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\chapter{Système de Recommandation dans AI-VT} 1 1 \chapter{Système de Recommandation dans AI-VT}
2 2
\section{Introduction} 3 3 \section{Introduction}
4 4
L'un des principaux modules d'un EIAH est le système de recommandation visant à trouver les faiblesses et à réviser la séance d'entraînement proposée initialement par celui-ci. Ce type de module permet donc au système de personnaliser les contenus et les exercices en fonction des besoins et des résultats de chacun des apprenants. Certains auteurs n'hésitent pas à considérer que l'efficacité d'un EIAH dans l'acquisition des connaissances et l'adaptation aux différents types d'apprentissage dépend de ce type de module fondé sur la recommandation \cite{Liu2023}. 5 5 L'un des principaux modules d'un EIAH est le système de recommandation visant à trouver les faiblesses et à réviser la séance d'entraînement proposée initialement par celui-ci. Ce type de module permet donc au système de personnaliser les contenus et les exercices en fonction des besoins et des résultats de chacun des apprenants. Certains auteurs n'hésitent pas à considérer que l'efficacité d'un EIAH dans l'acquisition des connaissances et l'adaptation aux différents types d'apprentissage dépend de ce type de module fondé sur la recommandation \cite{Liu2023}.
6 6
Les systèmes de recommandation dans les environnements d'apprentissage prennent en compte les exigences, les besoins, le profil, les acquis, compétences, les intérêts et l'évolution de l'apprenant pour adapter et recommander des ressources ou des exercices. Dans ces systèmes, l'adaptation peut être de deux types : l'adaptation de la présentation qui montre aux apprenants des ressources d'étude en fonction de leurs faiblesses et/ou l'adaptation du parcours qui change la structure du cours en fonction du niveau et du style d'apprentissage de chaque apprenant \cite{MUANGPRATHUB2020e05227}. 7 7 Les systèmes de recommandation dans les environnements d'apprentissage prennent en compte les exigences, les besoins, le profil, les acquis, compétences, les intérêts et l'évolution de l'apprenant pour adapter et recommander des ressources ou des exercices. Dans ces systèmes, l'adaptation peut être de deux types : l'adaptation de la présentation qui montre aux apprenants des ressources d'étude en fonction de leurs faiblesses et/ou l'adaptation du parcours qui change la structure du cours en fonction du niveau et du style d'apprentissage de chaque apprenant \cite{MUANGPRATHUB2020e05227}.
8 8
Parmi les algorithmes les plus prometteurs pouvant aider à proposer des recommandations, nous avons identifié l'algorithme d'échantillonnage de Thompson (TS). Il s'agit d'un algorithme probabiliste appartenant à la catégorie des algorithmes d'apprentissage par renforcement. À l'instant $t$, TS choisit l'action $a_t$ d'un ensemble $A$ d'actions possibles, et obtient une récompense pour celle-ci. À $t+1$, une action $a_{t+1}$ est sélectionnée en tenant compte de la récompense précédente. L'objectif consiste à maximiser la récompense. Selon le principe bayésien, cette maximisation itérative est opérée en suivant une distribution de probabilité évoluant à chaque itération. Cette évolution peut être calculée selon la variante de Bernoulli où la récompense n'a que deux valeurs possibles 0 ou 1 (échec ou succès), ou selon une distribution \textit{Beta} définie sur l'intervalle $[0, 1]$ et calculée en fonction de deux valeurs $\alpha$ et $\beta$ \cite{9870279}. 9 9 Parmi les algorithmes les plus prometteurs pouvant aider à proposer des recommandations, nous avons identifié l'algorithme d'échantillonnage de Thompson (TS). Il s'agit d'un algorithme probabiliste appartenant à la catégorie des algorithmes d'apprentissage par renforcement. À l'instant $t$, TS choisit l'action $a_t$ d'un ensemble $A$ d'actions possibles, et obtient une récompense pour celle-ci. À $t+1$, une action $a_{t+1}$ est sélectionnée en tenant compte de la récompense précédente. L'objectif consiste à maximiser la récompense. Selon le principe bayésien, cette maximisation itérative est opérée en suivant une distribution de probabilité évoluant à chaque itération. Cette évolution peut être calculée selon la variante de Bernoulli où la récompense n'a que deux valeurs possibles 0 ou 1 (échec ou succès), ou selon une distribution \textit{Beta} définie sur l'intervalle $[0, 1]$ et calculée en fonction de deux valeurs $\alpha$ et $\beta$ \cite{9870279}.
10 10
Ce chapitre est divisé en trois parties, la première partie présente un algorithme délivrant des recommandations en fonction des résultats produits par l'apprenant en temps réel. Une partie de cette proposition est publiée dans \cite{Soto2}. Cet algorithme permet l'adaptation automatique en temps réel d'une séance prédéterminée dans l'EIAH AI-VT. Nous considérons qu'elle intervient durant la phase de révision du cycle classique du raisonnement à partir de cas (RàPC). L'algorithme proposé est stochastique et il a été testé selon trois scénarios différents. Les résultats montrent de quelle manière AI-VT peut proposer des recommandations pertinentes selon les faiblesses identifiées de l'apprenant. 11 11 Ce chapitre est divisé en trois parties, la première partie présente un algorithme délivrant des recommandations en fonction des résultats produits par l'apprenant en temps réel. Une partie de cette proposition est publiée dans \cite{Soto2}. Cet algorithme permet l'adaptation automatique en temps réel d'une séance prédéterminée dans l'EIAH AI-VT. Nous considérons qu'elle intervient durant la phase de révision du cycle classique du raisonnement à partir de cas (RàPC). L'algorithme proposé est stochastique et il a été testé selon trois scénarios différents. Les résultats montrent de quelle manière AI-VT peut proposer des recommandations pertinentes selon les faiblesses identifiées de l'apprenant.
12 12
La deuxième partie de ce chapitre montre l'intégration de tous les algorithmes présentés dans les chapitres précédents à AI-VT. L'algorithme intégré est appliqué au système AI-VT sur des données générées et des données réelles. Plusieurs types de test sont exécutés pour montrer que l'algorithme final permet en effet d'améliorer les capacités d'identification et d'adaptation. Les performances de ce nouveau algorithme sont comparées à celles d'autres algorithmes. Enfin, l'évolution de l'acquisition des connaissances induites par ces nouveaux algorithmes de recommandation stochastiques est analysée dans cette deuxième partie du présent chapitre. 13 13 La deuxième partie de ce chapitre montre l'intégration de tous les algorithmes présentés dans les chapitres précédents à AI-VT. L'algorithme intégré est appliqué au système AI-VT sur des données générées et des données réelles. Plusieurs types de test sont exécutés pour montrer que l'algorithme final permet en effet d'améliorer les capacités d'identification et d'adaptation. Les performances de ce nouveau algorithme sont comparées à celles d'autres algorithmes. Enfin, l'évolution de l'acquisition des connaissances induites par ces nouveaux algorithmes de recommandation stochastiques est analysée dans cette deuxième partie du présent chapitre.
14 14
Pour terminer, dans la troisième partie de ce chapitre, nous présentons une évolution de ce système de recommandation intégrant le processus de Hawkes. L'intérêt de ce dernier réside dans le fait qu'il utilise une courbe d'oubli, nous permettant ainsi de tenir compte du fait que certaines connaissances et certains mécanismes doivent être rappelés aux apprenants. Cette troisième partie intègre une étude des performances du système de recommandation incluant ce processus stochastique de Hawkes. 15 15 Pour terminer, dans la troisième partie de ce chapitre, nous présentons une évolution de ce système de recommandation intégrant le processus de Hawkes. L'intérêt de ce dernier réside dans le fait qu'il utilise une courbe d'oubli, nous permettant ainsi de tenir compte du fait que certaines connaissances et certains mécanismes doivent être rappelés aux apprenants. Cette troisième partie intègre une étude des performances du système de recommandation incluant ce processus stochastique de Hawkes.
16 16
\section{Système de recommandation stochastique fondé sur l'échantillonnage de Thompson} 17 17 \section{Système de recommandation stochastique fondé sur l'échantillonnage de Thompson}
\sectionmark{Système de recommandation fondé sur TS} 18 18 \sectionmark{Système de recommandation fondé sur TS}
19 19
\subsection{Algorithme Proposé} 20 20 \subsection{Algorithme Proposé}
21 21
L'algorithme 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 il adapte les séances pour maximiser l'acquisition des connaissances et la maîtrise des différents domaines contenus dans la même compétence définie. 22 22 L'algorithme 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 il adapte les séances pour maximiser l'acquisition des connaissances et la maîtrise des différents domaines contenus dans la même compétence définie.
23 23
La famille de distributions de probabilité Beta est utilisée pour définir dynamiquement le niveau de complexité (équation \ref{eqBeta}) à proposer à l'apprenant. Cet algorithme permet de recommander des niveaux de complexité non contigus et dans lesquels des lacunes ont été détectées. Les paramètres initiaux des distributions de probabilité peuvent forcer le système à recommander des niveaux de complexité contigus (juste inférieur ou supérieur). 24 24 La famille de distributions de probabilité Beta est utilisée pour définir dynamiquement le niveau de complexité (équation \ref{eqBeta}) à proposer à l'apprenant. Cet algorithme permet de recommander des niveaux de complexité non contigus et dans lesquels des lacunes ont été détectées. Les paramètres initiaux des distributions de probabilité peuvent forcer le système à recommander des niveaux de complexité contigus (juste inférieur ou supérieur).
25 25
\begin{equation} 26 26 \begin{equation}
Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\Gamma(\alpha + \beta)}{\Gamma(\alpha) \Gamma(\beta)}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1} 27 27 Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\Gamma(\alpha + \beta)}{\Gamma(\alpha) \Gamma(\beta)}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}
\label{eqBeta} 28 28 \label{eqBeta}
\end{equation} 29 29 \end{equation}
30 30
\begin{table}[!ht] 31 31 \begin{table}[!ht]
\centering 32 32 \centering
\begin{tabular}{ccc} 33 33 \begin{tabular}{ccc}
ID&Description&Domaine\\ 34 34 ID&Description&Domaine\\
\hline 35 35 \hline
$c_n$&Niveaux de complexité&$\mathbb{N} \; | \; c_n>0$\\ 36 36 $c_n$&Niveaux de complexité&$\mathbb{N} \; | \; c_n>0$\\
$g_m$&Valeur maximale dans l'échelle des notes& $\mathbb{N} \;|\; g_m>0$ \\ 37 37 $g_m$&Valeur maximale dans l'échelle des notes& $\mathbb{N} \;|\; g_m>0$ \\
$g_t$&Seuil de notation &$(0, g_m) \in \mathbb{R}$\\ 38 38 $g_t$&Seuil de notation &$(0, g_m) \in \mathbb{R}$\\
$s$&Nombre de parcours définis&$\mathbb{N} \; | \; s>0$\\ 39 39 $s$&Nombre de parcours définis&$\mathbb{N} \; | \; s>0$\\
$s_c$&Parcours courant fixe défini&$[1, s] \in \mathbb{N}$\\ 40 40 $s_c$&Parcours courant fixe défini&$[1, s] \in \mathbb{N}$\\
$\Delta s$&Pas pour les paramètres de la distribution bêta dans le parcours $s$ &$(0,1) \in \mathbb{R}$\\ 41 41 $\Delta s$&Pas pour les paramètres de la distribution bêta dans le parcours $s$ &$(0,1) \in \mathbb{R}$\\
$t_m$&Valeur maximale du temps de réponse&$\mathbb{R} \; | \; t_m>0$\\ 42 42 $t_m$&Valeur maximale du temps de réponse&$\mathbb{R} \; | \; t_m>0$\\
$g_{c}$&Note de l'apprenant à une question de complexité $c$&$[0, g_m] \in \mathbb{R}$\\ 43 43 $g_{c}$&Note de l'apprenant à une question de complexité $c$&$[0, g_m] \in \mathbb{R}$\\
$ng_c$&Grade de l'apprenant avec pénalisation du temps &$[0, g_m] \in \mathbb{R}$\\ 44 44 $ng_c$&Grade de l'apprenant avec pénalisation du temps &$[0, g_m] \in \mathbb{R}$\\
$t_{c}$&Le temps de réponse à une question de complexité $c$&$[0, t_m] \in \mathbb{R}$\\ 45 45 $t_{c}$&Le temps de réponse à une question de complexité $c$&$[0, t_m] \in \mathbb{R}$\\
$ncl$&Nouveau niveau de complexité calculé&$\mathbb{N}$\\ 46 46 $ncl$&Nouveau niveau de complexité calculé&$\mathbb{N}$\\
$\alpha_{c}$&Valeur de $\alpha$ dans la complexité $c$&$\mathbb{R} \; | \; \alpha_{c}>0$\\ 47 47 $\alpha_{c}$&Valeur de $\alpha$ dans la complexité $c$&$\mathbb{R} \; | \; \alpha_{c}>0$\\
$\beta_{c}$&Valeur de $\beta$ dans la complexité $c$&$\mathbb{R} \; | \; \beta_{c}>0$\\ 48 48 $\beta_{c}$&Valeur de $\beta$ dans la complexité $c$&$\mathbb{R} \; | \; \beta_{c}>0$\\
$\Delta \beta$&Pas initial du paramètre bêta&$\mathbb{N} \; | \; \Delta \beta >0$\\ 49 49 $\Delta \beta$&Pas initial du paramètre bêta&$\mathbb{N} \; | \; \Delta \beta >0$\\
$\lambda$&Poids de la pénalisation temporelle&$(0,1) \in \mathbb{R}$\\ 50 50 $\lambda$&Poids de la pénalisation temporelle&$(0,1) \in \mathbb{R}$\\
$G_c$&Ensemble de $d$ notes dans le niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}^d \;, d\in \mathbb{N} \; | \; d>0$\\ 51 51 $G_c$&Ensemble de $d$ notes dans le niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}^d \;, d\in \mathbb{N} \; | \; d>0$\\
$x_c$&Notes moyennes normalisées&$[0, 1] \in \mathbb{R}$\\ 52 52 $x_c$&Notes moyennes normalisées&$[0, 1] \in \mathbb{R}$\\
$n_c$&Nombre total de questions dans une séance&$\mathbb{N} \; | \; n_c>0$\\ 53 53 $n_c$&Nombre total de questions dans une séance&$\mathbb{N} \; | \; n_c>0$\\
$ny_c$&Nombre de questions dans le niveau de complexité $c$&$\mathbb{N} \; | \; 0<ny_c \le n_c$\\ 54 54 $ny_c$&Nombre de questions dans le niveau de complexité $c$&$\mathbb{N} \; | \; 0<ny_c \le n_c$\\
$y_c$&Proportion de questions dans le niveau de complexité $c$&$[0, 1] \in \mathbb{R}$\\ 55 55 $y_c$&Proportion de questions dans le niveau de complexité $c$&$[0, 1] \in \mathbb{R}$\\
$r$&Valeur totale de la métrique définie pour l'adaptabilité&$[0, c_n] \in \mathbb{R}$\\ 56 56 $r$&Valeur totale de la métrique définie pour l'adaptabilité&$[0, c_n] \in \mathbb{R}$\\
$sc$&Valeur totale de la métrique de similarité cosinus&$[-1, 1] \in \mathbb{R}$\\ 57 57 $sc$&Valeur totale de la métrique de similarité cosinus&$[-1, 1] \in \mathbb{R}$\\
\end{tabular} 58 58 \end{tabular}
\caption{Variables et paramètres du système de recommandation proposé} 59 59 \caption{Variables et paramètres du système de recommandation proposé}
\label{tabPar} 60 60 \label{tabPar}
\end{table} 61 61 \end{table}
62 62
Le tableau \ref{tabPar} présente les variables de l'algorithme de recommandation. Nous avons considéré que les notes $g_c$ obtenues au niveau de complexité $c$ tiennent compte du temps de réponse. C'est la raison pour laquelle, nous avons défini le grade de l'apprenant $ng_c$ au niveau de complexité $c$. Ce grade calculé selon l'équation \ref{eqsGT}, tient compte d'un poids de pénalisation temporelle $\lambda$. 63 63 Le tableau \ref{tabPar} présente les variables de l'algorithme de recommandation. Nous avons considéré que les notes $g_c$ obtenues au niveau de complexité $c$ tiennent compte du temps de réponse. C'est la raison pour laquelle, nous avons défini le grade de l'apprenant $ng_c$ au niveau de complexité $c$. Ce grade calculé selon l'équation \ref{eqsGT}, tient compte d'un poids de pénalisation temporelle $\lambda$.
64 64
\begin{equation} 65 65 \begin{equation}
ng_c=g_c- \left(g_c * \lambda * \frac{t_c}{t_m} \right) 66 66 ng_c=g_c- \left(g_c * \lambda * \frac{t_c}{t_m} \right)
\label{eqsGT} 67 67 \label{eqsGT}
\end{equation} 68 68 \end{equation}
69 69
Dans cet algorithme, la variable de seuil de grade $g_t$ détermine la variabilité de la distribution de probabilité pour chaque niveau de complexité. Les niveaux de complexité des exercices proposés à l'apprenant sont calculés par récompense inverse selon les équations \ref{eqgtc} et \ref{eqltc}. Chaque niveau de complexité est associé à une distribution de probabilité Beta avec des valeurs initiales $\alpha$ et $\beta$ prédéfinies. 70 70 Dans cet algorithme, la variable de seuil de grade $g_t$ détermine la variabilité de la distribution de probabilité pour chaque niveau de complexité. Les niveaux de complexité des exercices proposés à l'apprenant sont calculés par récompense inverse selon les équations \ref{eqgtc} et \ref{eqltc}. Chaque niveau de complexité est associé à une distribution de probabilité Beta avec des valeurs initiales $\alpha$ et $\beta$ prédéfinies.
71 71
\begin{equation} 72 72 \begin{equation}
ng_c \ge g_t \rightarrow 73 73 ng_c \ge g_t \rightarrow
\begin{cases} 74 74 \begin{cases}
\beta_c=\beta_c+\Delta_s\\ 75 75 \beta_c=\beta_c+\Delta_s\\
\beta_{c-1}=\beta_{c-1} + \frac{\Delta_s}{2}\\ 76 76 \beta_{c-1}=\beta_{c-1} + \frac{\Delta_s}{2}\\
\alpha_{c+1}=\alpha_{c+1} + \frac{\Delta_s}{2} 77 77 \alpha_{c+1}=\alpha_{c+1} + \frac{\Delta_s}{2}
\end{cases} 78 78 \end{cases}
\label{eqgtc} 79 79 \label{eqgtc}
\end{equation} 80 80 \end{equation}
81 81
\begin{equation} 82 82 \begin{equation}
ng_c < g_t \rightarrow 83 83 ng_c < g_t \rightarrow
\begin{cases} 84 84 \begin{cases}
\alpha_c=\alpha_c+\Delta_s\\ 85 85 \alpha_c=\alpha_c+\Delta_s\\
\alpha_{c-1}=\alpha_{c-1} + \frac{\Delta_s}{2}\\ 86 86 \alpha_{c-1}=\alpha_{c-1} + \frac{\Delta_s}{2}\\
\beta_{c+1}=\beta_{c+1} + \frac{\Delta_s}{2} 87 87 \beta_{c+1}=\beta_{c+1} + \frac{\Delta_s}{2}
\end{cases} 88 88 \end{cases}
\label{eqltc} 89 89 \label{eqltc}
\end{equation} 90 90 \end{equation}
91 91
Pour chaque niveau de complexité $c$, $Beta(\alpha_c, \beta_c)$ fournit une distribution de probabilité $\theta_c$ dont nous calculons l'espérance $\mathbb{E}[\theta_c]$. Le nouveau niveau de complexité $ncl$ correspond à l'espérance maximale obtenue. 92 92 Pour chaque niveau de complexité $c$, $Beta(\alpha_c, \beta_c)$ fournit une distribution de probabilité $\theta_c$ dont nous calculons l'espérance $\mathbb{E}[\theta_c]$. Le nouveau niveau de complexité $ncl$ correspond à l'espérance maximale obtenue.
93 93
Le détail des pas d'exécution de l'algorithme proposé sont dans l'algorithme \ref{alg2}. 94 94 Le détail des pas d'exécution de l'algorithme proposé sont dans l'algorithme \ref{alg2}.
95 95
\begin{algorithm} 96 96 \begin{algorithm}
\caption{Algorithme de recommandation stochastique} 97 97 \caption{Algorithme de recommandation stochastique}
\begin{algorithmic} 98 98 \begin{algorithmic}
\State Initialisation de la distribution de probabilité 99 99 \State Initialisation de la distribution de probabilité
\For {\textbf{each} question $q$} 100 100 \For {\textbf{each} question $q$}
\State Soit le niveau de complexité $i$ 101 101 \State Soit le niveau de complexité $i$
\State $ng_i=g_i- \left(g_i * \lambda * \frac{t_i}{t_m} \right)$ \Comment{eq \ref{eqsGT}} 102 102 \State $ng_i=g_i- \left(g_i * \lambda * \frac{t_i}{t_m} \right)$ \Comment{eq \ref{eqsGT}}
\State Calculs des paramètres $\alpha_i$ et $\beta_i$ \Comment{eq \ref{eqgtc} et eq \ref{eqltc}} 103 103 \State Calculs des paramètres $\alpha_i$ et $\beta_i$ \Comment{eq \ref{eqgtc} et eq \ref{eqltc}}
\State Choisir $\theta_c$ selon la distribution de probabilité Beta \Comment{$\forall c, \theta_c = Beta(\alpha_c, \beta_c)$} 104 104 \State Choisir $\theta_c$ selon la distribution de probabilité Beta \Comment{$\forall c, \theta_c = Beta(\alpha_c, \beta_c)$}
\State $ncl = max(\mathbb{E}[\theta_c]), \forall c$ 105 105 \State $ncl = max(\mathbb{E}[\theta_c]), \forall c$
\EndFor 106 106 \EndFor
\end{algorithmic} 107 107 \end{algorithmic}
\label{alg2} 108 108 \label{alg2}
\end{algorithm} 109 109 \end{algorithm}
110 110
\subsection{Résultats} 111 111 \subsection{Résultats}
112 112
Le comportement du module de recommandation a été testé avec des données générées contenant les notes et les temps de réponse de mille apprenants pour cinq niveaux de complexité différents. Ces données sont décrites dans le tableau \ref{tabDataSet}. Les notes des apprenants sont générées selon la loi de probabilité logit-normale considérée comme la plus fidèle dans ce contexte par \cite{Arthurs}. 113 113 Le comportement du module de recommandation a été testé avec des données générées contenant les notes et les temps de réponse de mille apprenants pour cinq niveaux de complexité différents. Ces données sont décrites dans le tableau \ref{tabDataSet}. Les notes des apprenants sont générées selon la loi de probabilité logit-normale considérée comme la plus fidèle dans ce contexte par \cite{Arthurs}.
114 114
L'ensemble de données générées résulte d'une simulation des notes obtenues par des apprenants virtuels ayant répondu à quinze questions réparties sur cinq niveaux de complexité. L'ensemble de données simule, via la distribution de probabilité logit-normale, une faiblesse dans chaque niveau de complexité pour 70\% des apprenants sur les dix premières questions. La difficulté de la complexité est quant à elle simulée en réduisant le score moyen et en augmentant la variance. La figure \ref{figData} montre la manière dont sont réparties les notes selon le niveau de complexité. 115 115 L'ensemble de données générées résulte d'une simulation des notes obtenues par des apprenants virtuels ayant répondu à quinze questions réparties sur cinq niveaux de complexité. L'ensemble de données simule, via la distribution de probabilité logit-normale, une faiblesse dans chaque niveau de complexité pour 70\% des apprenants sur les dix premières questions. La difficulté de la complexité est quant à elle simulée en réduisant le score moyen et en augmentant la variance. La figure \ref{figData} montre la manière dont sont réparties les notes selon le niveau de complexité.
116 116
\begin{figure} 117 117 \begin{figure}
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/dataset.png} 118 118 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/dataset.png}
\caption{Répartition des notes générées selon le niveau de complexité.} 119 119 \caption{Répartition des notes générées selon le niveau de complexité.}
\label{figData} 120 120 \label{figData}
\end{figure} 121 121 \end{figure}
122 122
\begin{table}[!ht] 123 123 \begin{table}[!ht]
\centering 124 124 \centering
\begin{tabular}{ccc} 125 125 \begin{tabular}{ccc}
ID&Description&Domaine\\ 126 126 ID&Description&Domaine\\
\hline 127 127 \hline
$q_{c}$&Niveau de complexité de une question $q$&$[0, c_n] \in \mathbb{N}$\\ 128 128 $q_{c}$&Niveau de complexité de une question $q$&$[0, c_n] \in \mathbb{N}$\\
$q_{g,c}$&Note obtenue $g$ pour la question $q$ avec complexité $c$ &$[0,g_m] \in \mathbb{R}$\\ 129 129 $q_{g,c}$&Note obtenue $g$ pour la question $q$ avec complexité $c$ &$[0,g_m] \in \mathbb{R}$\\
$q_{t,c}$&Temps employé $t$ pour une question $q$ avec complexité $c$&$[0, t_m] \in \mathbb{R}$\\ 130 130 $q_{t,c}$&Temps employé $t$ pour une question $q$ avec complexité $c$&$[0, t_m] \in \mathbb{R}$\\
\end{tabular} 131 131 \end{tabular}
\caption{Description des données utilisées pour l'évaluation.} 132 132 \caption{Description des données utilisées pour l'évaluation.}
\label{tabDataSet} 133 133 \label{tabDataSet}
\end{table} 134 134 \end{table}
135 135
Toutes les valeurs des paramètres pour tester l'algorithme sont dans le tableau \ref{tabgm1}. 136 136 Toutes les valeurs des paramètres pour tester l'algorithme sont dans le tableau \ref{tabgm1}.
137 137
\begin{table}[!ht] 138 138 \begin{table}[!ht]
\centering 139 139 \centering
\begin{tabular}{c|cccccccccccccc} 140 140 \begin{tabular}{c|cccccccccccccc}
ID&$c_n$&$g_m$&$t_m$&$s$&$s_c$&$\lambda$&$g_t$&$\alpha_{x,1}$&$\alpha_{x,y}$&$\beta_{x,1}$&$\Delta \beta_{x,y}$&$\Delta_1$&$\Delta_2$&$\Delta_3$\\ 141 141 ID&$c_n$&$g_m$&$t_m$&$s$&$s_c$&$\lambda$&$g_t$&$\alpha_{x,1}$&$\alpha_{x,y}$&$\beta_{x,1}$&$\Delta \beta_{x,y}$&$\Delta_1$&$\Delta_2$&$\Delta_3$\\
\hline 142 142 \hline
Valeur&5&10&120&3&2&0.25&6 & 2 & 1 & 1 & 1 & 0.3 & 0.5 & 0.7\\ 143 143 Valeur&5&10&120&3&2&0.25&6 & 2 & 1 & 1 & 1 & 0.3 & 0.5 & 0.7\\
\end{tabular} 144 144 \end{tabular}
\caption{Valeurs des paramètres pour les scénarios évalués} 145 145 \caption{Valeurs des paramètres pour les scénarios évalués}
\label{tabgm1} 146 146 \label{tabgm1}
\end{table} 147 147 \end{table}
148 148
La figure \ref{figCmp2} permet de comparer les résultats obtenus par le module proposé, un système de recommandation déterministe et le système AI-VT initial lors d'un \textit{démarrage à froid} (c'est-à-dire sans données historiques ni informations préalables sur le profil de l'apprenant). Sur les graphiques de cette figure, les numéros des questions posées sont reportées en abscisse selon l'ordre chronologique d'apparition durant la séance d’entraînement, le niveau de complexité de chaque question posée est représenté par une couleur différente, et le nombre d'apprenants ayant eu des questions de ce niveau de complexité sont reportés en ordonnées. Ainsi, le système AI-VT initial (premier graphique de la figure) et le système de recommandation déterministe (deuxième graphique) ont tous deux proposé trois questions de niveau de complexité 0 (le plus faible) à tous les apprenants au démarrage de la séance d'entrainement. Nous pouvons remarquer que le système initial est resté sur ce niveau de complexité durant toute la séance (pour les 15 questions du test), tandis que le système de recommandation déterministe a progressivement mixé les complexités des questions posées. Le système de recommandation stochastique décrit dans ce chapitre a quant à lui mixé ces niveaux de complexité dès la première question. 149 149 La figure \ref{figCmp2} permet de comparer les résultats obtenus par le module proposé, un système de recommandation déterministe et le système AI-VT initial lors d'un \textit{démarrage à froid} (c'est-à-dire sans données historiques ni informations préalables sur le profil de l'apprenant). Sur les graphiques de cette figure, les numéros des questions posées sont reportées en abscisse selon l'ordre chronologique d'apparition durant la séance d’entraînement, le niveau de complexité de chaque question posée est représenté par une couleur différente, et le nombre d'apprenants ayant eu des questions de ce niveau de complexité sont reportés en ordonnées. Ainsi, le système AI-VT initial (premier graphique de la figure) et le système de recommandation déterministe (deuxième graphique) ont tous deux proposé trois questions de niveau de complexité 0 (le plus faible) à tous les apprenants au démarrage de la séance d'entrainement. Nous pouvons remarquer que le système initial est resté sur ce niveau de complexité durant toute la séance (pour les 15 questions du test), tandis que le système de recommandation déterministe a progressivement mixé les complexités des questions posées. Le système de recommandation stochastique décrit dans ce chapitre a quant à lui mixé ces niveaux de complexité dès la première question.
