithmes de réutilisation contenant les valeurs de probabilité pour chacun des algorithmes de réutilisation. + +\begin{equation} +min \; \left( f_s(p_w^n, s_w^m) \right) = min \left( \sum_{i=1}^{ng} \frac{d(s_w^m,s_i^t)}{d(p_w^n,p_i^n)^2} \right) +\label{eqOpt1} +\end{equation} + +\begin{equation} +s_i^t=s_i^m+rn(0,d(p_w^n,p_i^n)) +\label{eqOpt2} +\end{equation} + +\begin{figure}[!ht] +\centering +\includegraphics[scale=0.7]{Figures/agent.png} +\caption{Structure interne des agents} +\label{figAgent} +\end{figure} + +\subsection{Apprentissage des agents} + +Tous les agents contiennent un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de récupération (conteneur C3) et un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de réutilisation (conteneur C2). Initialement, ces vecteurs sont configurés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes de récupération et de réutilisation, il s'agit de la distribution de probabilité \textit{a priori}, mais pour chaque itération, les vecteurs sont mis à jour avec l'équation bayésienne en utilisant les meilleurs résultats du même agent comme paramètre de vraisemblance. Le choix suivant d'algorithmes pour la récupération et la réutilisation calcule la probabilité avec les vecteurs. L'agent apprend ainsi de son expérience et sélectionne les algorithmes les plus susceptibles de fournir les meilleures réponses au regard de l'objectif défini. + +L'apprentissage est fondé sur un raisonnement bayésien où les vecteurs de récupération et de réutilisation sont initialisés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes, comme le montre la figure \ref{fig:bayev}. Au cours d'une itération, si un algorithme a contribué à la construction de la meilleure solution, il reçoit un point pour chaque agent qui l'a utilisé. Ces informations sont stockées dans un vecteur normalisé qui est ensuite utilisé comme vecteur de vraisemblance $P(A)$ pour calculer les nouvelles probabilités dans l'équation bayésienne \ref{eqBay}, $P(B)$ est le terme de normalisation global. + +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.5]{Figures/BayesianEvolution.png} + \caption{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse} + \label{fig:bayev} +\end{figure} + +\begin{equation} + P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} + \label{eqBay} +\end{equation} + +La sélection d'un algorithme de recherche $a_{rt}$ se fait au moyen d'une valeur aléatoire tirée du vecteur de distribution de recherche discrète obtenu par raisonnement bayésien, comme le montre l'équation \ref{eqRta}. + +\begin{equation} + a_{rt}=rnp(n_{rt},P(A|B)_{rt}) + \label{eqRta} +\end{equation} + +La sélection d'un algorithme de réutilisation $a_{rs}$ se fait au moyen d'une valeur aléatoire tirée du vecteur de distribution de réutilisation discrète obtenu par raisonnement bayésien, comme le montre l'équation \ref{eqRsa}. + +\begin{equation} + a_{rs}=rnp(n_{rs},P(A|B)_{rs}) + \label{eqRsa} +\end{equation} + +Le processus d'apprentissage est réalisé individuellement par chaque agent, mais comporte un aspect collaboratif puisque les agents communiquent les informations qu'ils ont trouvées, les optimisations locales qu'ils ont réalisées, ainsi que les algorithmes et les paramètres. + +\subsection{Échanges entre les agents} + +Les agents peuvent modifier leurs informations au cours d'une itération en choisissant au hasard un voisin dans leur liste de voisins les plus proches. Les changements permettent d'obtenir une grande probabilité de propager les paramètres des agents qui ont obtenu les meilleurs résultats et d'obtenir des effets de rétroaction. Le type d'information qu'ils peuvent modifier est choisi au hasard, il peut s'agir du nombre de voisins, de la liste des voisins les plus proches, de l'algorithme de récupération, de l'algorithme de réutilisation ou même des vecteurs bayésiens. Si un agent décide de modifier ses informations avec un voisin, les informations qu'il possédait à l'origine sont remplacées par une copie des informations obtenues auprès de l'agent sélectionné. + +\section{Résultats} + +Afin de comparer la prédiction des performances et le comportement de l'algorithme proposé, onze bases de données de régression présentant des caractéristiques différentes ont été sélectionnées. Les bases de données et leurs caractéristiques sont indiquées dans le tableau \ref{tabBases}. Les valeurs des paramètres de l'algorithme sont les suivantes $it=100$, $np=50$, $nl=10$ et $ng=10$. Les paramètres de tous les autres algorithmes sont présentés dans le tableau \ref{AlgsPar}. + +\begin{table}[!ht] +\footnotesize +\centering +\begin{tabular}{c|ccccccccccc} +&A1&A2&A3&A4&A5&A6&A7&A8&A9&A10\\ +\hline +%DS1&9.081&12.301&1.228&1.066&7.763&9.081&9.078&9.764&0.750&8.263&8.225\\ +DS1&9.081&12.301&1.228&1.066&7.763&9.081&9.078&9.764&0.750&8.225\\ +%DS2&0.022&0.025&0.019&0.013&0.017&0.022&0.022&0.037&0.011&0.016&0.016\\ +DS2&0.022&0.025&0.019&0.013&0.017&0.022&0.022&0.037&0.011&0.016\\%DS3&8.756&8.465&9.656&7.665&8.716&8.756&9.005&9.177&7.369&8.148&7.991\\ +DS3&8.756&8.465&9.656&7.665&8.716&8.756&9.005&9.177&7.369&7.991\\ +%DS4&0.647&0.752&0.794&0.602&0.688&0.647&0.646&0.798&0.616&0.628&0.607\\ +DS4&0.647&0.752&0.794&0.602&0.688&0.647&0.646&0.798&0.616&0.607\\ +%DS5&0.767&0.824&0.877&0.66&0.826&0.767&0.775&0.87&0.703&0.690&0.662\\ +DS5&0.767&0.824&0.877&0.66&0.826&0.767&0.775&0.87&0.703&0.662\\ +%DS6&10.525&9.174&6.93&5.372&6.662&10.525&10.525&10.527&5.131&9.413&9.070\\ +DS6&10.525&9.174&6.93&5.372&6.662&10.525&10.525&10.527&5.131&9.070\\ +%DS7&2.961&2.451&0.589&0.528&3.955&2.961&3.009&4.083&0.490&3.031&2.941\\ +DS7&2.961&2.451&0.589&0.528&3.955&2.961&3.009&4.083&0.490&2.941\\ +%DS8&1.298&1.125&1.360&1.197&1.486&1.298&1.298&1.306&1.128&2.752&2.553\\ +DS8&1.298&1.125&1.360&1.197&1.486&1.298&1.298&1.306&1.128&2.553\\ +%DS9&2.256&2.565&3.174&2.377&2.817&2.256&2.255&2.468&2.293&2.747&2.468\\ +DS9&2.256&2.565&3.174&2.377&2.817&2.256&2.255&2.468&2.293&2.468\\ +%DS10&3.136&3.415&4.173&3.165&3.710&3.136&3.135&3.161&3.108&3.897&3.621\\ +DS10&3.136&3.415&4.173&3.165&3.710&3.136&3.135&3.161&3.108&3.621\\ +DS11&0.625&0.565&0.741&0.56&0.606&0.626&0.626&0.681& +0.541&0.54\\ +\hline +%Avg. Rank&5.8&6.5&7.2&2.3&6.7&5.7&5.6&8.65&1.9&4.65\\ +Avg. Rank&6.4&6.9&8.2&2.6&7.2&6.45&6.35&9.55&2.1&4.75\\ +\end{tabular} +\caption{Résultat de la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression} +\label{tabRes1} +\end{table} + +\begin{table}[!ht] +\scriptsize +\centering +\begin{tabular}{llccp{1.4cm}p{1.2cm}p{1.2cm}} +ID&DataSet&Features&Instances&Output. Dimension&Input. Domain&Output Domain\\ +\hline +DS1&Yatch Hydrodynamics&6&308&1&$\mathbb{R}$&$\mathbb{R}$\\ +DS2&Electrical Grid Stability&12&10000&1&$\mathbb{R}$&$\mathbb{R}$\\ +DS3&Real State Valuation&6&414&1&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{R_+}$\\ +DS4&Wine Quality (Red)&11&1598&1&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{N}$\\ +DS5&Wine Quality (White)&11&4897&1&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{N}$\\ +DS6&Concrete Compressive Strength&8&1030&1&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{R_+}$\\ +DS7&Energy Efficiency&8&768&2&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{R_+}$\\ +DS8&Gas Turbine CO, NOx Emission (2015)&9&7384&2&$\mathbb{R_+}$&$\mathbb{R_+}$\\ +DS9&Student Performace Portuguese&30&649&3&$\mathbb{N*}$&$\mathbb{N}$\\ +DS10&Student Performance Math&30&395&3&$\mathbb{N*}$&$\mathbb{N}$\\ +DS11&Generated Student Performance&5&1000&1&$\mathbb{R}_+$&$\mathbb{R}_+$\\ +\end{tabular} +\caption{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme +\textit{String})} +\label{tabBases} +\end{table} + +\begin{table}[!ht] +\centering +\begin{tabular}{ccc|ccc} +ID&Parameter&Value&ID&Parameter&Value\\ +\hline +A1&Intercept&True&A6&Degree&4\\ +&Positive&True&&Bias&True\\ +\hline +A2&Neighbors&5&A7&Fit Intercept&True\\ +&Weights&Uniform&&alpha&0.2\\ +&Metric&Minkowsky&&tol&1e-4\\ +&Power Minkowsky&2\\ +\hline +A3&Error&Squared Error&A8&Fit Intercept&True\\ +&Min samples split&2&&alpha&[0.00001, 0.4]\\ +&&&&Max iter&1000\\ +&&&&tol&1e-4\\ +\hline +A4&Estimators&10&A9&Error&Squarred Error\\ +&Error&Squared Error&&Learning Rate&0.1\\ +&Min samples split&2&&Estimators&100\\ +&Bootstrap&True&&Min Split&2\\ +\hline +A5&Hidden Layers&100\\ +&Activation&Relu\\ +&Solver&Adam\\ +&alpha&0.0001\\ +&Learning Rate&0.001\\ +&Max Iter&200\\ +&beta1&0.9\\ +&beta2&0.999\\ +&epsilon&1e-8\\ +\end{tabular} +\caption{Paramètres pour tous les algorithmes comparés} +\label{AlgsPar} +\end{table} + +Le classement moyen de toutes les bases de données en fonction de la mesure RMSE (Root Mean Square Error) est indiqué dans le tableau \ref{tabRes1}. Les résultats détaillés des mêmes algorithmes et des mêmes bases de données, mais comparés avec la métrique MAE (Median Absolute Error), sont présentés dans le tableau \ref{tabRes2}. + +\begin{table}[!ht] +\footnotesize +\centering +\begin{tabular}{c|ccccccccccc} +Dataset&A1&A2&A3&A4&A5&A6&A7&A8&A9&A10\\ +\hline +%DS1&6.776&2.385&0.231&0.207&3.632&6.778&6.307&5.186&0.162&1.193&1.218\\ +DS1&6.776&2.385&0.231&0.207&3.632&6.778&6.307&5.186&0.162&1.218\\ +%DS2&0.015&0.017&0.012&0.008&0.012&0.015&0.015&0.030&0.007&0.011&0.010\\ +DS2&0.015&0.017&0.012&0.008&0.012&0.015&0.015&0.030&0.007&0.010\\ +%DS3&5.092&4.320&4.1&3.632&4.435&5.092&5.20&5.132&3.504&3.90&3.771\\ +DS3&5.092&4.320&4.1&3.632&4.435&5.092&5.20&5.132&3.504&3.771\\ +%DS4&0.413&0.495&0.18&0.325&0.451&0.413&0.412&0.544&0.387&0.154&0.135\\ +DS4&0.413&0.495&0.18&0.325&0.451&0.413&0.412&0.544&0.387&0.135\\ +%DS5&0.509&0.548&0.285&0.374&0.550&0.509&0.509&0.633&0.456&0.113&0.085\\ +DS5&0.509&0.548&0.285&0.374&0.550&0.509&0.509&0.633&0.456&0.085\\ +%DS6&6.989&5.709&3.134&2.839&4.306&6.989&6.989&6.986&3.084&5.439&5.072\\ +DS6&6.989&5.709&3.134&2.839&4.306&6.989&6.989&6.986&3.084&5.072\\ +%DS7&1.393&1.372&0.217&0.218&2.523&1.393&1.529&2.346&0.243&1.008&1.006\\ +DS7&1.393&1.372&0.217&0.218&2.523&1.393&1.529&2.346&0.243&1.006\\ +%DS8&0.549&0.297&0.365&0.289&0.742&0.549&0.549&0.540&0.309&0.861&0.794\\ +DS8&0.549&0.297&0.365&0.289&0.742&0.549&0.549&0.540&0.309&0.794\\ +%DS9&1.496&1.788&2.080&1.612&2.005&1.496&1.496&1.714&1.538&1.721&1.556\\ +DS9&1.496&1.788&2.080&1.612&2.005&1.496&1.496&1.714&1.538&1.556\\ +%DS10&2.344&2.534&2.910&2.331&2.543&2.344&2.344&2.481&2.258&2.602&2.371\\ +DS10&2.344&2.534&2.910&2.331&2.543&2.344&2.344&2.481&2.258&2.371\\ +DS11&0.387&0.35&0.46&0.338&0.384&0.387&0.387&0.453& +0.327&0.347\\ +\hline +Avg. Rank&7.15&6.9&5.35&2.6&7.95&7.25&7.3&9.0&2.5 +&4.5\\ +%Avg. Rank&6.45&6.5&4.35&2.4&7.45&6.55&6.6&8.1&2.4&4.2\\ +\end{tabular} +\caption{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression} +\label{tabRes2} +\end{table} + +La dispersion globale, la médiane et les valeurs aberrantes pour toutes les bases données évaluées sont présentées dans la figure \ref{figBox}, où l'on peut voir que l'algorithme proposé génère dans certains cas plus de valeurs aberrantes que d'autres algorithmes, mais la variance est très faible et la convergence est proche de la valeur réelle, meilleure que la plupart des algorithmes comparés. Les valeurs aberrantes sont plus élevées que les valeurs réelles. + +\begin{figure}[!ht] +\includegraphics[scale=0.26]{Figures/boxplot2.png} +\caption{Résultats de la métrique MAE (Median Absolute Error) pour dix algorithmes} +\label{figBox} +\end{figure} + +Les résultats montrent que l'algorithme est compétitif dans la plupart des bases de données sélectionnées, obtenant les meilleurs résultats dans les bases DS2, DS4, DS5 et DS9. Globalement, d'après le classement moyen, l'algorithme est placé en troisième position, à proximité d'autres algorithmes d'ensemble. Par rapport à l'ESCBR, une amélioration des résultats et une réduction de la variance ont été obtenues, ce qui montre que les systèmes multi-agents et le raisonnement stochastique bayésien contribuent à l'apprentissage et à la convergence de l'algorithme vers des solutions plus proches de la solution réelle. + +\section{Conclusion} +L'ECBR proposé avec SMA tente d'utiliser les avantages des systèmes multi-agents pour améliorer la qualité des solutions proposées ainsi que pour améliorer le processus d'apprentissage global afin d'augmenter la performance de l'algorithme à chaque nouvelle exécution même sur des données différentes, il utilise également le raisonnement bayésien qui permet d'obtenir de bonnes approximations et un apprentissage optimal avec peu de données. + +Ce travail a démontré la capacité du modèle à trouver des solutions proches de l'optimum global pour la majorité des ensembles de données analysés, même avec des ensembles de données divers, déséquilibrés et de tailles différentes. Les résultats montrent en effet une amélioration de l'ECBR de base, qui peut être due à la combinaison du potentiel de l'ECBR et des caractéristiques des systèmes multi-agents tels que les effets de rétroaction, les effets émergents et le comportement de raisonnement bayésien cognitif mis en Å“uvre. diff --git a/chapters/Publications.aux b/chapters/Publications.aux index 21efe85..bdc09bf 100644 --- a/chapters/Publications.aux +++ b/chapters/Publications.aux @@ -1,12 +1,12 @@ \relax \providecommand\hyper@newdestlabel[2]{} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {12}Publications}{107}{chapter.12}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {8}Publications}{101}{chapter.8}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12.1}Publications par rapport au sujet de thèse}{107}{section.12.1}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12.2}Autres publications}{108}{section.12.2}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.1}Publications par rapport au sujet de thèse}{101}{section.8.1}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.2}Autres publications}{102}{section.8.2}\protected@file@percent } \@setckpt{./chapters/Publications}{ -\setcounter{page}{109} +\setcounter{page}{103} \setcounter{equation}{0} \setcounter{enumi}{0} \setcounter{enumii}{0} @@ -15,7 +15,7 @@ \setcounter{footnote}{0} \setcounter{mpfootnote}{0} \setcounter{part}{3} -\setcounter{chapter}{12} +\setcounter{chapter}{8} \setcounter{section}{2} \setcounter{subsection}{0} \setcounter{subsubsection}{0} @@ -40,7 +40,7 @@ \setcounter{section@level}{1} \setcounter{Item}{0} \setcounter{Hfootnote}{0} -\setcounter{bookmark@seq@number}{95} +\setcounter{bookmark@seq@number}{86} \setcounter{DefaultLines}{2} \setcounter{DefaultDepth}{0} \setcounter{L@lines}{3} diff --git a/chapters/TS.aux b/chapters/TS.aux index 002e1f1..32b6eee 100644 --- a/chapters/TS.aux +++ b/chapters/TS.aux @@ -3,57 +3,150 @@ \citation{Soto2} \citation{MUANGPRATHUB2020e05227} \citation{9870279} -\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}Système de Recommandation dans AI-VT}{51}{chapter.6}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Système de Recommandation dans AI-VT}{73}{chapter.7}\protected@file@percent } \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{51}{section.6.1}\protected@file@percent } -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.2}Modèle Proposé}{52}{section.6.2}\protected@file@percent } -\newlabel{eqBeta}{{6.1}{52}{Modèle Proposé}{equation.6.2.1}{}} -\newlabel{eqsMg}{{6.2}{52}{Modèle Proposé}{equation.6.2.2}{}} -\newlabel{eqgtc}{{6.3}{52}{Modèle Proposé}{equation.6.2.3}{}} -\newlabel{eqltc}{{6.4}{52}{Modèle Proposé}{equation.6.2.4}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}\protected@file@percent } +\citation{Liu2023} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{74}{section.7.2}\protected@file@percent } +\newlabel{eqBeta}{{7.1}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.2.1}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé\relax }}{75}{table.caption.44}\protected@file@percent } +\newlabel{tabPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du modèle proposé\relax }{table.caption.44}{}} +\newlabel{eqsMg}{{7.2}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.2.2}{}} \citation{Arthurs} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé\relax }}{53}{table.caption.22}\protected@file@percent } -\newlabel{tabPar}{{6.1}{53}{Variables et paramètres du modèle proposé\relax }{table.caption.22}{}} -\newlabel{eqBRnd}{{6.5}{53}{Modèle Proposé}{equation.6.2.5}{}} -\newlabel{eqsncl}{{6.6}{53}{Modèle Proposé}{equation.6.2.6}{}} -\newlabel{eqsGT}{{6.7}{53}{Modèle Proposé}{equation.6.2.7}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Résultats}{53}{section.6.3}\protected@file@percent } -\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Stochastic Recommendation Model\relax }}{54}{algorithm.1}\protected@file@percent } -\newlabel{alg2}{{1}{54}{Stochastic Recommendation Model\relax }{algorithm.1}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }}{54}{table.caption.24}\protected@file@percent } -\newlabel{tabDataSet}{{6.2}{54}{Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }{table.caption.24}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }}{54}{table.caption.25}\protected@file@percent } -\newlabel{tabgm1}{{6.3}{54}{Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }{table.caption.25}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }}{55}{figure.caption.23}\protected@file@percent } -\newlabel{figData}{{6.1}{55}{Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }{figure.caption.23}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Résultats pour le premier test\relax }}{56}{figure.caption.26}\protected@file@percent } -\newlabel{figCmp2}{{6.2}{56}{Résultats pour le premier test\relax }{figure.caption.26}{}} -\newlabel{eqMetric1}{{6.8}{56}{Résultats}{equation.6.3.8}{}} -\newlabel{eqMetric2}{{6.9}{56}{Résultats}{equation.6.3.9}{}} -\newlabel{eqXc}{{6.10}{56}{Résultats}{equation.6.3.10}{}} -\newlabel{eqYc}{{6.11}{56}{Résultats}{equation.6.3.11}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Résultats pour le deuxième Test\relax }}{57}{figure.caption.27}\protected@file@percent } -\newlabel{figCmp3}{{6.3}{57}{Résultats pour le deuxième Test\relax }{figure.caption.27}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{57}{table.caption.30}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRM}{{6.4}{57}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.30}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Résultats pour le troisième Test\relax }}{58}{figure.caption.28}\protected@file@percent } -\newlabel{figCmp4}{{6.4}{58}{Résultats pour le troisième Test\relax }{figure.caption.28}{}} -\newlabel{eqMetricS1}{{6.12}{58}{Résultats}{equation.6.3.12}{}} -\newlabel{eqMetricS2}{{6.13}{58}{Résultats}{equation.6.3.13}{}} -\newlabel{eqCS}{{6.14}{58}{Résultats}{equation.6.3.14}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Métrique pour le parcours standard\relax }}{59}{figure.caption.29}\protected@file@percent } -\newlabel{figMetric}{{6.5}{59}{Métrique pour le parcours standard\relax }{figure.caption.29}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }}{59}{figure.caption.31}\protected@file@percent } -\newlabel{figMetric2}{{6.6}{59}{Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }{figure.caption.31}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.4}Discussion et Conclusions}{59}{section.6.4}\protected@file@percent } -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{60}{table.caption.32}\protected@file@percent } -\newlabel{tabRM2}{{6.5}{60}{Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.32}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{60}{table.caption.33}\protected@file@percent } -\newlabel{tabCS}{{6.6}{60}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.33}{}} +\newlabel{eqgtc}{{7.3}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.3}{}} +\newlabel{eqltc}{{7.4}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.4}{}} +\newlabel{eqBRnd}{{7.5}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.5}{}} +\newlabel{eqsncl}{{7.6}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.6}{}} +\newlabel{eqsGT}{{7.7}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.7}{}} +\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Stochastic Recommendation Model\relax }}{76}{algorithm.1}\protected@file@percent } +\newlabel{alg2}{{1}{76}{Stochastic Recommendation Model\relax }{algorithm.1}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{76}{section.7.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }}{77}{figure.caption.45}\protected@file@percent } +\newlabel{figData}{{7.1}{77}{Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }{figure.caption.45}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }}{77}{table.caption.46}\protected@file@percent } +\newlabel{tabDataSet}{{7.2}{77}{Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }{table.caption.46}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }}{77}{table.caption.47}\protected@file@percent } +\newlabel{tabgm1}{{7.3}{77}{Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }{table.caption.47}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Résultats pour le premier test\relax }}{78}{figure.caption.48}\protected@file@percent } +\newlabel{figCmp2}{{7.2}{78}{Résultats pour le premier test\relax }{figure.caption.48}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Résultats pour le deuxième Test\relax }}{79}{figure.caption.49}\protected@file@percent } +\newlabel{figCmp3}{{7.3}{79}{Résultats pour le deuxième Test\relax }{figure.caption.49}{}} +\newlabel{eqMetric1}{{7.8}{79}{Résultats}{equation.7.3.8}{}} +\newlabel{eqMetric2}{{7.9}{79}{Résultats}{equation.7.3.9}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats pour le troisième Test\relax }}{80}{figure.caption.50}\protected@file@percent } +\newlabel{figCmp4}{{7.4}{80}{Résultats pour le troisième Test\relax }{figure.caption.50}{}} +\newlabel{eqXc}{{7.10}{80}{Résultats}{equation.7.3.10}{}} +\newlabel{eqYc}{{7.11}{80}{Résultats}{equation.7.3.11}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{80}{table.caption.52}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRM}{{7.4}{80}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.52}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Métrique pour le parcours standard\relax }}{81}{figure.caption.51}\protected@file@percent } +\newlabel{figMetric}{{7.5}{81}{Métrique pour le parcours standard\relax }{figure.caption.51}{}} +\newlabel{eqMetricS1}{{7.12}{81}{Résultats}{equation.7.3.12}{}} +\newlabel{eqMetricS2}{{7.13}{81}{Résultats}{equation.7.3.13}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }}{82}{figure.caption.53}\protected@file@percent } +\newlabel{figMetric2}{{7.6}{82}{Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }{figure.caption.53}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.54}\protected@file@percent } +\newlabel{tabRM2}{{7.5}{82}{Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.54}{}} +\newlabel{eqCS}{{7.14}{82}{Résultats}{equation.7.3.14}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.55}\protected@file@percent } +\newlabel{tabCS}{{7.6}{82}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.55}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}Discussion et Conclusions}{83}{section.7.4}\protected@file@percent } +\citation{jmse11050890} +\citation{ZHANG2018189} +\citation{NEURIPS2023_9d8cf124} +\citation{pmlr-v238-ou24a} +\citation{math12111758} +\citation{NGUYEN2024111566} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.5}Concepts Associés}{84}{section.7.5}\protected@file@percent } +\newlabel{eqbkt1}{{7.15}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.15}{}} +\newlabel{eqbkt2}{{7.16}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.16}{}} +\newlabel{eqbkt3}{{7.17}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.17}{}} +\newlabel{fbeta}{{7.18}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.18}{}} +\newlabel{eqGamma1}{{7.19}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.19}{}} +\newlabel{f2beta}{{7.20}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.20}{}} +\newlabel{f3Beta}{{7.21}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.21}{}} +\newlabel{eqJac}{{7.22}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.22}{}} +\newlabel{f4Beta}{{7.23}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.23}{}} +\newlabel{f5Beta}{{7.24}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.24}{}} +\newlabel{f6Beta}{{7.25}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.25}{}} +\citation{Li_2024} +\citation{Kim2024} +\citation{10.1007/978-3-031-63646-2_11} +\newlabel{f7Beta}{{7.26}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.26}{}} +\newlabel{dkl}{{7.27}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.27}{}} +\newlabel{djs}{{7.28}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.28}{}} +\newlabel{djs2}{{7.29}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.29}{}} +\citation{10.1145/3578337.3605122} +\citation{lei2024analysis} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }}{87}{figure.caption.56}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:Amodel}{{7.7}{87}{Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }{figure.caption.56}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.6}Modèle Proposé}{87}{section.7.6}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }}{88}{table.caption.57}\protected@file@percent } +\newlabel{tabvp}{{7.7}{88}{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }{table.caption.57}{}} +\newlabel{IntEq1}{{7.30}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.30}{}} +\newlabel{IntEq2}{{7.31}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.31}{}} +\newlabel{eqMixModels}{{7.32}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.32}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.7}Résultats et Discussion}{88}{section.7.7}\protected@file@percent } +\citation{badier:hal-04092828} +\citation{doi:10.1137/23M1592420} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.1}Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA}{89}{subsection.7.7.1}\protected@file@percent } +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Description des scénarios\relax }}{89}{table.caption.58}\protected@file@percent } +\newlabel{tab:scenarios}{{7.8}{89}{Description des scénarios\relax }{table.caption.58}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués \relax }}{90}{table.caption.59}\protected@file@percent } +\newlabel{tabAlgs}{{7.9}{90}{Liste des algorithmes évalués \relax }{table.caption.59}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }}{90}{table.caption.60}\protected@file@percent } +\newlabel{tab:results}{{7.10}{90}{Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }{table.caption.60}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.2}Progression des connaissances}{90}{subsection.7.7.2}\protected@file@percent } +\newlabel{eqprog1}{{7.33}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.33}{}} +\newlabel{eqprog2}{{7.34}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.34}{}} +\newlabel{eqVarP}{{7.35}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.35}{}} +\newlabel{eqTEK}{{7.36}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.36}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.3}Comparaison entre TS et BKT}{91}{subsection.7.7.3}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }}{92}{figure.caption.61}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:evolution}{{7.8}{92}{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }{figure.caption.61}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.4}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{92}{subsection.7.7.4}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{93}{figure.caption.62}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:EvGrades}{{7.9}{93}{Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.62}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.5}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{93}{subsection.7.7.5}\protected@file@percent } +\newlabel{eqjs4}{{7.37}{93}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.7.37}{}} +\newlabel{eqjs5}{{7.38}{93}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.7.38}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{94}{figure.caption.63}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:EvCL}{{7.10}{94}{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.63}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }}{94}{figure.caption.64}\protected@file@percent } +\newlabel{fig_cmp2}{{7.11}{94}{Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }{figure.caption.64}{}} +\citation{10.1145/3578337.3605122} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.8}Conclusion}{95}{section.7.8}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.9}Modèle Proposé}{95}{section.7.9}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Architecture Proposed Algorithm\relax }}{96}{figure.caption.65}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:Amodel}{{7.12}{96}{Architecture Proposed Algorithm\relax }{figure.caption.65}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Parameters (p), variables (v) and functions (f) of proposed algorithm and metrics\relax }}{96}{table.caption.66}\protected@file@percent } +\newlabel{tabvp}{{7.11}{96}{Parameters (p), variables (v) and functions (f) of proposed algorithm and metrics\relax }{table.caption.66}{}} +\newlabel{IntEq1}{{7.39}{96}{Modèle Proposé}{equation.7.9.39}{}} +\citation{Kuzilek2017} +\newlabel{IntEq2}{{7.40}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.40}{}} +\newlabel{eqMixModels}{{7.41}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.41}{}} +\newlabel{hp1}{{7.42}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.42}{}} +\newlabel{hp21}{{7.43}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.43}{}} +\newlabel{hp22}{{7.44}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.44}{}} +\newlabel{hp31}{{7.45}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.45}{}} +\newlabel{hpfa}{{7.46}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.46}{}} +\newlabel{hpfb}{{7.47}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.47}{}} +\newlabel{eqBetaH}{{7.48}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.48}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.10}Résultats et Discussion}{98}{section.7.10}\protected@file@percent } +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.1}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Number of recommendations by complexity level (left static learning process, right dynamic learning process with Hawkes process)\relax }}{98}{figure.caption.67}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{98}{Number of recommendations by complexity level (left static learning process, right dynamic learning process with Hawkes process)\relax }{figure.caption.67}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.2}\protected@file@percent } +\newlabel{metric1}{{7.49}{99}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.10.49}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Metric comparison ESCBR-TS and ESCBR-TS-Hawkes\relax }}{99}{table.caption.68}\protected@file@percent } +\newlabel{tab:my_label}{{7.12}{99}{Metric comparison ESCBR-TS and ESCBR-TS-Hawkes\relax }{table.caption.68}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.11}Conclusion}{99}{section.7.11}\protected@file@percent } +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Variance evolution for Beta distribution of probability and all complexity levels (Top: static learning process. Bottom: dynamic learning process with Hawkes process)\relax }}{100}{figure.caption.69}\protected@file@percent } +\newlabel{fig:vars}{{7.14}{100}{Variance evolution for Beta distribution of probability and all complexity levels (Top: static learning process. Bottom: dynamic learning process with Hawkes process)\relax }{figure.caption.69}{}} \@setckpt{./chapters/TS}{ -\setcounter{page}{62} -\setcounter{equation}{14} +\setcounter{page}{101} +\setcounter{equation}{49} \setcounter{enumi}{0} \setcounter{enumii}{0} \setcounter{enumiii}{0} @@ -61,14 +154,14 @@ \setcounter{footnote}{0} \setcounter{mpfootnote}{0} \setcounter{part}{3} -\setcounter{chapter}{6} -\setcounter{section}{4} +\setcounter{chapter}{7} +\setcounter{section}{11} \setcounter{subsection}{0} \setcounter{subsubsection}{0} \setcounter{paragraph}{0} \setcounter{subparagraph}{0} -\setcounter{figure}{6} -\setcounter{table}{6} +\setcounter{figure}{14} +\setcounter{table}{12} \setcounter{caption@flags}{2} \setcounter{continuedfloat}{0} \setcounter{subfigure}{0} @@ -86,7 +179,7 @@ \setcounter{section@level}{1} \setcounter{Item}{0} \setcounter{Hfootnote}{0} -\setcounter{bookmark@seq@number}{52} +\setcounter{bookmark@seq@number}{83} \setcounter{DefaultLines}{2} \setcounter{DefaultDepth}{0} \setcounter{L@lines}{3} diff --git a/chapters/TS.tex b/chapters/TS.tex index 2a2fb4a..a9055e1 100644 --- a/chapters/TS.tex +++ b/chapters/TS.tex @@ -2,14 +2,33 @@ \section{Introduction} -Ce chapitre explicite l'algorithme de recommandation proposé basé sur les résultats produits par l'apprenant en temps réel. La plupart du contenu est extrait et traduit de l'article Soto \textit{et al.