150 150
Ainsi, les systèmes de recommandation permettent de proposer une adaptation progressive du niveau de complexité en fonction des notes obtenues. L'algorithme déterministe génère quatre grandes transitions avec un grand nombre d'apprenants dans les questions 5, 6, 8 et 12, toutes entre des niveaux de complexité contigus. La tendance est à la baisse pour les niveaux 0, 1 et 2 après la huitième question et à la hausse pour les niveaux 1 et 3. L'algorithme stochastique commence par proposer tous les niveaux de complexité possibles tout en privilégiant le niveau 0. Avec ce système, les transitions sont constantes mais pour un petit nombre d'apprenants. La tendance après la dixième question est à la baisse pour les niveaux 0 et 4 et à la hausse pour les niveaux 1, 2 et 3. 151 151 Ainsi, les systèmes de recommandation permettent de proposer une adaptation progressive du niveau de complexité en fonction des notes obtenues. L'algorithme déterministe génère quatre grandes transitions avec un grand nombre d'apprenants dans les questions 5, 6, 8 et 12, toutes entre des niveaux de complexité contigus. La tendance est à la baisse pour les niveaux 0, 1 et 2 après la huitième question et à la hausse pour les niveaux 1 et 3. L'algorithme stochastique commence par proposer tous les niveaux de complexité possibles tout en privilégiant le niveau 0. Avec ce système, les transitions sont constantes mais pour un petit nombre d'apprenants. La tendance après la dixième question est à la baisse pour les niveaux 0 et 4 et à la hausse pour les niveaux 1, 2 et 3.
152 152
\begin{figure} 153 153 \begin{figure}
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp2.png} 154 154 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp2.png}
\caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la première séance avec un démarrage à froid (sans données initiales sur les apprenants). Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)} 155 155 \caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la première séance avec un démarrage à froid (sans données initiales sur les apprenants). Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)}
\label{figCmp2} 156 156 \label{figCmp2}
\end{figure} 157 157 \end{figure}
158 158
Après la génération de la première séance, le système peut continuer avec une deuxième liste d'exercices. Pour cette partie des tests, les trois algorithmes ont été initialisés avec les mêmes données, et des valeurs égales pour tous les apprenants. La figure \ref{figCmp3} permet de voir que la première transition du système initial n'intervient qu'entre deux séances. Les transitions sont très lentes, et tous les apprenants doivent suivre un chemin identique même s'ils obtiennent des notes différentes au cours de celle-ci. 159 159 Après la génération de la première séance, le système peut continuer avec une deuxième liste d'exercices. Pour cette partie des tests, les trois algorithmes ont été initialisés avec les mêmes données, et des valeurs égales pour tous les apprenants. La figure \ref{figCmp3} permet de voir que la première transition du système initial n'intervient qu'entre deux séances. Les transitions sont très lentes, et tous les apprenants doivent suivre un chemin identique même s'ils obtiennent des notes différentes au cours de celle-ci.
160 160
Pour leur part, les deux autres systèmes de recommandation testés proposent un fonctionnement différent. L'algorithme déterministe présente trois transitions aux questions 3, 5 et 12. Les tendances sont y relativement homogènes et progressives pour le niveau 3, très variables pour le niveau 2 et fortement décroissantes pour le niveau 0. L'algorithme stochastique quant à lui, propose des transitions douces mais il a tendance à toujours privilégier le niveau le plus faible. Nous pouvons observer une prépondérance du niveau 1 avec ce système. Ici, les niveaux 0 et 1 sont décroissants, le niveau 2 est statique et les niveaux 3 et 4 sont ascendants. 161 161 Pour leur part, les deux autres systèmes de recommandation testés proposent un fonctionnement différent. L'algorithme déterministe présente trois transitions aux questions 3, 5 et 12. Les tendances sont y relativement homogènes et progressives pour le niveau 3, très variables pour le niveau 2 et fortement décroissantes pour le niveau 0. L'algorithme stochastique quant à lui, propose des transitions douces mais il a tendance à toujours privilégier le niveau le plus faible. Nous pouvons observer une prépondérance du niveau 1 avec ce système. Ici, les niveaux 0 et 1 sont décroissants, le niveau 2 est statique et les niveaux 3 et 4 sont ascendants.
162 162
\begin{figure} 163 163 \begin{figure}
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp3.png} 164 164 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp3.png}
\caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la deuxième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)} 165 165 \caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la deuxième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)}
\label{figCmp3} 166 166 \label{figCmp3}
\end{figure} 167 167 \end{figure}
168 168
Les questions de la première et la deuxième séance étant de niveaux 0 et 1, le système a proposé des niveaux de complexité 1 ou 2 pour la troisième séance. La figure \ref{figCmp4} montre que le système initial est très lent à passer d'un niveau à l'autre. La figure \ref{figCmp3} permet de voir la première transition du système initial ne réagissant qu'aux notes obtenues dans les séances précédentes et non à celles de la séance en cours. Dans ce cas, l'algorithme de recommandation déterministe adopte la même stratégie et propose un changement brutal à tous les apprenants autour de la cinquième question. L'algorithme stochastique continue avec des changements progressifs tout en privilégiant le niveau 2. 169 169 Les questions de la première et la deuxième séance étant de niveaux 0 et 1, le système a proposé des niveaux de complexité 1 ou 2 pour la troisième séance. La figure \ref{figCmp4} montre que le système initial est très lent à passer d'un niveau à l'autre. La figure \ref{figCmp3} permet de voir la première transition du système initial ne réagissant qu'aux notes obtenues dans les séances précédentes et non à celles de la séance en cours. Dans ce cas, l'algorithme de recommandation déterministe adopte la même stratégie et propose un changement brutal à tous les apprenants autour de la cinquième question. L'algorithme stochastique continue avec des changements progressifs tout en privilégiant le niveau 2.
170 170
\begin{figure} 171 171 \begin{figure}
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp4.png} 172 172 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/comp4.png}
\caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la troisième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)} 173 173 \caption{Niveaux de complexité des questions posées aux apprenants par les trois systèmes testés lors de la troisième séance. Gauche - RàPC, centre - recommandation déterministe (DM), droite - moyenne de 100 exécutions de recommandation stochastique (SM)}
\label{figCmp4} 174 174 \label{figCmp4}
\end{figure} 175 175 \end{figure}
176 176
Pour comparer numériquement le système initial, l'algorithme déterministe et l'algorithme de recommandation proposé, un ensemble d'équations a été défini (équation \ref{eqMetric1} et équation \ref{eqMetric2}). Celles-ci permettent de décrire le système de recommandation idéal si l'objectif de l'apprenant est de suivre un apprentissage standard, c'est à dire le parcours où l'objectif est d'avancer dans l'acquisition de la connaissance et les niveaux de complexité. Une valeur est calculée pour chaque niveau de complexité en fonction de la moyenne des notes et du nombre de questions recommandées dans ce niveau de complexité. L'objectif de cette mesure est d'attribuer un score élevé aux systèmes de recommandation qui proposent plus d'exercices au niveau de complexité où l'apprenant a obtenu une note moyenne plus basse, lui permettant ainsi de renforcer ses connaissances pour ce niveau de complexité. De la même manière, il est attendu que le système de recommandation propose moins d'exercices aux niveaux de complexité pour lesquels les notes moyennes sont élevées, l'étudiant ayant acquis des connaissances suffisantes à ces niveaux de complexité. Les scores faibles sont attribués aux systèmes qui recommandent peu d'exercices à des niveaux de complexité dont les notes moyennes sont faibles et, inversement, s'ils proposent beaucoup d'exercices à des niveaux de complexité dont les notes moyennes sont élevées. 177 177 Pour comparer numériquement le système initial, l'algorithme déterministe et l'algorithme de recommandation proposé, un ensemble d'équations a été défini (équation \ref{eqMetric1} et équation \ref{eqMetric2}). Celles-ci permettent de décrire le système de recommandation idéal si l'objectif de l'apprenant est de suivre un apprentissage standard, c'est à dire le parcours où l'objectif est d'avancer dans l'acquisition de la connaissance et les niveaux de complexité. Une valeur est calculée pour chaque niveau de complexité en fonction de la moyenne des notes et du nombre de questions recommandées dans ce niveau de complexité. L'objectif de cette mesure est d'attribuer un score élevé aux systèmes de recommandation qui proposent plus d'exercices au niveau de complexité où l'apprenant a obtenu une note moyenne plus basse, lui permettant ainsi de renforcer ses connaissances pour ce niveau de complexité. De la même manière, il est attendu que le système de recommandation propose moins d'exercices aux niveaux de complexité pour lesquels les notes moyennes sont élevées, l'étudiant ayant acquis des connaissances suffisantes à ces niveaux de complexité. Les scores faibles sont attribués aux systèmes qui recommandent peu d'exercices à des niveaux de complexité dont les notes moyennes sont faibles et, inversement, s'ils proposent beaucoup d'exercices à des niveaux de complexité dont les notes moyennes sont élevées.
178 178
\begin{equation} 179 179 \begin{equation}
%r_c=x+y-2xy 180 180 %r_c=x+y-2xy
%r_c=x^2+y^2-2x^2y^2 181 181 %r_c=x^2+y^2-2x^2y^2
rp_c(x)=e^{-2(x_{0,c}+x_{1,c}-1)^2} ; \{x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\} 182 182 rp_c(x)=e^{-2(x_{0,c}+x_{1,c}-1)^2} ; \{x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}
\label{eqMetric1} 183 183 \label{eqMetric1}
\end{equation} 184 184 \end{equation}
185 185
\begin{equation} 186 186 \begin{equation}
r=\sum_{c=0}^{c_n-1} rp_c 187 187 r=\sum_{c=0}^{c_n-1} rp_c
\label{eqMetric2} 188 188 \label{eqMetric2}
\end{equation} 189 189 \end{equation}
190 190
Les propriétés de la métrique sont : 191 191 Les propriétés de la métrique sont :
\begin{itemize} 192 192 \begin{itemize}
\item $\{\forall x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}, rp_c(x)>0$ 193 193 \item $\{\forall x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}, rp_c(x)>0$
\item $max(rp_c(x))=1; \; if \; x_{0,c}+x_{1,c}=1$ 194 194 \item $max(rp_c(x))=1; \; if \; x_{0,c}+x_{1,c}=1$
\item $min(rp_c(x))=0.1353; \; if \; \left ( \sum_{i=1}^2 x_{i,c}=0 \; \lor \; \sum_{i=1}^2 x_{i,c} = 2 \right )$\\ 195 195 \item $min(rp_c(x))=0.1353; \; if \; \left ( \sum_{i=1}^2 x_{i,c}=0 \; \lor \; \sum_{i=1}^2 x_{i,c} = 2 \right )$\\
\end{itemize} 196 196 \end{itemize}
197 197
Dans l'équation \ref{eqMetric1}, $x_{0,c}$ est la moyenne normalisée des notes dans le niveau de complexité $c$ (équation \ref{eqXc}), et $x_{1,c}$ est le nombre normalisé de questions auxquelles des réponses ont été données dans le niveau de complexité $c$ (équation \ref{eqYc}). Ainsi, plus la valeur de $r$ est élevée, meilleure est la recommandation. 198 198 Dans l'équation \ref{eqMetric1}, $x_{0,c}$ est la moyenne normalisée des notes dans le niveau de complexité $c$ (équation \ref{eqXc}), et $x_{1,c}$ est le nombre normalisé de questions auxquelles des réponses ont été données dans le niveau de complexité $c$ (équation \ref{eqYc}). Ainsi, plus la valeur de $r$ est élevée, meilleure est la recommandation.
199 199
\begin{equation} 200 200 \begin{equation}
x_{0,c}=\frac{<g_c>_{G_c}}{g_m} 201 201 x_{0,c}=\frac{<g_c>_{G_c}}{g_m}
\label{eqXc} 202 202 \label{eqXc}
\end{equation} 203 203 \end{equation}
204 204
\begin{equation} 205 205 \begin{equation}
x_{1,c}=\frac{ny_c}{n_c} 206 206 x_{1,c}=\frac{ny_c}{n_c}
\label{eqYc} 207 207 \label{eqYc}
\end{equation} 208 208 \end{equation}
209 209
La figure \ref{figMetric} représente la fonction $rp_c(x)$. La valeur maximale de $r$ dans un niveau de complexité spécifique étant égale à $1$, la valeur maximale globale pour les scénarios testés est égale à 5. 210 210 La figure \ref{figMetric} représente la fonction $rp_c(x)$. La valeur maximale de $r$ dans un niveau de complexité spécifique étant égale à $1$, la valeur maximale globale pour les scénarios testés est égale à 5.
211 211
\begin{figure} 212 212 \begin{figure}
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/metric.png} 213 213 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/metric.png}
\caption{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un parcours standard} 214 214 \caption{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un parcours standard}
\label{figMetric} 215 215 \label{figMetric}
\end{figure} 216 216 \end{figure}
217 217
Les résultats des calculs de la métrique $rp_c(x)$ établie pour le système initial et les deux algorithmes dans les trois scénarios testés sont présentés dans le tableau \ref{tabRM}. 218 218 Les résultats des calculs de la métrique $rp_c(x)$ établie pour le système initial et les deux algorithmes dans les trois scénarios testés sont présentés dans le tableau \ref{tabRM}.
219 219
\begin{table}[!ht] 220 220 \begin{table}[!ht]
\centering 221 221 \centering
\begin{tabular}{cccccccc} 222 222 \begin{tabular}{cccccccc}
&$c_0$&$c_1$&$c_2$&$c_3$&$c_4$&Total ($r$)&Total ($\%$)\\ 223 223 &$c_0$&$c_1$&$c_2$&$c_3$&$c_4$&Total ($r$)&Total ($\%$)\\
\hline 224 224 \hline
Test 1\\ 225 225 Test 1\\
\hline 226 226 \hline
RàPC&0.5388&-&-&-&-&0.5388&10.776\\ 227 227 RàPC&0.5388&-&-&-&-&0.5388&10.776\\
DM&0.8821&0.7282&\textbf{0.9072}&\textbf{0.8759}&-&3.3934&67.868\\ 228 228 DM&0.8821&0.7282&\textbf{0.9072}&\textbf{0.8759}&-&3.3934&67.868\\
SM&\textbf{0.9463}&\textbf{0.8790}&0.7782&0.7108&0.6482&\textbf{3.9625}&\textbf{79.25}\\ 229 229 SM&\textbf{0.9463}&\textbf{0.8790}&0.7782&0.7108&0.6482&\textbf{3.9625}&\textbf{79.25}\\
\hline 230 230 \hline
Test 2\\ 231 231 Test 2\\
\hline 232 232 \hline
RàPC&0.9445&\textbf{0.9991}&-&-&-&1.9436&38.872\\ 233 233 RàPC&0.9445&\textbf{0.9991}&-&-&-&1.9436&38.872\\
DM&-&0.9443&\textbf{0.8208}&\textbf{0.9623}&-&2.7274&54.548\\ 234 234 DM&-&0.9443&\textbf{0.8208}&\textbf{0.9623}&-&2.7274&54.548\\
SM&\textbf{0.9688}&0.9861&0.8067&0.7161&0.6214&\textbf{4.0991}&\textbf{81.982}\\ 235 235 SM&\textbf{0.9688}&0.9861&0.8067&0.7161&0.6214&\textbf{4.0991}&\textbf{81.982}\\
\hline 236 236 \hline
Test3\\ 237 237 Test3\\
\hline 238 238 \hline
RàPC&-&0.8559&0.7377&-&-&1.5936&31.872 239 239 RàPC&-&0.8559&0.7377&-&-&1.5936&31.872
\\ 240 240 \\
DM&-&-&0.5538&\textbf{0.7980}&-&1.3518&27.036\\ 241 241 DM&-&-&0.5538&\textbf{0.7980}&-&1.3518&27.036\\
SM&0.9089&\textbf{0.9072}&\textbf{0.9339}&0.7382&0.6544&\textbf{4.1426}&\textbf{82.852}\\ 242 242 SM&0.9089&\textbf{0.9072}&\textbf{0.9339}&0.7382&0.6544&\textbf{4.1426}&\textbf{82.852}\\
\end{tabular} 243 243 \end{tabular}
\caption{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module de recommandation déterministe, SM - Module de recommandation stochastique)} 244 244 \caption{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module de recommandation déterministe, SM - Module de recommandation stochastique)}
\label{tabRM} 245 245 \label{tabRM}
\end{table} 246 246 \end{table}
247 247
Les équations \ref{eqMetricS1} et \ref{eqMetricS2} permettent de caractériser un apprentissage progressif ou de révision, où l'objectif est de renforcer la connaissance de chaque niveau de complexité avant d'avancer au suivant. Dans ce cas, un score élevé est attribué aux systèmes proposant plus d'exercices dans un niveau de complexité où les notes moyennes sont légèrement insuffisantes (4/10), plus flexibles avec des notes moyennes plus basses, et un petit nombre d'exercices pour des notes moyennes élevées. Les scores faibles sont attribués aux systèmes qui recommandent de nombreuses questions dans un niveau de complexité avec des notes moyennes élevées ou faibles. 248 248 Les équations \ref{eqMetricS1} et \ref{eqMetricS2} permettent de caractériser un apprentissage progressif ou de révision, où l'objectif est de renforcer la connaissance de chaque niveau de complexité avant d'avancer au suivant. Dans ce cas, un score élevé est attribué aux systèmes proposant plus d'exercices dans un niveau de complexité où les notes moyennes sont légèrement insuffisantes (4/10), plus flexibles avec des notes moyennes plus basses, et un petit nombre d'exercices pour des notes moyennes élevées. Les scores faibles sont attribués aux systèmes qui recommandent de nombreuses questions dans un niveau de complexité avec des notes moyennes élevées ou faibles.
249 249
\begin{equation} 250 250 \begin{equation}
rs_c(x)=e^{-\frac{2}{100}(32x_{0,c}^2-28x_{0,c}+10x_{1,c}-4)^2} ; \{x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\} 251 251 rs_c(x)=e^{-\frac{2}{100}(32x_{0,c}^2-28x_{0,c}+10x_{1,c}-4)^2} ; \{x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}
\label{eqMetricS1} 252 252 \label{eqMetricS1}
\end{equation} 253 253 \end{equation}
254 254
\begin{equation} 255 255 \begin{equation}
r=\sum_{c=0}^{c_n-1} rs_c 256 256 r=\sum_{c=0}^{c_n-1} rs_c
\label{eqMetricS2} 257 257 \label{eqMetricS2}
\end{equation} 258 258 \end{equation}
259 259
Les propriétés de la métrique sont : 260 260 Les propriétés de la métrique sont :
\begin{itemize} 261 261 \begin{itemize}
\item $\{\forall x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}, rs_c(x)>0$ 262 262 \item $\{\forall x \in \mathbb{R}^2 | 0<=x<=1\}, rs_c(x)>0$
\item $max(rs_c(x))=1; \; if \; 16x_{0,c}^2-14x_{0,c}+5x_{1,c}-2=0$\\ 263 263 \item $max(rs_c(x))=1; \; if \; 16x_{0,c}^2-14x_{0,c}+5x_{1,c}-2=0$\\
\end{itemize} 264 264 \end{itemize}
265 265
La figure \ref{figMetric2} représente la fonction $rs_c(x)$. Comme pour $rp_c$, la valeur maximale de $r$ dans un niveau de complexité spécifique étant égale à $1$, la valeur maximale globale pour les scénarios testés est égale à 5. 266 266 La figure \ref{figMetric2} représente la fonction $rs_c(x)$. Comme pour $rp_c$, la valeur maximale de $r$ dans un niveau de complexité spécifique étant égale à $1$, la valeur maximale globale pour les scénarios testés est égale à 5.
267 267
Les résultats du calcul des métriques pour le système initial et les deux algorithmes dans les trois scénarios définis sont présentés dans le tableau \ref{tabRM2}. 268 268 Les résultats du calcul des métriques pour le système initial et les deux algorithmes dans les trois scénarios définis sont présentés dans le tableau \ref{tabRM2}.
269 269
\begin{figure}[!ht] 270 270 \begin{figure}[!ht]
\centering 271 271 \centering
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/metric2.png} 272 272 \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/metric2.png}
\caption{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un apprentissage progressif.} 273 273 \caption{Fonction d'évaluation de la qualité de la recommandation pour un apprentissage progressif.}
\label{figMetric2} 274 274 \label{figMetric2}
\end{figure} 275 275 \end{figure}
276 276
\begin{table}[!ht] 277 277 \begin{table}[!ht]
\centering 278 278 \centering
\begin{tabular}{cccccccc} 279 279 \begin{tabular}{cccccccc}
&$c_0$&$c_1$&$c_2$&$c_3$&$c_4$&Total ($r$)&Total ($\%$)\\ 280 280 &$c_0$&$c_1$&$c_2$&$c_3$&$c_4$&Total ($r$)&Total ($\%$)\\
\hline 281 281 \hline
Séance 1\\ 282 282 Séance 1\\
\hline 283 283 \hline
RàPC&\textbf{0.9979}&-&-&-&-&0.9979&19.96\\ 284 284 RàPC&\textbf{0.9979}&-&-&-&-&0.9979&19.96\\
DM&0.8994&0.1908&\textbf{0.3773}&\textbf{0.2990}&-&1.7665&35.33\\ 285 285 DM&0.8994&0.1908&\textbf{0.3773}&\textbf{0.2990}&-&1.7665&35.33\\
SM&0.8447&\textbf{0.3012}&0.2536&0.2030&\textbf{0.1709}&\textbf{1.7734}&\textbf{35.47}\\ 286 286 SM&0.8447&\textbf{0.3012}&0.2536&0.2030&\textbf{0.1709}&\textbf{1.7734}&\textbf{35.47}\\
\hline 287 287 \hline
Séance 2\\ 288 288 Séance 2\\
\hline 289 289 \hline
RàPC&\textbf{0.4724}&\textbf{0.7125}&-&-&-&1.1849&23.70\\ 290 290 RàPC&\textbf{0.4724}&\textbf{0.7125}&-&-&-&1.1849&23.70\\
DM&-&0.6310&\textbf{0.3901}&\textbf{0.4253}&-&1.4464&28.93\\ 291 291 DM&-&0.6310&\textbf{0.3901}&\textbf{0.4253}&-&1.4464&28.93\\
SM&0.2697&0.7089&0.2634&0.2026&\textbf{0.1683}&\textbf{1.6129}&\textbf{32.26}\\ 292 292 SM&0.2697&0.7089&0.2634&0.2026&\textbf{0.1683}&\textbf{1.6129}&\textbf{32.26}\\
\hline 293 293 \hline
Séance 3\\ 294 294 Séance 3\\
\hline 295 295 \hline
RàPC&-&\textbf{0.9179}&0.2692&-&-&1.1871&23.74 296 296 RàPC&-&\textbf{0.9179}&0.2692&-&-&1.1871&23.74
\\ 297 297 \\
DM&-&-&0.2236&\textbf{0.9674}&-&1.191&23.82\\ 298 298 DM&-&-&0.2236&\textbf{0.9674}&-&1.191&23.82\\
SM&0.1873&0.3038&\textbf{0.6345}&0.2394&\textbf{0.1726}&\textbf{1.5376}&\textbf{30.75}\\ 299 299 SM&0.1873&0.3038&\textbf{0.6345}&0.2394&\textbf{0.1726}&\textbf{1.5376}&\textbf{30.75}\\
\end{tabular} 300 300 \end{tabular}
\caption{Évaluation des recommandations proposées selon $rs_c(x)$ par les différents systèmes de recommandation testés : RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Algorithme deterministique, SM - Algorithme stochastique} 301 301 \caption{Évaluation des recommandations proposées selon $rs_c(x)$ par les différents systèmes de recommandation testés : RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Algorithme deterministique, SM - Algorithme stochastique}
\label{tabRM2} 302 302 \label{tabRM2}
\end{table} 303 303 \end{table}
304 304
En complément, le tableau \ref{tabCS} présente les similarités entre toutes les recommandations faites aux apprenants par les trois systèmes et les trois séances d'entrainement. Pour ce faire, nous avons choisi d'appliquer l'équation \ref{eqCS} permettant de calculer une similarité cosinus entre deux vecteurs $A$ et $B$. 305 305 En complément, le tableau \ref{tabCS} présente les similarités entre toutes les recommandations faites aux apprenants par les trois systèmes et les trois séances d'entrainement. Pour ce faire, nous avons choisi d'appliquer l'équation \ref{eqCS} permettant de calculer une similarité cosinus entre deux vecteurs $A$ et $B$.
306 306
\begin{equation} 307 307 \begin{equation}
sc=\frac{\sum_{i=1}^n A_i B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^n A_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n B_i^2}} 308 308 sc=\frac{\sum_{i=1}^n A_i B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^n A_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n B_i^2}}
\label{eqCS} 309 309 \label{eqCS}
\end{equation} 310 310 \end{equation}
311 311
\begin{table}[!ht] 312 312 \begin{table}[!ht]
\centering 313 313 \centering
\begin{tabular}{cccc} 314 314 \begin{tabular}{cccc}
Système de recommandation & Séance 1 & Séance 2 & Séance 3\\ 315 315 Système de recommandation & Séance 1 & Séance 2 & Séance 3\\
\hline 316 316 \hline
RàPC&1&1&1\\ 317 317 RàPC&1&1&1\\
DM&0.9540&0.9887&0.9989\\ 318 318 DM&0.9540&0.9887&0.9989\\
SM&\textbf{0.8124}&\textbf{0.8856}&\textbf{0.9244}\\ 319 319 SM&\textbf{0.8124}&\textbf{0.8856}&\textbf{0.9244}\\
\end{tabular} 320 320 \end{tabular}
\caption{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module deterministe, SM - Module stochastique)} 321 321 \caption{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans module de recommandation, DM - Module deterministe, SM - Module stochastique)}
\label{tabCS} 322 322 \label{tabCS}
\end{table} 323 323 \end{table}
324 324
\subsection{Discussion et Conclusion} 325 325 \subsection{Discussion et Conclusion}
Avec la génération d'exercices par le système de RàPC initial, AI-VT propose les mêmes exercices à tous les apprenants, et l'évolution des niveaux de complexité est très lente, un changement toutes les trois ou quatre séances environ. En effet, le système ne prend pas en compte les notes obtenues pendant la séance. Les systèmes intégrant l'un des modules de recommandation testés sont plus dynamiques et les évolutions sont plus rapides. En considérant les notes des apprenants, l'algorithme déterministe suggère des changements de niveaux à un grand nombre d'apprenants de manière soudaine, tandis que l'algorithme stochastique est plus axé sur la personnalisation individuelle et les changements de niveau de complexité sont produits pour un petit nombre d'apprenants. Les deux modules de recommandation proposés ont la capacité de détecter les faiblesses des apprenants et d'adapter la séance à leurs besoins particuliers. 326 326 Avec la génération d'exercices par le système de RàPC initial, AI-VT propose les mêmes exercices à tous les apprenants, et l'évolution des niveaux de complexité est très lente, un changement toutes les trois ou quatre séances environ. En effet, le système ne prend pas en compte les notes obtenues pendant la séance. Les systèmes intégrant l'un des modules de recommandation testés sont plus dynamiques et les évolutions sont plus rapides. En considérant les notes des apprenants, l'algorithme déterministe suggère des changements de niveaux à un grand nombre d'apprenants de manière soudaine, tandis que l'algorithme stochastique est plus axé sur la personnalisation individuelle et les changements de niveau de complexité sont produits pour un petit nombre d'apprenants. Les deux modules de recommandation proposés ont la capacité de détecter les faiblesses des apprenants et d'adapter la séance à leurs besoins particuliers.
327 327
Les données générées ont permis de simuler diverses situations avec les notes de mille apprenants, permettant ainsi d'évaluer le comportement des systèmes de recommandation avec différentes configurations. 328 328 Les données générées ont permis de simuler diverses situations avec les notes de mille apprenants, permettant ainsi d'évaluer le comportement des systèmes de recommandation avec différentes configurations.
329 329
Les résultats numériques montrent que les distributions des questions dans une séance par les deux modules de recommandation sont différentes bien que la tendance générale soit similaire. Les modules de recommandation proposés tentent de répartir les questions dans tous les niveaux de complexité définis. Globalement, le module de recommandation stochastique a obtenu un meilleur score. En comparaison du système initial, les modules de recommandation (déterministe et stochastique) proposent 15\% à 68\% d'adaptations de la complexité pour tous les niveaux. Pour cette raison, l'approche stochastique sera préférée à l'approche déterministe dans la suite des travaux de recherche. 330 330 Les résultats numériques montrent que les distributions des questions dans une séance par les deux modules de recommandation sont différentes bien que la tendance générale soit similaire. Les modules de recommandation proposés tentent de répartir les questions dans tous les niveaux de complexité définis. Globalement, le module de recommandation stochastique a obtenu un meilleur score. En comparaison du système initial, les modules de recommandation (déterministe et stochastique) proposent 15\% à 68\% d'adaptations de la complexité pour tous les niveaux. Pour cette raison, l'approche stochastique sera préférée à l'approche déterministe dans la suite des travaux de recherche.
331 331
Selon la métrique de la similarité cosinus, le module de recommandation stochastique augmente la diversité des propositions par rapport au système initial dans les trois séances d'entrainement testées, ce qui indique qu'en plus d'atteindre l'adaptabilité, des propositions personnalisées sont générées tout en maintenant l'objectif de progression des niveaux de compétence des apprenants. La diversité des propositions est une caractéristique essentielle de l'algorithme de recommandation dans ses deux versions. 332 332 Selon la métrique de la similarité cosinus, le module de recommandation stochastique augmente la diversité des propositions par rapport au système initial dans les trois séances d'entrainement testées, ce qui indique qu'en plus d'atteindre l'adaptabilité, des propositions personnalisées sont générées tout en maintenant l'objectif de progression des niveaux de compétence des apprenants. La diversité des propositions est une caractéristique essentielle de l'algorithme de recommandation dans ses deux versions.
333 333
Les modules de recommandation sont un élément essentiel pour certains EIAH car ils aident à guider le processus d'apprentissage individuel. Ils permettent également d'identifier les faiblesses et de réorienter le processus complet afin d'améliorer les connaissances et les compétences. Les deux modules de recommandation proposés peuvent détecter en temps réel les faiblesses de l'apprenant et tentent de réorienter la séance vers le niveau de complexité le plus adapté. Même si l'ensemble des données générées est une simulation de temps de réponse et de notes fictives d'apprenants fictifs, les tests démontrent la flexibilité et la robustesse des modules de recommandation proposés : les données relatives aux apprenants présentent en effet une grande diversité et obligent le système à s'adapter à différents types de configuration. Par conséquent, il est possible de conclure que les modules de recommandation proposés ont la capacité de fonctionner dans différentes situations et de proposer des chemins alternatifs et personnalisés pour améliorer le processus d'apprentissage global. 334 334 Les modules de recommandation sont un élément essentiel pour certains EIAH car ils aident à guider le processus d'apprentissage individuel. Ils permettent également d'identifier les faiblesses et de réorienter le processus complet afin d'améliorer les connaissances et les compétences. Les deux modules de recommandation proposés peuvent détecter en temps réel les faiblesses de l'apprenant et tentent de réorienter la séance vers le niveau de complexité le plus adapté. Même si l'ensemble des données générées est une simulation de temps de réponse et de notes fictives d'apprenants fictifs, les tests démontrent la flexibilité et la robustesse des modules de recommandation proposés : les données relatives aux apprenants présentent en effet une grande diversité et obligent le système à s'adapter à différents types de configuration. Par conséquent, il est possible de conclure que les modules de recommandation proposés ont la capacité de fonctionner dans différentes situations et de proposer des chemins alternatifs et personnalisés pour améliorer le processus d'apprentissage global.
335 335
\section{ESCBR-SMA et échantillonnage de Thompson} 336 336 \section{ESCBR-SMA et échantillonnage de Thompson}
\sectionmark{ESCBR-SMA et TS} 337 337 \sectionmark{ESCBR-SMA et TS}
338 338
La section précédente a démontré l'intérêt de l'intégration d'un module de recommandation afin de proposer des exercices d'un niveau de difficulté adapté aux besoins de l'apprenant en fonction des difficultés décelées au cours de la séance d'entraînement. Le système AI-VT initial fondé sur le cycle du raisonnement à partir de cas et ne proposant que des adaptations entre deux séances d’entraînement consécutives, a été supplanté par l'intégration de modules de recommandation utilisés durant la phase de révision du cycle classique du RàPC. Les deux modules de recommandation testés dans la section précédente étaient l'un déterministe, l'autre stochastique. 339 339 La section précédente a démontré l'intérêt de l'intégration d'un module de recommandation afin de proposer des exercices d'un niveau de difficulté adapté aux besoins de l'apprenant en fonction des difficultés décelées au cours de la séance d'entraînement. Le système AI-VT initial fondé sur le cycle du raisonnement à partir de cas et ne proposant que des adaptations entre deux séances d’entraînement consécutives, a été supplanté par l'intégration de modules de recommandation utilisés durant la phase de révision du cycle classique du RàPC. Les deux modules de recommandation testés dans la section précédente étaient l'un déterministe, l'autre stochastique.
340 340
La section précédente a également démontré qu'il était possible et intéressant que les niveaux de complexité des exercices proposés puissent suivre des fonctions permettant de les faire fluctuer de manière progressive au cours de la séance, et ce afin que les apprenants ne soient pas confrontés à des difficultés changeant de manière trop abrupte durant l'entraînement. Cette étude nous amène donc à considérer la résolution de la génération d'une séance d'exercices sous l'angle de la régression. Nous proposons donc dans cette partie de montrer de quelle manière nous avons intégré et vérifié l'intérêt des outils définis dans le chapitre précédent dans l'EIAH AI-VT. 341 341 La section précédente a également démontré qu'il était possible et intéressant que les niveaux de complexité des exercices proposés puissent suivre des fonctions permettant de les faire fluctuer de manière progressive au cours de la séance, et ce afin que les apprenants ne soient pas confrontés à des difficultés changeant de manière trop abrupte durant l'entraînement. Cette étude nous amène donc à considérer la résolution de la génération d'une séance d'exercices sous l'angle de la régression. Nous proposons donc dans cette partie de montrer de quelle manière nous avons intégré et vérifié l'intérêt des outils définis dans le chapitre précédent dans l'EIAH AI-VT.
342 342
\subsection{Concepts Associés} 343 343 \subsection{Concepts Associés}
344 344
Cette section présente les concepts, les définitions et les algorithmes nécessaires à la compréhension du module proposé. Le paradigme fondamental utilisé dans ce travail est le raisonnement à partir de cas (RàPC), qui permet d'exploiter les connaissances acquises et l'expérience accumulée pour résoudre un problème spécifique. L'idée principale est de rechercher des situations antérieures similaires et d'utiliser l'expérience acquise pour résoudre de nouveaux problèmes. Le RàPC suit classiquement un cycle de quatre étapes pour améliorer la solution d'inférence \cite{jmse11050890}. 345 345 Cette section présente les concepts, les définitions et les algorithmes nécessaires à la compréhension du module proposé. Le paradigme fondamental utilisé dans ce travail est le raisonnement à partir de cas (RàPC), qui permet d'exploiter les connaissances acquises et l'expérience accumulée pour résoudre un problème spécifique. L'idée principale est de rechercher des situations antérieures similaires et d'utiliser l'expérience acquise pour résoudre de nouveaux problèmes. Le RàPC suit classiquement un cycle de quatre étapes pour améliorer la solution d'inférence \cite{jmse11050890}.
346 346
L'un des algorithmes les plus couramment utilisés dans les EIAH pour adapter le contenu et estimer la progression du niveau de connaissance des apprenants est le BKT (\textit{Bayesian Knowledge Tracing}) \cite{ZHANG2018189}. Cet algorithme 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 selon 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. 347 347 L'un des algorithmes les plus couramment utilisés dans les EIAH pour adapter le contenu et estimer la progression du niveau de connaissance des apprenants est le BKT (\textit{Bayesian Knowledge Tracing}) \cite{ZHANG2018189}. Cet algorithme 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 selon 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.
348 348
\begin{equation} 349 349 \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)} 350 350 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} 351 351 \label{eqbkt1}
\end{equation} 352 352 \end{equation}
353 353
\begin{equation} 354 354 \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))} 355 355 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} 356 356 \label{eqbkt2}
\end{equation} 357 357 \end{equation}
358 358
\begin{equation} 359 359 \begin{equation}
P(k_{t})=P(k_{t-1}|evidence_t)+(1-P(k_{t-1}|evidence_t))P(w) 360 360 P(k_{t})=P(k_{t-1}|evidence_t)+(1-P(k_{t-1}|evidence_t))P(w)
\label{eqbkt3} 361 361 \label{eqbkt3}
\end{equation} 362 362 \end{equation}
363 363
Le module de recommandation proposé, associé à AI-VT, est fondé 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}. Nous nous intéressons ici plus particulièrement à l'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 \cite{pmlr-v238-ou24a}. La distribution de probabilité initiale est généralement définie comme une distribution spécifique de la famille des distributions Beta (équation \ref{fbeta}) avec des valeurs initiales prédéterminées pour $\alpha$ et $\beta$ \cite{math12111758}, \cite{NGUYEN2024111566}. 364 364 Le module de recommandation proposé, associé à AI-VT, est fondé 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}. Nous nous intéressons ici plus particulièrement à l'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 \cite{pmlr-v238-ou24a}. La distribution de probabilité initiale est généralement définie comme une distribution spécifique de la famille des distributions Beta (équation \ref{fbeta}) avec des valeurs initiales prédéterminées pour $\alpha$ et $\beta$ \cite{math12111758}, \cite{NGUYEN2024111566}.
365 365
%\begin{equation} 366 366 %\begin{equation}
% Beta(x,\alpha,\beta)=\begin{cases} 367 367 % 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]\\ 368 368 % \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 369 369 % 0&otherwise
% \end{cases} 370 370 % \end{cases}
%\end{equation} 371 371 %\end{equation}
372 372
\begin{equation} 373 373 \begin{equation}
Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\Gamma(\alpha + \beta)}{\Gamma(\alpha) \Gamma(\beta)}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1} 374 374 Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\Gamma(\alpha + \beta)}{\Gamma(\alpha) \Gamma(\beta)}\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}
\label{fbeta} 375 375 \label{fbeta}
\end{equation} 376 376 \end{equation}
377 377
En utilisant la définition formelle de la fonction $\Gamma$ (équation \ref{eqGamma1}) et en remplaçant certaines variables, une nouvelle expression de la fonction Beta est obtenue (équation \ref{f2beta}). 378 378 En utilisant la définition formelle de la fonction $\Gamma$ (équation \ref{eqGamma1}) et en remplaçant certaines variables, une nouvelle expression de la fonction Beta est obtenue (équation \ref{f2beta}).
379 379
\begin{equation} 380 380 \begin{equation}
\Gamma(z)=\int_0^\infty e^{-x} x^{z-1} dx 381 381 \Gamma(z)=\int_0^\infty e^{-x} x^{z-1} dx
\label{eqGamma1} 382 382 \label{eqGamma1}
\end{equation} 383 383 \end{equation}
384 384
\begin{equation} 385 385 \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} 386 386 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} 387 387 \label{f2beta}
\end{equation} 388 388 \end{equation}
389 389
En exprimant les deux intégrales du dénominateur comme une seule intégrale, l'équation \ref{f3Beta} est obtenue. 390 390 En exprimant les deux intégrales du dénominateur comme une seule intégrale, l'équation \ref{f3Beta} est obtenue.
391 391
\begin{equation} 392 392 \begin{equation}
\int_{u=0}^{\infty}\int_{v=0}^\infty e^{-u-v} u^{\alpha-1} v^{\beta-1}du dv 393 393 \int_{u=0}^{\infty}\int_{v=0}^\infty e^{-u-v} u^{\alpha-1} v^{\beta-1}du dv
\label{f3Beta} 394 394 \label{f3Beta}
\end{equation} 395 395 \end{equation}
396 396
$u=st$, $v=s(1-t)$, $s=u+v$ et $t=u/(u+v)$ sont ensuite remplacées par le résultat du Jacobien \ref{eqJac}, menant ainsi à l'expression finale définie par l'équation \ref{f4Beta}. 397 397 $u=st$, $v=s(1-t)$, $s=u+v$ et $t=u/(u+v)$ sont ensuite remplacées par le résultat du Jacobien \ref{eqJac}, menant ainsi à l'expression finale définie par l'équation \ref{f4Beta}.
398 398
\begin{equation} 399 399 \begin{equation}
\left ( 400 400 \left (
\begin{matrix} 401 401 \begin{matrix}
\frac{\partial u}{\partial t} & \frac{\partial u}{\partial s}\\ 402 402 \frac{\partial u}{\partial t} & \frac{\partial u}{\partial s}\\
\frac{\partial v}{\partial t} & \frac{\partial v}{\partial s}\\ 403 403 \frac{\partial v}{\partial t} & \frac{\partial v}{\partial s}\\
\end{matrix} 404 404 \end{matrix}
\right ) = 405 405 \right ) =
\left ( 406 406 \left (
\begin{matrix} 407 407 \begin{matrix}
sdt & tds \\ 408 408 sdt & tds \\
-sdt & (1-t)ds\\ 409 409 -sdt & (1-t)ds\\
\end{matrix} 410 410 \end{matrix}
\right ) = s \; dtds 411 411 \right ) = s \; dtds
\label{eqJac} 412 412 \label{eqJac}
\end{equation} 413 413 \end{equation}
414 414
\begin{equation} 415 415 \begin{equation}
\int_{s=0}^\infty \int_{t=0}^1 e^{-s}(st)^{\alpha-1}(s(1-t))^{\beta-1}s \; dsdt 416 416 \int_{s=0}^\infty \int_{t=0}^1 e^{-s}(st)^{\alpha-1}(s(1-t))^{\beta-1}s \; dsdt
\label{f4Beta} 417 417 \label{f4Beta}
\end{equation} 418 418 \end{equation}
419 419
Viennent ensuite les équations \ref{f5Beta} et \ref{f6Beta} en exprimant les intégrales en fonction des variables de substitution indépendantes $s$ et $t$. 420 420 Viennent ensuite les équations \ref{f5Beta} et \ref{f6Beta} en exprimant les intégrales en fonction des variables de substitution indépendantes $s$ et $t$.
421 421
\begin{equation} 422 422 \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 423 423 \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} 424 424 \label{f5Beta}
\end{equation} 425 425 \end{equation}
426 426
\begin{equation} 427 427 \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 428 428 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} 429 429 }\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}
\label{f6Beta} 430 430 \label{f6Beta}
\end{equation} 431 431 \end{equation}
432 432
Finalement, la famille de fonctions de distribution Beta peut être calculée selon l'équation \ref{f7Beta}. 433 433 Finalement, la famille de fonctions de distribution Beta peut être calculée selon l'équation \ref{f7Beta}.
434 434
\begin{equation} 435 435 \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 436 436 Beta(\theta | \alpha, \beta) = \frac{\theta^{\alpha-1}(1-\theta)^{\beta-1}}{\int_{0}^1 t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt
} 437 437 }
\label{f7Beta} 438 438 \label{f7Beta}
\end{equation} 439 439 \end{equation}
440 440
L'évolution de l'algorithme de recommandation TS résulte du changement des distributions de probabilité. Il est à noter qu'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. 441 441 L'évolution de l'algorithme de recommandation TS résulte du changement des distributions de probabilité. Il est à noter qu'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.
442 442
Par ailleurs, l'apprentissage automatique utilise la divergence de Kullback-Liebler, qui décrit l'entropie relative de deux distributions de probabilités. Cette fonction est fondée sur le concept d'entropie et le résultat peut être interprété comme la quantité d'informations nécessaires pour obtenir la distribution de probabilité $q$ à partir de la distribution de probabilité $p$. Bien que largement utilisée, la divergence de Kullback-Liebler (équation \ref{dkl}) présente toutefois l'inconvénient de ne pas être une mesure symétrique car elle ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire et n'est pas bornée \cite{Li_2024}. Pour remédier à cette difficulté, il est possible d'utiliser la divergence de Jensen-Shannon. 443 443 Par ailleurs, l'apprentissage automatique utilise la divergence de Kullback-Liebler, qui décrit l'entropie relative de deux distributions de probabilités. Cette fonction est fondée sur le concept d'entropie et le résultat peut être interprété comme la quantité d'informations nécessaires pour obtenir la distribution de probabilité $q$ à partir de la distribution de probabilité $p$. Bien que largement utilisée, la divergence de Kullback-Liebler (équation \ref{dkl}) présente toutefois l'inconvénient de ne pas être une mesure symétrique car elle ne satisfait pas à l'inégalité triangulaire et n'est pas bornée \cite{Li_2024}. Pour remédier à cette difficulté, il est possible d'utiliser la divergence de Jensen-Shannon.
444 444
\begin{equation} 445 445 \begin{equation}
D_{KL}(p(x),q(x))=\int_{-\infty}^{\infty}p(x) log \left(\frac{p(x)}{q(x)} \right)dx 446 446 D_{KL}(p(x),q(x))=\int_{-\infty}^{\infty}p(x) log \left(\frac{p(x)}{q(x)} \right)dx
\label{dkl} 447 447 \label{dkl}
\end{equation} 448 448 \end{equation}
449 449
La divergence de Jenser-Shannon est fondée sur la divergence de Kullback-Liebler. Une distribution de probabilité auxiliaire $m$ est créée dont la définition est fondée 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 fondée sur $p(x)$ et $q(x)$. Celle-ci est calculée selon l'équation \ref{djs2}. Les distributions de probabilité à comparer doivent être continues et définies dans le même domaine. 450 450 La divergence de Jenser-Shannon est fondée sur la divergence de Kullback-Liebler. Une distribution de probabilité auxiliaire $m$ est créée dont la définition est fondée 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 fondée sur $p(x)$ et $q(x)$. Celle-ci est calculée selon l'équation \ref{djs2}. Les distributions de probabilité à comparer doivent être continues et définies dans le même domaine.
451 451
%Jensen-Shannon Divergence (equations \ref{djs}, \ref{djs2}).\\ 452 452 %Jensen-Shannon Divergence (equations \ref{djs}, \ref{djs2}).\\
453 453
\begin{equation} 454 454 \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)) 455 455 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} 456 456 \label{djs}
\end{equation} 457 457 \end{equation}
458 458
\begin{equation} 459 459 \begin{equation}
m(x)=\frac{1}{2}p(x)+\frac{1}{2}q(x) 460 460 m(x)=\frac{1}{2}p(x)+\frac{1}{2}q(x)
\label{djs2} 461 461 \label{djs2}
\end{equation} 462 462 \end{equation}
463 463
La prédiction utilisée dans le module proposé ici a été présentée dans le chapitre \ref{ChapESCBR}. Il s'agit d'un algorithme d'empilement de raisonnement à partir de cas mettant en œuvre deux niveaux d'intégration. Le module utilise globalement la stratégie d'empilement pour exécuter plusieurs algorithmes afin de rechercher des informations dans un ensemble de données et générer des solutions à différents problèmes génériques. En outre une étape d'évaluation permet de sélectionner la solution la plus optimale pour un problème donné en fonction d'une métrique adaptative définie pour les problèmes de régression. 464 464 La prédiction utilisée dans le module proposé ici a été présentée dans le chapitre \ref{ChapESCBR}. Il s'agit d'un algorithme d'empilement de raisonnement à partir de cas mettant en œuvre deux niveaux d'intégration. Le module utilise globalement la stratégie d'empilement pour exécuter plusieurs algorithmes afin de rechercher des informations dans un ensemble de données et générer des solutions à différents problèmes génériques. En outre une étape d'évaluation permet de sélectionner la solution la plus optimale pour un problème donné en fonction d'une métrique adaptative définie pour les problèmes de régression.
465 465
\subsection{Algorithme Proposé} 466 466 \subsection{Algorithme Proposé}
\label{Sec:TS-ESCBR-SMA} 467 467 \label{Sec:TS-ESCBR-SMA}
468 468
Nous proposons ici une intégration de l'algorithme d'adaptation stochastique (fondé sur l'échantillonnage de Thompson) avec ESCBR-SMA. Ainsi, le module de recommandation révise la séance en fonction des notes de l'apprenant et ESCBR-SMA effectue une prédiction pour valider l'adaptation générée. 469 469 Nous proposons ici une intégration de l'algorithme d'adaptation stochastique (fondé sur l'échantillonnage de Thompson) avec ESCBR-SMA. Ainsi, le module de recommandation révise la séance en fonction des notes de l'apprenant et ESCBR-SMA effectue une prédiction pour valider l'adaptation générée.
470 470
L'idée est d'unifier les deux modules en se fondant à la fois sur des informations locales (recommandation fondée sur l'échantillonnage de Thompson (TS) et les informations propres à l'apprenant), et sur des informations globales (cas similaires de la base de connaissances du système de RàPC en suivant le principe du paradoxe de Stein) car le RàPC combine différents observations pour réaliser une estimation. 471 471 L'idée est d'unifier les deux modules en se fondant à la fois sur des informations locales (recommandation fondée sur l'échantillonnage de Thompson (TS) et les informations propres à l'apprenant), et sur des informations globales (cas similaires de la base de connaissances du système de RàPC en suivant le principe du paradoxe de Stein) car le RàPC combine différents observations pour réaliser une estimation.
472 472
L'architecture de l'algorithme est présentée sur la figure \ref{fig:Amodel}, où l'on peut voir que les deux algorithmes TS et RàPC sont exécutés en parallèle et indépendamment. Des synchronisations sont faites après obtention des résultats de chaque module. Ces résultats sont unifiés via d'une fonction de pondération. La recommandation finale est calculée selon l'équation \ref{eqMixModels_}. Le \textit{paradoxe de Simpson} est un paradoxe dans lequel un phénomène observé dans plusieurs groupes s'inverse lorsque les groupes sont combinés\cite{10.1145/3578337.3605122}. L'unification d'ensembles de données différents peut atténuer ce paradoxe \cite{lei2024analysis}. 473 473 L'architecture de l'algorithme est présentée sur la figure \ref{fig:Amodel}, où l'on peut voir que les deux algorithmes TS et RàPC sont exécutés en parallèle et indépendamment. Des synchronisations sont faites après obtention des résultats de chaque module. Ces résultats sont unifiés via d'une fonction de pondération. La recommandation finale est calculée selon l'équation \ref{eqMixModels_}. Le \textit{paradoxe de Simpson} est un paradoxe dans lequel un phénomène observé dans plusieurs groupes s'inverse lorsque les groupes sont combinés\cite{10.1145/3578337.3605122}. L'unification d'ensembles de données différents peut atténuer ce paradoxe \cite{lei2024analysis}.
474 474
\begin{figure} 475 475 \begin{figure}
\centering 476 476 \centering
\includegraphics[width=0.7\linewidth]{Figures/Model.png} 477 477 \includegraphics[width=0.7\linewidth]{Figures/Model.png}
\caption{Schéma de l'architecture de l'algorithme proposé} 478 478 \caption{Schéma de l'architecture de l'algorithme proposé}
\label{fig:Amodel} 479 479 \label{fig:Amodel}
\end{figure} 480 480 \end{figure}
481 481
La première étape est l'adaptation avec l'échantillonnage de Thompson. Vient ensuite la prédiction via ECBR-SMA. Enfin, le processus se termine par la prise de décision concernant la suite de la séance à délivrer à l'apprenant. Le système de recommandation obtient une valeur de probabilité pour tous les niveaux de complexité 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 module proposé ainsi que les mesures employées. 482 482 La première étape est l'adaptation avec l'échantillonnage de Thompson. Vient ensuite la prédiction via ECBR-SMA. Enfin, le processus se termine par la prise de décision concernant la suite de la séance à délivrer à l'apprenant. Le système de recommandation obtient une valeur de probabilité pour tous les niveaux de complexité 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 module proposé ainsi que les mesures employées.
483 483
\begin{table}[!ht] 484 484 \begin{table}[!ht]
\centering 485 485 \centering
\footnotesize 486 486 \footnotesize
\begin{tabular}{c|c|>{\centering\arraybackslash}p{8cm}|c} 487 487 \begin{tabular}{c|c|>{\centering\arraybackslash}p{8cm}|c}
ID&Type&Description&Domain\\ 488 488 ID&Type&Description&Domain\\
\hline 489 489 \hline
$\alpha$&p&Paramètre de la distribution beta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ 490 490 $\alpha$&p&Paramètre de la distribution beta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\
$\beta$&p&Paramètre de la distribution beta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\ 491 491 $\beta$&p&Paramètre de la distribution beta&$[1, \infty] \in \mathbb{R}$\\
$t$&p&Numéro de l'itération&$\mathbb{N}$\\ 492 492 $t$&p&Numéro de l'itération&$\mathbb{N}$\\
$c$&p&Niveau de complexité&$\mathbb{N}$\\ 493 493 $c$&p&Niveau de complexité&$\mathbb{N}$\\
$x_c$&p&Notes moyennes par niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}$\\ 494 494 $x_c$&p&Notes moyennes par niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}$\\
$y_c$&p&Nombre de questions par niveau de complexité $c$&$\mathbb{N}$\\ 495 495 $y_c$&p&Nombre de questions par niveau de complexité $c$&$\mathbb{N}$\\
$r$&f&Fonction suivie pour la recommandation&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ 496 496 $r$&f&Fonction suivie pour la recommandation&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\
$k_{t,c}$&v&Évolution de la connaissance dans le temps $t$ pour le niveau de complexité $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ 497 497 $k_{t,c}$&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 $c$&$\mathbb{R}$\\ 498 498 $vk_{t,c}$&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 $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ 499 499 $TS_c$&v&Récompense d'échantillonnage de Thompson pour un niveau de complexité $c$&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\
$TSN_c$&v&Normalisation de $TS_c$ avec d'autres niveaux de complexité&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ 500 500 $TSN_c$&v&Normalisation 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 $c$&$\mathbb{R}_+$\\ 501 501 $ESCBR_c$&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 $c$&$\mathbb{R}_+$\\ 502 502 $p_c$&f&Fonction de densité de probabilité pour le niveau de complexité $c$&$\mathbb{R}_+$\\
$D_{JS}$&f&Divergence de Jensen-Shannon&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\ 503 503 $D_{JS}$&f&Divergence de Jensen-Shannon&$[0,1] \in \mathbb{R}$\\
504 504
\end{tabular} 505 505 \end{tabular}
\caption{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) de l'algorithme proposé et des métriques utilisées} 506 506 \caption{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) de l'algorithme proposé et des métriques utilisées}
\label{tabvp} 507 507 \label{tabvp}
\end{table} 508 508 \end{table}
509 509
Pour rappel, le processus de recommandation 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 algorithme 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 selon l'équation \ref{IntEq2_}. Les valeurs de normalisation servent de paramètres de priorité pour les prédictions effectuées par ESCBR-SMA (équation \ref{eqMixModels_}). La recommandation finalement proposée est celle dont la valeur est la plus élevée. 510 510 Pour rappel, le processus de recommandation 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 algorithme 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 selon l'équation \ref{IntEq2_}. Les valeurs de normalisation servent de paramètres de priorité pour les prédictions effectuées par ESCBR-SMA (équation \ref{eqMixModels_}). La recommandation finalement proposée est celle dont la valeur est la plus élevée.
511 511
\begin{equation} 512 512 \begin{equation}
TS_c=rand(Beta(\alpha_c, \beta_c)) 513 513 TS_c \sim (Beta(\alpha_c, \beta_c))
\label{IntEq1_} 514 514 \label{IntEq1_}
\end{equation} 515 515 \end{equation}
516 516
\begin{equation} 517 517 \begin{equation}
TSN_c=\frac{TS_c}{\sum_{i=0}^4TS_i} 518 518 TSN_c=\frac{TS_c}{\sum_{i=0}^4TS_i}
\label{IntEq2_} 519 519 \label{IntEq2_}
\end{equation} 520 520 \end{equation}
521 521
\begin{equation} 522 522 \begin{equation}
n_c=argmax_c(TSN_c*ESCBR_c) 523 523 n_c=argmax_c(TSN_c*ESCBR_c)
\label{eqMixModels_} 524 524 \label{eqMixModels_}
\end{equation} 525 525 \end{equation}
526 526
\subsection{Résultats et Discussion} 527 527 \subsection{Résultats et Discussion}
528 528
Le principal inconvénient posé par la validation d'un tel système « en situation réelle » est la difficulté à collecter des données et à évaluer des systèmes différents dans des conditions strictement similaires. Cette difficulté est accentuée dans les contextes d'apprentissage autorégulés, puisque les apprenants peuvent quitter la plateforme d'apprentissage à tout moment rendant ainsi les données incomplètes \cite{badier:hal-04092828}. 529 529 Le principal inconvénient posé par la validation d'un tel système « en situation réelle » est la difficulté à collecter des données et à évaluer des systèmes différents dans des conditions strictement similaires. Cette difficulté est accentuée dans les contextes d'apprentissage autorégulés, puisque les apprenants peuvent quitter la plateforme d'apprentissage à tout moment rendant ainsi les données incomplètes \cite{badier:hal-04092828}.
530 530
Pour cette raison, les différentes approches proposées ont été testées sur des données générées : les notes et les temps de réponse de 1000 apprenants fictifs et cinq questions par niveau de complexité. Les notes des apprenants ont été créées en suivant la loi de distribution \textit{logit-normale} que nous avons jugée proche de la réalité de la progression d'un apprentissage \cite{Data}. 531 531 Pour cette raison, les différentes approches proposées ont été testées sur des données générées : les notes et les temps de réponse de 1000 apprenants fictifs et cinq questions par niveau de complexité. Les notes des apprenants ont été créées en suivant la loi de distribution \textit{logit-normale} que nous avons jugée proche de la réalité de la progression d'un apprentissage \cite{Data}.