} \cite{Soto2}. - -Ce chapitre présente un modèle d'adaptation automatique en temps réel d'une session prédéterminée à l'intérieur du système AI-VT. Dans cette adaptation le processus fait partie d'un modèle global de raisonnement à partir de cas. Le modèle proposé est stochastique et a été testé avec trois scénarios différents. Les résultats montrent l'adaptation dynamique du modèle proposé, les adaptations obtenues aidant le système à évoluer plus rapidement et identifier les faiblesses des apprenants dans les différents niveaux de complexité ainsi que la génération de recommandations pertinentes dans des cas spécifiques pour chaque capacité d'apprenant. +Ce chapitre est divisé en trois parties, la première partie explicite un algorithme de recommandation proposé fondé sur les résultats produits par l'apprenant en temps réel. La plupart du contenu est extrait et traduit de l'article Soto \textit{et al.} \cite{Soto2}. C'est un modèle d'adaptation automatique en temps réel d'une session prédéterminée à l'intérieur du système AI-VT. Dans cette adaptation le processus fait partie d'un modèle global de raisonnement à partir de cas. Le modèle proposé est stochastique et a été testé avec trois scénarios différents. Les résultats montrent l'adaptation dynamique du modèle proposé, les adaptations obtenues aidant le système à évoluer plus rapidement et identifier les faiblesses des apprenants dans les différents niveaux de complexité ainsi que la génération de recommandations pertinentes dans des cas spécifiques pour chaque capacité d'apprenant. Le module mis en Å“uvre pour AI-VT est classé dans la catégorie des systèmes de recommandation. Les systèmes de recommandation dans les environnements d'apprentissage prennent en compte les exigences, les besoins, le profil, les talents, les intérêts et l'évolution de l'apprenant pour adapter et recommander des ressources ou des exercices dans le but d'améliorer l'acquisition et la maîtrise des concepts et des connaissances en général. L'adaptation de ces systèmes peut être de deux types, l'adaptation de la présentation qui montre aux apprenants des ressources d'étude en fonction de leurs faiblesses et l'adaptation de la navigation qui change la structure du cours en fonction du niveau et du style d'apprentissage de chaque apprenant \cite{MUANGPRATHUB2020e05227}. Les techniques de recommandation sont utiles dans les EIAH car elles peuvent détecter les changements et évoluer vers un état optimal, comme l'algorithme d'échantillonnage de Thompson (TS), qui est un algorithme de type probabiliste appartenant à la catégorie des algorithmes d'apprentissage par renforcement, où l'algorithme choisit au temps $t$ une action $a$ à partir d'un ensemble $A$, obtient une récompense pour l'action $a$ et, en fonction de la valeur de la récompense, ajuste sa stratégie de décision pour choisir au temps $t + 1$ une autre action $a$, dans le but de maximiser la récompense. Il est fondé sur le principe Bayésien, où il y a une distribution de probabilité a priori et avec les données obtenues une distribution de probabilité a posteriori est générée qui vise à maximiser l'estimation de la valeur attendue. Pour la variante de Bernoulli, où la récompense n'a que deux valeurs possibles 0 et 1 ou succès et échec, la distribution de base utilisée est la distribution Beta qui est définie sur [0, 1] et paramétrée par deux valeurs $\alpha$ et $\beta$ \cite{9870279}. +La deuxième partie de ce chapitre présente l'intégration de tous les algorithmes développés et explicités dans les chapitres précédents. Le modèle intégré est appliqué au AI-VT système sur une base de données générée et une base de données réelle. Plusieurs types de test sont exécutés pour montrer que le modèle final permet en effet d'améliorer les capacités d'identification et adaptation. + +Les contributions de la deuxième partie sont : +\begin{itemize} + \item Vérification de l'efficacité du modèle de raisonnement basé sur les cas pour la prédiction avec une base de données de notes d'apprenants par rapport à d'autres algorithmes. + \item Calcul explicite de l'évolution de l'acquisition des connaissances en analysant le changement des distributions de probabilité générées par le modèle de recommandation stochastique. + \item Intégration du modèle de recommandation stochastique à la prédiction par raisonnement basé sur les cas pour améliorer la personnalisation de l'ITS. +\end{itemize} + +L'un des principaux modules des EIAH est le système de recommandation, qui vise à trouver les faiblesses et à adapter la plateforme localement ou globalement pour faciliter le processus d'apprentissage et l'acquisition des connaissances, ce module est très important car il permet d'adapter le système et de personnaliser les contenus et les exercices en fonction des besoins et des résultats de chacun des apprenants, l'efficacité du système dans l'acquisition des connaissances et l'adaptation aux différents types d'apprentissage dépend de ce module \cite{Liu2023}. Il est donc nécessaire de trouver des techniques et des algorithmes capables d'exploiter les données disponibles et d'explorer les options d'apprentissage de manière dynamique, afin d'améliorer les performances globales des EIAH. + +Dans la troisième partie seront détaillées les contributions réalisées avec l'incorporation du processus de Hawkes : + +\begin{itemize} + \item Simulation de la courbe d'oubli dans le processus d'apprentissage à l'aide du processus stochastique de Hawkes. + \item Intégration du raisonnement par cas, des systèmes multi-agents et du processus de Hawkes dans un algorithme de recommandation. + \item Vérification de la progression, de la stabilité, la précision et évolution de l'algorithme de recommandation stochastique proposé à l'aide de bases de données simulées et hétérogènes d'étudiants réels.\\\\ +\end{itemize} + +\textbf{PREMIÈRE PARTIE} + \section{Modèle Proposé} Le modèle proposé, en tant que système de recommandation, prend en compte les notes antérieures des apprenants pour estimer leurs connaissances et leur maîtrise des différentes compétences, sous-compétences et niveaux de complexité au sein du système AI-VT, puis adapte les sessions pour maximiser l'acquisition des connaissances et la maîtrise des différents domaines contenus dans la même compétence définie. Le modèle est conçu comme une modification de l'algorithme d'échantillonnage de Thompson avec l'intégration de l'échantillonnage stratifié pour obtenir l'adaptation. @@ -341,4 +360,553 @@ Les résultats numériques utilisant la métrique définie montrent que les dist Selon la métrique de la similarité cosinus, le modèle de recommandation proposé augmente la diversité des propositions par rapport au système original dans les trois scénarios évalués, ce qui indique qu'en plus d'atteindre l'adaptabilité, des propositions personnalisées sont générées tout en maintenant l'objectif de faire progresser les apprenants entre les niveaux de complexité. La diversité des propositions est une caractéristique essentielle du modèle de recommandation dans ses deux versions. -Les modules de recommandation sont une pièce essentielle pour les systèmes ITS car ils aident à guider le processus d'apprentissage individuel, permettent d'identifier les faiblesses et de réorienter le processus complet afin d'améliorer les connaissances et les compétences. Les versions du modèle proposé peuvent détecter en temps réel les faiblesses de l'apprenant et tentent de réorienter la session vers le meilleur niveau de complexité possible afin d'aider l'apprenant à acquérir et à maîtriser les connaissances avant de passer aux niveaux de complexité supérieurs, car généralement les connaissances des niveaux de complexité inférieurs sont nécessaires pour compléter les niveaux supérieurs. Même si l'ensemble de données généré est une simulation des temps de réponse et des notes des apprenants, les tests qui l'utilisent permettent de voir la flexibilité et la robustesse du modèle de recommandation proposé, car les données relatives aux apprenants présentent une grande diversité et obligent le système à s'adapter à différents types de configurations. Par conséquent, il est possible de conclure que le modèle de recommandation proposé a la capacité de fonctionner dans différentes situations et dans chaque cas de proposer des chemins alternatifs pour améliorer le processus d'apprentissage global, même si l'objectif d'apprentissage est différent pour chaque apprenant, comme le démontrent les résultats obtenus dans l'évaluation des deux métriques proposées. Le modèle proposé permet également la diversité et la personnalisation du système, puisque selon les résultats de la comparaison avec la similarité cosinus entre toutes les recommandations générées pour chaque apprenant, il y a une augmentation par rapport au système original. +Les modules de recommandation sont une pièce essentielle pour les systèmes ITS car ils aident à guider le processus d'apprentissage individuel, permettent d'identifier les faiblesses et de réorienter le processus complet afin d'améliorer les connaissances et les compétences. Les versions du modèle proposé peuvent détecter en temps réel les faiblesses de l'apprenant et tentent de réorienter la session vers le meilleur niveau de complexité possible afin d'aider l'apprenant à acquérir et à maîtriser les connaissances avant de passer aux niveaux de complexité supérieurs, car généralement les connaissances des niveaux de complexité inférieurs sont nécessaires pour compléter les niveaux supérieurs. Même si l'ensemble de données généré est une simulation des temps de réponse et des notes des apprenants, les tests qui l'utilisent permettent de voir la flexibilité et la robustesse du modèle de recommandation proposé, car les données relatives aux apprenants présentent une grande diversité et obligent le système à s'adapter à différents types de configurations. Par conséquent, il est possible de conclure que le modèle de recommandation proposé a la capacité de fonctionner dans différentes situations et dans chaque cas de proposer des chemins alternatifs pour améliorer le processus d'apprentissage global, même si l'objectif d'apprentissage est différent pour chaque apprenant, comme le démontrent les résultats obtenus dans l'évaluation des deux métriques proposées. Le modèle proposé permet également la diversité et la personnalisation du système, puisque selon les résultats de la comparaison avec la similarité cosinus entre toutes les recommandations générées pour chaque apprenant, il y a une augmentation par rapport au système original.\\\\ + +\textbf{DEUXIÈME PARTIE} + +\section{Concepts Associés} + +Cette section présente les concepts, les définitions et les algorithmes nécessaires à la compréhension du modèle proposé, ainsi que les modèles et les mesures fondamentaux. Le premier paradigme fondamental utilisé dans ce travail est le raisonnement à partir de cas (CBR), qui permet d'exploiter les connaissances historiquement acquises et l'expérience accumulée en ce qui concerne un problème spécifique. Ce paradigme est utilisé pour générer des solutions émergentes pour un nouveau problème en utilisant une base de données de connaissances. L'idée principale est de rechercher des situations antérieures similaires et d'utiliser l'expérience acquise pour résoudre de nouveaux problèmes. La CBR est particulièrement utile lorsque les causes sous-jacentes d'un problème ne sont pas bien comprises. Le raisonnement à base de cas définit un cycle de quatre étapes pour améliorer la solution d'inférence \cite{jmse11050890}. + +Puisque l'objectif ici est d'adapter les exercices proposés par AI-VT, il est nécessaire de connaître le fonctionnement de l'un des algorithmes les plus utilisés pour effectuer l'adaptation du contenu et des exercices dans certains STI, afin de comparer les résultats avec l'algorithme proposé et de voir dans quelle mesure il permet d'obtenir une amélioration de l'adaptation et de la performance des apprenants. L'un des modèles les plus couramment utilisés dans les STI pour adapter le contenu et estimer la progression du niveau de connaissance des apprenants est le BKT (Bayesian Knowledge Tracing) \cite{ZHANG2018189}. Ce modèle utilise quatre paramètres pour estimer la progression des connaissances. $P(k)$ estime la probabilité de connaissance dans une compétence spécifique. $P(w)$, est la probabilité que l'apprenant démontre ses connaissances. $P(s)$, est la probabilité que l'apprenant fasse une erreur.$P(g)$, est la probabilité que l'apprenant ait deviné une réponse. La valeur estimée de la connaissance est mise à jour avec les équations \ref{eqbkt1}, \ref{eqbkt2} et \ref{eqbkt3}. Si la réponse de l'apprenant est correcte, l'équation \ref{eqbkt1} est utilisée, mais si la réponse est incorrecte, l'équation \ref{eqbkt2} est utilisée. + +\begin{equation} + P(k_{t-1}|Correct_t)=\frac{P(k_{t-1})(1-P(s))}{P(k_{t-1})(1-P(s))+(1-P(k_{t-1}))P(g)} + \label{eqbkt1} +\end{equation} + +\begin{equation} + P(k_{t-1}|Incorrect_t)=\frac{P(k_{t-1})P(s)}{P(k_{t-1})(P(s))+(1-P(k_{t-1}))(1-P(g))} + \label{eqbkt2} +\end{equation} + +\begin{equation} + P(k_{t})=P(k_{t-1}|evidence_t)+(1-P(k_{t-1}|evidence_t))P(w) + \label{eqbkt3} +\end{equation} + +Le modèle de recommandation proposé, associé à AI-VT, est basé sur le paradigme de l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique qui permet, par le biais d'actions et de récompenses, d'améliorer les connaissances du système sur une tâche spécifique \cite{NEURIPS2023_9d8cf124}. L'algorithme utilisé pour l'adaptation est un algorithme d'apprentissage par renforcement appelé échantillonnage de Thompson, qui, par le biais d'une distribution de probabilité initiale (distribution a priori) et d'un ensemble de règles de mise à jour prédéfinies, peut adapter et améliorer les estimations initiales d'un processus analysé spécifique \cite{pmlr-v238-ou24a}. La distribution de probabilité initiale est généralement définie comme une distribution spécifique de la famille des distributions Bêta (équation \ref{fbeta}) avec des valeurs initiales prédéterminées pour $\alpha$ et $\beta$ \cite{math12111758}, \cite{NGUYEN2024111566}. + +%\begin{equation} +% Beta(x,\alpha,\beta)=\begin{cases} +% \frac{(x^{\alpha -1})(1-x)^{\beta -1}}{\int_0^1(u^{\alpha -1})(1-u)^{\beta -1} du}&x \in [0, 1]\\ +% 0&otherwise +% \end{cases} +%\end{equation} + +\begin{equation} + Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\Gamma(\alpha + \beta)}{\Gamma(\alpha) \Gamma(\beta)}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1} + \label{fbeta} +\end{equation} + +En utilisant la definition formelle de la fonction Gamma $\Gamma$ (équation \ref{eqGamma1}) et en remplaçant des variables, une nouvelle expression de la fonction Beta est obtenue (équation \ref{f2beta}). + +\begin{equation} + \Gamma(z)=\int_0^\infty e^{-x} x^{z-1} dx + \label{eqGamma1} +\end{equation} + +\begin{equation} + Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\int_0^\infty e^{-s} s^{\alpha+\beta-1}ds}{\int_0^\infty e^{-u} u^{\alpha-1}du\int_0^\infty e^{-v} v^{\beta-1}dv}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1} + \label{f2beta} +\end{equation} + +En exprimant les deux intégrales du denominateur comme une seule intégrale, l'équation \ref{f3Beta} est obtenue. + +\begin{equation} + \int_{u=0}^{\infty}\int_{v=0}^\infty e^{-u-v} u^{\alpha-1} v^{\beta-1}du dv + \label{f3Beta} +\end{equation} + +Après, sont remplacées $u=st$, $v=s(1-t)$, $s=u+v$ et $t=u/(u+v)$, avec le résultat du Jacobien \ref{eqJac}, alors l'expression finale est comme montre l'équation \ref{f4Beta}. + +\begin{equation} + \left ( + \begin{matrix} + \frac{\partial u}{\partial t} & \frac{\partial u}{\partial s}\\ + \frac{\partial v}{\partial t} & \frac{\partial v}{\partial s}\\ + \end{matrix} + \right ) = + \left ( + \begin{matrix} + sdt & tds \\ + -sdt & (1-t)ds\\ + \end{matrix} + \right ) = s \; dtds + \label{eqJac} +\end{equation} + +\begin{equation} + \int_{s=0}^\infty \int_{t=0}^1 e^{-s}(st)^{\alpha-1}(s(1-t))^{\beta-1}s \; dsdt + \label{f4Beta} +\end{equation} + +Si les intégrales sont exprimées en fonction des variables indépendantes $s$ et $t$ l'équation \ref{f5Beta} est générée. + +\begin{equation} + \int_{s=0}^\infty e^{-s}s^{\alpha+\beta-1}ds \int_{t=0}^1 t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt + \label{f5Beta} +\end{equation} + +En plaçant les termes dans l'équation le résultat est l'équation \ref{f6Beta}. + +\begin{equation} + Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\int_0^\infty e^{-s} s^{\alpha+\beta-1}ds}{\int_{s=0}^\infty e^{-s}s^{\alpha+\beta-1}ds \int_{t=0}^1 t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt +}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1} + \label{f6Beta} +\end{equation} + +Finalement, la famille de fonctions de distribution Beta peut être exprimée comme l'équation \ref{f7Beta}. Les métriques utilisées dans ce chapitre s'expriment en fonction de cette définition. + +\begin{equation} + Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}}{\int_{0}^1 t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt + } + \label{f7Beta} +\end{equation} + +L'évolution de l'algorithme de recommandation TS est établie par le changement des distributions de probabilité, mais au moment de quantifier l'évolution, le changement et la variabilité doivent être calculés en fonction du temps. Les distributions de probabilités peuvent être comparées pour déterminer leur degré de similitude, sous la forme d'une métrique qui détermine numériquement les différences entre elles. L'apprentissage automatique utilise la divergence de Kullback-Liebler, qui décrit l'entropie relative de deux distributions de probabilités. Cette fonction est basée sur le concept d'entropie et le résultat peut être interprété comme la quantité d'information nécessaire pour obtenir la distribution de probabilité $q$ à partir de la distribution de probabilité $p$. La divergence de Kullback-Liebler (équation \ref{dkl}) est largement utilisée, mais elle présente l'inconvénient de ne pas pouvoir être utilisée comme métrique dans certains cas, car il ne s'agit pas d'une mesure symétrique, $D_{KL}(p,q) \neq D_{KL}(q,p)$, elle ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire et elle n'est pas bornée \cite{Li_2024}. Pour remédier à cette difficulté, il est possible d'utiliser la divergence de Jensen-Shannon. + +\begin{equation} + D_{KL}(p(x),q(x))=\int_{-\infty}^{\infty}p(x) log \left(\frac{p(x)}{q(x)} \right)dx + \label{dkl} +\end{equation} + +La divergence de Jenser-Shannon est basée sur la divergence de Kullback-Liebler, à la différence qu'une distribution de probabilité auxiliaire $m$ est créée dont la définition est basée sur les distributions initiales $p$ et $q$ \cite{Kim2024}. L'équation \ref{djs} montre la définition formelle de la divergence de Jensen-Shannon, où $m(x)$ est une distribution de mélange de probabilités basée sur $p(x)$ et $q(x)$, l'équation \ref{djs2} montre comment elle est calculée. La divergence de Jensen-Shannon est un mélange de distributions de probabilités basé sur $p(x)$ et $q(x)$. + +%Jensen-Shannon Divergence (equations \ref{djs}, \ref{djs2}).\\ + +\begin{equation} + D_{JS}(p(x),q(x))=\frac{1}{2}D_{KL}(p(x), m(x))+\frac{1}{2}D_{KL}(q(x), m(x)) + \label{djs} +\end{equation} + +\begin{equation} + m(x)=\frac{1}{2}p(x)+\frac{1}{2}q(x) + \label{djs2} +\end{equation} + +Les distributions de probabilité à comparer doivent être continues et définies dans le même domaine. + +La prédiction utilisée dans le modèle proposé est basée sur les travaux de Soto \textit{et al.} \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_11}, il s'agit d'un modèle d'empilage de raisonnement basé sur les cas qui met en Å“uvre deux niveaux d'intégration, le modèle utilise globalement la stratégie d'empilage pour exécuter plusieurs algorithmes afin de rechercher des informations dans un ensemble de données et de générer des solutions à différents problèmes génériques, en outre il y a une étape d'évaluation qui permet de sélectionner la solution la plus optimale pour un problème donné en fonction d'une métrique adaptative définie pour les problèmes de régression. Il a été décidé de mettre en Å“uvre le modèle basé sur l'empilement car il s'agit d'une méthode d'ensemble qui permet d'éviter le paradoxe de Stein puisqu'elle combine les points de vue de différents estimateurs à des étapes de récupération et de réutilisation par raisonnement basé sur les cas. + +\section{Modèle Proposé} + +Le modèle proposé est une intégration du modèle d'adaptation stochastique (basé sur l'échantillonnage de Thompson) avec le raisonnement à base de cas d'ensemble (ESCBR-SMA). Dans ce cas, le modèle de recommandation produit une adaptation en fonction des notes de l'apprenant et l'ESCBR-SMA effectue une prédiction pour valider l'adaptation générée. + +L'idée d'unifier les deux modèles est d'obtenir des informations du point de vue local où une recommandation est obtenue en se basant uniquement sur les informations des apprenants individuels (modèle basé sur l'échantillonnage de Thompson) et la prédiction globale où les informations sont obtenues à partir de tous les apprenants qui ont des résultats similaires (filtre collaboratif avec CBR). L'architecture du modèle est présentée dans la figure \ref{fig:Amodel}, où l'on peut voir que les deux modèles TS et CBR sont exécutés en parallèle et indépendamment avec les informations extraites de la même base de données, une fois que les résultats de chaque modèle sont obtenus, les résultats sont unifiés par le biais d'une fonction de pondération, la recommandation finale est celle qui maximise l'expression \ref{eqMixModels}. La consolidation des résultats des deux modèles permet d'atténuer l'effet du paradoxe de Simpson \cite{10.1145/3578337.3605122}. Ce paradox décrit l'effet qui se présente lorsque les données sont grouppes de différents manières et montrent tendances divergentes \cite{lei2024analysis}. + +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[width=0.5\linewidth]{Figures/Model.png} + \caption{Schéma de l'architecture du modèle proposé} + \label{fig:Amodel} +\end{figure} + +La première étape est l'adaptation avec l'échantillonnage de Thompson, puis la prédiction ECBR-SMA et enfin la prise de décision à envoyer à l'apprenant. Le système de recommandation obtient une valeur de probabilité pour tous les niveaux de complexité de l'apprenant et l'ECBR-SMA évalue la proposition avec une prédiction pour chaque niveau de complexité. Le tableau \ref{tabvp} présente les variables et les paramètres du modèle proposé ainsi que les mesures employées. Le tableau \ref{tabvp} présente les variables et les paramètres du modèle proposé ainsi que les mesures employées. + +\begin{table}[!ht] + \centering + \footnotesize + \begin{tabular}{c|c|>{\centering\arraybackslash}p{8cm}|c} + ID&Type&Description&Domain\\ + \hline + $\alpha$&p&Paramètre de la distribution bêta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ + $\beta$&p&Paramètre de la distribution bêta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ + $t$&p&Temps défini comme itérations&$\mathbb{N}$\\ + $c$&p&Niveau de complexité&$\mathbb{N}$\\ + $k_{t,c}$&v&Évolution de la connaissance dans le temps $t$ pour le niveau de complexité $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $vk_{t,c}$&v&Évolution de la connaissance pour chaque niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}$\\ + $TS_c$&v&Récompense d'échantillonnage de Thompson pour un niveau de complexité $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $TSN_c$&v&Normalization de $TS_c$ avec d'autres niveaux de complexité&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $ESCBR_c$&v&Prédiction de la note pour un niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}_+$\\ + $p_c$&f&Fonction de densité de probabilité pour le niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}_+$\\ + $D_{JS}$&f&Divergence de Jensen-Shannon&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + + \end{tabular} + \caption{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées} + \label{tabvp} +\end{table} + +L'intégration se fait en trois étapes. Tout d'abord, il est nécessaire d'avoir des valeurs aléatoires pour chaque niveau de complexité $c$ en utilisant les distributions de probabilité générées avec le modèle TS (équation \ref{IntEq1}), une fois que toutes les valeurs de probabilité correspondant à tous les niveaux de complexité ont été obtenues, la normalisation de toutes ces valeurs est calculée comme indiqué dans l'équation \ref{IntEq2}. Les valeurs de normalisation servent de paramètres de priorité pour les prédictions effectuées par le modèle ESCBR-SMA, comme le montre l'équation \ref{eqMixModels}. + +\begin{equation} + TS_c=rand(Beta(\alpha_c, \beta_c)) + \label{IntEq1} +\end{equation} + +\begin{equation} + TSN_c=\frac{TS_c}{\sum_{i=0}^4TS_i} + \label{IntEq2} +\end{equation} + +\begin{equation} + n_c=argmax_c(TSN_c*ESCBR_c) + \label{eqMixModels} +\end{equation} + +Avec les valeurs finales calculées pour chaque niveau de complexité, le niveau de complexité qui a la valeur la plus élevée est proposé comme recommandation finale (équation \ref{eqMixModels}). Le niveau de complexité qui a la valeur la plus élevée est proposé comme recommandation finale (équation \ref{eqMixModels}). + +\section{Résultats et Discussion} + +Cette section présente la description de la base de données et les paramètres utilisés pour mesurer la précision, la performance et la progression des connaissances, les résultats individuels du modèle de recommandation, le modèle de prédiction ainsi que leur intégration finale pour améliorer la personnalisation du système d'IA-VT. Cette section présente les résultats individuels du modèle de recommandation, le modèle de prédiction ainsi que leur intégration finale pour améliorer la personnalisation du système d'IA-VT. + +La base de données a été générée avec la distribution logit-normale pour simuler les notes des apprenants, car il s'agit d'un bon modèle pour se rapprocher du monde réel. La base de données représente les notes et les temps de réponse d'un apprenant pour cinq questions à chaque niveau de complexité. + +Le principal inconvénient de ce système de validation « en situation réelle » est la difficulté de la collecte des données. Cette difficulté est accentuée dans les contextes d'apprentissage autorégulé, puisque les apprenants peuvent quitter la plateforme d'apprentissage à tout moment et que les données peuvent être incomplètes \cite{badier:hal-04092828}. + +Quatre tests différents ont été effectués pour démontrer les avantages de l'intégration de la TS et de la CBR dans les EIAH. Le premier est l'utilisation de CBR pour la régression avec une base de données d'apprenants afin de démontrer la capacité du modèle à prédire les notes à différents niveaux de complexité, le deuxième est l'évaluation de la progression des connaissances avec TS afin de déterminer l'efficacité du modèle dans la recommandation personnalisée pour chaque apprenant, La troisième est la comparaison entre les modèles de recommandation BKT et TS afin d'établir la performance du modèle TS en utilisant BKT comme modèle de base et enfin, la comparaison entre TS seul et TS avec ESCBR-SMA pour démontrer que l'intégration entre les deux modèles améliore l'ensemble du système de recommandation dans AI-VT. + +\subsection{Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA} + +Le SMA utilise le raisonnement bayésien, ce qui permet aux agents d'apprendre des données et des interactions au cours de l'exécution et de l'exploration. + +L'algorithme utilise une fonction noyau pour obtenir la meilleure approximation de la solution du nouveau problème, le problème de l'obtention de la meilleure solution est un problème NP, car la formulation est similaire au problème de Fermat-Weber à N dimensions. Le problème de l'obtention de la meilleure solution est un problème NP, car la formulation est similaire au problème de Fermat-Weber à N dimensions \cite{doi:10.1137/23M1592420}. + +La première série de tests est définie sous la forme de différents scénarios, comme le montre le tableau \ref{tab:scenarios}. Dans le scénario 1 (E1), il s'agit de prédire la note d'un apprenant au premier niveau de complexité, après 3 questions. Le scénario 2 (E2) contient les notes de 8 questions et l'objectif est de prédire la note de 9 questions dans le même niveau de complexité. Le scénario 3 (E3) contient les données permettant de prédire le passage à un niveau de complexité supérieur après 4 questions. Le scénario 4 (E4) contient 4 questions et la prédiction de 2 notes dans un niveau de complexité supérieur. + +\begin{table}[!ht] + \centering + \begin{tabular}{ccc} + Scenario&Features&Output Dimension\\ + \hline + E1 & 5 & 1\\ + E2 & 15& 1\\ + E3 & 9 & 1\\ + E4 & 9 & 2\\ + \end{tabular} + \caption{Description des scénarios} + \label{tab:scenarios} +\end{table} + +Le modèle a été comparé à neuf algorithmes bien connus utilisés pour résoudre les problèmes de régression. La liste des algorithmes est présentée dans le tableau \ref{tabAlgs}. + +\begin{table}[!ht] +\footnotesize +\begin{tabular}{ll|ll} +ID&Algorithm&ID&Algorithm\\ +\hline +A1&Linear Regression&A6&Polinomial Regression\\ +A2&K-Nearest Neighbor&A7&Ridge Regression\\ +A3&Decision Tree&A8&Lasso Regression\\ +A4&Random Forest (Ensemble)&A9&Gradient Boosting (Ensemble)\\ +A5&Multi Layer Perceptron&A10&Proposed Ensemble Stacking CBR\\ +\end{tabular} +\caption{Liste des algorithmes évalués } +\label{tabAlgs} +\end{table} + +Les algorithmes ont été évalués à l'aide de trois mesures (Root Mean Squared Error - RMSE, Median Absolute Error - MedAE, Mean Absolute Error - MAE), dont les résultats figurent dans le tableau \ref{tab:results}, où l'on constate que l'algorithme proposé obtient de meilleurs résultats que les autres algorithmes avec lesquels il a été comparé, sauf dans les cas E1(MedAE), E1(MAE), E2(MedAE), E2(MAE), E3 et E4(MedAE) où les meilleurs résultats sont obtenus par l'algorithme A9, mais l'algorithme proposé occupe la deuxième place dans ces cas avec des résultats très proches. Il est possible de conclure que l'intégration de plusieurs algorithmes de recherche et de génération de solutions dans le cadre des paradigmes CBR et Stacking est efficace dans le cas de l'application à la prédiction des notes des apprenants. + +\begin{table}[!ht] + \centering + \footnotesize + \begin{tabular}{c|cccccccccc} + &\multicolumn{10}{c}{\textbf{Algorithme}}\\ + \hline + & A1&A2&A3&A4&A5&A6&A7&A8&A9&A10\\ + \textbf{Scenario (Metrique)}\\ + \hline +E1 (RMSE)&0.625&0.565&0.741&0.56&0.606&0.626&0.626&0.681&0.541&\textbf{0.54}\\ + E1 (MedAE) & 0.387&0.35&0.46&0.338&0.384&0.387&0.387&0.453&\textbf{0.327}&0.347\\ + E1 (MAE) &0.485&0.436&0.572&0.429&0.47&0.485&0.485&0.544&\textbf{0.414}&0.417\\ + \hline + E2 (RMSE)& 0.562&0.588&0.78&0.571&0.61&0.562&0.562&0.622&0.557&\textbf{0.556}\\ + E2 (MedAE)&0.351&0.357&0.464&0.344&0.398&0.351&0.351&0.415&\textbf{0.334}&0.346\\ + E2 (MAE)&0.433&0.448&0.591&0.437&0.478&0.433&0.433&0.495&\textbf{0.422}&0.429\\ + \hline + E3 (RMSE)&0.591&0.59&0.79&0.57&0.632&0.591&0.591&0.644&\textbf{0.555}&0.558\\ + E3 (MedAE)&0.367&0.362&0.474&0.358&0.404&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.349\\ + E3 (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.441&0.49&0.453&0.453&0.512&\textbf{0.427}&0.43\\ + \hline + E4 (RMSE)&0.591&0.589&0.785&0.568&0.613&0.591&0.591&0.644&0.554&\textbf{0.549}\\ + E4 (MedAE)&0.367&0.362&0.465&0.57&0.375&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.343\\ + E4 (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.438&0.466&0.453&0.453&0.512&0.426&\textbf{0.417}\\ + \end{tabular} + \caption{Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions} + \label{tab:results} +\end{table} + +\subsection{Progression des connaissances} + +Le modèle de recommandation TS est basé sur le paradigme bayésien, ce qui est très utile lorsque les données sont limitées et l'incertitude forte. Afin de quantifier la connaissance et de voir sa progression dans le temps avec TS, la divergence de Jensen-Shannon avec la famille de distribution Beta en $t$ et $t-1$ fois a été utilisée comme second test. L'équation \ref{eqprog1} décrit formellement le calcul à effectuer avec les distributions de probabilité en un temps $t$ pour un niveau de complexité $c$, en utilisant la définition $m$ (équation \ref{eqprog2}). + +%\begin{equation} +\begin{multline} + k_{t,c}=\frac{1}{2} +\int_{0}^{1}p_c(\alpha_t,\beta_t,x) log \left(\frac{p_c(\alpha_t,\beta_t,x)}{m(p_c(\alpha_{t-1},\beta_{t-1},x),p_c(\alpha_t,\beta_t,x))} \right)dx +\\ ++\frac{1}{2} +\int_{0}^{1}p_c(\alpha_{t-1},\beta_{t-1},x) log \left(\frac{p_c(\alpha_{t-1},\beta_{t-1},x)}{m(p_c(\alpha_{t-1},\beta_{t-1},x),p_c(\alpha_t,\beta_t,x))} \right)dx +\label{eqprog1} +\end{multline} +%\end{equation} + +\begin{multline} + m(p(\alpha_{(t-1)},\beta_{(t-1)},x),p(\alpha_{t},\beta_{t},x))=\frac{1}{2} \left( \frac{x^{\alpha_{(t-1)}-1}(1-x)^{\beta_{(t-1)}-1}}{\int_0^1 u^{\alpha_{(t-1)}-1}(1-u^{\beta_{(t-1)}-1})du} \right )\\ + +\frac{1}{2} \left (\frac{x^{\alpha_{t}-1}(1-x)^{\beta_{t}-1}}{\int_0^1 u^{\alpha_{t}-1}(1-u^{\beta_{t}-1})du} \right ) +%\end{equation} +\label{eqprog2} +\end{multline} + +La progression totale des connaissances en $t$ est la somme des différences entre $t$ et $t-1$ pour tous les $c$ niveaux de complexité calculés avec la divergence de Jensen-Shannon (équation \ref{eqTEK}). en utilisant l'évaluation de la progression de la variabilité (équation \ref{eqVarP}). + +\begin{equation} + vk_{t,c}=\begin{cases} + D_{JS}(Beta(\alpha_{t,c},\beta_{t,c}), Beta(\alpha_{t+1,c},\beta_{t+1,c})), & \frac{\alpha_{t,c}}{\alpha_{t,c}+\beta_{t,c}} < \frac{\alpha_{t+1,c}}{\alpha_{t+1,c}+\beta_{t+1,c}}\\ + -D_{JS}(Beta(\alpha_{t,c},\beta_{t,c}), Beta(\alpha_{t+1,c},\beta_{t+1,c})),& Otherwise + \end{cases} + \label{eqVarP} +\end{equation} + +\begin{equation} + k_t=\sum_{c=4}^{c=0 \lor k_t \neq 0} + \begin{cases} + \alpha_{c-1} vk_{t,c-1};&vk_{t,c} > 0\\ + 0;&Otherwise + \end{cases} + \label{eqTEK} +\end{equation} + +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.5]{Figures/kEvol_TS.jpg} + \caption{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon} + \label{fig:evolution} +\end{figure} + +La figure \ref{fig:evolution} montre la progression cumulative des connaissances sur les quinze questions d'une seule session de formation. Entre la première et la dernière question de la même session, tous les apprenants ont statistiquement augmenté leur niveau de connaissance puisque la moyenne a augmenté, la variabilité augmente à partir de la première question jusqu'à la question neuf, où le système a acquis plus d'informations sur les apprenants, à partir de là la variabilité diminue et la moyenne augmente. La figure {fig:evolution} montre la progression cumulative des connaissances sur les quinze questions d'une même session de formation. + +\subsection{Comparaison entre TS et BKT} + +L'évolution du système de recommandation TS est testée en comparaison avec BKT, la figure \ref{fig:EvGrades} montre l'évolution des notes des apprenants en fonction du nombre de questions auxquelles ils répondent dans la même session. Dans ce cas, le modèle TS génère moins de variabilité que BKT, mais si est faite la comparaison des moyennes générées par chaque question, l'évolution est très similaire. La figure \ref{fig:EvGrades} montre l'évolution des notes des apprenants en fonction du nombre de questions auxquelles ils répondent au cours de la même session. + +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.5]{Figures/GradesEv.jpg} + \caption{Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS} + \label{fig:EvGrades} +\end{figure} + +Mais, si les résultats obtenus sont comparés par rapport à l'évolution du niveau de complexité recommandé (figure \ref{fig:EvCL}), le modèle TS fait évoluer le niveau de complexité des apprénants, alors que le modèle BKT a tendance à laisser les apprénants au même niveau de complexité, c'est-à-dire qu'avec le modèle BKT, il est difficile d'apprendre de nouveaux sujets ou des concepts plus complexes au sein du même domaine. En examinant les résultats des deux figures (figures \ref{fig:EvGrades} et \ref{fig:EvCL}) et en établissant des comparaisons, le modèle TS permet de progresser en moyenne dans la valeur des notes et facilite l'évolution des niveaux de complexité.\N- Le modèle TS permet de progresser en moyenne dans la valeur des notes et facilite l'évolution des niveaux de complexité. Le modèle TS permet de progresser en moyenne dans la valeur des notes et facilite l'évolution des niveaux de complexité. + +\begin{figure} + \centering + \includegraphics[scale=0.5]{Figures/LevelsEv.jpg} + \caption{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS} + \label{fig:EvCL} +\end{figure} + +\subsection{Système de recommandation avec ESCBR-SMA} + +Le troisième test est l'intégration entre deux modèles. Cette combinaison est faite pour éviter le paradoxe de Stein, en essayant de combiner des observations qui ne sont pas directement liées l'une à l'autre, c'est-à-dire en utilisant l'information individuelle (Thomson sampling recommender) et le filtre collaboratif (Case-base reasoning prediction) pour améliorer la personnalisation. Le test est une comparaison entre le système de recommandation TS et le système de recommandation TS avec la prédiction ESCBR-SMA afin de déterminer si l'intégration des deux modèles permet d'améliorer l'évolution du processus d'apprentissage proposé par le système AI-VT. + +La comparaison est effectuée après la question 6 pour tous les apprenants, car il est nécessaire de disposer d'informations préalables pour utiliser l'algorithme ESCBR-SMA et prédire les notes dans tous les niveaux de complexité pour la question suivante. + +\subsection{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA} + +Pour établir la différence entre le modèle de recommandation TS et le même modèle associé à la prédiction basée sur le raisonnement à partir de cas ESCBR-SMA, le quatrième test est défini en utilisant la métrique de Jensen-Shannon, mais dans ce cas la comparaison est faite entre les différents modèles (TS, TS-ESCBR) sur le même niveau de complexité dans le même temps $t$. La définition formelle de la métrique est exprimée par les équations \ref{eqjs4} et \ref{eqjs5}. La définition formelle de la métrique est exprimée par les équations \ref{eqjs4} et \ref{eqjs5}. + +\begin{multline} + k_{t,c}=\frac{1}{2} +\int_{0}^{1}p_c(\alpha_{p1,t},\beta_{p1,t},x) +log \left(\frac{p_c(\alpha_{p1,t},\beta_{p1,t},x)}{m(p_c(\alpha_{p1,t},\beta_{p1,t},x),p_c(\alpha_{p2,t},\beta_{p2,t},x))} \right)dx +\\ ++\frac{1}{2} +\int_{0}^{1}p_c(\alpha_{p2,t},\beta_{p2,t},x) log \left(\frac{p_c(\alpha_{p2,t},\beta_{p2,t},x)}{m(p_c(\alpha_{p1,t},\beta_{p1,t},x),p_c(\alpha_{p2,t},\beta_{p2,t},x))} \right)dx +\label{eqjs4} +\end{multline} +%\end{equation} + +\begin{multline} + m(p(\alpha_{p1,t},\beta_{p1,t},x),p(\alpha_{p2,t},\beta_{p2,t},x))=\frac{1}{2} \left( \frac{x^{\alpha_{p1,t}-1}(1-x)^{\beta_{p1,t}-1}}{\int_0^1 u^{\alpha_{p1,t}-1}(1-u^{\beta_{p1,t}-1})du} \right )\\ + +\frac{1}{2} \left (\frac{x^{\alpha_{p2,t}-1}(1-x)^{\beta_{p2,t}-1}}{\int_0^1 u^{\alpha_{p2,t}-1}(1-u^{\beta_{p2,t}-1})du} \right ) + \label{eqjs5} +%\end{equation} +\end{multline} + +La comparaison entre l'évolution des connaissances présente une bifurcation après la septième question, et l'intégration de l'échantillonnage de Thompson et du raisonnement à partir de cas permet d'améliorer l'évolution des connaissances par rapport au seul modèle d'échantillonnage de Thompson (Figure \ref{fig_cmp2}). Pour toutes les questions de la même session, en moyenne, la progression est supérieure par rapport à l'utilisation du seul modèle d'échantillonnage de Thompson comme modèle de recommandation. + +\begin{figure}[!h] + \centering + \includegraphics[scale=0.23]{Figures/TS-ESCBR.png} + \caption{Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants} + \label{fig_cmp2} +\end{figure} + +\section{Conclusion} + +Ce chapitre présente un modèle intégré entre deux modèles développés précédemment, un système de recommandation basé sur l'algorithme d'échantillonnage de Thompson et un modèle de régression d'ensemble basé sur le raisonnement par cas. Le modèle intégré est appliqué à un ITS appelé AI-VT, les résultats montrent en effet que l'intégration permet d'améliorer la performance des deux modèles utilisés séparément, en outre il montre de meilleurs résultats dans la révision/adaptation des étapes de solutions pour chaque apprenant, en fonction des métriques utilisées et des tests définis, donnant une meilleure personnalisation du système et facilitant l'acquisition de connaissances. +%Le modèle intégré est appliqué à un ITS appelé AI-VT.\\ + +Les avantages du modèle proposé sont les suivants : i) il permet de générer des recommandations personnalisées pour chaque apprenant avec relativement peu de données historiques, ii) étant donné que de multiples points de vue (différents algorithmes) sur le même problème et avec la même base de données sont intégrés, le risque de tomber dans des paradoxes statistiques (Stein, Simpson) est réduit, iii) les deux modèles se complètent mutuellement en améliorant les résultats finaux d'une manière généralisée. Le modèle proposé a été conçu pour être utilisé dans le cadre d'un projet de recherche et de développement en cours.\\\\ + +\textbf{TROISIÈME PARTIE} + +\section{Modèle Proposé} +L'algorithme proposé est une intégration de la recommandation stochastique (basée sur l'échantillonnage de Thompson), du raisonnement à partir de cas (ESCBR-SMA) et du processus de Hawkes. Dans ce cas, l'algorithme de recommandation produit une adaptation en fonction des notes de l'apprenant et l'ESCBR-SMA effectue une prédiction pour valider l'adaptation générée, le processus de Hawkes simule la courbe d'oubli dans le processus d'apprentissage. + +L'idée de l'unification est d'obtenir des informations d'un point de vue local où une recommandation est obtenue en se basant uniquement sur les informations des apprenants individuels (modèle basé sur l'échantillonnage de Thompson), la prédiction globale où les informations sont obtenues à partir de tous les apprenants qui ont des résultats similaires (filtre collaboratif avec CBR) et le processus d'apprentissage dynamique avec le processus de Hawkes. L'architecture de l'algorithme est présentée dans la figure \ref{fig:Amodel}, où TS et CBR sont exécutés en parallèle et indépendamment avec les informations extraites de la même base de données, une fois que les résultats de chaque algorithme sont obtenus, les résultats sont unifiés par une fonction de pondération et une distribution de probabilité mises à jour dynamiquement en fonction des événements passés et du niveau de complexité sélectionné, la recommandation finale est celle qui maximise l'expression \ref{eqMixModels}. La consolidation des deux résultats globaux permet d'atténuer l'effet du paradoxe de Simpson \cite{10.1145/3578337.3605122}. + +\begin{figure}[!ht] + \centering + \includegraphics[width=0.5\linewidth]{Figures/Model.png} + \caption{Architecture Proposed Algorithm} + \label{fig:Amodel} +\end{figure} + +La première étape est l'adaptation avec l'échantillonnage de Thompson et la prédiction de l'ECBR-SMA, et enfin la prise de décision pour l'envoi à l'apprenant. Le système de recommandation obtient une valeur de probabilité pour tous les niveaux de complexité pour l'apprenant et l'ECBR-SMA évalue la proposition avec une prédiction pour chaque niveau de complexité. Le tableau \ref{tabvp} présente les variables et les paramètres de l'algorithme proposé et les mesures employées. + +\begin{table}[!ht] + \centering + \begin{tabular}{c|c|c|c} + ID&Type&Description&Domain\\ + \hline + $\alpha$&p&Beta distribution parameter&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ + $\beta$&p&Beta distribution parameter&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ + $t$&p&Time defined as iterations&$\mathbb{N}$\\ + $c$&p&Complexity level&$\mathbb{N}$\\ + $x_c$&p&Mean grades for complexity level $c$&$\mathbb{R}$\\ + $y_c$&p&Number of questions for complexity level $c$&$\mathbb{N}$\\ + $k_{t,c}$&v&Knowledge evolution in time $t$ for complexity level $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $vk_{t,c}$&v&Knowledge evolution for each complexity level $c$&$\mathbb{R}$\\ + $TS_c$&v&Thompson sampling reward for a complexity level $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $TSN_c$&v&Normalization of $TS_c$ with others complexity levels&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $ESCBR_c$&v&Grade prediction for a complexity level $c$&$\mathbb{R}_+$\\ + $p_c$&f&Probability density function for complexity level $c$&$\mathbb{R}_+$\\ + $D_{JS}$&f&Jensen-Shannon divergence&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + $r$&f&Recommender metric function&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ + \end{tabular} + \caption{Parameters (p), variables (v) and functions (f) of proposed algorithm and metrics} + \label{tabvp} +\end{table} + +L'intégration se fait en trois étapes. Tout d'abord, sont obtenus les valeurs aléatoires pour chaque niveau de complexité $c$ en utilisant les distributions de probabilité générées avec le TS (équation \ref{IntEq1}), une fois que toutes les valeurs de probabilité correspondant à tous les niveaux de complexité ont été obtenues, la normalisation de toutes ces valeurs est calculée comme indiqué dans l'équation \ref{IntEq2}. Les valeurs de normalisation servent de paramètres de priorité pour les prédictions effectuées par l'ESCBR-SMA, comme le montre l'équation \ref{eqMixModels}. + +\begin{equation} + TS_c=rand(Beta(\alpha_c, \beta_c)) + \label{IntEq1} +\end{equation} + +\begin{equation} + TSN_c=\frac{TS_c}{\sum_{i=0}^4TS_i} + \label{IntEq2} +\end{equation} + +\begin{equation} + n_c=argmax_c(TSN_c*ESCBR_c) + \label{eqMixModels} +\end{equation} + +Avec les valeurs finales calculées pour chaque niveau de complexité, le niveau de complexité qui a la valeur la plus élevée est proposé comme recommandation finale (équation~\ref{eqMixModels}). + +Après la sélection du niveau de complexité, toutes les distributions de probabilité sont mises à jour selon le processus de Hawkes (équation \ref{hp1}) pour chaque paramètre $\alpha$ et $\beta$ en utilisant la fonction d'intensité définie constante (équations \ref{hp21} et \ref{hp22}) et la fonction d'excitation (équation \ref{hp31}). En simulant la courbe d'oubli dans lévolution de la distribution de probabilité Beta. + +\begin{equation} + \lambda(t)=\mu(t)+\sum_{t_i -- 1776 + 994 strings with 20859 characters, +and the built_in function-call counts, 37750 in all, are: += -- 3613 +> -- 1794 < -- 56 -+ -- 650 -- -- 596 -* -- 3203 -:= -- 6387 -add.period$ -- 263 -call.type$ -- 82 -change.case$ -- 683 -chr.to.int$ -- 80 -cite$ -- 82 -duplicate$ -- 1408 -empty$ -- 2516 -format.name$ -- 724 -if$ -- 7440 ++ -- 656 +- -- 602 +* -- 3242 +:= -- 6459 +add.period$ -- 266 +call.type$ -- 83 +change.case$ -- 691 +chr.to.int$ -- 81 +cite$ -- 83 +duplicate$ -- 1422 +empty$ -- 2545 +format.name$ -- 731 +if$ -- 7518 int.to.chr$ -- 3 int.to.str$ -- 0 -missing$ -- 87 -newline$ -- 413 -num.names$ -- 276 -pop$ -- 620 +missing$ -- 88 +newline$ -- 418 +num.names$ -- 279 +pop$ -- 626 preamble$ -- 1 -purify$ -- 688 +purify$ -- 696 quote$ -- 0 -skip$ -- 1077 +skip$ -- 1087 stack$ -- 0 -substring$ -- 2507 -swap$ -- 269 +substring$ -- 2537 +swap$ -- 270 text.length$ -- 24 text.prefix$ -- 0 top$ -- 0 -type$ -- 480 +type$ -- 486 warning$ -- 0 -while$ -- 281 +while$ -- 284 width$ -- 0 -write$ -- 1096 -(There were 2 warnings) +write$ -- 1109 +(There was 1 warning) diff --git a/main.log b/main.log index 74a7233..55d18b8 100644 --- a/main.log +++ b/main.log @@ -1,4 +1,4 @@ -This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 12 MAY 2025 21:29 +This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 20 MAY 2025 15:49 entering extended mode restricted \write18 enabled. %&-line parsing enabled. @@ -982,11 +982,7 @@ Package: ifvtex 2019/10/25 v1.7 ifvtex legacy package. 