532 532
Quatre séries de tests ont été effectuées. La première série a été menée sur le système AI-VT intégrant le système de RàPC pour la régression afin de démontrer la capacité de l'algorithme à prédire les notes à différents niveaux de complexité. 533 533 Quatre séries de tests ont été effectuées. La première série a été menée sur le système AI-VT intégrant le système de RàPC pour la régression afin de démontrer la capacité de l'algorithme à prédire les notes à différents niveaux de complexité.
La deuxième série de tests a évalué la progression des connaissances avec TS afin d'analyser la capacité du module à proposer des recommandations personnalisées. Lors de la troisième série de tests, nous avons comparé les algorithmes de recommandation BKT et TS. Enfin, lors de la quatrième série de tests, nous avons comparé TS seul et TS avec ESCBR-SMA. 534 534 La deuxième série de tests a évalué la progression des connaissances avec TS afin d'analyser la capacité du module à proposer des recommandations personnalisées. Lors de la troisième série de tests, nous avons comparé les algorithmes de recommandation BKT et TS. Enfin, lors de la quatrième série de tests, nous avons comparé TS seul et TS avec ESCBR-SMA.
535 535
\subsubsection{Régression avec ESCBR-SMA pour l'aide à l'apprentissage humain} 536 536 \subsubsection{Régression avec ESCBR-SMA pour l'aide à l'apprentissage humain}
537 537
Le SMA que nous avons implémenté utilise un raisonnement bayésien, ce qui permet aux agents d'apprendre des données et d'intéragir au cours de l'exécution et de l'exploration. 538 538 Le SMA que nous avons implémenté utilise un raisonnement bayésien, ce qui permet aux agents d'apprendre des données et d'intéragir au cours de l'exécution et de l'exploration.
539 539
ESCBR-SMA utilise une fonction noyau pour obtenir la meilleure approximation de la solution du problème cible. Dans notre cas, l'obtention de la meilleure solution est un problème NP-Difficile car la formulation est similaire au problème de Fermat-Weber à $N$ dimensions \cite{doi:10.1137/23M1592420}. 540 540 ESCBR-SMA utilise une fonction noyau pour obtenir la meilleure approximation de la solution du problème cible. Dans notre cas, l'obtention de la meilleure solution est un problème NP-Difficile car la formulation est similaire au problème de Fermat-Weber à $N$ dimensions \cite{doi:10.1137/23M1592420}.
541 541
Les différents scénarios du tableau \ref{tab:scenarios} ont été considérés dans un premier temps. Dans le scénario $E_1$, il s'agit de prédire la note d'un apprenant au premier niveau de complexité, après 3 questions. Le scénario $E_2$ considère les notes de 8 questions et l'objectif est de prédire la note de la neuvième question dans le même niveau de complexité. Le scénario $E_3$ interpole la neuvième note que l'apprenant obtiendrait si la neuvième question était de niveau de complexité supérieur à celui de la huitième question. Cette interpolation est faite sur la base des notes obtenues aux quatre questions précédentes. Le scénario $E_4$ considère 4 questions et le système doit interpoler 2 notes dans un niveau de complexité supérieur. 542 542 Les différents scénarios du tableau \ref{tab:scenarios} ont été considérés dans un premier temps. Dans le scénario $E_1$, il s'agit de prédire la note d'un apprenant au premier niveau de complexité, après 3 questions. Le scénario $E_2$ considère les notes de 8 questions et l'objectif est de prédire la note de la neuvième question dans le même niveau de complexité. Le scénario $E_3$ interpole la neuvième note que l'apprenant obtiendrait si la neuvième question était de niveau de complexité supérieur à celui de la huitième question. Cette interpolation est faite sur la base des notes obtenues aux quatre questions précédentes. Le scénario $E_4$ considère 4 questions et le système doit interpoler 2 notes dans un niveau de complexité supérieur.
543 543
\begin{table}[!ht] 544 544 \begin{table}[!ht]
\centering 545 545 \centering
\begin{tabular}{ccc} 546 546 \begin{tabular}{ccc}
Scenario&Caractéristiques du problème&Dimension de la solution\\ 547 547 Scenario&Caractéristiques du problème&Dimension de la solution\\
\hline 548 548 \hline
$E_1$ & 5 & 1\\ 549 549 $E_1$ & 5 & 1\\
$E_2$ & 15& 1\\ 550 550 $E_2$ & 15& 1\\
$E_3$ & 9 & 1\\ 551 551 $E_3$ & 9 & 1\\
$E_4$ & 9 & 2\\ 552 552 $E_4$ & 9 & 2\\
\end{tabular} 553 553 \end{tabular}
\caption{Description des scénarios} 554 554 \caption{Description des scénarios}
\label{tab:scenarios} 555 555 \label{tab:scenarios}
\end{table} 556 556 \end{table}
557 557
ESCBR-SMA a été comparé aux neuf outils classiquement utilisés pour résoudre la régression consignés dans le tableau \ref{tabAlgs} et selon l'erreur quadratique moyenne (RMSE - \textit{Root Mean Squared Error}), l'erreur médiane absolue (MedAE - \textit{Median Absolute Error}) et l'erreur moyenne absolue (MAE - \textit{Mean Absolute Error}). 558 558 ESCBR-SMA a été comparé aux neuf outils classiquement utilisés pour résoudre la régression consignés dans le tableau \ref{tabAlgs} et selon l'erreur quadratique moyenne (RMSE - \textit{Root Mean Squared Error}), l'erreur médiane absolue (MedAE - \textit{Median Absolute Error}) et l'erreur moyenne absolue (MAE - \textit{Mean Absolute Error}).
559 559
\begin{table}[!ht] 560 560 \begin{table}[!ht]
\centering 561 561 \centering
\footnotesize 562 562 \footnotesize
\begin{tabular}{ll|ll} 563 563 \begin{tabular}{ll|ll}
ID&Algorithm&ID&Algorithm\\ 564 564 ID&Algorithm&ID&Algorithm\\
\hline 565 565 \hline
A1&Linear Regression&A6&Polinomial Regression\\ 566 566 A1&Linear Regression&A6&Polinomial Regression\\
A2&K-Nearest Neighbor&A7&Ridge Regression\\ 567 567 A2&K-Nearest Neighbor&A7&Ridge Regression\\
A3&Decision Tree&A8&Lasso Regression\\ 568 568 A3&Decision Tree&A8&Lasso Regression\\
A4&Random Forest (Ensemble)&A9&Gradient Boosting (Ensemble)\\ 569 569 A4&Random Forest (Ensemble)&A9&Gradient Boosting (Ensemble)\\
A5&Multi Layer Perceptron&A10&Proposed Ensemble Stacking RàPC\\ 570 570 A5&Multi Layer Perceptron&A10&Proposed Ensemble Stacking RàPC\\
\end{tabular} 571 571 \end{tabular}
\caption{Liste des algorithmes évalués } 572 572 \caption{Liste des algorithmes évalués }
\label{tabAlgs} 573 573 \label{tabAlgs}
\end{table} 574 574 \end{table}
575 575
Le tableau \ref{tab:results} présente les résultats obtenus par les 10 algorithmes sur les quatre scénarios. Ces résultats montrent qu'ESCBR-SMA (A10) et le \textit{Gradient Boosting} (A9) obtiennent toujours les deux meilleurs résultats. Si l'on considère uniquement la RMSE, ESCBR-SMA occupe toujours la première place sauf pour $E_3$ où il est deuxième. Inversement, en considérant l'erreur médiane absolue ou l'erreur moyenne absolue, A10 se classe juste après A9. ESCBR-SMA et le \textit{Gradient Boosting} sont donc efficaces pour interpoler les notes des apprenants. 576 576 Le tableau \ref{tab:results} présente les résultats obtenus par les 10 algorithmes sur les quatre scénarios. Ces résultats montrent qu'ESCBR-SMA (A10) et le \textit{Gradient Boosting} (A9) obtiennent toujours les deux meilleurs résultats. Si l'on considère uniquement la RMSE, ESCBR-SMA occupe toujours la première place sauf pour $E_3$ où il est deuxième. Inversement, en considérant l'erreur médiane absolue ou l'erreur moyenne absolue, A10 se classe juste après A9. ESCBR-SMA et le \textit{Gradient Boosting} sont donc efficaces pour interpoler les notes des apprenants.
577 577
\begin{table}[!ht] 578 578 \begin{table}[!ht]
\centering 579 579 \centering
\footnotesize 580 580 \footnotesize
\begin{tabular}{c|cccccccccc} 581 581 \begin{tabular}{c|cccccccccc}
&\multicolumn{10}{c}{\textbf{Algorithme}}\\ 582 582 &\multicolumn{10}{c}{\textbf{Algorithme}}\\
\hline 583 583 \hline
& A1&A2&A3&A4&A5&A6&A7&A8&A9&A10\\ 584 584 & A1&A2&A3&A4&A5&A6&A7&A8&A9&A10\\
\textbf{Scenario (Metrique)}\\ 585 585 \textbf{Scenario (Metrique)}\\
\hline 586 586 \hline
$E_1$ (RMSE)&0.625&0.565&0.741&0.56&0.606&0.626&0.626&0.681&0.541&\textbf{0.54}\\ 587 587 $E_1$ (RMSE)&0.625&0.565&0.741&0.56&0.606&0.626&0.626&0.681&0.541&\textbf{0.54}\\
$E_1$ (MedAE) & 0.387&0.35&0.46&0.338&0.384&0.387&0.387&0.453&\textbf{0.327}&0.347\\ 588 588 $E_1$ (MedAE) & 0.387&0.35&0.46&0.338&0.384&0.387&0.387&0.453&\textbf{0.327}&0.347\\
$E_1$ (MAE) &0.485&0.436&0.572&0.429&0.47&0.485&0.485&0.544&\textbf{0.414}&0.417\\ 589 589 $E_1$ (MAE) &0.485&0.436&0.572&0.429&0.47&0.485&0.485&0.544&\textbf{0.414}&0.417\\
\hline 590 590 \hline
$E_2$ (RMSE)& 0.562&0.588&0.78&0.571&0.61&0.562&0.562&0.622&0.557&\textbf{0.556}\\ 591 591 $E_2$ (RMSE)& 0.562&0.588&0.78&0.571&0.61&0.562&0.562&0.622&0.557&\textbf{0.556}\\
$E_2$ (MedAE)&0.351&0.357&0.464&0.344&0.398&0.351&0.351&0.415&\textbf{0.334}&0.346\\ 592 592 $E_2$ (MedAE)&0.351&0.357&0.464&0.344&0.398&0.351&0.351&0.415&\textbf{0.334}&0.346\\
$E_2$ (MAE)&0.433&0.448&0.591&0.437&0.478&0.433&0.433&0.495&\textbf{0.422}&0.429\\ 593 593 $E_2$ (MAE)&0.433&0.448&0.591&0.437&0.478&0.433&0.433&0.495&\textbf{0.422}&0.429\\
\hline 594 594 \hline
$E_3$ (RMSE)&0.591&0.59&0.79&0.57&0.632&0.591&0.591&0.644&\textbf{0.555}&0.558\\ 595 595 $E_3$ (RMSE)&0.591&0.59&0.79&0.57&0.632&0.591&0.591&0.644&\textbf{0.555}&0.558\\
$E_3$ (MedAE)&0.367&0.362&0.474&0.358&0.404&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.349\\ 596 596 $E_3$ (MedAE)&0.367&0.362&0.474&0.358&0.404&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.349\\
$E_3$ (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.441&0.49&0.453&0.453&0.512&\textbf{0.427}&0.43\\ 597 597 $E_3$ (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.441&0.49&0.453&0.453&0.512&\textbf{0.427}&0.43\\
\hline 598 598 \hline
$E_4$ (RMSE)&0.591&0.589&0.785&0.568&0.613&0.591&0.591&0.644&0.554&\textbf{0.549}\\ 599 599 $E_4$ (RMSE)&0.591&0.589&0.785&0.568&0.613&0.591&0.591&0.644&0.554&\textbf{0.549}\\
$E_4$ (MedAE)&0.367&0.362&0.465&0.57&0.375&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.343\\ 600 600 $E_4$ (MedAE)&0.367&0.362&0.465&0.57&0.375&0.367&0.367&0.433&\textbf{0.336}&0.343\\
$E_4$ (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.438&0.466&0.453&0.453&0.512&0.426&\textbf{0.417}\\ 601 601 $E_4$ (MAE)&0.453&0.45&0.598&0.438&0.466&0.453&0.453&0.512&0.426&\textbf{0.417}\\
\end{tabular} 602 602 \end{tabular}
\caption{Erreurs moyennes et médianes des interpolations des 10 algorithmes sélectionnés sur les 4 scénarios considérés et obtenues après 100 exécutions.} 603 603 \caption{Erreurs moyennes et médianes des interpolations des 10 algorithmes sélectionnés sur les 4 scénarios considérés et obtenues après 100 exécutions.}
\label{tab:results} 604 604 \label{tab:results}
\end{table} 605 605 \end{table}
606 606
\subsubsection{Progression des connaissances} 607 607 \subsubsection{Progression des connaissances}
608 608
L'algorithme de recommandation TS est fondé sur le paradigme bayésien le rendant ainsi particulièrement adapté au problèmes liés à la limitation de la quantité de données et à une 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 $t-1$ a été mesurée. 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}). 609 609 L'algorithme de recommandation TS est fondé sur le paradigme bayésien le rendant ainsi particulièrement adapté au problèmes liés à la limitation de la quantité de données et à une 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 $t-1$ a été mesurée. 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}).
610 610
%\begin{equation} 611 611 %\begin{equation}
\begin{multline} 612 612 \begin{multline}
k_{t,c}=\frac{1}{2} 613 613 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 614 614 \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
\\ 615 615 \\
+\frac{1}{2} 616 616 +\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 617 617 \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} 618 618 \label{eqprog1}
\end{multline} 619 619 \end{multline}
%\end{equation} 620 620 %\end{equation}
621 621
\begin{multline} 622 622 \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 )\\ 623 623 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 ) 624 624 +\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} 625 625 %\end{equation}
\label{eqprog2} 626 626 \label{eqprog2}
\end{multline} 627 627 \end{multline}
628 628
La progression du nombre total de 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}). Pour ce faire, nous évaluons la progression de la variabilité données par équation \ref{eqVarP}. 629 629 La progression du nombre total de 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}). Pour ce faire, nous évaluons la progression de la variabilité données par équation \ref{eqVarP}.
630 630
\begin{equation} 631 631 \begin{equation}
vk_{t,c}=\begin{cases} 632 632 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}}\\ 633 633 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 634 634 -D_{JS}(Beta(\alpha_{t,c},\beta_{t,c}), Beta(\alpha_{t+1,c},\beta_{t+1,c})),& Otherwise
\end{cases} 635 635 \end{cases}
\label{eqVarP} 636 636 \label{eqVarP}
\end{equation} 637 637 \end{equation}
638 638
\begin{equation} 639 639 \begin{equation}
k_t=\sum_{c=4}^{c=0 \lor k_t \neq 0} 640 640 k_t=\sum_{c=4}^{c=0 \lor k_t \neq 0}
\begin{cases} 641 641 \begin{cases}
\alpha_{c-1} vk_{t,c-1};&vk_{t,c} > 0\\ 642 642 \alpha_{c-1} vk_{t,c-1};&vk_{t,c} > 0\\
0;&Otherwise 643 643 0;&Otherwise
\end{cases} 644 644 \end{cases}
\label{eqTEK} 645 645 \label{eqTEK}
\end{equation} 646 646 \end{equation}
647 647
\begin{figure}[!ht] 648 648 \begin{figure}[!ht]
\centering 649 649 \centering
\includegraphics[width=\textwidth]{Figures/kEvol_TS.jpg} 650 650 \includegraphics[width=\textwidth]{Figures/kEvol_TS.jpg}
\caption{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon} 651 651 \caption{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon}
\label{fig:evolution} 652 652 \label{fig:evolution}
\end{figure} 653 653 \end{figure}
654 654
La figure \ref{fig:evolution} montre la progression cumulée des connaissances sur les quinze questions d'une même séance d'entrainement. L'augmentation de la moyenne du niveau de connaissance entre la première et la dernière question de la même séance montre que tous les apprenants ont statistiquement augmenté leur niveau de connaissance. 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 ce stade, la variabilité diminue et la moyenne augmente. 655 655 La figure \ref{fig:evolution} montre la progression cumulée des connaissances sur les quinze questions d'une même séance d'entrainement. L'augmentation de la moyenne du niveau de connaissance entre la première et la dernière question de la même séance montre que tous les apprenants ont statistiquement augmenté leur niveau de connaissance. 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 ce stade, la variabilité diminue et la moyenne augmente.
656 656
\subsubsection{Système de recommandation avec un jeu de données d'étudiants réels} 657 657 \subsubsection{Système de recommandation avec un jeu de données d'étudiants réels}
658 658
Le système de recommandation TS a été testé avec un ensemble de données adaptées extraites de données réelles d'interactions d'étudiants avec un environnement d'apprentissage virtuel pour différents cours \cite{Kuzilek2017}. Cet ensemble contient les notes de $23366$ apprenants dans différents cours. Les apprenants ont été évalués selon différentes modalités (partiels, projets, QCM) \cite{Data}. Cet ensemble de données a pu être intégré au jeu de données d'AI-VT (notes, temps de réponse et 5 niveaux de complexité). Le test a consisté à générer une recommandation pour l'avant dernière question en fonction des notes précédentes. Ce test a été exécuté 100 fois pour chaque apprenant. Les nombres de questions recommandées sont reportés sur la figure \ref{fig:stabilityBP} pour chaque niveau de complexité. Celle-ci montre que malgré la stochasticité, la variance globale dans tous les niveaux de complexité est faible en fonction du nombre total d'apprenants et du nombre total de recommandations, et démontre ainsi la stabilité de l'algorithme.\\ 659 659 Le système de recommandation TS a été testé avec un ensemble de données adaptées extraites de données réelles d'interactions d'étudiants avec un environnement d'apprentissage virtuel pour différents cours \cite{Kuzilek2017}. Cet ensemble contient les notes de $23366$ apprenants dans différents cours. Les apprenants ont été évalués selon différentes modalités (partiels, projets, QCM) \cite{Data}. Cet ensemble de données a pu être intégré au jeu de données d'AI-VT (notes, temps de réponse et 5 niveaux de complexité). Le test a consisté à générer une recommandation pour l'avant dernière question en fonction des notes précédentes. Ce test a été exécuté 100 fois pour chaque apprenant. Les nombres de questions recommandées sont reportés sur la figure \ref{fig:stabilityBP} pour chaque niveau de complexité. Celle-ci montre que malgré la stochasticité, la variance globale dans tous les niveaux de complexité est faible en fonction du nombre total d'apprenants et du nombre total de recommandations, et démontre ainsi la stabilité de l'algorithme.\\
660 660
\begin{figure}[!ht] 661 661 \begin{figure}[!ht]
\centering 662 662 \centering
\includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/stabilityBoxplot.png} 663 663 \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/stabilityBoxplot.png}
\caption{Nombre de recommandations par niveau de complexité} 664 664 \caption{Nombre de recommandations par niveau de complexité}
\label{fig:stabilityBP} 665 665 \label{fig:stabilityBP}
\end{figure} 666 666 \end{figure}
667 667
La précision de la recommandation pour tous les apprenants est évaluée en considérant comme comportement correct deux états : i) l'algorithme recommande un niveau où l'apprenant a une note supérieure ou égal à 6 et ii) l'algorithme recommande un niveau inférieur au niveau réel évalué par l'apprenant. Le premier cas montre que l'algorithme a identifié le moment précis où l'apprenant doit augmenter le niveau de complexité, le second cas permet d'établir que l'algorithme propose de renforcer un niveau de complexité plus faible. Puis la précision est calculée comme le rapport entre le nombre d'états correspondant aux comportements corrects définis et le nombre total de recommandations. La figure \ref{fig:precision} montre les résultats de cette métrique après 100 exécutions.\\ 668 668 La précision de la recommandation pour tous les apprenants est évaluée en considérant comme comportement correct deux états : i) l'algorithme recommande un niveau où l'apprenant a une note supérieure ou égal à 6 et ii) l'algorithme recommande un niveau inférieur au niveau réel évalué par l'apprenant. Le premier cas montre que l'algorithme a identifié le moment précis où l'apprenant doit augmenter le niveau de complexité, le second cas permet d'établir que l'algorithme propose de renforcer un niveau de complexité plus faible. Puis la précision est calculée comme le rapport entre le nombre d'états correspondant aux comportements corrects définis et le nombre total de recommandations. La figure \ref{fig:precision} montre les résultats de cette métrique après 100 exécutions.\\
669 669
\begin{figure}[!ht] 670 670 \begin{figure}[!ht]
\centering 671 671 \centering
\includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/precision.png} 672 672 \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/precision.png}
\caption{Précision de la recommandation} 673 673 \caption{Précision de la recommandation}
\label{fig:precision} 674 674 \label{fig:precision}
\end{figure} 675 675 \end{figure}
676 676
\subsubsection{Comparaison entre TS et BKT} 677 677 \subsubsection{Comparaison entre TS et BKT}
678 678
La figure \ref{fig:EvGrades} permet de comparer la recommandation fondée sur l'échantillonnage de Thompson et celle fondée sur BKT. Cette figure montre l'évolution des notes des apprenants en fonction du nombre de questions auxquelles ils répondent dans la même séance. Dans ce cas, le TS génère moins de variabilité que BKT, mais les évolutions induites par les deux systèmes restent globalement très similaires. 679 679 La figure \ref{fig:EvGrades} permet de comparer la recommandation fondée sur l'échantillonnage de Thompson et celle fondée sur BKT. Cette figure montre l'évolution des notes des apprenants en fonction du nombre de questions auxquelles ils répondent dans la même séance. Dans ce cas, le TS génère moins de variabilité que BKT, mais les évolutions induites par les deux systèmes restent globalement très similaires.
680 680
\begin{figure}[!ht] 681 681 \begin{figure}[!ht]
\centering 682 682 \centering
\includegraphics[width=\textwidth]{Figures/GradesEv.jpg} 683 683 \includegraphics[width=\textwidth]{Figures/GradesEv.jpg}
\caption{Comparaison de l'évolution des notes entre les systèmes fondés sur TS et BKT.} 684 684 \caption{Comparaison de l'évolution des notes entre les systèmes fondés sur TS et BKT.}
\label{fig:EvGrades} 685 685 \label{fig:EvGrades}
\end{figure} 686 686 \end{figure}
687 687
Toutefois, si l'on considère l'évolution du niveau de complexité recommandé (figure \ref{fig:EvCL}), TS fait évoluer le niveau de complexité des apprenants, alors que BKT a tendance à laisser les apprenants au même niveau de complexité. Autrement dit, avec BKT, il est difficile d'apprendre de nouveaux sujets ou des concepts plus complexes au sein du même domaine. En comparant les résultats des deux figures (figures \ref{fig:EvGrades} et \ref{fig:EvCL}), TS permet de faire progresser la moyenne des notes et facilite l'évolution des niveaux de complexité. 688 688 Toutefois, si l'on considère l'évolution du niveau de complexité recommandé (figure \ref{fig:EvCL}), TS fait évoluer le niveau de complexité des apprenants, alors que BKT a tendance à laisser les apprenants au même niveau de complexité. Autrement dit, avec BKT, il est difficile d'apprendre de nouveaux sujets ou des concepts plus complexes au sein du même domaine. En comparant les résultats des deux figures (figures \ref{fig:EvGrades} et \ref{fig:EvCL}), TS permet de faire progresser la moyenne des notes et facilite l'évolution des niveaux de complexité.
689 689
\begin{figure}[!ht] 690 690 \begin{figure}[!ht]
\centering 691 691 \centering
\includegraphics[width=\textwidth]{Figures/LevelsEv.jpg} 692 692 \includegraphics[width=\textwidth]{Figures/LevelsEv.jpg}
\caption{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les systèmes de recommandation fondés sur BKT et TS} 693 693 \caption{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les systèmes de recommandation fondés sur BKT et TS}
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%&-line parsing enabled. 4 4 %&-line parsing enabled.
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10 10
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Package: ifthen 2022/04/13 v1.1d Standard LaTeX ifthen package (DPC) 18 18 Package: ifthen 2022/04/13 v1.1d Standard LaTeX ifthen package (DPC)
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30 30
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics-def/pdftex.def 31 31 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics-def/pdftex.def
File: pdftex.def 2022/09/22 v1.2b Graphics/color driver for pdftex 32 32 File: pdftex.def 2022/09/22 v1.2b Graphics/color driver for pdftex
) 33 33 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/mathcolor.ltx) 34 34 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/mathcolor.ltx)
Package xcolor Info: Model `cmy' substituted by `cmy0' on input line 1353. 35 35 Package xcolor Info: Model `cmy' substituted by `cmy0' on input line 1353.
Package xcolor Info: Model `hsb' substituted by `rgb' on input line 1357. 36 36 Package xcolor Info: Model `hsb' substituted by `rgb' on input line 1357.
Package xcolor Info: Model `RGB' extended on input line 1369. 37 37 Package xcolor Info: Model `RGB' extended on input line 1369.
Package xcolor Info: Model `HTML' substituted by `rgb' on input line 1371. 38 38 Package xcolor Info: Model `HTML' substituted by `rgb' on input line 1371.
Package xcolor Info: Model `Hsb' substituted by `hsb' on input line 1372. 39 39 Package xcolor Info: Model `Hsb' substituted by `hsb' on input line 1372.
Package xcolor Info: Model `tHsb' substituted by `hsb' on input line 1373. 40 40 Package xcolor Info: Model `tHsb' substituted by `hsb' on input line 1373.
Package xcolor Info: Model `HSB' substituted by `hsb' on input line 1374. 41 41 Package xcolor Info: Model `HSB' substituted by `hsb' on input line 1374.
Package xcolor Info: Model `Gray' substituted by `gray' on input line 1375. 42 42 Package xcolor Info: Model `Gray' substituted by `gray' on input line 1375.
Package xcolor Info: Model `wave' substituted by `hsb' on input line 1376. 43 43 Package xcolor Info: Model `wave' substituted by `hsb' on input line 1376.
) 44 44 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/ifpdf.sty 45 45 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/ifpdf.sty
Package: ifpdf 2019/10/25 v3.4 ifpdf legacy package. Use iftex instead. 46 46 Package: ifpdf 2019/10/25 v3.4 ifpdf legacy package. Use iftex instead.
47 47
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/iftex.sty 48 48 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/iftex.sty
Package: iftex 2022/02/03 v1.0f TeX engine tests 49 49 Package: iftex 2022/02/03 v1.0f TeX engine tests
)) 50 50 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/upmethodology/UPMVERSION.def)) 51 51 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/upmethodology/UPMVERSION.def))
*********** UPMETHODOLOGY BOOK CLASS (WITH PART AND CHAPTER) 52 52 *********** UPMETHODOLOGY BOOK CLASS (WITH PART AND CHAPTER)
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/book.cls 53 53 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/book.cls
Document Class: book 2022/07/02 v1.4n Standard LaTeX document class 54 54 Document Class: book 2022/07/02 v1.4n Standard LaTeX document class
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/bk11.clo 55 55 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/bk11.clo
File: bk11.clo 2022/07/02 v1.4n Standard LaTeX file (size option) 56 56 File: bk11.clo 2022/07/02 v1.4n Standard LaTeX file (size option)
) 57 57 )
\c@part=\count185 58 58 \c@part=\count185
\c@chapter=\count186 59 59 \c@chapter=\count186
\c@section=\count187 60 60 \c@section=\count187
\c@subsection=\count188 61 61 \c@subsection=\count188
\c@subsubsection=\count189 62 62 \c@subsubsection=\count189
\c@paragraph=\count190 63 63 \c@paragraph=\count190
\c@subparagraph=\count191 64 64 \c@subparagraph=\count191
\c@figure=\count192 65 65 \c@figure=\count192
\c@table=\count193 66 66 \c@table=\count193
\abovecaptionskip=\skip48 67 67 \abovecaptionskip=\skip48
\belowcaptionskip=\skip49 68 68 \belowcaptionskip=\skip49
\bibindent=\dimen140 69 69 \bibindent=\dimen140
) 70 70 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/a4wide/a4wide.sty 71 71 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/a4wide/a4wide.sty
Package: a4wide 1994/08/30 72 72 Package: a4wide 1994/08/30
73 73
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/ntgclass/a4.sty 74 74 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/ntgclass/a4.sty
Package: a4 2023/01/10 v1.2g A4 based page layout 75 75 Package: a4 2023/01/10 v1.2g A4 based page layout
)) 76 76 ))
(./upmethodology-document.sty 77 77 (./upmethodology-document.sty
Package: upmethodology-document 2015/04/24 78 78 Package: upmethodology-document 2015/04/24
79 79
**** upmethodology-document is using French language **** 80 80 **** upmethodology-document is using French language ****
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/babel.sty 81 81 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/babel.sty
Package: babel 2023/05/11 v3.89 The Babel package 82 82 Package: babel 2023/05/11 v3.89 The Babel package
\babel@savecnt=\count194 83 83 \babel@savecnt=\count194
\U@D=\dimen141 84 84 \U@D=\dimen141
\l@unhyphenated=\language87 85 85 \l@unhyphenated=\language87
86 86
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/txtbabel.def) 87 87 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/txtbabel.def)
\bbl@readstream=\read2 88 88 \bbl@readstream=\read2
\bbl@dirlevel=\count195 89 89 \bbl@dirlevel=\count195
90 90
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/french.ldf 91 91 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/french.ldf
Language: french 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system 92 92 Language: french 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system
Package babel Info: Hyphen rules for 'acadian' set to \l@french 93 93 Package babel Info: Hyphen rules for 'acadian' set to \l@french
(babel) (\language29). Reported on input line 91. 94 94 (babel) (\language29). Reported on input line 91.
Package babel Info: Hyphen rules for 'canadien' set to \l@french 95 95 Package babel Info: Hyphen rules for 'canadien' set to \l@french
(babel) (\language29). Reported on input line 92. 96 96 (babel) (\language29). Reported on input line 92.
\FB@nonchar=\count196 97 97 \FB@nonchar=\count196
Package babel Info: Making : an active character on input line 395. 98 98 Package babel Info: Making : an active character on input line 395.
Package babel Info: Making ; an active character on input line 396. 99 99 Package babel Info: Making ; an active character on input line 396.
Package babel Info: Making ! an active character on input line 397. 100 100 Package babel Info: Making ! an active character on input line 397.
Package babel Info: Making ? an active character on input line 398. 101 101 Package babel Info: Making ? an active character on input line 398.
\FBguill@level=\count197 102 102 \FBguill@level=\count197
\FBold@everypar=\toks16 103 103 \FBold@everypar=\toks16
\FB@Mht=\dimen142 104 104 \FB@Mht=\dimen142
\mc@charclass=\count198 105 105 \mc@charclass=\count198
\mc@charfam=\count199 106 106 \mc@charfam=\count199
\mc@charslot=\count266 107 107 \mc@charslot=\count266
\std@mcc=\count267 108 108 \std@mcc=\count267
\dec@mcc=\count268 109 109 \dec@mcc=\count268
\FB@parskip=\dimen143 110 110 \FB@parskip=\dimen143
\listindentFB=\dimen144 111 111 \listindentFB=\dimen144
\descindentFB=\dimen145 112 112 \descindentFB=\dimen145
\labelindentFB=\dimen146 113 113 \labelindentFB=\dimen146
\labelwidthFB=\dimen147 114 114 \labelwidthFB=\dimen147
\leftmarginFB=\dimen148 115 115 \leftmarginFB=\dimen148
\parindentFFN=\dimen149 116 116 \parindentFFN=\dimen149
\FBfnindent=\dimen150 117 117 \FBfnindent=\dimen150
) 118 118 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/frenchb.ldf 119 119 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/frenchb.ldf
Language: frenchb 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system 120 120 Language: frenchb 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system
121 121
122 122
Package babel-french Warning: Option `frenchb' for Babel is *deprecated*, 123 123 Package babel-french Warning: Option `frenchb' for Babel is *deprecated*,
(babel-french) it might be removed sooner or later. Please 124 124 (babel-french) it might be removed sooner or later. Please
(babel-french) use `french' instead; reported on input line 35. 125 125 (babel-french) use `french' instead; reported on input line 35.
126 126
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/french.ldf 127 127 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel-french/french.ldf
Language: french 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system 128 128 Language: french 2023/03/08 v3.5q French support from the babel system
))) 129 129 )))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/locale/fr/babel-french.te 130 130 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/babel/locale/fr/babel-french.te
x 131 131 x
Package babel Info: Importing font and identification data for french 132 132 Package babel Info: Importing font and identification data for french
(babel) from babel-fr.ini. Reported on input line 11. 133 133 (babel) from babel-fr.ini. Reported on input line 11.
) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/carlisle/scalefnt.sty) 134 134 ) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/carlisle/scalefnt.sty)
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/keyval.sty 135 135 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/keyval.sty
Package: keyval 2022/05/29 v1.15 key=value parser (DPC) 136 136 Package: keyval 2022/05/29 v1.15 key=value parser (DPC)
\KV@toks@=\toks17 137 137 \KV@toks@=\toks17
) 138 138 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/vmargin/vmargin.sty 139 139 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/vmargin/vmargin.sty
Package: vmargin 2004/07/15 V2.5 set document margins (VK) 140 140 Package: vmargin 2004/07/15 V2.5 set document margins (VK)
141 141
Package: vmargin 2004/07/15 V2.5 set document margins (VK) 142 142 Package: vmargin 2004/07/15 V2.5 set document margins (VK)
\PaperWidth=\dimen151 143 143 \PaperWidth=\dimen151
\PaperHeight=\dimen152 144 144 \PaperHeight=\dimen152
) (./upmethodology-extension.sty 145 145 ) (./upmethodology-extension.sty
Package: upmethodology-extension 2012/09/21 146 146 Package: upmethodology-extension 2012/09/21
\upmext@tmp@putx=\skip50 147 147 \upmext@tmp@putx=\skip50
148 148
*** define extension value frontillustrationsize **** 149 149 *** define extension value frontillustrationsize ****
*** define extension value watermarksize **** 150 150 *** define extension value watermarksize ****
*** undefine extension value publisher **** 151 151 *** undefine extension value publisher ****
*** undefine extension value copyrighter **** 152 152 *** undefine extension value copyrighter ****
*** undefine extension value printedin ****) 153 153 *** undefine extension value printedin ****)
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/upmethodology/upmethodology-fmt.s 154 154 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/upmethodology/upmethodology-fmt.s
ty 155 155 ty
Package: upmethodology-fmt 2022/10/04 156 156 Package: upmethodology-fmt 2022/10/04
**** upmethodology-fmt is using French language **** 157 157 **** upmethodology-fmt is using French language ****
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/graphicx.sty 158 158 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/graphicx.sty
Package: graphicx 2021/09/16 v1.2d Enhanced LaTeX Graphics (DPC,SPQR) 159 159 Package: graphicx 2021/09/16 v1.2d Enhanced LaTeX Graphics (DPC,SPQR)
160 160
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/graphics.sty 161 161 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/graphics.sty
Package: graphics 2022/03/10 v1.4e Standard LaTeX Graphics (DPC,SPQR) 162 162 Package: graphics 2022/03/10 v1.4e Standard LaTeX Graphics (DPC,SPQR)
163 163
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/trig.sty 164 164 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics/trig.sty
Package: trig 2021/08/11 v1.11 sin cos tan (DPC) 165 165 Package: trig 2021/08/11 v1.11 sin cos tan (DPC)
) 166 166 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics-cfg/graphics.cfg 167 167 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/graphics-cfg/graphics.cfg
File: graphics.cfg 2016/06/04 v1.11 sample graphics configuration 168 168 File: graphics.cfg 2016/06/04 v1.11 sample graphics configuration
) 169 169 )
Package graphics Info: Driver file: pdftex.def on input line 107. 170 170 Package graphics Info: Driver file: pdftex.def on input line 107.
) 171 171 )
\Gin@req@height=\dimen153 172 172 \Gin@req@height=\dimen153
\Gin@req@width=\dimen154 173 173 \Gin@req@width=\dimen154
) 174 174 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/subcaption.sty 175 175 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/subcaption.sty
Package: subcaption 2023/02/19 v1.6 Sub-captions (AR) 176 176 Package: subcaption 2023/02/19 v1.6 Sub-captions (AR)
177 177
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/caption.sty 178 178 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/caption.sty
Package: caption 2023/03/12 v3.6j Customizing captions (AR) 179 179 Package: caption 2023/03/12 v3.6j Customizing captions (AR)
180 180
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/caption3.sty 181 181 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/caption/caption3.sty
Package: caption3 2023/03/12 v2.4 caption3 kernel (AR) 182 182 Package: caption3 2023/03/12 v2.4 caption3 kernel (AR)
\caption@tempdima=\dimen155 183 183 \caption@tempdima=\dimen155
\captionmargin=\dimen156 184 184 \captionmargin=\dimen156
\caption@leftmargin=\dimen157 185 185 \caption@leftmargin=\dimen157
\caption@rightmargin=\dimen158 186 186 \caption@rightmargin=\dimen158
\caption@width=\dimen159 187 187 \caption@width=\dimen159
\caption@indent=\dimen160 188 188 \caption@indent=\dimen160
\caption@parindent=\dimen161 189 189 \caption@parindent=\dimen161
\caption@hangindent=\dimen162 190 190 \caption@hangindent=\dimen162
Package caption Info: Standard document class detected. 191 191 Package caption Info: Standard document class detected.
Package caption Info: french babel package is loaded. 192 192 Package caption Info: french babel package is loaded.
) 193 193 )
\c@caption@flags=\count269 194 194 \c@caption@flags=\count269
\c@continuedfloat=\count270 195 195 \c@continuedfloat=\count270
) 196 196 )
Package caption Info: New subtype `subfigure' on input line 239. 197 197 Package caption Info: New subtype `subfigure' on input line 239.
\c@subfigure=\count271 198 198 \c@subfigure=\count271
Package caption Info: New subtype `subtable' on input line 239. 199 199 Package caption Info: New subtype `subtable' on input line 239.
\c@subtable=\count272 200 200 \c@subtable=\count272
) 201 201 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/tabularx.sty 202 202 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/tabularx.sty
Package: tabularx 2020/01/15 v2.11c `tabularx' package (DPC) 203 203 Package: tabularx 2020/01/15 v2.11c `tabularx' package (DPC)
204 204
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/array.sty 205 205 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/array.sty
Package: array 2022/09/04 v2.5g Tabular extension package (FMi) 206 206 Package: array 2022/09/04 v2.5g Tabular extension package (FMi)
\col@sep=\dimen163 207 207 \col@sep=\dimen163
\ar@mcellbox=\box51 208 208 \ar@mcellbox=\box51
\extrarowheight=\dimen164 209 209 \extrarowheight=\dimen164
\NC@list=\toks18 210 210 \NC@list=\toks18
\extratabsurround=\skip51 211 211 \extratabsurround=\skip51
\backup@length=\skip52 212 212 \backup@length=\skip52
\ar@cellbox=\box52 213 213 \ar@cellbox=\box52
) 214 214 )
\TX@col@width=\dimen165 215 215 \TX@col@width=\dimen165
\TX@old@table=\dimen166 216 216 \TX@old@table=\dimen166
\TX@old@col=\dimen167 217 217 \TX@old@col=\dimen167
\TX@target=\dimen168 218 218 \TX@target=\dimen168
\TX@delta=\dimen169 219 219 \TX@delta=\dimen169
\TX@cols=\count273 220 220 \TX@cols=\count273
\TX@ftn=\toks19 221 221 \TX@ftn=\toks19
) 222 222 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/multicol.sty 223 223 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/multicol.sty
Package: multicol 2021/11/30 v1.9d multicolumn formatting (FMi) 224 224 Package: multicol 2021/11/30 v1.9d multicolumn formatting (FMi)
\c@tracingmulticols=\count274 225 225 \c@tracingmulticols=\count274
\mult@box=\box53 226 226 \mult@box=\box53
\multicol@leftmargin=\dimen170 227 227 \multicol@leftmargin=\dimen170
\c@unbalance=\count275 228 228 \c@unbalance=\count275
\c@collectmore=\count276 229 229 \c@collectmore=\count276
\doublecol@number=\count277 230 230 \doublecol@number=\count277
\multicoltolerance=\count278 231 231 \multicoltolerance=\count278
\multicolpretolerance=\count279 232 232 \multicolpretolerance=\count279
\full@width=\dimen171 233 233 \full@width=\dimen171
\page@free=\dimen172 234 234 \page@free=\dimen172
\premulticols=\dimen173 235 235 \premulticols=\dimen173
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\multicolsep=\skip53 237 237 \multicolsep=\skip53
\multicolbaselineskip=\skip54 238 238 \multicolbaselineskip=\skip54
\partial@page=\box54 239 239 \partial@page=\box54
\last@line=\box55 240 240 \last@line=\box55
\maxbalancingoverflow=\dimen175 241 241 \maxbalancingoverflow=\dimen175
\mult@rightbox=\box56 242 242 \mult@rightbox=\box56
\mult@grightbox=\box57 243 243 \mult@grightbox=\box57
\mult@firstbox=\box58 244 244 \mult@firstbox=\box58
\mult@gfirstbox=\box59 245 245 \mult@gfirstbox=\box59
\@tempa=\box60 246 246 \@tempa=\box60
\@tempa=\box61 247 247 \@tempa=\box61
\@tempa=\box62 248 248 \@tempa=\box62
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\@tempa=\box65 251 251 \@tempa=\box65
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\@tempa=\box67 253 253 \@tempa=\box67
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) 291 291 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/colortbl/colortbl.sty 292 292 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/colortbl/colortbl.sty
Package: colortbl 2022/06/20 v1.0f Color table columns (DPC) 293 293 Package: colortbl 2022/06/20 v1.0f Color table columns (DPC)
\everycr=\toks20 294 294 \everycr=\toks20
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) 297 297 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/picinpar/picinpar.sty 298 298 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/picinpar/picinpar.sty
Pictures in Paragraphs. Version 1.3, November 22, 2022 299 299 Pictures in Paragraphs. Version 1.3, November 22, 2022
\br=\count285 300 300 \br=\count285
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) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsmath.sty 340 340 ) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsmath.sty
Package: amsmath 2022/04/08 v2.17n AMS math features 341 341 Package: amsmath 2022/04/08 v2.17n AMS math features
\@mathmargin=\skip56 342 342 \@mathmargin=\skip56
343 343
For additional information on amsmath, use the `?' option. 344 344 For additional information on amsmath, use the `?' option.
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amstext.sty 345 345 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amstext.sty
Package: amstext 2021/08/26 v2.01 AMS text 346 346 Package: amstext 2021/08/26 v2.01 AMS text
347 347
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsgen.sty 348 348 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsgen.sty
File: amsgen.sty 1999/11/30 v2.0 generic functions 349 349 File: amsgen.sty 1999/11/30 v2.0 generic functions
\@emptytoks=\toks26 350 350 \@emptytoks=\toks26
\ex@=\dimen191 351 351 \ex@=\dimen191
)) 352 352 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsbsy.sty 353 353 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsbsy.sty
Package: amsbsy 1999/11/29 v1.2d Bold Symbols 354 354 Package: amsbsy 1999/11/29 v1.2d Bold Symbols
\pmbraise@=\dimen192 355 355 \pmbraise@=\dimen192
) 356 356 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsopn.sty 357 357 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amsmath/amsopn.sty
Package: amsopn 2022/04/08 v2.04 operator names 358 358 Package: amsopn 2022/04/08 v2.04 operator names
) 359 359 )
\inf@bad=\count295 360 360 \inf@bad=\count295
LaTeX Info: Redefining \frac on input line 234. 361 361 LaTeX Info: Redefining \frac on input line 234.
\uproot@=\count296 362 362 \uproot@=\count296
\leftroot@=\count297 363 363 \leftroot@=\count297
LaTeX Info: Redefining \overline on input line 399. 364 364 LaTeX Info: Redefining \overline on input line 399.
LaTeX Info: Redefining \colon on input line 410. 365 365 LaTeX Info: Redefining \colon on input line 410.
\classnum@=\count298 366 366 \classnum@=\count298
\DOTSCASE@=\count299 367 367 \DOTSCASE@=\count299
LaTeX Info: Redefining \ldots on input line 496. 368 368 LaTeX Info: Redefining \ldots on input line 496.
LaTeX Info: Redefining \dots on input line 499. 369 369 LaTeX Info: Redefining \dots on input line 499.
LaTeX Info: Redefining \cdots on input line 620. 370 370 LaTeX Info: Redefining \cdots on input line 620.
\Mathstrutbox@=\box111 371 371 \Mathstrutbox@=\box111
\strutbox@=\box112 372 372 \strutbox@=\box112
LaTeX Info: Redefining \big on input line 722. 373 373 LaTeX Info: Redefining \big on input line 722.
LaTeX Info: Redefining \Big on input line 723. 374 374 LaTeX Info: Redefining \Big on input line 723.
LaTeX Info: Redefining \bigg on input line 724. 375 375 LaTeX Info: Redefining \bigg on input line 724.
LaTeX Info: Redefining \Bigg on input line 725. 376 376 LaTeX Info: Redefining \Bigg on input line 725.
\big@size=\dimen193 377 377 \big@size=\dimen193
LaTeX Font Info: Redeclaring font encoding OML on input line 743. 378 378 LaTeX Font Info: Redeclaring font encoding OML on input line 743.
LaTeX Font Info: Redeclaring font encoding OMS on input line 744. 379 379 LaTeX Font Info: Redeclaring font encoding OMS on input line 744.
\macc@depth=\count300 380 380 \macc@depth=\count300
LaTeX Info: Redefining \bmod on input line 905. 381 381 LaTeX Info: Redefining \bmod on input line 905.
LaTeX Info: Redefining \pmod on input line 910. 382 382 LaTeX Info: Redefining \pmod on input line 910.
LaTeX Info: Redefining \smash on input line 940. 383 383 LaTeX Info: Redefining \smash on input line 940.
LaTeX Info: Redefining \relbar on input line 970. 384 384 LaTeX Info: Redefining \relbar on input line 970.
LaTeX Info: Redefining \Relbar on input line 971. 385 385 LaTeX Info: Redefining \Relbar on input line 971.
\c@MaxMatrixCols=\count301 386 386 \c@MaxMatrixCols=\count301
\dotsspace@=\muskip16 387 387 \dotsspace@=\muskip16
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\eqnshift@=\dimen194 395 395 \eqnshift@=\dimen194
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\tagshift@=\dimen196 397 397 \tagshift@=\dimen196
\tagwidth@=\dimen197 398 398 \tagwidth@=\dimen197
\totwidth@=\dimen198 399 399 \totwidth@=\dimen198
\lineht@=\dimen199 400 400 \lineht@=\dimen199
\@envbody=\toks29 401 401 \@envbody=\toks29
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\multlinetaggap=\skip58 403 403 \multlinetaggap=\skip58
\mathdisplay@stack=\toks30 404 404 \mathdisplay@stack=\toks30
LaTeX Info: Redefining \[ on input line 2953. 405 405 LaTeX Info: Redefining \[ on input line 2953.
LaTeX Info: Redefining \] on input line 2954. 406 406 LaTeX Info: Redefining \] on input line 2954.
) 407 407 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amscls/amsthm.sty 408 408 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/amscls/amsthm.sty
Package: amsthm 2020/05/29 v2.20.6 409 409 Package: amsthm 2020/05/29 v2.20.6
\thm@style=\toks31 410 410 \thm@style=\toks31
\thm@bodyfont=\toks32 411 411 \thm@bodyfont=\toks32
\thm@headfont=\toks33 412 412 \thm@headfont=\toks33
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\thm@headpunct=\toks35 414 414 \thm@headpunct=\toks35
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\thm@headsep=\skip61 417 417 \thm@headsep=\skip61
\dth@everypar=\toks36 418 418 \dth@everypar=\toks36
) 419 419 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thmtools.sty 420 420 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thmtools.sty
Package: thmtools 2023/05/04 v0.76 421 421 Package: thmtools 2023/05/04 v0.76
\thmt@toks=\toks37 422 422 \thmt@toks=\toks37
\c@thmt@dummyctr=\count307 423 423 \c@thmt@dummyctr=\count307
424 424
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-patch.sty 425 425 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-patch.sty
Package: thm-patch 2023/05/04 v0.76 426 426 Package: thm-patch 2023/05/04 v0.76
427 427
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/parseargs.sty 428 428 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/parseargs.sty
Package: parseargs 2023/05/04 v0.76 429 429 Package: parseargs 2023/05/04 v0.76
\@parsespec=\toks38 430 430 \@parsespec=\toks38
)) 431 431 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-kv.sty 432 432 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-kv.sty
Package: thm-kv 2023/05/04 v0.76 433 433 Package: thm-kv 2023/05/04 v0.76
Package thm-kv Info: Theorem names will be uppercased on input line 42. 434 434 Package thm-kv Info: Theorem names will be uppercased on input line 42.
435 435
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/kvsetkeys/kvsetkeys.sty 436 436 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/kvsetkeys/kvsetkeys.sty
Package: kvsetkeys 2022-10-05 v1.19 Key value parser (HO) 437 437 Package: kvsetkeys 2022-10-05 v1.19 Key value parser (HO)
) 438 438 )
Package thm-kv Info: kvsetkeys patch (v1.16 or later) on input line 158. 439 439 Package thm-kv Info: kvsetkeys patch (v1.16 or later) on input line 158.
) 440 440 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-autoref.sty 441 441 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-autoref.sty
Package: thm-autoref 2023/05/04 v0.76 442 442 Package: thm-autoref 2023/05/04 v0.76
443 443
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/aliasctr.sty 444 444 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/aliasctr.sty
Package: aliasctr 2023/05/04 v0.76 445 445 Package: aliasctr 2023/05/04 v0.76
)) 446 446 ))
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Package: thm-listof 2023/05/04 v0.76 448 448 Package: thm-listof 2023/05/04 v0.76
) 449 449 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-restate.sty 450 450 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/thmtools/thm-restate.sty
Package: thm-restate 2023/05/04 v0.76 451 451 Package: thm-restate 2023/05/04 v0.76
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Package: thm-amsthm 2023/05/04 v0.76 454 454 Package: thm-amsthm 2023/05/04 v0.76
\thmt@style@headstyle=\toks39 455 455 \thmt@style@headstyle=\toks39
)) 456 456 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/pifont.sty 457 457 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/pifont.sty
Package: pifont 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 Pi font support (SPQR) 458 458 Package: pifont 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 Pi font support (SPQR)
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+pzd on input line 63. 459 459 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+pzd on input line 63.
460 460
461 461
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/upzd.fd 462 462 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/upzd.fd
File: upzd.fd 2001/06/04 font definitions for U/pzd. 463 463 File: upzd.fd 2001/06/04 font definitions for U/pzd.
) 464 464 )
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+psy on input line 64. 465 465 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+psy on input line 64.
466 466
467 467
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/upsy.fd 468 468 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/upsy.fd
File: upsy.fd 2001/06/04 font definitions for U/psy. 469 469 File: upsy.fd 2001/06/04 font definitions for U/psy.
)) 470 470 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/setspace/setspace.sty 471 471 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/setspace/setspace.sty
Package: setspace 2022/12/04 v6.7b set line spacing 472 472 Package: setspace 2022/12/04 v6.7b set line spacing
) 473 473 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/varioref.sty 474 474 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/varioref.sty
Package: varioref 2022/01/09 v1.6f package for extended references (FMi) 475 475 Package: varioref 2022/01/09 v1.6f package for extended references (FMi)
\c@vrcnt=\count308 476 476 \c@vrcnt=\count308
) 477 477 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/txfonts.sty 478 478 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/txfonts.sty
Package: txfonts 2008/01/22 v3.2.1 479 479 Package: txfonts 2008/01/22 v3.2.1
LaTeX Font Info: Redeclaring symbol font `operators' on input line 21. 480 480 LaTeX Font Info: Redeclaring symbol font `operators' on input line 21.
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `normal' 481 481 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `normal'
(Font) OT1/cmr/m/n --> OT1/txr/m/n on input line 21. 482 482 (Font) OT1/cmr/m/n --> OT1/txr/m/n on input line 21.
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `bold' 483 483 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `bold'
(Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/m/n on input line 21. 484 484 (Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/m/n on input line 21.
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `bold' 485 485 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `operators' in version `bold'
(Font) OT1/txr/m/n --> OT1/txr/bx/n on input line 22. 486 486 (Font) OT1/txr/m/n --> OT1/txr/bx/n on input line 22.
\symitalic=\mathgroup4 487 487 \symitalic=\mathgroup4
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `italic' in version `bold' 488 488 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `italic' in version `bold'
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(Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/bx/n on input line 29. 492 492 (Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/bx/n on input line 29.
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(Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/bx/n on input line 29. 494 494 (Font) OT1/cmr/bx/n --> OT1/txr/bx/n on input line 29.
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(Font) OT1/cmr/m/it --> OT1/txr/m/it on input line 30. 497 497 (Font) OT1/cmr/m/it --> OT1/txr/m/it on input line 30.
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(Font) OT1/txr/m/it --> OT1/txr/bx/it on input line 31. 501 501 (Font) OT1/txr/m/it --> OT1/txr/bx/it on input line 31.
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(Font) OT1/cmss/bx/n --> OT1/txss/m/n on input line 40. 506 506 (Font) OT1/cmss/bx/n --> OT1/txss/m/n on input line 40.
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(Font) OT1/cmtt/m/n --> OT1/txtt/m/n on input line 50. 511 511 (Font) OT1/cmtt/m/n --> OT1/txtt/m/n on input line 50.
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(Font) OT1/cmtt/m/n --> OT1/txtt/m/n on input line 50. 513 513 (Font) OT1/cmtt/m/n --> OT1/txtt/m/n on input line 50.
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(Font) OT1/txtt/m/n --> OT1/txtt/b/n on input line 51. 515 515 (Font) OT1/txtt/m/n --> OT1/txtt/b/n on input line 51.
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(Font) OML/cmm/m/it --> OML/txmi/m/it on input line 58. 518 518 (Font) OML/cmm/m/it --> OML/txmi/m/it on input line 58.
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(Font) OML/cmm/b/it --> OML/txmi/m/it on input line 58. 520 520 (Font) OML/cmm/b/it --> OML/txmi/m/it on input line 58.
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(Font) OML/txmi/m/it --> OML/txmi/bx/it on input line 59. 522 522 (Font) OML/txmi/m/it --> OML/txmi/bx/it on input line 59.
\symlettersA=\mathgroup5 523 523 \symlettersA=\mathgroup5
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(Font) U/txmia/m/it --> U/txmia/bx/it on input line 67. 525 525 (Font) U/txmia/m/it --> U/txmia/bx/it on input line 67.
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(Font) OMS/cmsy/m/n --> OMS/txsy/m/n on input line 77. 528 528 (Font) OMS/cmsy/m/n --> OMS/txsy/m/n on input line 77.
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(Font) OMS/cmsy/b/n --> OMS/txsy/m/n on input line 77. 530 530 (Font) OMS/cmsy/b/n --> OMS/txsy/m/n on input line 77.
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(Font) OMS/txsy/m/n --> OMS/txsy/bx/n on input line 78. 532 532 (Font) OMS/txsy/m/n --> OMS/txsy/bx/n on input line 78.
\symAMSa=\mathgroup6 533 533 \symAMSa=\mathgroup6
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(Font) U/txsya/m/n --> U/txsya/bx/n on input line 94. 535 535 (Font) U/txsya/m/n --> U/txsya/bx/n on input line 94.
\symAMSb=\mathgroup7 536 536 \symAMSb=\mathgroup7
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(Font) U/txsyb/m/n --> U/txsyb/bx/n on input line 103. 538 538 (Font) U/txsyb/m/n --> U/txsyb/bx/n on input line 103.
\symsymbolsC=\mathgroup8 539 539 \symsymbolsC=\mathgroup8
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `symbolsC' in version `bold' 540 540 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `symbolsC' in version `bold'
(Font) U/txsyc/m/n --> U/txsyc/bx/n on input line 113. 541 541 (Font) U/txsyc/m/n --> U/txsyc/bx/n on input line 113.
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(Font) OMX/cmex/m/n --> OMX/txex/m/n on input line 120. 544 544 (Font) OMX/cmex/m/n --> OMX/txex/m/n on input line 120.
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(Font) OMX/cmex/m/n --> OMX/txex/m/n on input line 120. 546 546 (Font) OMX/cmex/m/n --> OMX/txex/m/n on input line 120.
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(Font) OMX/txex/m/n --> OMX/txex/bx/n on input line 121. 548 548 (Font) OMX/txex/m/n --> OMX/txex/bx/n on input line 121.
\symlargesymbolsA=\mathgroup9 549 549 \symlargesymbolsA=\mathgroup9
LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `largesymbolsA' in version `bold' 550 550 LaTeX Font Info: Overwriting symbol font `largesymbolsA' in version `bold'
(Font) U/txexa/m/n --> U/txexa/bx/n on input line 129. 551 551 (Font) U/txexa/m/n --> U/txexa/bx/n on input line 129.
LaTeX Font Info: Redeclaring math symbol \mathsterling on input line 164. 552 552 LaTeX Font Info: Redeclaring math symbol \mathsterling on input line 164.
LaTeX Font Info: Redeclaring math symbol \hbar on input line 591. 553 553 LaTeX Font Info: Redeclaring math symbol \hbar on input line 591.
LaTeX Info: Redefining \not on input line 1043. 554 554 LaTeX Info: Redefining \not on input line 1043.
LaTeX Info: Redefining \textsquare on input line 1063. 555 555 LaTeX Info: Redefining \textsquare on input line 1063.
LaTeX Info: Redefining \openbox on input line 1064. 556 556 LaTeX Info: Redefining \openbox on input line 1064.