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(pdftex.def) Requested size: 142.25905pt x 68.00069pt. - + File: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png used on i @@ -1232,51 +1230,22 @@ LaTeX Font Info: Font shape `T1/phv/m/it' in size <10.95> not available [5 ] [6] -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 87 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[] - [] - -[7] -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 88 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[] - [] - - -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 89 +Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 86 [][]\T1/phv/m/n/10.95 101[] [] -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 90 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] - [] - - -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 92 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] - [] - - -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 93 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] - [] - - -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 95 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[] - [] - - -Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 96 - [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] +Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 87 + [][]\T1/phv/m/n/10.95 102[] [] ) \tf@toc=\write4 \openout4 = `main.toc'. - [8] [1 + [7] [8 +] [1 ] [2] Chapitre 1. @@ -1303,13 +1272,13 @@ Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] ] Chapitre 2. -<./Figures/TLearning.png, id=558, 603.25375pt x 331.2375pt> +<./Figures/TLearning.png, id=513, 603.25375pt x 331.2375pt> File: ./Figures/TLearning.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/TLearning.png used on input line 15. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 234.69505pt. [7] -<./Figures/EIAH.png, id=567, 643.40375pt x 362.35374pt> +<./Figures/EIAH.png, id=522, 643.40375pt x 362.35374pt> File: ./Figures/EIAH.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/EIAH.png used on input line 32. @@ -1319,13 +1288,13 @@ Package pdftex.def Info: ./Figures/EIAH.png used on input line 32. LaTeX Warning: `!h' float specifier changed to `!ht'. [8 <./Figures/TLearning.png>] [9 <./Figures/EIAH.png>] [10] -<./Figures/cycle.png, id=594, 668.4975pt x 665.48625pt> +<./Figures/cycle.png, id=549, 668.4975pt x 665.48625pt> File: ./Figures/cycle.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/cycle.png used on input line 83. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 425.51372pt. [11 <./Figures/cycle.png>] -<./Figures/Reuse.png, id=617, 383.4325pt x 182.6825pt> +<./Figures/Reuse.png, id=572, 383.4325pt x 182.6825pt> File: ./Figures/Reuse.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/Reuse.png used on input line 112. @@ -1337,7 +1306,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 112--112 [] [12] [13 <./Figures/Reuse.png>] -<./Figures/CycleCBR.png, id=637, 147.1899pt x 83.8332pt> +<./Figures/CycleCBR.png, id=592, 147.1899pt x 83.8332pt> File: ./Figures/CycleCBR.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/CycleCBR.png used on input line 156. @@ -1388,7 +1357,7 @@ LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined (Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 337. -<./Figures/beta-distribution.png, id=714, 621.11293pt x 480.07928pt> +<./Figures/beta-distribution.png, id=669, 621.11293pt x 480.07928pt> File: ./Figures/beta-distribution.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/beta-distribution.png used on input line 34 @@ -1418,7 +1387,7 @@ Underfull \hbox (badness 1874) in paragraph at lines 23--24 tre le tra-vail de [] -<./Figures/architecture.png, id=752, 776.9025pt x 454.69875pt> +<./Figures/architecture.png, id=707, 776.9025pt x 454.69875pt> File: ./Figures/architecture.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/architecture.png used on input line 37. @@ -1431,7 +1400,7 @@ LaTeX Warning: Reference `sectBanditManchot' on page 24 undefined on input line Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] [25 <./Figures/architecture.png>] -<./Figures/ELearningLevels.png, id=781, 602.25pt x 612.78937pt> +<./Figures/ELearningLevels.png, id=735, 602.25pt x 612.78937pt> File: ./Figures/ELearningLevels.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/ELearningLevels.png used on input line 61. @@ -1471,7 +1440,7 @@ Underfull \hbox (badness 1048) in paragraph at lines 25--26 [] -<./Figures/ModCBR2.png, id=845, 1145.27875pt x 545.03625pt> +<./Figures/ModCBR2.png, id=800, 1145.27875pt x 545.03625pt> File: ./Figures/ModCBR2.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR2.png used on input line 39. @@ -1486,13 +1455,13 @@ CLE DU R [] [31] -<./Figures/ModCBR1.png, id=859, 942.52126pt x 624.83438pt> +<./Figures/ModCBR1.png, id=814, 942.52126pt x 624.83438pt> File: ./Figures/ModCBR1.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR1.png used on input line 45. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 283.36574pt. [32 <./Figures/ModCBR2.png>] [33 <./Figures/ModCBR1.png>] [34] -<./Figures/taxonomieEIAH.png, id=900, 984.67876pt x 614.295pt> +<./Figures/taxonomieEIAH.png, id=855, 984.67876pt x 614.295pt> File: ./Figures/taxonomieEIAH.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/taxonomieEIAH.png used on input line 81. @@ -1544,403 +1513,439 @@ Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] ] -<./Figures/AIVT.png, id=976, 1116.17pt x 512.91624pt> +<./Figures/AIVT.png, id=931, 1116.17pt x 512.91624pt> File: ./Figures/AIVT.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/AIVT.png used on input line 19. +Package pdftex.def Info: ./Figures/AIVT.png used on input line 21. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 196.41287pt. -Underfull \hbox (badness 3049) in paragraph at lines 40--41 +[42 <./Figures/AIVT.png>] +Underfull \hbox (badness 3049) in paragraph at lines 42--43 []|\T1/phv/m/n/10.95 Discipline des in-for-ma-tions conte- [] -Underfull \hbox (badness 2435) in paragraph at lines 42--42 +Underfull \hbox (badness 2435) in paragraph at lines 44--44 []|\T1/phv/m/n/10.95 Le ni-veau sco-laire de la ma-tière [] -Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 43--44 +Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 45--46 []|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis- [] -Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 44--45 +Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 46--47 []|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis- [] -Underfull \hbox (badness 5050) in paragraph at lines 48--48 +Underfull \hbox (badness 5050) in paragraph at lines 50--50 []|\T1/phv/m/n/10.95 Le type d'in-for-ma-tions conte-nues [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 50--51 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 52--53 []|\T1/phv/m/n/10.95 Connaissances et [] -Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 53--53 +Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 55--55 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation [] -Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 54--54 +Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 56--56 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--56 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 57--58 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation tex- [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--56 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 57--58 \T1/phv/m/n/10.95 tuel et gra-phique [] -Underfull \hbox (badness 2343) in paragraph at lines 59--60 +Underfull \hbox (badness 2343) in paragraph at lines 61--62 []|\T1/phv/m/n/10.95 Ordinateur ou ap-pa- [] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [42 <./Figures/AIVT.png>] -Underfull \vbox (badness 5022) has occurred while \output is active [] - [43] -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - - [44] -<./Figures/Architecture AI-VT2.png, id=997, 1029.8475pt x 948.54375pt> +<./Figures/Architecture AI-VT2.png, id=947, 1029.8475pt x 948.54375pt> File: ./Figures/Architecture AI-VT2.png Graphic file (type png) Package pdftex.def Info: ./Figures/Architecture AI-VT2.png used on input line -81. +73. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 393.68173pt. -[45 <./Figures/Architecture AI-VT2.png>] [46] Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [47] -<./Figures/Layers.png, id=1013, 392.46625pt x 216.81pt> -File: ./Figures/Layers.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/Layers.png used on input line 134. -(pdftex.def) Requested size: 235.48155pt x 130.08699pt. -<./Figures/flow.png, id=1015, 721.69624pt x 593.21625pt> -File: ./Figures/flow.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/flow.png used on input line 145. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 351.33421pt. - -[48 <./Figures/Layers.png>]) [49 <./Figures/flow.png>] -\openout2 = `./chapters/TS.aux'. + [44] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - (./chapters/TS.tex -[50 + [45 <./Figures/Architecture AI-VT2.png>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 97--98 +[]\T1/phv/m/n/10.95 Le mo-dule rou-teur (LC0) a pour fonc-tion d'iden-ti-fier l +e type + [] +Underfull \hbox (badness 2478) in paragraph at lines 101--102 +[]\T1/phv/m/n/10.95 Le mo-dule au-dio (LC2) ana-lyse une piste au-dio et conver +-tit son contenu en + [] -] -Chapitre 6. +Underfull \hbox (badness 3333) in paragraph at lines 101--102 +\T1/phv/m/n/10.95 texte. Une fois le texte gé-néré, il peut être com-paré à une + ré-ponse at-ten- + [] -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [51] -Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 32--58 - [][] +Underfull \hbox (badness 1178) in paragraph at lines 101--102 +\T1/phv/m/n/10.95 due à la ques-tion po-sée à l'aide de tech-niques NLP mises e +n ÷uvre dans le [] -[52] -Package hyperref Info: bookmark level for unknown algorithm defaults to 0 on in -put line 111. - [53] -<./Figures/dataset.png, id=1078, 15.13687pt x 8.08058pt> -File: ./Figures/dataset.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/dataset.png used on input line 132. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 228.35583pt. -<./Figures/comp2.png, id=1081, 14.59627pt x 7.33133pt> -File: ./Figures/comp2.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/comp2.png used on input line 166. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. - [54] -<./Figures/comp3.png, id=1090, 14.59627pt x 7.33133pt> -File: ./Figures/comp3.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/comp3.png used on input line 174. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. -<./Figures/comp4.png, id=1092, 14.59627pt x 7.33133pt> -File: ./Figures/comp4.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/comp4.png used on input line 182. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] +Underfull \hbox (badness 1596) in paragraph at lines 101--102 +\T1/phv/m/n/10.95 mo-dule GC5. Un score d'ap-proxi-ma-tion es-timé peut alors ê +tre cal-culé. Le mo- + [] - [55 <./Figures/dataset.png>] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 205--206 +Underfull \hbox (badness 2970) in paragraph at lines 101--102 +\T1/phv/m/n/10.95 dule au-dio (LC2) ana-lyse une piste au-dio et conver-tit son + contenu en texte [] -[56 <./Figures/comp2.png>] -<./Figures/metric.png, id=1113, 16.95784pt x 7.68225pt> -File: ./Figures/metric.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/metric.png used on input line 223. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 193.86665pt. - [57 <./Figures/comp3.png>] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 273--274 +[46] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 120--123 [] -<./Figures/metric2.png, id=1127, 16.48363pt x 7.66327pt> -File: ./Figures/metric2.png Graphic file (type png) - -Package pdftex.def Info: ./Figures/metric2.png used on input line 282. -(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 198.89235pt. -[58 <./Figures/comp4.png>] [59 <./Figures/metric.png> <./Figures/metric2.png>]) -[60] [61] +[47] +<./Figures/Layers.png, id=969, 392.46625pt x 216.81pt> +File: ./Figures/Layers.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/Layers.png used on input line 142. +(pdftex.def) Requested size: 235.48155pt x 130.08699pt. + [48] +<./Figures/flow.png, id=977, 721.69624pt x 593.21625pt> +File: ./Figures/flow.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/flow.png used on input line 153. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 351.33421pt. +) [49 <./Figures/Layers.png>] [50 <./Figures/flow.png>] \openout2 = `./chapters/ESCBR.aux'. - (./chapters/ESCBR.tex [62 + +(./chapters/ESCBR.tex +Chapitre 6. + +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [51 ] -Chapitre 7. +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 18--19 -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 18--19 - [63] -<./Figures/NCBR0.png, id=1168, 623.32875pt x 459.7175pt> + [] + +[52] +<./Figures/NCBR0.png, id=1016, 623.32875pt x 459.7175pt> File: ./Figures/NCBR0.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 20. +Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 28. (pdftex.def) Requested size: 311.6636pt x 229.85818pt. - -[64 <./Figures/NCBR0.png>] -<./Figures/FlowCBR0.png, id=1181, 370.38374pt x 661.47125pt> +<./Figures/FlowCBR0.png, id=1019, 370.38374pt x 661.47125pt> File: ./Figures/FlowCBR0.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 29. +Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 37. (pdftex.def) Requested size: 222.23195pt x 396.8858pt. - [65 <./Figures/FlowCBR0.png>] -<./Figures/Stacking1.png, id=1193, 743.77875pt x 414.54875pt> +<./Figures/Stacking1.png, id=1021, 743.77875pt x 414.54875pt> File: ./Figures/Stacking1.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 68. +Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 76. (pdftex.def) Requested size: 297.50623pt x 165.81656pt. - [66] -<./Figures/AutomaticS.png, id=1203, 688.5725pt x 548.0475pt> + [53 <./Figures/NCBR0.png>] [54 <./Figures/FlowCBR0.png>] +<./Figures/AutomaticS.png, id=1044, 688.5725pt x 548.0475pt> File: ./Figures/AutomaticS.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 81. +Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 89. (pdftex.def) Requested size: 275.4241pt x 219.2151pt. - [67 <./Figures/Stacking1.png> <./Figures/AutomaticS.png>] [68] -<./Figures/Stacking2.png, id=1225, 743.77875pt x 414.54875pt> + [55] [56 <./Figures/Stacking1.png> <./Figures/AutomaticS.png>] [57] +<./Figures/Stacking2.png, id=1076, 743.77875pt x 414.54875pt> File: ./Figures/Stacking2.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 195. +Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 203. (pdftex.def) Requested size: 297.50623pt x 165.81656pt. - [69] - + [58 <./Figures/Stacking2.png>] + File: Figures/FW.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 225. +Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 228. (pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 160.16595pt. - -Underfull \vbox (badness 7888) has occurred while \output is active [] - - [70 <./Figures/Stacking2.png>] [71 <./Figures/FW.png>] -<./Figures/boxplot.png, id=1268, 1994.45125pt x 959.585pt> + [59 <./Figures/FW.png>] +<./Figures/boxplot.png, id=1106, 1994.45125pt x 959.585pt> File: ./Figures/boxplot.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 330. +Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 333. (pdftex.def) Requested size: 398.88318pt x 191.91359pt. - [72] -Underfull \vbox (badness 6493) has occurred while \output is active [] - - [73 <./Figures/boxplot.png (PNG copy)>]) [74] -\openout2 = `./chapters/ESCBR-SMA.aux'. - - (./chapters/ESCBR-SMA.tex -Chapitre 8. + [60] +Underfull \vbox (badness 1348) has occurred while \output is active [] -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + [61] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 352--353 - [75 + [] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 352--353 + [] -] - + File: Figures/NCBR.