) 557 557 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/relsize/relsize.sty 558 558 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/relsize/relsize.sty
Package: relsize 2013/03/29 ver 4.1 559 559 Package: relsize 2013/03/29 ver 4.1
) 560 560 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/xkeyval/xkeyval.sty 561 561 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/xkeyval/xkeyval.sty
Package: xkeyval 2022/06/16 v2.9 package option processing (HA) 562 562 Package: xkeyval 2022/06/16 v2.9 package option processing (HA)
563 563
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/xkeyval/xkeyval.tex 564 564 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/xkeyval/xkeyval.tex
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/xkeyval/xkvutils.tex 565 565 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/xkeyval/xkvutils.tex
\XKV@toks=\toks40 566 566 \XKV@toks=\toks40
\XKV@tempa@toks=\toks41 567 567 \XKV@tempa@toks=\toks41
) 568 568 )
\XKV@depth=\count309 569 569 \XKV@depth=\count309
File: xkeyval.tex 2014/12/03 v2.7a key=value parser (HA) 570 570 File: xkeyval.tex 2014/12/03 v2.7a key=value parser (HA)
)) 571 571 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyphenat/hyphenat.sty 572 572 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyphenat/hyphenat.sty
Package: hyphenat 2009/09/02 v2.3c hyphenation utilities 573 573 Package: hyphenat 2009/09/02 v2.3c hyphenation utilities
\langwohyphens=\language88 574 574 \langwohyphens=\language88
LaTeX Info: Redefining \_ on input line 43. 575 575 LaTeX Info: Redefining \_ on input line 43.
) 576 576 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/bbm-macros/bbm.sty 577 577 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/bbm-macros/bbm.sty
Package: bbm 1999/03/15 V 1.2 provides fonts for set symbols - TH 578 578 Package: bbm 1999/03/15 V 1.2 provides fonts for set symbols - TH
LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathbbm' in version `bold' 579 579 LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathbbm' in version `bold'
(Font) U/bbm/m/n --> U/bbm/bx/n on input line 33. 580 580 (Font) U/bbm/m/n --> U/bbm/bx/n on input line 33.
LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathbbmss' in version `bold' 581 581 LaTeX Font Info: Overwriting math alphabet `\mathbbmss' in version `bold'
(Font) U/bbmss/m/n --> U/bbmss/bx/n on input line 35. 582 582 (Font) U/bbmss/m/n --> U/bbmss/bx/n on input line 35.
) 583 583 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/environ/environ.sty 584 584 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/environ/environ.sty
Package: environ 2014/05/04 v0.3 A new way to define environments 585 585 Package: environ 2014/05/04 v0.3 A new way to define environments
586 586
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/trimspaces/trimspaces.sty 587 587 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/trimspaces/trimspaces.sty
Package: trimspaces 2009/09/17 v1.1 Trim spaces around a token list 588 588 Package: trimspaces 2009/09/17 v1.1 Trim spaces around a token list
)) 589 589 ))
\c@upm@subfigure@count=\count310 590 590 \c@upm@subfigure@count=\count310
\c@upm@fmt@mtabular@columnnumber=\count311 591 591 \c@upm@fmt@mtabular@columnnumber=\count311
\c@upm@format@section@sectionlevel=\count312 592 592 \c@upm@format@section@sectionlevel=\count312
\c@upm@fmt@savedcounter=\count313 593 593 \c@upm@fmt@savedcounter=\count313
\c@@@upm@fmt@inlineenumeration=\count314 594 594 \c@@@upm@fmt@inlineenumeration=\count314
\c@@upm@fmt@enumdescription@cnt@=\count315 595 595 \c@@upm@fmt@enumdescription@cnt@=\count315
\upm@framed@minipage=\box113 596 596 \upm@framed@minipage=\box113
\upm@highlight@box@save=\box114 597 597 \upm@highlight@box@save=\box114
\c@upmdefinition=\count316 598 598 \c@upmdefinition=\count316
) 599 599 )
(./upmethodology-version.sty 600 600 (./upmethodology-version.sty
Package: upmethodology-version 2013/08/26 601 601 Package: upmethodology-version 2013/08/26
602 602
**** upmethodology-version is using French language **** 603 603 **** upmethodology-version is using French language ****
\upm@tmp@a=\count317 604 604 \upm@tmp@a=\count317
) 605 605 )
\listendskip=\skip62 606 606 \listendskip=\skip62
) 607 607 )
(./upmethodology-frontpage.sty 608 608 (./upmethodology-frontpage.sty
Package: upmethodology-frontpage 2015/06/26 609 609 Package: upmethodology-frontpage 2015/06/26
610 610
**** upmethodology-frontpage is using French language **** 611 611 **** upmethodology-frontpage is using French language ****
\upm@front@tmpa=\dimen256 612 612 \upm@front@tmpa=\dimen256
\upm@front@tmpb=\dimen257 613 613 \upm@front@tmpb=\dimen257
614 614
*** define extension value frontillustrationsize ****) 615 615 *** define extension value frontillustrationsize ****)
(./upmethodology-backpage.sty 616 616 (./upmethodology-backpage.sty
Package: upmethodology-backpage 2013/12/14 617 617 Package: upmethodology-backpage 2013/12/14
618 618
**** upmethodology-backpage is using French language ****) 619 619 **** upmethodology-backpage is using French language ****)
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/url/url.sty 620 620 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/url/url.sty
\Urlmuskip=\muskip17 621 621 \Urlmuskip=\muskip17
Package: url 2013/09/16 ver 3.4 Verb mode for urls, etc. 622 622 Package: url 2013/09/16 ver 3.4 Verb mode for urls, etc.
) 623 623 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/hyperref.sty 624 624 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/hyperref.sty
Package: hyperref 2023-05-16 v7.00y Hypertext links for LaTeX 625 625 Package: hyperref 2023-05-16 v7.00y Hypertext links for LaTeX
626 626
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/ltxcmds/ltxcmds.sty 627 627 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/ltxcmds/ltxcmds.sty
Package: ltxcmds 2020-05-10 v1.25 LaTeX kernel commands for general use (HO) 628 628 Package: ltxcmds 2020-05-10 v1.25 LaTeX kernel commands for general use (HO)
) 629 629 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/pdftexcmds/pdftexcmds.sty 630 630 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/pdftexcmds/pdftexcmds.sty
Package: pdftexcmds 2020-06-27 v0.33 Utility functions of pdfTeX for LuaTeX (HO 631 631 Package: pdftexcmds 2020-06-27 v0.33 Utility functions of pdfTeX for LuaTeX (HO
) 632 632 )
633 633
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/infwarerr/infwarerr.sty 634 634 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/infwarerr/infwarerr.sty
Package: infwarerr 2019/12/03 v1.5 Providing info/warning/error messages (HO) 635 635 Package: infwarerr 2019/12/03 v1.5 Providing info/warning/error messages (HO)
) 636 636 )
Package pdftexcmds Info: \pdf@primitive is available. 637 637 Package pdftexcmds Info: \pdf@primitive is available.
Package pdftexcmds Info: \pdf@ifprimitive is available. 638 638 Package pdftexcmds Info: \pdf@ifprimitive is available.
Package pdftexcmds Info: \pdfdraftmode found. 639 639 Package pdftexcmds Info: \pdfdraftmode found.
) 640 640 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/kvdefinekeys/kvdefinekeys.sty 641 641 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/kvdefinekeys/kvdefinekeys.sty
Package: kvdefinekeys 2019-12-19 v1.6 Define keys (HO) 642 642 Package: kvdefinekeys 2019-12-19 v1.6 Define keys (HO)
) 643 643 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/pdfescape/pdfescape.sty 644 644 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/pdfescape/pdfescape.sty
Package: pdfescape 2019/12/09 v1.15 Implements pdfTeX's escape features (HO) 645 645 Package: pdfescape 2019/12/09 v1.15 Implements pdfTeX's escape features (HO)
) 646 646 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hycolor/hycolor.sty 647 647 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hycolor/hycolor.sty
Package: hycolor 2020-01-27 v1.10 Color options for hyperref/bookmark (HO) 648 648 Package: hycolor 2020-01-27 v1.10 Color options for hyperref/bookmark (HO)
) 649 649 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/letltxmacro/letltxmacro.sty 650 650 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/letltxmacro/letltxmacro.sty
Package: letltxmacro 2019/12/03 v1.6 Let assignment for LaTeX macros (HO) 651 651 Package: letltxmacro 2019/12/03 v1.6 Let assignment for LaTeX macros (HO)
) 652 652 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/auxhook/auxhook.sty 653 653 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/auxhook/auxhook.sty
Package: auxhook 2019-12-17 v1.6 Hooks for auxiliary files (HO) 654 654 Package: auxhook 2019-12-17 v1.6 Hooks for auxiliary files (HO)
) 655 655 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/nameref.sty 656 656 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/nameref.sty
Package: nameref 2023-05-16 v2.51 Cross-referencing by name of section 657 657 Package: nameref 2023-05-16 v2.51 Cross-referencing by name of section
658 658
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/refcount/refcount.sty 659 659 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/refcount/refcount.sty
Package: refcount 2019/12/15 v3.6 Data extraction from label references (HO) 660 660 Package: refcount 2019/12/15 v3.6 Data extraction from label references (HO)
) 661 661 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/gettitlestring/gettitlestring.s 662 662 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/gettitlestring/gettitlestring.s
ty 663 663 ty
Package: gettitlestring 2019/12/15 v1.6 Cleanup title references (HO) 664 664 Package: gettitlestring 2019/12/15 v1.6 Cleanup title references (HO)
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/kvoptions/kvoptions.sty 665 665 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/kvoptions/kvoptions.sty
Package: kvoptions 2022-06-15 v3.15 Key value format for package options (HO) 666 666 Package: kvoptions 2022-06-15 v3.15 Key value format for package options (HO)
)) 667 667 ))
\c@section@level=\count318 668 668 \c@section@level=\count318
) 669 669 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/etoolbox/etoolbox.sty 670 670 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/etoolbox/etoolbox.sty
Package: etoolbox 2020/10/05 v2.5k e-TeX tools for LaTeX (JAW) 671 671 Package: etoolbox 2020/10/05 v2.5k e-TeX tools for LaTeX (JAW)
\etb@tempcnta=\count319 672 672 \etb@tempcnta=\count319
) 673 673 )
\@linkdim=\dimen258 674 674 \@linkdim=\dimen258
\Hy@linkcounter=\count320 675 675 \Hy@linkcounter=\count320
\Hy@pagecounter=\count321 676 676 \Hy@pagecounter=\count321
677 677
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/pd1enc.def 678 678 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/pd1enc.def
File: pd1enc.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref: PDFDocEncoding definition (HO) 679 679 File: pd1enc.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref: PDFDocEncoding definition (HO)
Now handling font encoding PD1 ... 680 680 Now handling font encoding PD1 ...
... no UTF-8 mapping file for font encoding PD1 681 681 ... no UTF-8 mapping file for font encoding PD1
) 682 682 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/intcalc/intcalc.sty 683 683 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/intcalc/intcalc.sty
Package: intcalc 2019/12/15 v1.3 Expandable calculations with integers (HO) 684 684 Package: intcalc 2019/12/15 v1.3 Expandable calculations with integers (HO)
) 685 685 )
\Hy@SavedSpaceFactor=\count322 686 686 \Hy@SavedSpaceFactor=\count322
687 687
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/puenc.def 688 688 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/puenc.def
File: puenc.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref: PDF Unicode definition (HO) 689 689 File: puenc.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref: PDF Unicode definition (HO)
Now handling font encoding PU ... 690 690 Now handling font encoding PU ...
... no UTF-8 mapping file for font encoding PU 691 691 ... no UTF-8 mapping file for font encoding PU
) 692 692 )
Package hyperref Info: Option `breaklinks' set `true' on input line 4050. 693 693 Package hyperref Info: Option `breaklinks' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `pageanchor' set `true' on input line 4050. 694 694 Package hyperref Info: Option `pageanchor' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `bookmarks' set `false' on input line 4050. 695 695 Package hyperref Info: Option `bookmarks' set `false' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `hyperfigures' set `true' on input line 4050. 696 696 Package hyperref Info: Option `hyperfigures' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `hyperindex' set `true' on input line 4050. 697 697 Package hyperref Info: Option `hyperindex' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `linktocpage' set `true' on input line 4050. 698 698 Package hyperref Info: Option `linktocpage' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `bookmarks' set `true' on input line 4050. 699 699 Package hyperref Info: Option `bookmarks' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `bookmarksopen' set `true' on input line 4050. 700 700 Package hyperref Info: Option `bookmarksopen' set `true' on input line 4050.
Package hyperref Info: Option `bookmarksnumbered' set `true' on input line 4050 701 701 Package hyperref Info: Option `bookmarksnumbered' set `true' on input line 4050
. 702 702 .
Package hyperref Info: Option `colorlinks' set `false' on input line 4050. 703 703 Package hyperref Info: Option `colorlinks' set `false' on input line 4050.
Package hyperref Info: Hyper figures ON on input line 4165. 704 704 Package hyperref Info: Hyper figures ON on input line 4165.
Package hyperref Info: Link nesting OFF on input line 4172. 705 705 Package hyperref Info: Link nesting OFF on input line 4172.
Package hyperref Info: Hyper index ON on input line 4175. 706 706 Package hyperref Info: Hyper index ON on input line 4175.
Package hyperref Info: Plain pages OFF on input line 4182. 707 707 Package hyperref Info: Plain pages OFF on input line 4182.
Package hyperref Info: Backreferencing OFF on input line 4187. 708 708 Package hyperref Info: Backreferencing OFF on input line 4187.
Package hyperref Info: Implicit mode ON; LaTeX internals redefined. 709 709 Package hyperref Info: Implicit mode ON; LaTeX internals redefined.
Package hyperref Info: Bookmarks ON on input line 4434. 710 710 Package hyperref Info: Bookmarks ON on input line 4434.
LaTeX Info: Redefining \href on input line 4683. 711 711 LaTeX Info: Redefining \href on input line 4683.
\c@Hy@tempcnt=\count323 712 712 \c@Hy@tempcnt=\count323
LaTeX Info: Redefining \url on input line 4772. 713 713 LaTeX Info: Redefining \url on input line 4772.
\XeTeXLinkMargin=\dimen259 714 714 \XeTeXLinkMargin=\dimen259
715 715
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/bitset/bitset.sty 716 716 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/bitset/bitset.sty
Package: bitset 2019/12/09 v1.3 Handle bit-vector datatype (HO) 717 717 Package: bitset 2019/12/09 v1.3 Handle bit-vector datatype (HO)
718 718
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/bigintcalc/bigintcalc.sty 719 719 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/bigintcalc/bigintcalc.sty
Package: bigintcalc 2019/12/15 v1.5 Expandable calculations on big integers (HO 720 720 Package: bigintcalc 2019/12/15 v1.5 Expandable calculations on big integers (HO
) 721 721 )
)) 722 722 ))
\Fld@menulength=\count324 723 723 \Fld@menulength=\count324
\Field@Width=\dimen260 724 724 \Field@Width=\dimen260
\Fld@charsize=\dimen261 725 725 \Fld@charsize=\dimen261
Package hyperref Info: Hyper figures ON on input line 6049. 726 726 Package hyperref Info: Hyper figures ON on input line 6049.
Package hyperref Info: Link nesting OFF on input line 6056. 727 727 Package hyperref Info: Link nesting OFF on input line 6056.
Package hyperref Info: Hyper index ON on input line 6059. 728 728 Package hyperref Info: Hyper index ON on input line 6059.
Package hyperref Info: backreferencing OFF on input line 6066. 729 729 Package hyperref Info: backreferencing OFF on input line 6066.
Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 6071. 730 730 Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 6071.
Package hyperref Info: Link coloring with OCG OFF on input line 6076. 731 731 Package hyperref Info: Link coloring with OCG OFF on input line 6076.
Package hyperref Info: PDF/A mode OFF on input line 6081. 732 732 Package hyperref Info: PDF/A mode OFF on input line 6081.
733 733
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/atbegshi-ltx.sty 734 734 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/atbegshi-ltx.sty
Package: atbegshi-ltx 2021/01/10 v1.0c Emulation of the original atbegshi 735 735 Package: atbegshi-ltx 2021/01/10 v1.0c Emulation of the original atbegshi
package with kernel methods 736 736 package with kernel methods
) 737 737 )
\Hy@abspage=\count325 738 738 \Hy@abspage=\count325
\c@Item=\count326 739 739 \c@Item=\count326
\c@Hfootnote=\count327 740 740 \c@Hfootnote=\count327
) 741 741 )
Package hyperref Info: Driver: hpdftex. 742 742 Package hyperref Info: Driver: hpdftex.
743 743
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/hpdftex.def 744 744 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/hyperref/hpdftex.def
File: hpdftex.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref driver for pdfTeX 745 745 File: hpdftex.def 2023-05-16 v7.00y Hyperref driver for pdfTeX
746 746
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/atveryend-ltx.sty 747 747 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/atveryend-ltx.sty
Package: atveryend-ltx 2020/08/19 v1.0a Emulation of the original atveryend pac 748 748 Package: atveryend-ltx 2020/08/19 v1.0a Emulation of the original atveryend pac
kage 749 749 kage
with kernel methods 750 750 with kernel methods
) 751 751 )
\Fld@listcount=\count328 752 752 \Fld@listcount=\count328
\c@bookmark@seq@number=\count329 753 753 \c@bookmark@seq@number=\count329
754 754
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/rerunfilecheck/rerunfilecheck.sty 755 755 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/rerunfilecheck/rerunfilecheck.sty
Package: rerunfilecheck 2022-07-10 v1.10 Rerun checks for auxiliary files (HO) 756 756 Package: rerunfilecheck 2022-07-10 v1.10 Rerun checks for auxiliary files (HO)
757 757
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/uniquecounter/uniquecounter.sty 758 758 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/uniquecounter/uniquecounter.sty
Package: uniquecounter 2019/12/15 v1.4 Provide unlimited unique counter (HO) 759 759 Package: uniquecounter 2019/12/15 v1.4 Provide unlimited unique counter (HO)
) 760 760 )
Package uniquecounter Info: New unique counter `rerunfilecheck' on input line 2 761 761 Package uniquecounter Info: New unique counter `rerunfilecheck' on input line 2
85. 762 762 85.
) 763 763 )
\Hy@SectionHShift=\skip63 764 764 \Hy@SectionHShift=\skip63
) 765 765 )
\upm@smalllogo@height=\dimen262 766 766 \upm@smalllogo@height=\dimen262
) (./spimbasephdthesis.sty 767 767 ) (./spimbasephdthesis.sty
Package: spimbasephdthesis 2015/09/01 768 768 Package: spimbasephdthesis 2015/09/01
769 769
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/lettrine/lettrine.sty 770 770 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/lettrine/lettrine.sty
File: lettrine.sty 2023-04-18 v2.40 (Daniel Flipo) 771 771 File: lettrine.sty 2023-04-18 v2.40 (Daniel Flipo)
772 772
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3packages/xfp/xfp.sty 773 773 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3packages/xfp/xfp.sty
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3kernel/expl3.sty 774 774 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3kernel/expl3.sty
Package: expl3 2023-05-22 L3 programming layer (loader) 775 775 Package: expl3 2023-05-22 L3 programming layer (loader)
776 776
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3backend/l3backend-pdftex.def 777 777 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/l3backend/l3backend-pdftex.def
File: l3backend-pdftex.def 2023-04-19 L3 backend support: PDF output (pdfTeX) 778 778 File: l3backend-pdftex.def 2023-04-19 L3 backend support: PDF output (pdfTeX)
\l__color_backend_stack_int=\count330 779 779 \l__color_backend_stack_int=\count330
\l__pdf_internal_box=\box115 780 780 \l__pdf_internal_box=\box115
)) 781 781 ))
Package: xfp 2023-02-02 L3 Floating point unit 782 782 Package: xfp 2023-02-02 L3 Floating point unit
) 783 783 )
\c@DefaultLines=\count331 784 784 \c@DefaultLines=\count331
\c@DefaultDepth=\count332 785 785 \c@DefaultDepth=\count332
\DefaultFindent=\dimen263 786 786 \DefaultFindent=\dimen263
\DefaultNindent=\dimen264 787 787 \DefaultNindent=\dimen264
\DefaultSlope=\dimen265 788 788 \DefaultSlope=\dimen265
\DiscardVskip=\dimen266 789 789 \DiscardVskip=\dimen266
\L@lbox=\box116 790 790 \L@lbox=\box116
\L@tbox=\box117 791 791 \L@tbox=\box117
\c@L@lines=\count333 792 792 \c@L@lines=\count333
\c@L@depth=\count334 793 793 \c@L@depth=\count334
\L@Pindent=\dimen267 794 794 \L@Pindent=\dimen267
\L@Findent=\dimen268 795 795 \L@Findent=\dimen268
\L@Nindent=\dimen269 796 796 \L@Nindent=\dimen269
\L@lraise=\dimen270 797 797 \L@lraise=\dimen270
\L@first=\dimen271 798 798 \L@first=\dimen271
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\L@slope=\dimen273 800 800 \L@slope=\dimen273
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\L@novskip=\dimen275 802 802 \L@novskip=\dimen275
\L@target@ht=\dimen276 803 803 \L@target@ht=\dimen276
\L@target@dp=\dimen277 804 804 \L@target@dp=\dimen277
\L@target@tht=\dimen278 805 805 \L@target@tht=\dimen278
\LettrineWidth=\dimen279 806 806 \LettrineWidth=\dimen279
\LettrineHeight=\dimen280 807 807 \LettrineHeight=\dimen280
\LettrineDepth=\dimen281 808 808 \LettrineDepth=\dimen281
Loading lettrine.cfg 809 809 Loading lettrine.cfg
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/lettrine/lettrine.cfg) 810 810 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/lettrine/lettrine.cfg)
\Llist@everypar=\toks42 811 811 \Llist@everypar=\toks42
) 812 812 )
*** define extension value backcovermessage ****) 813 813 *** define extension value backcovermessage ****)
**** including upm extension spimufcphdthesis (upmext-spimufcphdthesis.cfg) *** 814 814 **** including upm extension spimufcphdthesis (upmext-spimufcphdthesis.cfg) ***
* (./upmext-spimufcphdthesis.cfg *** define extension value copyright **** 815 815 * (./upmext-spimufcphdthesis.cfg *** define extension value copyright ****
*** style extension spimufcphdthesis, Copyright {(c)} 2012--14 Dr. St\unhbox \v 816 816 *** style extension spimufcphdthesis, Copyright {(c)} 2012--14 Dr. St\unhbox \v
oidb@x \bgroup \let \unhbox \voidb@x \setbox \@tempboxa \hbox {e\global \mathch 817 817 oidb@x \bgroup \let \unhbox \voidb@x \setbox \@tempboxa \hbox {e\global \mathch
ardef \accent@spacefactor \spacefactor }\let \begingroup \let \typeout \protect 818 818 ardef \accent@spacefactor \spacefactor }\let \begingroup \let \typeout \protect
\begingroup \def \MessageBreak { 819 819 \begingroup \def \MessageBreak {
(Font) }\let \protect \immediate\write \m@ne {LaTeX Font Info: 820 820 (Font) }\let \protect \immediate\write \m@ne {LaTeX Font Info:
on input line 5.}\endgroup \endgroup \relax \let \ignorespaces \relax \accent 821 821 on input line 5.}\endgroup \endgroup \relax \let \ignorespaces \relax \accent
19 e\egroup \spacefactor \accent@spacefactor phane GALLAND. **** 822 822 19 e\egroup \spacefactor \accent@spacefactor phane GALLAND. ****
*** define extension value trademarks **** 823 823 *** define extension value trademarks ****
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/helvet.sty 824 824 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/helvet.sty
Package: helvet 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 (WaS) 825 825 Package: helvet 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 (WaS)
) 826 826 )
*** define extension value frontillustration **** 827 827 *** define extension value frontillustration ****
*** define extension value p3illustration **** 828 828 *** define extension value p3illustration ****
*** define extension value backillustration **** 829 829 *** define extension value backillustration ****
*** define extension value watermarksize **** 830 830 *** define extension value watermarksize ****
*** define extension value universityname **** 831 831 *** define extension value universityname ****
*** define extension value speciality **** 832 832 *** define extension value speciality ****
*** define extension value defensedate **** 833 833 *** define extension value defensedate ****
*** define extension value jurytabwidth **** 834 834 *** define extension value jurytabwidth ****
*** define extension value jurystyle **** 835 835 *** define extension value jurystyle ****
*** define extension value defensemessage ****)) 836 836 *** define extension value defensemessage ****))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/inputenc.sty 837 837 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/inputenc.sty
Package: inputenc 2021/02/14 v1.3d Input encoding file 838 838 Package: inputenc 2021/02/14 v1.3d Input encoding file
\inpenc@prehook=\toks43 839 839 \inpenc@prehook=\toks43
\inpenc@posthook=\toks44 840 840 \inpenc@posthook=\toks44
) 841 841 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/fontenc.sty 842 842 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/base/fontenc.sty
Package: fontenc 2021/04/29 v2.0v Standard LaTeX package 843 843 Package: fontenc 2021/04/29 v2.0v Standard LaTeX package
LaTeX Font Info: Trying to load font information for T1+phv on input line 11 844 844 LaTeX Font Info: Trying to load font information for T1+phv on input line 11
2. 845 845 2.
846 846
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/t1phv.fd 847 847 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/t1phv.fd
File: t1phv.fd 2020/03/25 scalable font definitions for T1/phv. 848 848 File: t1phv.fd 2020/03/25 scalable font definitions for T1/phv.
)) 849 849 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/times.sty 850 850 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/times.sty
Package: times 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 (SPQR) 851 851 Package: times 2020/03/25 PSNFSS-v9.3 (SPQR)
) 852 852 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/adjustbox.sty 853 853 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/adjustbox.sty
Package: adjustbox 2022/10/17 v1.3a Adjusting TeX boxes (trim, clip, ...) 854 854 Package: adjustbox 2022/10/17 v1.3a Adjusting TeX boxes (trim, clip, ...)
855 855
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/adjcalc.sty 856 856 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/adjcalc.sty
Package: adjcalc 2012/05/16 v1.1 Provides advanced setlength with multiple back 857 857 Package: adjcalc 2012/05/16 v1.1 Provides advanced setlength with multiple back
-ends (calc, etex, pgfmath) 858 858 -ends (calc, etex, pgfmath)
) 859 859 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/trimclip.sty 860 860 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/trimclip.sty
Package: trimclip 2020/08/19 v1.2 Trim and clip general TeX material 861 861 Package: trimclip 2020/08/19 v1.2 Trim and clip general TeX material
862 862
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/collectbox/collectbox.sty 863 863 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/collectbox/collectbox.sty
Package: collectbox 2022/10/17 v0.4c Collect macro arguments as boxes 864 864 Package: collectbox 2022/10/17 v0.4c Collect macro arguments as boxes
\collectedbox=\box118 865 865 \collectedbox=\box118
) 866 866 )
\tc@llx=\dimen282 867 867 \tc@llx=\dimen282
\tc@lly=\dimen283 868 868 \tc@lly=\dimen283
\tc@urx=\dimen284 869 869 \tc@urx=\dimen284
\tc@ury=\dimen285 870 870 \tc@ury=\dimen285
Package trimclip Info: Using driver 'tc-pdftex.def'. 871 871 Package trimclip Info: Using driver 'tc-pdftex.def'.