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 20. +Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 362. (pdftex.def) Requested size: 405.15889pt x 289.67882pt. - -[76 <./Figures/NCBR.png>] - +[62 <./Figures/boxplot.png (PNG copy)>] [63 <./Figures/NCBR.png>] + File: Figures/FlowCBR.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 34. +Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 376. (pdftex.def) Requested size: 270.41232pt x 493.24655pt. - [77] [78 <./Figures/FlowCBR.png>] - + [64] [65 <./Figures/FlowCBR.png>] + File: Figures/agent.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 100. +Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 442. (pdftex.def) Requested size: 246.61969pt x 281.7507pt. - [79] - + File: Figures/BayesianEvolution.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 113. +Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 455. (pdftex.def) Requested size: 313.16922pt x 201.25137pt. - [80 <./Figures/agent.png>] [81 <./Figures/BayesianEvolution.png>] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 186--186 + [66] [67 <./Figures/agent.png>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 528--528 []|\T1/phv/m/n/8 Input. [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 186--187 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 528--529 []|\T1/phv/m/n/8 Output [] - + File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 284. +Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 626. (pdftex.def) Requested size: 419.89888pt x 217.12607pt. -[82] [83]) [84 <./Figures/boxplot2.png>] -\openout2 = `./chapters/TS_ESCBR-SMA.aux'. +[68 <./Figures/BayesianEvolution.png>] [69 <./Figures/boxplot2.png>] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [70]) +[71] +\openout2 = `./chapters/TS.aux'. + + (./chapters/TS.tex [72 + + + + +] +Chapitre 7. + +Underfull \vbox (badness 2512) has occurred while \output is active [] + + [73] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 27--28 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 27--28 + + [] + +[74] +Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 51--77 + [][] + [] + +[75] +Package hyperref Info: bookmark level for unknown algorithm defaults to 0 on in +put line 130. + [76] +<./Figures/dataset.png, id=1254, 15.13687pt x 8.08058pt> +File: ./Figures/dataset.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/dataset.png used on input line 151. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 228.35583pt. + [77 <./Figures/dataset.png>] +<./Figures/comp2.png, id=1266, 14.59627pt x 7.33133pt> +File: ./Figures/comp2.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/comp2.png used on input line 185. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. +<./Figures/comp3.png, id=1268, 14.59627pt x 7.33133pt> +File: ./Figures/comp3.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/comp3.png used on input line 193. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. +<./Figures/comp4.png, id=1270, 14.59627pt x 7.33133pt> +File: ./Figures/comp4.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/comp4.png used on input line 201. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 214.72395pt. + +Underfull \vbox (badness 1152) has occurred while \output is active [] + + [78 <./Figures/comp2.png>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 224--225 - (./chapters/TS_ESCBR-SMA.tex -Chapitre 9. -[85 + [] + +[79 <./Figures/comp3.png>] +<./Figures/metric.png, id=1291, 16.95784pt x 7.68225pt> +File: ./Figures/metric.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/metric.png used on input line 242. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 193.86665pt. + [80 <./Figures/comp4.png>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 292--293 + + [] + +<./Figures/metric2.png, id=1303, 16.48363pt x 7.66327pt> +File: ./Figures/metric2.png Graphic file (type png) + +Package pdftex.def Info: ./Figures/metric2.png used on input line 301. +(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 198.89235pt. +[81 <./Figures/metric.png>] [82 <./Figures/metric2.png>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 363--364 + [] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 363--364 -] [86] [87] [88] - + [] + + +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [83] +[84] [85] [86] + File: Figures/Model.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 148. +Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 500. (pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 175.76495pt. - [89 <./Figures/Model.png>] [90] -Overfull \hbox (14.1589pt too wide) in paragraph at lines 251--273 + [87 <./Figures/Model.png>] [88] [89] +Overfull \hbox (14.1589pt too wide) in paragraph at lines 603--625 [][] [] -Underfull \vbox (badness 6859) has occurred while \output is active [] +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [91] -[92] - + [90] + File: Figures/kEvol_TS.jpg Graphic file (type jpg) -Package pdftex.def Info: Figures/kEvol_TS.jpg used on input line 320. +Package pdftex.def Info: Figures/kEvol_TS.jpg used on input line 672. (pdftex.def) Requested size: 371.38658pt x 278.53995pt. - + File: Figures/GradesEv.jpg Graphic file (type jpg) -Package pdftex.def Info: Figures/GradesEv.jpg used on input line 333. +Package pdftex.def Info: Figures/GradesEv.jpg used on input line 685. (pdftex.def) Requested size: 371.38658pt x 278.53995pt. - [93 <./Figures/kEvol_TS.jpg>] - + +[91] + File: Figures/LevelsEv.jpg Graphic file (type jpg) -Package pdftex.def Info: Figures/LevelsEv.jpg used on input line 342. +Package pdftex.def Info: Figures/LevelsEv.jpg used on input line 694. (pdftex.def) Requested size: 371.38658pt x 278.53995pt. - [94 <./Figures/GradesEv.jpg>] [95 <./Figures/LevelsEv.jpg>] - + +Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] + + [92 <./Figures/kEvol_TS.jpg>] [93 <./Figures/GradesEv.jpg>] + File: Figures/TS-ESCBR.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/TS-ESCBR.png used on input line 379. +Package pdftex.def Info: Figures/TS-ESCBR.png used on input line 731. (pdftex.def) Requested size: 390.38028pt x 188.37984pt. -) [96 <./Figures/TS-ESCBR.png (PNG copy)>] -\openout2 = `./chapters/TS_ESCBR-SMA-Hawkes.aux'. - - -(./chapters/TS_ESCBR-SMA-Hawkes.tex -Chapitre 10. Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - [97 + [94 <./Figures/LevelsEv.jpg> <./Figures/TS-ESCBR.png (PNG copy)>] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 741--742 + [] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 741--742 + + [] -] File: Figures/Model.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 22. +Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 752. (pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 175.76495pt. +[95] +Underfull \vbox (badness 1173) has occurred while \output is active [] -[98] [99] - -LaTeX Warning: Citation `Kuzilek2017' on page 100 undefined on input line 126. - -<./Figures/stabilityBoxplot1.png, id=1568, 742.775pt x 520.94624pt> + [96] +[97] +<./Figures/stabilityBoxplot1.png, id=1520, 742.775pt x 520.94624pt> File: ./Figures/stabilityBoxplot1.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot1.png used on input line 13 +Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot1.png used on input line 86 0. (pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 149.88614pt. - + File: Figures/stabilityBoxplot2.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/stabilityBoxplot2.png used on input line 131. +Package pdftex.def Info: Figures/stabilityBoxplot2.png used on input line 861. (pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 149.88614pt. -[100] [101 <./Figures/stabilityBoxplot1.png (PNG copy)> <./Figures/stabilityBox -plot2.png (PNG copy)>] - + [98 <./Figures/stabilityBoxplot1.png (PNG copy)> <./Figures/stabilityBoxplot2. +png (PNG copy)>] + File: Figures/Var.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/Var.png used on input line 167. +Package pdftex.def Info: Figures/Var.png used on input line 897. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 227.57355pt. - + File: Figures/VarH.png Graphic file (type png) -Package pdftex.def Info: Figures/VarH.png used on input line 173. +Package pdftex.def Info: Figures/VarH.png used on input line 903. (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 227.57355pt. - -Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] - - [102 <./Figures/Var.png> <./Figures/VarH.png>]) [103] -\openout2 = `./chapters/Conclusions.aux'. - - (./chapters/Conclusions.tex -[104 - - - - -] -Chapitre 11. - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 4--5 - - [] - -[105]) [106] +) [99] [100 <./Figures/Var.png> <./Figures/VarH.png>] \openout2 = `./chapters/Publications.aux'. - (./chapters/Publications.tex -Chapitre 12. + +(./chapters/Publications.tex +Chapitre 8. Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 3--4 @@ -1976,7 +1981,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 17--18 [] -[107 +[101 @@ -1997,11 +2002,11 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 25--26 [] ) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 27--384 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 27--383 [] -[108] (./main.bbl [109 +[102] (./main.bbl [103 @@ -2011,39 +2016,37 @@ Underfull \hbox (badness 1394) in paragraph at lines 117--123 i-fi-cial [] -[110] [111] -Underfull \hbox (badness 1939) in paragraph at lines 276--280 +[104] [105] +Underfull \hbox (badness 1939) in paragraph at lines 281--285 []\T1/phv/m/n/10.95 Muangprathub, J., Boon-jing, V., and Cham-nong-thai, K. [] -Underfull \hbox (badness 2452) in paragraph at lines 327--331 +Underfull \hbox (badness 2452) in paragraph at lines 332--336 []\T1/phv/m/n/10.95 Petrovic, S., Khus-sai-nova, G., and Ja-gan-na-than, R. (20 16). [] -[112] [113]) [114] +[106] [107]) [108] LaTeX Font Info: Trying to load font information for T1+pcr on input line 39 -2. +1. (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/t1pcr.fd File: t1pcr.fd 2001/06/04 font definitions for T1/pcr. -) [115 +) [109 ] - + File: spimufcphdthesis-backpage.pdf Graphic file (type pdf) -Package pdftex.def Info: spimufcphdthesis-backpage.pdf used on input line 392. +Package pdftex.def Info: spimufcphdthesis-backpage.pdf used on input line 391. (pdftex.def) Requested size: 600.04684pt x 900.02122pt. - [116 + [110 <./spimufcphdthesis-backpage.pdf>] (./main.aux (./chapters/contexte2.aux) (./chapters/EIAH.aux) (./chapters/CBR.aux) (./chapters/Architecture.aux) -(./chapters/TS.aux) (./chapters/ESCBR.aux) (./chapters/ESCBR-SMA.aux) -(./chapters/TS_ESCBR-SMA.aux) (./chapters/TS_ESCBR-SMA-Hawkes.aux) -(./chapters/Conclusions.aux) (./chapters/Publications.aux)) +(./chapters/ESCBR.aux) (./chapters/TS.aux) (./chapters/Publications.aux)) LaTeX Warning: There were undefined references. @@ -2051,16 +2054,16 @@ LaTeX Warning: There were undefined references. LaTeX Warning: There were multiply-defined labels. Package rerunfilecheck Info: File `main.out' has not changed. -(rerunfilecheck) Checksum: 2DB1DA086919A4AB086291B816886A81;23726. +(rerunfilecheck) Checksum: 94A2838B403BEE8504196BDB1EF81770;20781. ) Here is how much of TeX's memory you used: - 21604 strings out of 476038 - 372548 string characters out of 5790170 - 1907785 words of memory out of 5000000 - 40999 multiletter control sequences out of 15000+600000 + 21458 strings out of 476038 + 367223 string characters out of 5790170 + 1903785 words of memory out of 5000000 + 40895 multiletter control sequences out of 15000+600000 619032 words of font info for 151 fonts, out of 8000000 for 9000 1141 hyphenation exceptions out of 8191 - 126i,17n,133p,2187b,754s stack positions out of 10000i,1000n,20000p,200000b,200000s + 126i,17n,133p,2183b,754s stack positions out of 10000i,1000n,20000p,200000b,200000s pdfTeX warning (dest): name{cite.badier\\penalty\040\\@M\040\040:hal-04092828} has been referenced but does not exist, replaced by a fixed one @@ -2088,10 +2091,10 @@ ts/type1/urw/courier/ucrr8a.pfb> -Output written on main.pdf (124 pages, 7710339 bytes). +Output written on main.pdf (118 pages, 7704529 bytes). PDF statistics: - 1831 PDF objects out of 2073 (max. 8388607) - 1577 compressed objects within 16 object streams - 469 named destinations out of 1000 (max. 500000) - 986 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000) + 1760 PDF objects out of 2073 (max. 8388607) + 1512 compressed objects within 16 object streams + 455 named destinations out of 1000 (max. 500000) + 914 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000) diff --git a/main.out b/main.out index b3637b8..bb3c538 100644 --- a/main.out +++ b/main.out @@ -45,51 +45,42 @@ \BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.3}{\376\377\0005\000.\0003\000.\0003\000\040\000R\000\351\000v\000i\000s\000i\000o\000n}{section.5.3}% 45 \BOOKMARK [2][]{subsection.5.3.4}{\376\377\0005\000.\0003\000.\0004\000\040\000T\000e\000s\000t}{section.5.3}% 46 \BOOKMARK [1][]{section.5.4}{\376\377\0005\000.\0004\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n}{chapter.5}% 47 -\BOOKMARK [0][]{chapter.6}{\376\377\0006\000\040\000S\000y\000s\000t\000\350\000m\000e\000\040\000d\000e\000\040\000R\000e\000c\000o\000m\000m\000a\000n\000d\000a\000t\000i\000o\000n\000\040\000d\000a\000n\000s\000\040\000A\000I\000-\000V\000T}{part.3}% 48 +\BOOKMARK [0][]{chapter.6}{\376\377\0006\000\040\000R\000a\000i\000s\000o\000n\000n\000e\000m\000e\000n\000t\000\040\000\340\000\040\000p\000a\000r\000t\000i\000r\000\040\000d\000e\000\040\000c\000a\000s\000\040\000\050\000R\000\340\000P\000C\000\051\000\040\000p\000o\000u\000r\000\040\000R\000\351\000g\000r\000e\000s\000s\000i\000o\000n}{part.3}% 48 \BOOKMARK [1][]{section.6.1}{\376\377\0006\000.\0001\000\040\000I\000n\000t\000r\000o\000d\000u\000c\000t\000i\000o\000n}{chapter.6}% 49 \BOOKMARK [1][]{section.6.2}{\376\377\0006\000.\0002\000\040\000M\000o\000d\000\350\000l\000e\000\040\000P\000r\000o\000p\000o\000s\000\351}{chapter.6}% 50 -\BOOKMARK [1][]{section.6.3}{\376\377\0006\000.\0003\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s}{chapter.6}% 51 -\BOOKMARK [1][]{section.6.4}{\376\377\0006\000.\0004\000\040\000D\000i\000s\000c\000u\000s\000s\000i\000o\000n\000\040\000e\000t\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n\000s}{chapter.6}% 52 -\BOOKMARK [0][]{chapter.7}{\376\377\0007\000\040\000R\000a\000i\000s\000o\000n\000n\000e\000m\000e\000n\000t\000\040\000\340\000\040\000p\000a\000r\000t\000i\000r\000\040\000d\000e\000\040\000c\000a\000s\000\040\000\050\000R\000\340\000P\000C\000\051\000\040\000p\000o\000u\000r\000\040\000R\000\351\000g\000r\000e\000s\000s\000i\000o\000n}{part.3}% 53 -\BOOKMARK [1][]{section.7.1}{\376\377\0007\000.\0001\000\040\000I\000n\000t\000r\000o\000d\000u\000c\000t\000i\000o\000n}{chapter.7}% 54 -\BOOKMARK [1][]{section.7.2}{\376\377\0007\000.\0002\000\040\000M\000o\000d\000\350\000l\000e\000\040\000P\000r\000o\000p\000o\000s\000\351}{chapter.7}% 55 -\BOOKMARK 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[1][]{section.10.2}{\376\377\0001\0000\000.\0002\000\040\000M\000o\000d\000\350\000l\000e\000\040\000P\000r\000o\000p\000o\000s\000\351}{chapter.10}% 85 -\BOOKMARK [1][]{section.10.3}{\376\377\0001\0000\000.\0003\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s\000\040\000e\000t\000\040\000D\000i\000s\000c\000u\000s\000s\000i\000o\000n}{chapter.10}% 86 -\BOOKMARK [2][]{subsection.10.3.1}{\376\377\0001\0000\000.\0003\000.\0001\000\040\000S\000y\000s\000t\000\350\000m\000e\000\040\000d\000e\000\040\000r\000e\000c\000o\000m\000m\000a\000n\000d\000a\000t\000i\000o\000n\000\040\000a\000v\000e\000c\000\040\000u\000n\000e\000\040\000b\000a\000s\000e\000\040\000d\000e\000\040\000d\000o\000n\000n\000\351\000e\000s\000\040\000d\000'\000\351\000t\000u\000d\000i\000a\000n\000t\000s\000\040\000r\000\351\000e\000l\000s\000\040\000\050\000T\000S\000\040\000a\000v\000e\000c\000\040\000H\000a\000w\000k\000e\000s\000\051}{section.10.3}% 87 -\BOOKMARK [2][]{subsection.10.3.2}{\376\377\0001\0000\000.\0003\000.\0002\000\040\000B\000a\000s\000e\000\040\000d\000e\000\040\000d\000o\000n\000n\000\351\000e\000s\000\040\000s\000i\000m\000u\000l\000\351\000e\000\040\000\050\000E\000S\000C\000B\000R\000,\000\040\000T\000S\000\040\000a\000v\000e\000c\000\040\000H\000a\000w\000k\000e\000s\000\051}{section.10.3}% 88 -\BOOKMARK [1][]{section.10.4}{\376\377\0001\0000\000.\0004\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n}{chapter.10}% 89 -\BOOKMARK [0][]{chapter.11}{\376\377\0001\0001\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n\000s\000\040\000e\000t\000\040\000P\000e\000r\000s\000p\000e\000c\000t\000i\000v\000e\000s}{part.3}% 90 -\BOOKMARK [1][]{section.11.1}{\376\377\0001\0001\000.\0001\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n\000\040\000g\000\351\000n\000\351\000r\000a\000l\000e}{chapter.11}% 91 -\BOOKMARK [1][]{section.11.2}{\376\377\0001\0001\000.\0002\000\040\000P\000e\000r\000s\000p\000e\000c\000t\000i\000v\000e\000s}{chapter.11}% 92 -\BOOKMARK [0][]{chapter.12}{\376\377\0001\0002\000\040\000P\000u\000b\000l\000i\000c\000a\000t\000i\000o\000n\000s}{part.3}% 93 -\BOOKMARK [1][]{section.12.1}{\376\377\0001\0002\000.\0001\000\040\000P\000u\000b\000l\000i\000c\000a\000t\000i\000o\000n\000s\000\040\000p\000a\000r\000\040\000r\000a\000p\000p\000o\000r\000t\000\040\000a\000u\000\040\000s\000u\000j\000e\000t\000\040\000d\000e\000\040\000t\000h\000\350\000s\000e}{chapter.12}% 94 -\BOOKMARK [1][]{section.12.2}{\376\377\0001\0002\000.\0002\000\040\000A\000u\000t\000r\000e\000s\000\040\000p\000u\000b\000l\000i\000c\000a\000t\000i\000o\000n\000s}{chapter.12}% 95 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.2.1}{\376\377\0006\000.\0002\000.\0001\000\040\000R\000e\000c\000h\000e\000r\000c\000h\000e\000r}{section.6.2}% 51 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.2.2}{\376\377\0006\000.\0002\000.\0002\000\040\000R\000\351\000u\000t\000i\000l\000i\000s\000e\000r}{section.6.2}% 52 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.2.3}{\376\377\0006\000.\0002\000.\0003\000\040\000R\000\351\000v\000i\000s\000i\000o\000n}{section.6.2}% 53 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.2.4}{\376\377\0006\000.\0002\000.\0004\000\040\000M\000\351\000m\000o\000r\000i\000s\000a\000t\000i\000o\000n}{section.6.2}% 54 +\BOOKMARK [1][]{section.6.3}{\376\377\0006\000.\0003\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s}{chapter.6}% 55 +\BOOKMARK [1][]{section.6.4}{\376\377\0006\000.\0004\000\040\000D\000i\000s\000c\000u\000s\000s\000i\000o\000n}{chapter.6}% 56 +\BOOKMARK [1][]{section.6.5}{\376\377\0006\000.\0005\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n}{chapter.6}% 57 +\BOOKMARK [1][]{section.6.6}{\376\377\0006\000.\0006\000\040\000M\000o\000d\000\350\000l\000e\000\040\000P\000r\000o\000p\000o\000s\000\351}{chapter.6}% 58 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.6.1}{\376\377\0006\000.\0006\000.\0001\000\040\000A\000l\000g\000o\000r\000i\000t\000h\000m\000e\000s}{section.6.6}% 59 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.6.2}{\376\377\0006\000.\0006\000.\0002\000\040\000S\000t\000r\000u\000c\000t\000u\000r\000e\000\040\000d\000e\000s\000\040\000a\000g\000e\000n\000t\000s}{section.6.6}% 60 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.6.3}{\376\377\0006\000.\0006\000.\0003\000\040\000A\000p\000p\000r\000e\000n\000t\000i\000s\000s\000a\000g\000e\000\040\000d\000e\000s\000\040\000a\000g\000e\000n\000t\000s}{section.6.6}% 61 +\BOOKMARK [2][]{subsection.6.6.4}{\376\377\0006\000.\0006\000.\0004\000\040\000\311\000c\000h\000a\000n\000g\000e\000s\000\040\000e\000n\000t\000r\000e\000\040\000l\000e\000s\000\040\000a\000g\000e\000n\000t\000s}{section.6.6}% 62 +\BOOKMARK [1][]{section.6.7}{\376\377\0006\000.\0007\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s}{chapter.6}% 63 +\BOOKMARK [1][]{section.6.8}{\376\377\0006\000.\0008\000\040\000C\000o\000n\000c\000l\000u\000s\000i\000o\000n}{chapter.6}% 64 +\BOOKMARK [0][]{chapter.7}{\376\377\0007\000\040\000S\000y\000s\000t\000\350\000m\000e\000\040\000d\000e\000\040\000R\000e\000c\000o\000m\000m\000a\000n\000d\000a\000t\000i\000o\000n\000\040\000d\000a\000n\000s\000\040\000A\000I\000-\000V\000T}{part.3}% 65 +\BOOKMARK [1][]{section.7.1}{\376\377\0007\000.\0001\000\040\000I\000n\000t\000r\000o\000d\000u\000c\000t\000i\000o\000n}{chapter.7}% 66 +\BOOKMARK [1][]{section.7.2}{\376\377\0007\000.\0002\000\040\000M\000o\000d\000\350\000l\000e\000\040\000P\000r\000o\000p\000o\000s\000\351}{chapter.7}% 67 +\BOOKMARK [1][]{section.7.3}{\376\377\0007\000.\0003\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s}{chapter.7}% 68 +\BOOKMARK 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[1][]{section.7.10}{\376\377\0007\000.\0001\0000\000\040\000R\000\351\000s\000u\000l\000t\000a\000t\000s\000\040\000e\000t\000\040\000D\000i\000s\000c\000u\000s\000s\000i\000o\000n}{chapter.7}% 80 +\BOOKMARK [2][]{subsection.7.10.1}{\376\377\0007\000.\0001\0000\000.\0001\000\040\000S\000y\000s\000t\000\350\000m\000e\000\040\000d\000e\000\040\000r\000e\000c\000o\000m\000m\000a\000n\000d\000a\000t\000i\000o\000n\000\040\000a\000v\000e\000c\000\040\000u\000n\000e\000\040\000b\000a\000s\000e\000\040\000d\000e\000\040\000d\000o\000n\000n\000\351\000e\000s\000\040\000d\000'\000\351\000t\000u\000d\000i\000a\000n\000t\000s\000\040\000r\000\351\000e\000l\000s\000\040\000\050\000T\000S\000\040\000a\000v\000e\000c\000\040\000H\000a\000w\000k\000e\000s\000\051}{section.7.10}% 81 +\BOOKMARK 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zdgV((J6yfS3Q~NDIaFM|@NElNT0}q!i!V{+axnSEMxyEVq`mT&=u6$=n{Xma&LZW6 zKYp=DB$OI&3I-`-qnxdV7Cs&hM%#wUkt61A^2Jd;XR{BTz_%R#bd^2R2e+>h(~v%_ zTohlP&ipudYLXw3#DYa4=5$+0-=CzGhcEwj1q32U)oyi#J++Lxsuf)80!}_fa{U_M z6p?vPhF*?eJU^J@K;k`bE(8%;<4M#a6@t=s6D4b;Rd0@76^+_A-3LOdR@xDFqeq53 z0$&-+hfH=giHOv*Qina8?5ln^HtREk246`VDc8yOUM(qiTBZRQ=OlK;JK$_Y<(Fnr zh_l^?&FVpVf0A+?NuUfA!KukBW}rCYk6Wb+iEDDvXDauW7ltGG5PDm(NZfVeI%kn0 z*%_KuR~~nbW?eWLkxI`XwGlzvWJp}NVmBUN_iUp`m+DNE{LFQj9^Mfit=93Xt4U$R z-!(}xjV|!gtC|rKjxMfQs4R+9Y1VuZbE9~qkw)QQK3?SxlCgIm>o&>3Plo(pY!sQx z-k&j~@GHkv^!ZuSI}IpAMhew>{Ibd~l>1pzQ;u`qq`cTs-c<4qb-%0q3plN3%?G+8 z_NQ`grVRI0a;P+Vz!Pwj&1_O8rVbODWMH^?XF+L9D@&BE4LQfz8`J5KpEfgOupLlXzRBo&-oKg@1AcY_AsR^@0N`=v)|0rw$0^lU;(4$DA` zuN+f{eza{bW;bMhHo$04S;j(*)V&0;Is>}&QiAKbx%pCJgc|Z*H9O#;ClX%HmDifX za0Eu^?dFIup7I?fXM#ly$3Se?=aDT=v=HB{MiEPoJjDh{ma!b_Efn$kB9^%ZiEPRQ z63`8eB-`YgXxqyvX)W-D^u`v$eqny<`%ZN`+0yjEPdM~l>C z8lBTs-lLD!vaK=>>m*Dj72grNz+=pA@D0OOz{TD85@OUP9@;E0L7IruyKNLt_nCmn z23Sr|vO2fxEaE9d@)5my2~3KuK{R_*67TwY((ffOZI^@i*d>n=@+q7*SCnWR^`l-E zkkHs|68CnPb6pz+sgT9I?mA0MgvM8;J4;N2Fz#wi5^;>Xi8?NmEYcy(E)C6^v=MYc zM6fKAr}p(XaVDZ9^a(iBk@Ti=6B^t}na$%ei7PaX!K{d+5*p)WIW^+MO_I^2*=S;t zA^P8M%gj!P)2Sem8Nt`*4ytl;)&MNLWG&ljt}ee&4kcSrrh))P3>R6 z=|Ra}=s3s8p267Su8kc* zHA#<@EWR1X;ou(l`cu@AO^8$;saarI)P$eBG%76Mnj9`kMx%JS%ET$xd}TxFqS;;f zE}fMPizG3@0%ODMbKCcb=kGwmB?FA;UmK-sPX1z**;QI+SO zumeEaUS!Q3a5e&S&7p}Ol-UMc@Q6vjRKnxq2^GCev}$KSMT9!?+B`t}0wu00FQ!*$ zlkGPSo5u&}5%Qb@1nVOSfq|867^Tkd>g8V35lBV1x!uf0dUw12QldB9QY^5@@{wbA z4=yBD2xiSV`_-sxzL&s|mwg!7Jxhp`33K`OTMQ4!dEqj{ecY7hn4Li)!P;$QUm7(+ zabm{Sc0IzX7DKvbuy zka)fA+3b-I0!M`XCUM+AQ#$IvL>@XbANj;%Pazt!KYbm>-B$_|psz=H^jwK{MxpBjy_=*mN z){+(9dkH_@9Pw3ON$I%h;8Z@_teZuay>tw>}s6CJxf~M@47DXVZufkXt+$8)c+xf054p zKK3&xYYyn;TniJN)yqcB$?DtBDFiqE`#KV*`K$l!L-^`ne*F2@k0|tSUjO>xm)Af1 z^v&BJUVnV|+YjIU&v&m0Qp_KJ|J$p-e)r)c|9t(!TmJv^hadm;;lt~X{^xIg`NQA- z`qkIckN+i~&sTrGHN>4whzYk`(PEEZ#zFC3>M-@Y!(OEtNeuP-(?sy`_v0UT^7{>W zboJ%gm@Ytmu&<4ws@; zzOWe17Hma#%icKR#v|!A968=09Et0R}oLCY~4ZA&_$L7jh3-a2PW091}} z6t$guXN?e@!kk`3xPEl{Q!u`+Dm#UDpZdB+%4ZkP@|pL}kPa!J3*46cv8r#;cHAV- zRUNX7Xj}*fLKKEV{3wNx$u9%|(}+SG$aWI`d=PSuWCK4tYp=MaU@7u_l--KME8P?6 z{wTPvI60|uFQ3kKO!gv;340?tB4IA`ZpHb8`b=EGd%;CKB(}e?elEk3l4wG)=wT6c zyY*}gea7Cg7(-7G7nDDRkb|F-1ENL{c!Y$@3Q;{_Hw;7@ZiUGpcup;|M2pS<`x#BFQ5J8T{ zJ{rxHM!9IrV7R5;SqQ(|5l&%}$-}EzDZ)g^VYej z>=xomI1nP~aYfh5M-krd2ztwT*dLGF}KR28aE1;akv+UKP>6{zR zwZLV=DLfa%Nj^6mQLZppnuJBNionPkk$4s8*+6uRv<*ZSIYMYLg&?mnHv|e%a+FDJ z3L%0gCGv4!5lExRu|y%fyQMl%2tEuvh9=>6JHlku#;vZw>Pnc1PUImAaV4DM5W^Y+ zp$MnCC#RTbA+CgpkYidm5gh@OG(tK@j&_Yugi}s(6=BREo*q0;D^@szrrr%i9Ct-bn9n0+~G=)%2ef^G4 zA#^3Y-x01t=pr-9ddspuyc=iQPu#M|H{-cviC=x~J+~vtx=1+geEz?>9g#0d_TJsy zh|#5csr~(wz8g8pe)4W)ThO=|`_$dYY~W|yjT~j4-Hlw!JPhJtU z3DPhs_M(>Ktw-5RtZ6)7&V`jr6Loi%iJicg^|OoCQf@_i%>P%4y3Z>kN0;iKx6Wg~ zkk+Cvk9B@6{OTw@>{pJPsg9~u&tii(d8pxig`!&A-64E4TQ~^eT1wWC=H{0WGd{O< z7L33$BJNWD#pjjBZ|qp0*Rl_45+PB@m~hJ|(FTS@2$Zb|T<9?&r_n}U(70)H&K$>it3OJ2bu#+N1SYQwJ=@7ya)rlG}_cD2bT 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e6e5be9..210d04d 100644 --- a/main.toc +++ b/main.toc @@ -40,57 +40,48 @@ \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 {section}{\numberline {5.3}Modèle d'architecture proposé}{44}{section.5.3}% +\contentsline {subsection}{\numberline {5.3.1}Correction automatique}{46}{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 {chapter}{\numberline {6}Raisonnement à partir de cas (RàPC) pour Régression}{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}% -\contentsline {chapter}{\numberline {7}Raisonnement à partir de cas (RàPC) pour Régression}{63}{chapter.7}% -\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{63}{section.7.1}% -\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{64}{section.7.2}% -\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Rechercher}{65}{subsection.7.2.1}% -\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.2}Réutiliser}{66}{subsection.7.2.2}% -\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.3}Révision}{70}{subsection.7.2.3}% -\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.4}Mémorisation}{71}{subsection.7.2.4}% -\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{71}{section.7.3}% -\contentsline {section}{\numberline {7.4}Discussion}{72}{section.7.4}% -\contentsline {section}{\numberline {7.5}Conclusion}{74}{section.7.5}% -\contentsline {chapter}{\numberline {8}Intégration du Raisonnement à partir de cas (RàPC) et des Systèmes Multi-Agent (SMA)}{75}{chapter.8}% -\contentsline {section}{\numberline {8.1}Introduction}{75}{section.8.1}% -\contentsline {section}{\numberline {8.2}Modèle Proposé}{76}{section.8.2}% -\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.1}Algorithmes}{77}{subsection.8.2.1}% -\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.2}Structure des agents}{79}{subsection.8.2.2}% -\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.3}Apprentissage des agents}{79}{subsection.8.2.3}% -\contentsline {subsection}{\numberline {8.2.4}Échanges entre les agents}{81}{subsection.8.2.4}% -\contentsline {section}{\numberline {8.3}Résultats}{81}{section.8.3}% -\contentsline {section}{\numberline {8.4}Conclusion}{83}{section.8.4}% -\contentsline {chapter}{\numberline {9}Application du Raisonnement à partir de cas (RàPC) et des Systèmes Multi-Agent (SMA) au système AI-VT}{85}{chapter.9}% -\contentsline {section}{\numberline {9.1}Introduction}{85}{section.9.1}% -\contentsline {section}{\numberline {9.2}Concepts Associés}{85}{section.9.2}% -\contentsline {section}{\numberline {9.3}Modèle Proposé}{88}{section.9.3}% -\contentsline {section}{\numberline {9.4}Résultats et Discussion}{90}{section.9.4}% -\contentsline {subsection}{\numberline {9.4.1}Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA}{91}{subsection.9.4.1}% -\contentsline {subsection}{\numberline {9.4.2}Progression des connaissances}{92}{subsection.9.4.2}% -\contentsline {subsection}{\numberline {9.4.3}Comparaison entre TS et BKT}{93}{subsection.9.4.3}% -\contentsline {subsection}{\numberline {9.4.4}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{94}{subsection.9.4.4}% -\contentsline {subsection}{\numberline {9.4.5}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{95}{subsection.9.4.5}% -\contentsline {section}{\numberline {9.5}Conclusion}{96}{section.9.5}% -\contentsline {chapter}{\numberline {10}Application du raisonnement à partir de cas (RàPC), des systèmes multi-agents (SMA) et du processus de Hawkes au système AI-VT}{97}{chapter.10}% -\contentsline {section}{\numberline {10.1}Introduction}{97}{section.10.1}% -\contentsline {section}{\numberline {10.2}Modèle Proposé}{98}{section.10.2}% -\contentsline {section}{\numberline {10.3}Résultats et Discussion}{100}{section.10.3}% -\contentsline {subsection}{\numberline {10.3.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{100}{subsection.10.3.1}% -\contentsline {subsection}{\numberline {10.3.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{101}{subsection.10.3.2}% -\contentsline {section}{\numberline {10.4}Conclusion}{103}{section.10.4}% -\contentsline {chapter}{\numberline {11}Conclusions et Perspectives}{105}{chapter.11}% -\contentsline {section}{\numberline {11.1}Conclusion générale}{105}{section.11.1}% -\contentsline {section}{\numberline {11.2}Perspectives}{105}{section.11.2}% -\contentsline {chapter}{\numberline {12}Publications}{107}{chapter.12}% -\contentsline {section}{\numberline {12.1}Publications par rapport au sujet de thèse}{107}{section.12.1}% -\contentsline {section}{\numberline {12.2}Autres publications}{108}{section.12.2}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Rechercher}{53}{subsection.6.2.1}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Réutiliser}{54}{subsection.6.2.2}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Révision}{58}{subsection.6.2.3}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Mémorisation}{59}{subsection.6.2.4}% +\contentsline {section}{\numberline {6.3}Résultats}{59}{section.6.3}% +\contentsline {section}{\numberline {6.4}Discussion}{61}{section.6.4}% +\contentsline {section}{\numberline {6.5}Conclusion}{62}{section.6.5}% +\contentsline {section}{\numberline {6.6}Modèle Proposé}{62}{section.6.6}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.1}Algorithmes}{64}{subsection.6.6.1}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.2}Structure des agents}{66}{subsection.6.6.2}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.3}Apprentissage des agents}{66}{subsection.6.6.3}% +\contentsline {subsection}{\numberline {6.6.4}Échanges entre les agents}{67}{subsection.6.6.4}% +\contentsline {section}{\numberline {6.7}Résultats}{68}{section.6.7}% +\contentsline {section}{\numberline {6.8}Conclusion}{71}{section.6.8}% +\contentsline {chapter}{\numberline {7}Système de Recommandation dans AI-VT}{73}{chapter.7}% +\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}% +\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{74}{section.7.2}% +\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{76}{section.7.3}% +\contentsline {section}{\numberline {7.4}Discussion et Conclusions}{83}{section.7.4}% +\contentsline {section}{\numberline {7.5}Concepts Associés}{84}{section.7.5}% +\contentsline {section}{\numberline {7.6}Modèle Proposé}{87}{section.7.6}% +\contentsline {section}{\numberline {7.7}Résultats et Discussion}{88}{section.7.7}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.1}Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA}{89}{subsection.7.7.1}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.2}Progression des connaissances}{90}{subsection.7.7.2}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.3}Comparaison entre TS et BKT}{91}{subsection.7.7.3}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.4}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{92}{subsection.7.7.4}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.5}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{93}{subsection.7.7.5}% +\contentsline {section}{\numberline {7.8}Conclusion}{95}{section.7.8}% +\contentsline {section}{\numberline {7.9}Modèle Proposé}{95}{section.7.9}% +\contentsline {section}{\numberline {7.10}Résultats et Discussion}{98}{section.7.10}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.1}% +\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.2}% +\contentsline {section}{\numberline {7.11}Conclusion}{99}{section.7.11}% +\contentsline {chapter}{\numberline {8}Publications}{101}{chapter.8}% +\contentsline {section}{\numberline {8.1}Publications par rapport au sujet de thèse}{101}{section.8.1}% +\contentsline {section}{\numberline {8.2}Autres publications}{102}{section.8.2}% -- 1.7.10.4