872 872
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/tc-pdftex.def 873 873 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/adjustbox/tc-pdftex.def
File: tc-pdftex.def 2019/01/04 v2.2 Clipping driver for pdftex 874 874 File: tc-pdftex.def 2019/01/04 v2.2 Clipping driver for pdftex
)) 875 875 ))
\adjbox@Width=\dimen286 876 876 \adjbox@Width=\dimen286
\adjbox@Height=\dimen287 877 877 \adjbox@Height=\dimen287
\adjbox@Depth=\dimen288 878 878 \adjbox@Depth=\dimen288
\adjbox@Totalheight=\dimen289 879 879 \adjbox@Totalheight=\dimen289
\adjbox@pwidth=\dimen290 880 880 \adjbox@pwidth=\dimen290
\adjbox@pheight=\dimen291 881 881 \adjbox@pheight=\dimen291
\adjbox@pdepth=\dimen292 882 882 \adjbox@pdepth=\dimen292
\adjbox@ptotalheight=\dimen293 883 883 \adjbox@ptotalheight=\dimen293
884 884
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/ifoddpage/ifoddpage.sty 885 885 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/ifoddpage/ifoddpage.sty
Package: ifoddpage 2022/10/18 v1.2 Conditionals for odd/even page detection 886 886 Package: ifoddpage 2022/10/18 v1.2 Conditionals for odd/even page detection
\c@checkoddpage=\count335 887 887 \c@checkoddpage=\count335
) 888 888 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/varwidth/varwidth.sty 889 889 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/varwidth/varwidth.sty
Package: varwidth 2009/03/30 ver 0.92; Variable-width minipages 890 890 Package: varwidth 2009/03/30 ver 0.92; Variable-width minipages
\@vwid@box=\box119 891 891 \@vwid@box=\box119
\sift@deathcycles=\count336 892 892 \sift@deathcycles=\count336
\@vwid@loff=\dimen294 893 893 \@vwid@loff=\dimen294
\@vwid@roff=\dimen295 894 894 \@vwid@roff=\dimen295
)) 895 895 ))
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithms/algorithm.sty 896 896 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithms/algorithm.sty
Package: algorithm 2009/08/24 v0.1 Document Style `algorithm' - floating enviro 897 897 Package: algorithm 2009/08/24 v0.1 Document Style `algorithm' - floating enviro
nment 898 898 nment
899 899
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/float/float.sty 900 900 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/float/float.sty
Package: float 2001/11/08 v1.3d Float enhancements (AL) 901 901 Package: float 2001/11/08 v1.3d Float enhancements (AL)
\c@float@type=\count337 902 902 \c@float@type=\count337
\float@exts=\toks45 903 903 \float@exts=\toks45
\float@box=\box120 904 904 \float@box=\box120
\@float@everytoks=\toks46 905 905 \@float@everytoks=\toks46
\@floatcapt=\box121 906 906 \@floatcapt=\box121
) 907 907 )
\@float@every@algorithm=\toks47 908 908 \@float@every@algorithm=\toks47
\c@algorithm=\count338 909 909 \c@algorithm=\count338
) 910 910 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithmicx/algpseudocode.sty 911 911 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithmicx/algpseudocode.sty
Package: algpseudocode 912 912 Package: algpseudocode
913 913
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithmicx/algorithmicx.sty 914 914 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/algorithmicx/algorithmicx.sty
Package: algorithmicx 2005/04/27 v1.2 Algorithmicx 915 915 Package: algorithmicx 2005/04/27 v1.2 Algorithmicx
916 916
Document Style algorithmicx 1.2 - a greatly improved `algorithmic' style 917 917 Document Style algorithmicx 1.2 - a greatly improved `algorithmic' style
\c@ALG@line=\count339 918 918 \c@ALG@line=\count339
\c@ALG@rem=\count340 919 919 \c@ALG@rem=\count340
\c@ALG@nested=\count341 920 920 \c@ALG@nested=\count341
\ALG@tlm=\skip64 921 921 \ALG@tlm=\skip64
\ALG@thistlm=\skip65 922 922 \ALG@thistlm=\skip65
\c@ALG@Lnr=\count342 923 923 \c@ALG@Lnr=\count342
\c@ALG@blocknr=\count343 924 924 \c@ALG@blocknr=\count343
\c@ALG@storecount=\count344 925 925 \c@ALG@storecount=\count344
\c@ALG@tmpcounter=\count345 926 926 \c@ALG@tmpcounter=\count345
\ALG@tmplength=\skip66 927 927 \ALG@tmplength=\skip66
) 928 928 )
Document Style - pseudocode environments for use with the `algorithmicx' style 929 929 Document Style - pseudocode environments for use with the `algorithmicx' style
) *** define extension value defensedate **** 930 930 ) *** define extension value defensedate ****
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/layout.sty 931 931 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/tools/layout.sty
Package: layout 2021-03-10 v1.2e Show layout parameters 932 932 Package: layout 2021-03-10 v1.2e Show layout parameters
\oneinch=\count346 933 933 \oneinch=\count346
\cnt@paperwidth=\count347 934 934 \cnt@paperwidth=\count347
\cnt@paperheight=\count348 935 935 \cnt@paperheight=\count348
\cnt@hoffset=\count349 936 936 \cnt@hoffset=\count349
\cnt@voffset=\count350 937 937 \cnt@voffset=\count350
\cnt@textheight=\count351 938 938 \cnt@textheight=\count351
\cnt@textwidth=\count352 939 939 \cnt@textwidth=\count352
\cnt@topmargin=\count353 940 940 \cnt@topmargin=\count353
\cnt@oddsidemargin=\count354 941 941 \cnt@oddsidemargin=\count354
\cnt@evensidemargin=\count355 942 942 \cnt@evensidemargin=\count355
\cnt@headheight=\count356 943 943 \cnt@headheight=\count356
\cnt@headsep=\count357 944 944 \cnt@headsep=\count357
\cnt@marginparsep=\count358 945 945 \cnt@marginparsep=\count358
\cnt@marginparwidth=\count359 946 946 \cnt@marginparwidth=\count359
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\cnt@footskip=\count361 948 948 \cnt@footskip=\count361
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\ref@top=\count363 950 950 \ref@top=\count363
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\ref@marginwidth=\count370 957 957 \ref@marginwidth=\count370
\ref@marginpar=\count371 958 958 \ref@marginpar=\count371
\Interval=\count372 959 959 \Interval=\count372
\ExtraYPos=\count373 960 960 \ExtraYPos=\count373
\PositionX=\count374 961 961 \PositionX=\count374
\PositionY=\count375 962 962 \PositionY=\count375
\ArrowLength=\count376 963 963 \ArrowLength=\count376
) 964 964 )
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/geometry/geometry.sty 965 965 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/geometry/geometry.sty
Package: geometry 2020/01/02 v5.9 Page Geometry 966 966 Package: geometry 2020/01/02 v5.9 Page Geometry
967 967
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/ifvtex.sty 968 968 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/generic/iftex/ifvtex.sty
Package: ifvtex 2019/10/25 v1.7 ifvtex legacy package. Use iftex instead. 969 969 Package: ifvtex 2019/10/25 v1.7 ifvtex legacy package. Use iftex instead.
) 970 970 )
\Gm@cnth=\count377 971 971 \Gm@cnth=\count377
\Gm@cntv=\count378 972 972 \Gm@cntv=\count378
\c@Gm@tempcnt=\count379 973 973 \c@Gm@tempcnt=\count379
\Gm@bindingoffset=\dimen296 974 974 \Gm@bindingoffset=\dimen296
\Gm@wd@mp=\dimen297 975 975 \Gm@wd@mp=\dimen297
\Gm@odd@mp=\dimen298 976 976 \Gm@odd@mp=\dimen298
\Gm@even@mp=\dimen299 977 977 \Gm@even@mp=\dimen299
\Gm@layoutwidth=\dimen300 978 978 \Gm@layoutwidth=\dimen300
\Gm@layoutheight=\dimen301 979 979 \Gm@layoutheight=\dimen301
\Gm@layouthoffset=\dimen302 980 980 \Gm@layouthoffset=\dimen302
\Gm@layoutvoffset=\dimen303 981 981 \Gm@layoutvoffset=\dimen303
\Gm@dimlist=\toks48 982 982 \Gm@dimlist=\toks48
) (./main.aux 983 983 ) (./main.aux
(./chapters/contexte2.aux) (./chapters/EIAH.aux) (./chapters/CBR.aux) 984 984 (./chapters/contexte2.aux) (./chapters/EIAH.aux) (./chapters/CBR.aux)
(./chapters/Architecture.aux) (./chapters/ESCBR.aux) (./chapters/TS.aux 985 985 (./chapters/Architecture.aux) (./chapters/ESCBR.aux) (./chapters/TS.aux
986 986
LaTeX Warning: Label `eqBeta' multiply defined. 987 987 LaTeX Warning: Label `eqBeta' multiply defined.
988 988
989 989
LaTeX Warning: Label `fig:Amodel' multiply defined. 990 990 LaTeX Warning: Label `fig:Amodel' multiply defined.
991 991
992 992
LaTeX Warning: Label `fig:stabilityBP' multiply defined. 993 993 LaTeX Warning: Label `fig:stabilityBP' multiply defined.
994 994
) (./chapters/Conclusions.aux) (./chapters/Publications.aux)) 995 995 ) (./chapters/Conclusions.aux) (./chapters/Publications.aux))
\openout1 = `main.aux'. 996 996 \openout1 = `main.aux'.
997 997
LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/txmi/m/it on input line 231. 998 998 LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/txmi/m/it on input line 231.
LaTeX Font Info: Trying to load font information for OML+txmi on input line 999 999 LaTeX Font Info: Trying to load font information for OML+txmi on input line
231. 1000 1000 231.
1001 1001
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omltxmi.fd 1002 1002 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omltxmi.fd
File: omltxmi.fd 2000/12/15 v3.1 1003 1003 File: omltxmi.fd 2000/12/15 v3.1
) 1004 1004 )
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1005 1005 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for OMS/txsy/m/n on input line 231. 1006 1006 LaTeX Font Info: Checking defaults for OMS/txsy/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: Trying to load font information for OMS+txsy on input line 1007 1007 LaTeX Font Info: Trying to load font information for OMS+txsy on input line
231. 1008 1008 231.
1009 1009
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omstxsy.fd 1010 1010 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omstxsy.fd
File: omstxsy.fd 2000/12/15 v3.1 1011 1011 File: omstxsy.fd 2000/12/15 v3.1
) 1012 1012 )
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1013 1013 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for OT1/cmr/m/n on input line 231. 1014 1014 LaTeX Font Info: Checking defaults for OT1/cmr/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1015 1015 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 231. 1016 1016 LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1017 1017 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 231. 1018 1018 LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1019 1019 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for OMX/txex/m/n on input line 231. 1020 1020 LaTeX Font Info: Checking defaults for OMX/txex/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: Trying to load font information for OMX+txex on input line 1021 1021 LaTeX Font Info: Trying to load font information for OMX+txex on input line
231. 1022 1022 231.
1023 1023
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omxtxex.fd 1024 1024 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/omxtxex.fd
File: omxtxex.fd 2000/12/15 v3.1 1025 1025 File: omxtxex.fd 2000/12/15 v3.1
) 1026 1026 )
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1027 1027 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for U/txexa/m/n on input line 231. 1028 1028 LaTeX Font Info: Checking defaults for U/txexa/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txexa on input line 2 1029 1029 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txexa on input line 2
31. 1030 1030 31.
1031 1031
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxexa.fd 1032 1032 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxexa.fd
File: utxexa.fd 2000/12/15 v3.1 1033 1033 File: utxexa.fd 2000/12/15 v3.1
) 1034 1034 )
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1035 1035 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for PD1/pdf/m/n on input line 231. 1036 1036 LaTeX Font Info: Checking defaults for PD1/pdf/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1037 1037 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
LaTeX Font Info: Checking defaults for PU/pdf/m/n on input line 231. 1038 1038 LaTeX Font Info: Checking defaults for PU/pdf/m/n on input line 231.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 231. 1039 1039 LaTeX Font Info: ... okay on input line 231.
1040 1040
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/context/base/mkii/supp-pdf.mkii 1041 1041 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/context/base/mkii/supp-pdf.mkii
[Loading MPS to PDF converter (version 2006.09.02).] 1042 1042 [Loading MPS to PDF converter (version 2006.09.02).]
\scratchcounter=\count380 1043 1043 \scratchcounter=\count380
\scratchdimen=\dimen304 1044 1044 \scratchdimen=\dimen304
\scratchbox=\box122 1045 1045 \scratchbox=\box122
\nofMPsegments=\count381 1046 1046 \nofMPsegments=\count381
\nofMParguments=\count382 1047 1047 \nofMParguments=\count382
\everyMPshowfont=\toks49 1048 1048 \everyMPshowfont=\toks49
\MPscratchCnt=\count383 1049 1049 \MPscratchCnt=\count383
\MPscratchDim=\dimen305 1050 1050 \MPscratchDim=\dimen305
\MPnumerator=\count384 1051 1051 \MPnumerator=\count384
\makeMPintoPDFobject=\count385 1052 1052 \makeMPintoPDFobject=\count385
\everyMPtoPDFconversion=\toks50 1053 1053 \everyMPtoPDFconversion=\toks50
) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/epstopdf-pkg/epstopdf-base.sty 1054 1054 ) (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/epstopdf-pkg/epstopdf-base.sty
Package: epstopdf-base 2020-01-24 v2.11 Base part for package epstopdf 1055 1055 Package: epstopdf-base 2020-01-24 v2.11 Base part for package epstopdf
Package epstopdf-base Info: Redefining graphics rule for `.eps' on input line 4 1056 1056 Package epstopdf-base Info: Redefining graphics rule for `.eps' on input line 4
85. 1057 1057 85.
1058 1058
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/latexconfig/epstopdf-sys.cfg 1059 1059 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/latexconfig/epstopdf-sys.cfg
File: epstopdf-sys.cfg 2010/07/13 v1.3 Configuration of (r)epstopdf for TeX Liv 1060 1060 File: epstopdf-sys.cfg 2010/07/13 v1.3 Configuration of (r)epstopdf for TeX Liv
e 1061 1061 e
)) 1062 1062 ))
LaTeX Info: Redefining \degres on input line 231. 1063 1063 LaTeX Info: Redefining \degres on input line 231.
LaTeX Info: Redefining \up on input line 231. 1064 1064 LaTeX Info: Redefining \up on input line 231.
Package caption Info: Begin \AtBeginDocument code. 1065 1065 Package caption Info: Begin \AtBeginDocument code.
Package caption Info: float package is loaded. 1066 1066 Package caption Info: float package is loaded.
Package caption Info: hyperref package is loaded. 1067 1067 Package caption Info: hyperref package is loaded.
Package caption Info: picinpar package is loaded. 1068 1068 Package caption Info: picinpar package is loaded.
Package caption Info: End \AtBeginDocument code. 1069 1069 Package caption Info: End \AtBeginDocument code.
1070 1070
*** Overriding the 'enumerate' environment. Pass option 'standardlists' for avo 1071 1071 *** Overriding the 'enumerate' environment. Pass option 'standardlists' for avo
iding this override. 1072 1072 iding this override.
*** Overriding the 'description' environment. Pass option 'standardlists' for a 1073 1073 *** Overriding the 'description' environment. Pass option 'standardlists' for a
voiding this override. ************ USE CUSTOM FRONT COVER 1074 1074 voiding this override. ************ USE CUSTOM FRONT COVER
Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 231. 1075 1075 Package hyperref Info: Link coloring OFF on input line 231.
(./main.out) 1076 1076 (./main.out)
(./main.out) 1077 1077 (./main.out)
\@outlinefile=\write3 1078 1078 \@outlinefile=\write3
\openout3 = `main.out'. 1079 1079 \openout3 = `main.out'.
1080 1080
1081 1081
*geometry* driver: auto-detecting 1082 1082 *geometry* driver: auto-detecting
*geometry* detected driver: pdftex 1083 1083 *geometry* detected driver: pdftex
*geometry* verbose mode - [ preamble ] result: 1084 1084 *geometry* verbose mode - [ preamble ] result:
* pass: disregarded the geometry package! 1085 1085 * pass: disregarded the geometry package!
* \paperwidth=598.14806pt 1086 1086 * \paperwidth=598.14806pt
* \paperheight=845.90042pt 1087 1087 * \paperheight=845.90042pt
* \textwidth=427.43153pt 1088 1088 * \textwidth=427.43153pt
* \textheight=671.71976pt 1089 1089 * \textheight=671.71976pt
* \oddsidemargin=99.58464pt 1090 1090 * \oddsidemargin=99.58464pt
* \evensidemargin=71.13188pt 1091 1091 * \evensidemargin=71.13188pt
* \topmargin=56.9055pt 1092 1092 * \topmargin=56.9055pt
* \headheight=12.0pt 1093 1093 * \headheight=12.0pt
* \headsep=31.29802pt 1094 1094 * \headsep=31.29802pt
* \topskip=11.0pt 1095 1095 * \topskip=11.0pt
* \footskip=31.29802pt 1096 1096 * \footskip=31.29802pt
* \marginparwidth=54.2025pt 1097 1097 * \marginparwidth=54.2025pt
* \marginparsep=7.0pt 1098 1098 * \marginparsep=7.0pt
* \columnsep=10.0pt 1099 1099 * \columnsep=10.0pt
* \skip\footins=10.0pt plus 4.0pt minus 2.0pt 1100 1100 * \skip\footins=10.0pt plus 4.0pt minus 2.0pt
* \hoffset=-72.26999pt 1101 1101 * \hoffset=-72.26999pt
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1109 1109
*geometry* verbose mode - [ newgeometry ] result: 1110 1110 *geometry* verbose mode - [ newgeometry ] result:
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1141 1141
<images_logos/image1_logoUBFC_grand.png, id=385, 610.4406pt x 217.0509pt> 1142 1142 <images_logos/image1_logoUBFC_grand.png, id=385, 610.4406pt x 217.0509pt>
File: images_logos/image1_logoUBFC_grand.png Graphic file (type png) 1143 1143 File: images_logos/image1_logoUBFC_grand.png Graphic file (type png)
<use images_logos/image1_logoUBFC_grand.png> 1144 1144 <use images_logos/image1_logoUBFC_grand.png>
Package pdftex.def Info: images_logos/image1_logoUBFC_grand.png used on input 1145 1145 Package pdftex.def Info: images_logos/image1_logoUBFC_grand.png used on input
line 237. 1146 1146 line 237.
(pdftex.def) Requested size: 142.25905pt x 50.57973pt. 1147 1147 (pdftex.def) Requested size: 142.25905pt x 50.57973pt.
<images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png, id=387, 104.5506pt x 34.6896pt> 1148 1148 <images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png, id=387, 104.5506pt x 34.6896pt>
File: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png Graphic file (type png) 1149 1149 File: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png Graphic file (type png)
<use images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png> 1150 1150 <use images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png>
Package pdftex.def Info: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png used on i 1151 1151 Package pdftex.def Info: images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png used on i
nput line 237. 1152 1152 nput line 237.
(pdftex.def) Requested size: 142.25905pt x 47.20264pt. 1153 1153 (pdftex.def) Requested size: 142.25905pt x 47.20264pt.
LaTeX Font Info: Trying to load font information for OT1+txr on input line 2 1154 1154 LaTeX Font Info: Trying to load font information for OT1+txr on input line 2
48. 1155 1155 48.
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/ot1txr.fd 1156 1156 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/ot1txr.fd
File: ot1txr.fd 2000/12/15 v3.1 1157 1157 File: ot1txr.fd 2000/12/15 v3.1
) 1158 1158 )
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txmia on input line 2 1159 1159 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txmia on input line 2
48. 1160 1160 48.
1161 1161
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxmia.fd 1162 1162 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxmia.fd
File: utxmia.fd 2000/12/15 v3.1 1163 1163 File: utxmia.fd 2000/12/15 v3.1
) 1164 1164 )
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsya on input line 2 1165 1165 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsya on input line 2
48. 1166 1166 48.
1167 1167
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsya.fd 1168 1168 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsya.fd
File: utxsya.fd 2000/12/15 v3.1 1169 1169 File: utxsya.fd 2000/12/15 v3.1
) 1170 1170 )
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsyb on input line 2 1171 1171 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsyb on input line 2
48. 1172 1172 48.
1173 1173
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsyb.fd 1174 1174 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsyb.fd
File: utxsyb.fd 2000/12/15 v3.1 1175 1175 File: utxsyb.fd 2000/12/15 v3.1
) 1176 1176 )
LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsyc on input line 2 1177 1177 LaTeX Font Info: Trying to load font information for U+txsyc on input line 2
48. 1178 1178 48.
1179 1179
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsyc.fd 1180 1180 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/txfonts/utxsyc.fd
File: utxsyc.fd 2000/12/15 v3.1 1181 1181 File: utxsyc.fd 2000/12/15 v3.1
) [1 1182 1182 ) [1
1183 1183
1184 1184
1185 1185
1186 1186
{/usr/local/texlive/2023/texmf-var/fonts/map/pdftex/updmap/pdftex.map}{/usr/loc 1187 1187 {/usr/local/texlive/2023/texmf-var/fonts/map/pdftex/updmap/pdftex.map}{/usr/loc
al/texlive/2023/texmf-dist/fonts/enc/dvips/base/8r.enc} <./images_logos/image1_ 1188 1188 al/texlive/2023/texmf-dist/fonts/enc/dvips/base/8r.enc} <./images_logos/image1_
logoUBFC_grand.png> <./images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png>] [2 1189 1189 logoUBFC_grand.png> <./images_logos/logo_UFC_2018_transparence.png>] [2
1190 1190
1191 1191
] [3] [4] 1192 1192 ] [3] [4]
(./main.toc 1193 1193 (./main.toc
LaTeX Font Info: Font shape `T1/phv/m/it' in size <10.95> not available 1194 1194 LaTeX Font Info: Font shape `T1/phv/m/it' in size <10.95> not available
(Font) Font shape `T1/phv/m/sl' tried instead on input line 23. 1195 1195 (Font) Font shape `T1/phv/m/sl' tried instead on input line 23.
[5 1196 1196 [5
1197 1197
] [6] 1198 1198 ] [6]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1199 1199 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1200 1200
[7] 1201 1201 [7]
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 89 1202 1202 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 89
[][]\T1/phv/m/n/10.95 100[] 1203 1203 [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[]
[] 1204 1204 []
1205 1205
1206 1206
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 90 1207 1207 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 90
[][]\T1/phv/m/n/10.95 100[] 1208 1208 [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[]
[] 1209 1209 []
1210 1210
1211 1211
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 92 1212 1212 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 92
[][]\T1/phv/m/n/10.95 103[] 1213 1213 [][]\T1/phv/m/n/10.95 103[]
[] 1214 1214 []
1215 1215
1216 1216
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 93 1217 1217 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 93
[][]\T1/phv/m/n/10.95 105[] 1218 1218 [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[]
[] 1219 1219 []
1220 1220
1221 1221
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 95 1222 1222 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 95
[][]\T1/phv/m/n/10.95 107[] 1223 1223 [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[]
[] 1224 1224 []
1225 1225
1226 1226
Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 96 1227 1227 Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 96
[][]\T1/phv/m/n/10.95 108[] 1228 1228 [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[]
[] 1229 1229 []
1230 1230
) 1231 1231 )
\tf@toc=\write4 1232 1232 \tf@toc=\write4
\openout4 = `main.toc'. 1233 1233 \openout4 = `main.toc'.
1234 1234
[8] [1 1235 1235 [8] [1
1236 1236
1237 1237
] [2] 1238 1238 ] [2]
Chapitre 1. 1239 1239 Chapitre 1.
Package lettrine.sty Info: Targeted height = 19.96736pt 1240 1240 Package lettrine.sty Info: Targeted height = 19.96736pt
(lettrine.sty) (for loversize=0, accent excluded), 1241 1241 (lettrine.sty) (for loversize=0, accent excluded),
(lettrine.sty) Lettrine height = 20.612pt (\uppercase {C}); 1242 1242 (lettrine.sty) Lettrine height = 20.612pt (\uppercase {C});
(lettrine.sty) reported on input line 340. 1243 1243 (lettrine.sty) reported on input line 340.
1244 1244
Overfull \hbox (6.79999pt too wide) in paragraph at lines 340--340 1245 1245 Overfull \hbox (6.79999pt too wide) in paragraph at lines 340--340
[][][][] 1246 1246 [][][][]
[] 1247 1247 []
1248 1248
1249 1249
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1250 1250 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1251 1251
[3 1252 1252 [3
1253 1253
] 1254 1254 ]
[4] [5] 1255 1255 [4] [5]
\openout2 = `./chapters/contexte2.aux'. 1256 1256 \openout2 = `./chapters/contexte2.aux'.
1257 1257
(./chapters/contexte2.tex [6 1258 1258 (./chapters/contexte2.tex [6
1259 1259
1260 1260
] 1261 1261 ]
Chapitre 2. 1262 1262 Chapitre 2.
<./Figures/TLearning.png, id=558, 603.25375pt x 331.2375pt> 1263 1263 <./Figures/TLearning.png, id=558, 603.25375pt x 331.2375pt>
File: ./Figures/TLearning.png Graphic file (type png) 1264 1264 File: ./Figures/TLearning.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/TLearning.png> 1265 1265 <use ./Figures/TLearning.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/TLearning.png used on input line 15. 1266 1266 Package pdftex.def Info: ./Figures/TLearning.png used on input line 15.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 234.69505pt. 1267 1267 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 234.69505pt.
[7] 1268 1268 [7]
<./Figures/EIAH.png, id=567, 643.40375pt x 362.35374pt> 1269 1269 <./Figures/EIAH.png, id=567, 643.40375pt x 362.35374pt>
File: ./Figures/EIAH.png Graphic file (type png) 1270 1270 File: ./Figures/EIAH.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/EIAH.png> 1271 1271 <use ./Figures/EIAH.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/EIAH.png used on input line 32. 1272 1272 Package pdftex.def Info: ./Figures/EIAH.png used on input line 32.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 240.73pt. 1273 1273 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 240.73pt.
1274 1274
1275 1275
LaTeX Warning: `!h' float specifier changed to `!ht'. 1276 1276 LaTeX Warning: `!h' float specifier changed to `!ht'.
1277 1277
[8 <./Figures/TLearning.png>] [9 <./Figures/EIAH.png>] [10] 1278 1278 [8 <./Figures/TLearning.png>] [9 <./Figures/EIAH.png>] [10]
<./Figures/cycle.png, id=594, 668.4975pt x 665.48625pt> 1279 1279 <./Figures/cycle.png, id=594, 668.4975pt x 665.48625pt>
File: ./Figures/cycle.png Graphic file (type png) 1280 1280 File: ./Figures/cycle.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/cycle.png> 1281 1281 <use ./Figures/cycle.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/cycle.png used on input line 83. 1282 1282 Package pdftex.def Info: ./Figures/cycle.png used on input line 83.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 425.51372pt. 1283 1283 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 425.51372pt.
[11 <./Figures/cycle.png>] 1284 1284 [11 <./Figures/cycle.png>]
<./Figures/Reuse.png, id=617, 383.4325pt x 182.6825pt> 1285 1285 <./Figures/Reuse.png, id=617, 383.4325pt x 182.6825pt>
File: ./Figures/Reuse.png Graphic file (type png) 1286 1286 File: ./Figures/Reuse.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/Reuse.png> 1287 1287 <use ./Figures/Reuse.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/Reuse.png used on input line 112. 1288 1288 Package pdftex.def Info: ./Figures/Reuse.png used on input line 112.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 203.65802pt. 1289 1289 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 203.65802pt.
1290 1290
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 112--112 1291 1291 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 112--112
[]\T1/phv/m/sc/10.95 Figure 2.4 \T1/phv/m/n/10.95 ^^U |Prin-cipe de réuti-li-sa 1292 1292 []\T1/phv/m/sc/10.95 Figure 2.4 \T1/phv/m/n/10.95 ^^U |Prin-cipe de réuti-li-sa
-tion dans le RàPC (Tra-duit de 1293 1293 -tion dans le RàPC (Tra-duit de
[] 1294 1294 []
1295 1295
[12] [13 <./Figures/Reuse.png>] 1296 1296 [12] [13 <./Figures/Reuse.png>]
<./Figures/CycleCBR.png, id=637, 147.1899pt x 83.8332pt> 1297 1297 <./Figures/CycleCBR.png, id=637, 147.1899pt x 83.8332pt>
File: ./Figures/CycleCBR.png Graphic file (type png) 1298 1298 File: ./Figures/CycleCBR.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/CycleCBR.png> 1299 1299 <use ./Figures/CycleCBR.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/CycleCBR.png used on input line 156. 1300 1300 Package pdftex.def Info: ./Figures/CycleCBR.png used on input line 156.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 243.45026pt. 1301 1301 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 243.45026pt.
[14] [15 <./Figures/CycleCBR.png>] [16] 1302 1302 [14] [15 <./Figures/CycleCBR.png>] [16]
1303 1303
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1304 1304 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1305 1305 65.
1306 1306
LaTeX Font Info: Trying to load font information for TS1+phv on input line 2 1307 1307 LaTeX Font Info: Trying to load font information for TS1+phv on input line 2
65. 1308 1308 65.
(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/ts1phv.fd 1309 1309 (/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/ts1phv.fd
File: ts1phv.fd 2020/03/25 scalable font definitions for TS1/phv. 1310 1310 File: ts1phv.fd 2020/03/25 scalable font definitions for TS1/phv.
) 1311 1311 )
1312 1312
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1313 1313 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1314 1314 65.
1315 1315
1316 1316
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1317 1317 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1318 1318 65.
1319 1319
1320 1320
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1321 1321 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1322 1322 65.
1323 1323
1324 1324
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1325 1325 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1326 1326 65.
1327 1327
1328 1328
LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2 1329 1329 LaTeX Warning: Command \textperiodcentered invalid in math mode on input line 2
65. 1330 1330 65.
1331 1331
Missing character: There is no · in font txr! 1332 1332 Missing character: There is no · in font txr!
Missing character: There is no · in font txr! 1333 1333 Missing character: There is no · in font txr!
Missing character: There is no · in font txr! 1334 1334 Missing character: There is no · in font txr!
1335 1335
LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined 1336 1336 LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined
(Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 284. 1337 1337 (Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 284.
1338 1338
[17] [18] 1339 1339 [17] [18]
1340 1340
LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined 1341 1341 LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined
(Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 333. 1342 1342 (Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 333.
1343 1343
1344 1344
LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined 1345 1345 LaTeX Font Warning: Font shape `T1/phv/m/scit' undefined
(Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 337. 1346 1346 (Font) using `T1/phv/m/it' instead on input line 337.
1347 1347
<./Figures/beta-distribution.png, id=714, 621.11293pt x 480.07928pt> 1348 1348 <./Figures/beta-distribution.png, id=714, 621.11293pt x 480.07928pt>
File: ./Figures/beta-distribution.png Graphic file (type png) 1349 1349 File: ./Figures/beta-distribution.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/beta-distribution.png> 1350 1350 <use ./Figures/beta-distribution.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/beta-distribution.png used on input line 34 1351 1351 Package pdftex.def Info: ./Figures/beta-distribution.png used on input line 34
5. 1352 1352 5.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 330.38333pt. 1353 1353 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 330.38333pt.
[19]) [20 <./Figures/beta-distribution.png>] [21 1354 1354 [19]) [20 <./Figures/beta-distribution.png>] [21
1355 1355
1356 1356
1357 1357
] [22] 1358 1358 ] [22]
\openout2 = `./chapters/EIAH.aux'. 1359 1359 \openout2 = `./chapters/EIAH.aux'.
1360 1360
(./chapters/EIAH.tex 1361 1361 (./chapters/EIAH.tex
Chapitre 3. 1362 1362 Chapitre 3.
[23 1363 1363 [23
1364 1364
1365 1365
] 1366 1366 ]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 24--25 1367 1367 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 24--25
[]\T1/phv/m/n/10.95 Les tech-niques d'IA peuvent aussi ai-der à prendre des dé- 1368 1368 []\T1/phv/m/n/10.95 Les tech-niques d'IA peuvent aussi ai-der à prendre des dé-
ci-sions stra-té- 1369 1369 ci-sions stra-té-
[] 1370 1370 []
1371 1371
1372 1372
Underfull \hbox (badness 1874) in paragraph at lines 24--25 1373 1373 Underfull \hbox (badness 1874) in paragraph at lines 24--25
\T1/phv/m/n/10.95 giques vi-sant des ob-jec-tifs à longue échéance comme le mon 1374 1374 \T1/phv/m/n/10.95 giques vi-sant des ob-jec-tifs à longue échéance comme le mon
tre le tra-vail de 1375 1375 tre le tra-vail de
[] 1376 1376 []
1377 1377
<./Figures/architecture.png, id=752, 776.9025pt x 454.69875pt> 1378 1378 <./Figures/architecture.png, id=752, 776.9025pt x 454.69875pt>
File: ./Figures/architecture.png Graphic file (type png) 1379 1379 File: ./Figures/architecture.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/architecture.png> 1380 1380 <use ./Figures/architecture.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/architecture.png used on input line 38. 1381 1381 Package pdftex.def Info: ./Figures/architecture.png used on input line 38.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 250.16833pt. 1382 1382 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 250.16833pt.
1383 1383
LaTeX Warning: Reference `sectBanditManchot' on page 24 undefined on input line 1384 1384 LaTeX Warning: Reference `sectBanditManchot' on page 24 undefined on input line
43. 1385 1385 43.
1386 1386
[24] 1387 1387 [24]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1388 1388 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1389 1389
[25 <./Figures/architecture.png>] 1390 1390 [25 <./Figures/architecture.png>]
<./Figures/ELearningLevels.png, id=781, 602.25pt x 612.78937pt> 1391 1391 <./Figures/ELearningLevels.png, id=781, 602.25pt x 612.78937pt>
File: ./Figures/ELearningLevels.png Graphic file (type png) 1392 1392 File: ./Figures/ELearningLevels.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/ELearningLevels.png> 1393 1393 <use ./Figures/ELearningLevels.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/ELearningLevels.png used on input line 62. 1394 1394 Package pdftex.def Info: ./Figures/ELearningLevels.png used on input line 62.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 434.92455pt. 1395 1395 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 434.92455pt.
1396 1396
Underfull \hbox (badness 3690) in paragraph at lines 62--62 1397 1397 Underfull \hbox (badness 3690) in paragraph at lines 62--62
[]\T1/phv/m/sc/10.95 Figure 3.2 \T1/phv/m/n/10.95 ^^U |Tra-duc-tion des ni-veau 1398 1398 []\T1/phv/m/sc/10.95 Figure 3.2 \T1/phv/m/n/10.95 ^^U |Tra-duc-tion des ni-veau
x du sys-tème de re-com-man-da-tion dans 1399 1399 x du sys-tème de re-com-man-da-tion dans
[] 1400 1400 []
1401 1401
1402 1402
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1403 1403 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1404 1404
[26] 1405 1405 [26]
Overfull \hbox (2.56369pt too wide) in paragraph at lines 82--82 1406 1406 Overfull \hbox (2.56369pt too wide) in paragraph at lines 82--82
[]|\T1/phv/m/n/9 [[]]| 1407 1407 []|\T1/phv/m/n/9 [[]]|
[] 1408 1408 []
1409 1409
1410 1410
Overfull \hbox (0.5975pt too wide) in paragraph at lines 77--93 1411 1411 Overfull \hbox (0.5975pt too wide) in paragraph at lines 77--93
[][] 1412 1412 [][]
[] 1413 1413 []
1414 1414
) [27 <./Figures/ELearningLevels.png>] [28] 1415 1415 ) [27 <./Figures/ELearningLevels.png>] [28]
\openout2 = `./chapters/CBR.aux'. 1416 1416 \openout2 = `./chapters/CBR.aux'.
1417 1417
(./chapters/CBR.tex 1418 1418 (./chapters/CBR.tex
Chapitre 4. 1419 1419 Chapitre 4.
[29 1420 1420 [29
1421 1421
1422 1422
1423 1423
1424 1424
] [30] 1425 1425 ] [30]
Underfull \hbox (badness 1048) in paragraph at lines 25--26 1426 1426 Underfull \hbox (badness 1048) in paragraph at lines 25--26
[]\T1/phv/m/n/10.95 [[]] uti-lisent éga-le-ment le RàPC pour sé-lec-tion-ner la 1427 1427 []\T1/phv/m/n/10.95 [[]] uti-lisent éga-le-ment le RàPC pour sé-lec-tion-ner la
1428 1428
[] 1429 1429 []
1430 1430
<./Figures/ModCBR2.png, id=845, 1145.27875pt x 545.03625pt> 1431 1431 <./Figures/ModCBR2.png, id=845, 1145.27875pt x 545.03625pt>
File: ./Figures/ModCBR2.png Graphic file (type png) 1432 1432 File: ./Figures/ModCBR2.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/ModCBR2.png> 1433 1433 <use ./Figures/ModCBR2.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR2.png used on input line 39. 1434 1434 Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR2.png used on input line 39.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 203.41505pt. 1435 1435 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 203.41505pt.
1436 1436
Underfull \vbox (badness 1163) has occurred while \output is active [] 1437 1437 Underfull \vbox (badness 1163) has occurred while \output is active []
1438 1438
1439 1439
Overfull \hbox (24.44536pt too wide) has occurred while \output is active 1440 1440 Overfull \hbox (24.44536pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 4.3. TRAVAUX RÉCENTS SUR LA REPRÉSENTATION DES CAS ET LE CY 1441 1441 \T1/phv/m/sl/10.95 4.3. TRAVAUX RÉCENTS SUR LA REPRÉSENTATION DES CAS ET LE CY
CLE DU RÀPC \T1/phv/m/n/10.95 31 1442 1442 CLE DU RÀPC \T1/phv/m/n/10.95 31
[] 1443 1443 []
1444 1444
[31] 1445 1445 [31]
<./Figures/ModCBR1.png, id=859, 942.52126pt x 624.83438pt> 1446 1446 <./Figures/ModCBR1.png, id=859, 942.52126pt x 624.83438pt>
File: ./Figures/ModCBR1.png Graphic file (type png) 1447 1447 File: ./Figures/ModCBR1.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/ModCBR1.png> 1448 1448 <use ./Figures/ModCBR1.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR1.png used on input line 45. 1449 1449 Package pdftex.def Info: ./Figures/ModCBR1.png used on input line 45.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 283.36574pt. 1450 1450 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 283.36574pt.
[32 <./Figures/ModCBR2.png>] [33 <./Figures/ModCBR1.png>] [34] 1451 1451 [32 <./Figures/ModCBR2.png>] [33 <./Figures/ModCBR1.png>] [34]
<./Figures/taxonomieEIAH.png, id=900, 984.67876pt x 614.295pt> 1452 1452 <./Figures/taxonomieEIAH.png, id=900, 984.67876pt x 614.295pt>
File: ./Figures/taxonomieEIAH.png Graphic file (type png) 1453 1453 File: ./Figures/taxonomieEIAH.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/taxonomieEIAH.png> 1454 1454 <use ./Figures/taxonomieEIAH.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/taxonomieEIAH.png used on input line 81. 1455 1455 Package pdftex.def Info: ./Figures/taxonomieEIAH.png used on input line 81.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 266.65376pt. 1456 1456 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 266.65376pt.
1457 1457
Underfull \hbox (badness 1895) in paragraph at lines 90--90 1458 1458 Underfull \hbox (badness 1895) in paragraph at lines 90--90
[][]\T1/phv/m/sc/14.4 Récapitulatif des li-mites des tra-vaux pré-sen-tés 1459 1459 [][]\T1/phv/m/sc/14.4 Récapitulatif des li-mites des tra-vaux pré-sen-tés
[] 1460 1460 []
1461 1461
[35] 1462 1462 [35]
Overfull \hbox (2.19226pt too wide) in paragraph at lines 108--108 1463 1463 Overfull \hbox (2.19226pt too wide) in paragraph at lines 108--108
[]|\T1/phv/m/n/9 [[]]| 1464 1464 []|\T1/phv/m/n/9 [[]]|
[] 1465 1465 []
1466 1466
1467 1467
Overfull \hbox (8.65419pt too wide) in paragraph at lines 114--114 1468 1468 Overfull \hbox (8.65419pt too wide) in paragraph at lines 114--114
[]|\T1/phv/m/n/9 [[]]| 1469 1469 []|\T1/phv/m/n/9 [[]]|
[] 1470 1470 []
1471 1471
1472 1472
Overfull \hbox (1.23834pt too wide) in paragraph at lines 134--134 1473 1473 Overfull \hbox (1.23834pt too wide) in paragraph at lines 134--134
[]|\T1/phv/m/n/9 [[]]| 1474 1474 []|\T1/phv/m/n/9 [[]]|
[] 1475 1475 []
1476 1476
1477 1477
Overfull \hbox (7.38495pt too wide) in paragraph at lines 142--142 1478 1478 Overfull \hbox (7.38495pt too wide) in paragraph at lines 142--142
[]|\T1/phv/m/n/9 [[]]| 1479 1479 []|\T1/phv/m/n/9 [[]]|
[] 1480 1480 []
1481 1481
) [36 <./Figures/taxonomieEIAH.png>] 1482 1482 ) [36 <./Figures/taxonomieEIAH.png>]
Overfull \hbox (14.11055pt too wide) has occurred while \output is active 1483 1483 Overfull \hbox (14.11055pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 4.7. RÉCAPITULATIF DES LIMITES DES TRAVAUX PRÉSENTÉS DANS C 1484 1484 \T1/phv/m/sl/10.95 4.7. RÉCAPITULATIF DES LIMITES DES TRAVAUX PRÉSENTÉS DANS C
E CHAPITRE \T1/phv/m/n/10.95 37 1485 1485 E CHAPITRE \T1/phv/m/n/10.95 37
[] 1486 1486 []
1487 1487
[37] [38 1488 1488 [37] [38
1489 1489
1490 1490
1491 1491
] [39] [40] 1492 1492 ] [39] [40]
\openout2 = `./chapters/Architecture.aux'. 1493 1493 \openout2 = `./chapters/Architecture.aux'.
1494 1494
(./chapters/Architecture.tex 1495 1495 (./chapters/Architecture.tex
Chapitre 5. 1496 1496 Chapitre 5.
1497 1497
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1498 1498 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1499 1499
[41 1500 1500 [41
1501 1501
1502 1502
] 1503 1503 ]
<./Figures/AIVT.png, id=976, 1116.17pt x 512.91624pt> 1504 1504 <./Figures/AIVT.png, id=976, 1116.17pt x 512.91624pt>
File: ./Figures/AIVT.png Graphic file (type png) 1505 1505 File: ./Figures/AIVT.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/AIVT.png> 1506 1506 <use ./Figures/AIVT.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/AIVT.png used on input line 23. 1507 1507 Package pdftex.def Info: ./Figures/AIVT.png used on input line 23.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 196.41287pt. 1508 1508 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 196.41287pt.
1509 1509
[42 <./Figures/AIVT.png>] 1510 1510 [42 <./Figures/AIVT.png>]
Underfull \hbox (badness 3049) in paragraph at lines 44--45 1511 1511 Underfull \hbox (badness 3049) in paragraph at lines 44--45
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Discipline des in-for-ma-tions conte- 1512 1512 []|\T1/phv/m/n/10.95 Discipline des in-for-ma-tions conte-
[] 1513 1513 []
1514 1514
1515 1515
Underfull \hbox (badness 2435) in paragraph at lines 46--46 1516 1516 Underfull \hbox (badness 2435) in paragraph at lines 46--46
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Le ni-veau sco-laire de la ma-tière 1517 1517 []|\T1/phv/m/n/10.95 Le ni-veau sco-laire de la ma-tière
[] 1518 1518 []
1519 1519
1520 1520
Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 47--48 1521 1521 Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 47--48
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis- 1522 1522 []|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis-
[] 1523 1523 []
1524 1524
1525 1525
Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 48--49 1526 1526 Underfull \hbox (badness 7468) in paragraph at lines 48--49
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis- 1527 1527 []|\T1/phv/m/n/10.95 Professeur, Ad-mi-nis-
[] 1528 1528 []
1529 1529
1530 1530
Underfull \hbox (badness 5050) in paragraph at lines 52--52 1531 1531 Underfull \hbox (badness 5050) in paragraph at lines 52--52
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Le type d'in-for-ma-tions conte-nues 1532 1532 []|\T1/phv/m/n/10.95 Le type d'in-for-ma-tions conte-nues
[] 1533 1533 []
1534 1534
1535 1535
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--55 1536 1536 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--55
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Connaissances et 1537 1537 []|\T1/phv/m/n/10.95 Connaissances et
[] 1538 1538 []
1539 1539
1540 1540
Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 57--57 1541 1541 Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 57--57
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation 1542 1542 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation
[] 1543 1543 []
1544 1544
1545 1545
Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 58--58 1546 1546 Overfull \hbox (1.98096pt too wide) in paragraph at lines 58--58
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation 1547 1547 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation
[] 1548 1548 []
1549 1549
1550 1550
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--60 1551 1551 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--60
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation tex- 1552 1552 []|\T1/phv/m/n/10.95 Représentation tex-
[] 1553 1553 []
1554 1554
1555 1555
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--60 1556 1556 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--60
\T1/phv/m/n/10.95 tuel et gra-phique 1557 1557 \T1/phv/m/n/10.95 tuel et gra-phique
[] 1558 1558 []
1559 1559
1560 1560
Underfull \hbox (badness 2343) in paragraph at lines 63--64 1561 1561 Underfull \hbox (badness 2343) in paragraph at lines 63--64
[]|\T1/phv/m/n/10.95 Ordinateur ou ap-pa- 1562 1562 []|\T1/phv/m/n/10.95 Ordinateur ou ap-pa-
[] 1563 1563 []
1564 1564
1565 1565
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1566 1566 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1567 1567
[43] 1568 1568 [43]
<./Figures/Architecture AI-VT2.png, id=992, 1029.8475pt x 948.54375pt> 1569 1569 <./Figures/Architecture AI-VT2.png, id=992, 1029.8475pt x 948.54375pt>
File: ./Figures/Architecture AI-VT2.png Graphic file (type png) 1570 1570 File: ./Figures/Architecture AI-VT2.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/Architecture AI-VT2.png> 1571 1571 <use ./Figures/Architecture AI-VT2.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/Architecture AI-VT2.png used on input line 1572 1572 Package pdftex.def Info: ./Figures/Architecture AI-VT2.png used on input line
80. 1573 1573 80.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 393.68173pt. 1574 1574 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 393.68173pt.
1575 1575
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1576 1576 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1577 1577
[44] 1578 1578 [44]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1579 1579 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1580 1580
[45 <./Figures/Architecture AI-VT2.png>] 1581 1581 [45 <./Figures/Architecture AI-VT2.png>]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1582 1582 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1583 1583
[46] 1584 1584 [46]
[47] [48] 1585 1585 [47] [48]
<./Figures/Layers.png, id=1019, 392.46625pt x 216.81pt> 1586 1586 <./Figures/Layers.png, id=1019, 392.46625pt x 216.81pt>
File: ./Figures/Layers.png Graphic file (type png) 1587 1587 File: ./Figures/Layers.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/Layers.png> 1588 1588 <use ./Figures/Layers.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/Layers.png used on input line 153. 1589 1589 Package pdftex.def Info: ./Figures/Layers.png used on input line 153.
(pdftex.def) Requested size: 313.9734pt x 173.44823pt. 1590 1590 (pdftex.def) Requested size: 313.9734pt x 173.44823pt.
<./Figures/flow.png, id=1021, 721.69624pt x 593.21625pt> 1591 1591 <./Figures/flow.png, id=1021, 721.69624pt x 593.21625pt>
File: ./Figures/flow.png Graphic file (type png) 1592 1592 File: ./Figures/flow.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/flow.png> 1593 1593 <use ./Figures/flow.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/flow.png used on input line 164. 1594 1594 Package pdftex.def Info: ./Figures/flow.png used on input line 164.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 351.33421pt. 1595 1595 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 351.33421pt.
) [49 <./Figures/Layers.png>] [50 <./Figures/flow.png>] 1596 1596 ) [49 <./Figures/Layers.png>] [50 <./Figures/flow.png>]
\openout2 = `./chapters/ESCBR.aux'. 1597 1597 \openout2 = `./chapters/ESCBR.aux'.
1598 1598
1599 1599
(./chapters/ESCBR.tex 1600 1600 (./chapters/ESCBR.tex
Chapitre 6. 1601 1601 Chapitre 6.
1602 1602
Underfull \hbox (badness 1383) in paragraph at lines 7--9 1603 1603 Underfull \hbox (badness 1383) in paragraph at lines 7--9
\T1/phv/m/n/10.95 multi-agents cog-ni-tifs im-plé-men-tant un rai-son-ne-ment B 1604 1604 \T1/phv/m/n/10.95 multi-agents cog-ni-tifs im-plé-men-tant un rai-son-ne-ment B
ayé-sien. Cette as-so-cia-tion, 1605 1605 ayé-sien. Cette as-so-cia-tion,
[] 1606 1606 []
1607 1607
1608 1608
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 7--9 1609 1609 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 7--9
1610 1610
[] 1611 1611 []
1612 1612
[51 1613 1613 [51
1614 1614
1615 1615
1616 1616
1617 1617
] 1618 1618 ]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1619 1619 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1620 1620
[52] 1621 1621 [52]
<./Figures/NCBR0.png, id=1064, 623.32875pt x 459.7175pt> 1622 1622 <./Figures/NCBR0.png, id=1064, 623.32875pt x 459.7175pt>
File: ./Figures/NCBR0.png Graphic file (type png) 1623 1623 File: ./Figures/NCBR0.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/NCBR0.png> 1624 1624 <use ./Figures/NCBR0.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 32. 1625 1625 Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 32.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 315.24129pt. 1626 1626 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 315.24129pt.
1627 1627
[53 <./Figures/NCBR0.png>] 1628 1628 [53 <./Figures/NCBR0.png>]
<./Figures/FlowCBR0.png, id=1075, 370.38374pt x 661.47125pt> 1629 1629 <./Figures/FlowCBR0.png, id=1075, 370.38374pt x 661.47125pt>
File: ./Figures/FlowCBR0.png Graphic file (type png) 1630 1630 File: ./Figures/FlowCBR0.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/FlowCBR0.png> 1631 1631 <use ./Figures/FlowCBR0.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 41. 1632 1632 Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 41.
(pdftex.def) Requested size: 222.23195pt x 396.8858pt. 1633 1633 (pdftex.def) Requested size: 222.23195pt x 396.8858pt.
[54 <./Figures/FlowCBR0.png>] 1634 1634 [54 <./Figures/FlowCBR0.png>]
<./Figures/Stacking1.png, id=1084, 743.77875pt x 414.54875pt> 1635 1635 <./Figures/Stacking1.png, id=1084, 743.77875pt x 414.54875pt>
File: ./Figures/Stacking1.png Graphic file (type png) 1636 1636 File: ./Figures/Stacking1.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/Stacking1.png> 1637 1637 <use ./Figures/Stacking1.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 80. 1638 1638 Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 80.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt. 1639 1639 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
[55] 1640 1640 [55]
<./Figures/SolRep.png, id=1095, 277.035pt x 84.315pt> 1641 1641 <./Figures/SolRep.png, id=1095, 277.035pt x 84.315pt>
File: ./Figures/SolRep.png Graphic file (type png) 1642 1642 File: ./Figures/SolRep.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/SolRep.png> 1643 1643 <use ./Figures/SolRep.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/SolRep.png used on input line 94. 1644 1644 Package pdftex.def Info: ./Figures/SolRep.png used on input line 94.
(pdftex.def) Requested size: 277.03432pt x 84.31477pt. 1645 1645 (pdftex.def) Requested size: 277.03432pt x 84.31477pt.
<./Figures/AutomaticS.png, id=1096, 688.5725pt x 548.0475pt> 1646 1646 <./Figures/AutomaticS.png, id=1096, 688.5725pt x 548.0475pt>
File: ./Figures/AutomaticS.png Graphic file (type png) 1647 1647 File: ./Figures/AutomaticS.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/AutomaticS.png> 1648 1648 <use ./Figures/AutomaticS.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 103. 1649 1649 Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 103.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 340.20406pt. 1650 1650 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 340.20406pt.
1651 1651
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1652 1652 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1653 1653
[56 <./Figures/Stacking1.png> <./Figures/SolRep.png>] [57 <./Figures/Automatic 1654 1654 [56 <./Figures/Stacking1.png> <./Figures/SolRep.png>] [57 <./Figures/Automatic
S.png>] 1655 1655 S.png>]
[58] 1656 1656 [58]
<./Figures/Stacking2.png, id=1130, 743.77875pt x 414.54875pt> 1657 1657 <./Figures/Stacking2.png, id=1130, 743.77875pt x 414.54875pt>
File: ./Figures/Stacking2.png Graphic file (type png) 1658 1658 File: ./Figures/Stacking2.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/Stacking2.png> 1659 1659 <use ./Figures/Stacking2.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 188. 1660 1660 Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 188.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt. 1661 1661 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
1662 1662
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--200 1663 1663 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--200
1664 1664
[] 1665 1665 []
1666 1666
[59 <./Figures/Stacking2.png>] 1667 1667 [59 <./Figures/Stacking2.png>]
<Figures/FW.png, id=1145, 456.70625pt x 342.27875pt> 1668 1668 <Figures/FW.png, id=1145, 456.70625pt x 342.27875pt>
File: Figures/FW.png Graphic file (type png) 1669 1669 File: Figures/FW.png Graphic file (type png)
<use Figures/FW.png> 1670 1670 <use Figures/FW.png>
Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 213. 1671 1671 Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 213.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.34758pt. 1672 1672 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.34758pt.
[60 <./Figures/FW.png>] [61] 1673 1673 [60 <./Figures/FW.png>] [61]
<./Figures/boxplot.png, id=1167, 1994.45125pt x 959.585pt> 1674 1674 <./Figures/boxplot.png, id=1167, 1994.45125pt x 959.585pt>
File: ./Figures/boxplot.png Graphic file (type png) 1675 1675 File: ./Figures/boxplot.png Graphic file (type png)
<use ./Figures/boxplot.png> 1676 1676 <use ./Figures/boxplot.png>
Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 318. 1677 1677 Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 318.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 205.64786pt. 1678 1678 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 205.64786pt.
[62] 1679 1679 [62]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 337--338 1680 1680 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 337--338
1681 1681
[] 1682 1682 []
1683 1683
1684 1684
Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 339--339 1685 1685 Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 339--339
[][]\T1/phv/m/sc/14.4 ESCBR-SMA : In-tro-duc-tion des sys-tèmes multi- 1686 1686 [][]\T1/phv/m/sc/14.4 ESCBR-SMA : In-tro-duc-tion des sys-tèmes multi-
[] 1687 1687 []
1688 1688
1689 1689
Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active 1690 1690 Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN 1691 1691 \T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 63 1692 1692 S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 63
[] 1693 1693 []
1694 1694
[63 <./Figures/boxplot.png>] 1695 1695 [63 <./Figures/boxplot.png>]
<Figures/NCBR.png, id=1178, 653.44125pt x 445.665pt> 1696 1696 <Figures/NCBR.png, id=1178, 653.44125pt x 445.665pt>
File: Figures/NCBR.png Graphic file (type png) 1697 1697 File: Figures/NCBR.png Graphic file (type png)
<use Figures/NCBR.png> 1698 1698 <use Figures/NCBR.png>
Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 349. 1699 1699 Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 349.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 291.5149pt. 1700 1700 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 291.5149pt.
[64 <./Figures/NCBR.png>] 1701 1701 [64 <./Figures/NCBR.png>]
<Figures/FlowCBR.png, id=1188, 450.68375pt x 822.07124pt> 1702 1702 <Figures/FlowCBR.png, id=1188, 450.68375pt x 822.07124pt>
File: Figures/FlowCBR.png Graphic file (type png) 1703 1703 File: Figures/FlowCBR.png Graphic file (type png)
<use Figures/FlowCBR.png> 1704 1704 <use Figures/FlowCBR.png>
Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 378. 1705 1705 Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 378.
(pdftex.def) Requested size: 270.41232pt x 493.24655pt. 1706 1706 (pdftex.def) Requested size: 270.41232pt x 493.24655pt.
1707 1707
Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 411--412 1708 1708 Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 411--412
[]\T1/phv/m/n/10.95 Cette sec-tion pré-sente de ma-nière plus dé-taillée les co 1709 1709 []\T1/phv/m/n/10.95 Cette sec-tion pré-sente de ma-nière plus dé-taillée les co
m-por-te-ments des agents 1710 1710 m-por-te-ments des agents
[] 1711 1711 []
1712 1712
1713 1713
Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active 1714 1714 Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN 1715 1715 \T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 65 1716 1716 S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 65
[] 1717 1717 []
1718 1718
[65] 1719 1719 [65]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1720 1720 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1721 1721
[66 <./Figures/FlowCBR.png>] 1722 1722 [66 <./Figures/FlowCBR.png>]
<Figures/agent.png, id=1204, 352.31625pt x 402.50375pt> 1723 1723 <Figures/agent.png, id=1204, 352.31625pt x 402.50375pt>
File: Figures/agent.png Graphic file (type png) 1724 1724 File: Figures/agent.png Graphic file (type png)
<use Figures/agent.png> 1725 1725 <use Figures/agent.png>
Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 452. 1726 1726 Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 452.
(pdftex.def) Requested size: 246.61969pt x 281.7507pt. 1727 1727 (pdftex.def) Requested size: 246.61969pt x 281.7507pt.
1728 1728
Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active 1729 1729 Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN 1730 1730 \T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 67 1731 1731 S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 67
[] 1732 1732 []
1733 1733
[67] 1734 1734 [67]
<Figures/BayesianEvolution.png, id=1218, 626.34pt x 402.50375pt> 1735 1735 <Figures/BayesianEvolution.png, id=1218, 626.34pt x 402.50375pt>
File: Figures/BayesianEvolution.png Graphic file (type png) 1736 1736 File: Figures/BayesianEvolution.png Graphic file (type png)
<use Figures/BayesianEvolution.png> 1737 1737 <use Figures/BayesianEvolution.png>
Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 465. 1738 1738 Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 465.
1739 1739
(pdftex.def) Requested size: 313.16922pt x 201.25137pt. 1740 1740 (pdftex.def) Requested size: 313.16922pt x 201.25137pt.
[68 <./Figures/agent.png>] 1741 1741 [68 <./Figures/agent.png>]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--506 1742 1742 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--506
[]|\T1/phv/m/n/8 Input. 1743 1743 []|\T1/phv/m/n/8 Input.
[] 1744 1744 []
1745 1745
1746 1746
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--507 1747 1747 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--507
[]|\T1/phv/m/n/8 Output 1748 1748 []|\T1/phv/m/n/8 Output
[] 1749 1749 []
1750 1750
<Figures/boxplot2.png, id=1233, 1615.03375pt x 835.12pt> 1751 1751 <Figures/boxplot2.png, id=1233, 1615.03375pt x 835.12pt>
File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png) 1752 1752 File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png)
<use Figures/boxplot2.png> 1753 1753 <use Figures/boxplot2.png>
Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 638. 1754 1754 Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 638.
(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 221.01265pt. 1755 1755 (pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 221.01265pt.
1756 1756
Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active 1757 1757 Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN 1758 1758 \T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 69 1759 1759 S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 69
[] 1760 1760 []
1761 1761
[69 <./Figures/BayesianEvolution.png>] 1762 1762 [69 <./Figures/BayesianEvolution.png>]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1763 1763 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1764 1764
[70] 1765 1765 [70]
1766 1766
LaTeX Warning: Text page 71 contains only floats. 1767 1767 LaTeX Warning: Text page 71 contains only floats.
1768 1768
1769 1769
Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active 1770 1770 Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN 1771 1771 \T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 71 1772 1772 S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 71
[] 1773 1773 []
1774 1774
[71 <./Figures/boxplot2.png>]) [72] 1775 1775 [71 <./Figures/boxplot2.png>]) [72]
\openout2 = `./chapters/TS.aux'. 1776 1776 \openout2 = `./chapters/TS.aux'.
1777 1777
(./chapters/TS.tex 1778 1778 (./chapters/TS.tex
Chapitre 7. 1779 1779 Chapitre 7.
1780 1780
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active [] 1781 1781 Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1782 1782
[73 1783 1783 [73
1784 1784
1785 1785
1786 1786
1787 1787
] 1788 1788 ]
Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 33--59 1789 1789 Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 33--59

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