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12	12	\setcounter{enumii}{0}

...	...	@@ -16,13 +16,19 @@
16	16
17	17	Au regard des problématiques soulevées en introduction de ce manuscrit, voici les contributions apportées par ces travaux de recherche.
18	18
19		-\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 5}\\
20		-\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 6}\\
21		-\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 7}
	19	+Une architecture modulaire capable d'associer plusieurs modules avec des fonctionnalités différentes qui permet d'ajouter nouvelles fonctionnalités sans affecter profondément le système et modifier les modules de manière indépendante. Les modules peuvent être réutilisés, aussi l'indépendance des modules réduit le risque de perturbation de l'ensemble du système augmentant la résilience.
22	20
	21	+Un algorithme de régression générique fondé sur le RàPC et l'empilement a été proposé comme un module de l'architecture pour l'utiliser comme filtre collaboratif dynamique dans la prédiction des notes des apprenants. Cette généricité donne à l'algorithme la flexibilité de s'adapter à différents structures et contextes des données, le aspect dynamique aide à obtenir des résultats avec des bases de données qui changent en temps d'exécution. Pour exploiter encore plus les capacités de l'algorithme, est implémentée l'intégration dans certaines étapes de l'algorithme un système multi-agent avec raisonnement bayésien ajoutant comme avantages les possibilités de rétroactions, d'échanges d'informations, l'émergence d'une intelligence collective et l'utilisation de raisonnements cognitifs.
	22	+
	23	+Une autre module développé est la recommandation stochastique fondé sur un algorithme d'échantillonnage qui prend en compte les notes obtenues par l'apprenant pendant la séance, et ainsi de manière réactive propose des évolutions dans le niveau de complexité optimal en rapport avec les connaissances démontrés par l'apprenant. Les résultats montrent que globalement les recommandations sont pertinents et aussi varies dans le contenu. Les avantages de cet module sont : l'identification des lacunes pendant la séance et la flexibilité d'adaptation selon les besoins de chaque apprenant.
	24	+
	25	+Étant donnée la généricité du module de régression fondé sur RàPC et sa propriété collaborative, une association avec l'échantillonnage stochastique est proposé pour avoir les points de vue global (filtre collaboratif) et local (information individuel de chaque apprenant) au moment de proposer une recommandation d'adaptation. Ce type d'association permet d'exploiter plus les données contenus dans le jeu de données et aussi de produire des recommandations optimales sans beaucoup d'information, même l'algorithme unifié peut travailler dans le cas du \textit{cold start} et s'adapter au fur et à mesure en réduisant la variance des recommandations.
	26	+
	27	+Une limitation identifiée dans l'algorithme unifié est que avec l'évolution des distributions de probabilité du module de recommandation stochastique la convergence est statique, mais le processus d'apprentissage généralement n'est pas statique comme nous l'avons constate avec le jeu de données réel, l'expérimentation dans l'école et l'état de l'art qui parle d'un processus d'oubli, alors un mécanisme d'ajustement est nécessaire. Ici intervient le processus de Hawkes comme simulation d'une courbe d'oubli, qui facilite l'identification du changement de point de convergence. Ainsi, le système complet peut identifier les lacunes et aussi les éventuels changements dans le temps.
	28	+
23	29	\section{Perspectives}
24	30
25		-Différentes perspectives peuvent être envisagées. En particulier, l'intégration de résultats d'analyse vidéo et audio pourrait aider à mieux interpréter les comportements des apprenants et ainsi leur proposer des recommandations encore plus pertinentes.
	31	+Différentes perspectives peuvent être envisagées. En particulier, l'intégration de résultats d'analyse vidéo et audio pourrait aider à mieux interpréter les émotions et comportements des apprenants dans la séance et ainsi leur proposer des recommandations encore plus pertinentes.
26	32
27	33	Il pourrait également être intéressant de proposer différentes configurations pour le système de recommandation.
28	34	Le point de départ pourrait consister à étudier la possibilité d'améliorer encore la fonction déterminant quelles sont les meilleures solutions proposées au second niveau d'empilement de l'outil d'ensemble (ESCBR-SMA). Peut-être intéressant de pouvoir paramétrer cette fonction, qu'AI-VT en propose plusieurs et qu'elles soient dépendantes du profil de l'apprenant et des matières enseignées.

...	...	@@ -9,9 +9,7 @@
9	9
10	10	Avant de présenter nos propositions, rappelons quelques caractéristiques importantes des outils combinés dans notre approche.
11	11
12		-Le système de raisonnement à partir de cas ne nécessite pas d'entrainement, et peut fonctionner avec des données dynamiques au moment de l'exécution. Les solutions proposées par notre système de RàPC sont générées à l'aide d'algorithmes stochastiques guidant l'exploration de l'espace des solutions. L'évaluation des solutions possibles est effectuée en transformant le problème de régression en un problème d'optimisation avec une fonction objectif associée. La fonction objectif calcule un rapport de la distance entre la solution générée et les solutions connues avec les problèmes à résoudre et les problèmes connus. La définition formelle se trouve dans la section 6.2.1.3.
13		-%\colorbox{yellow}{Il faut expliquer en quelques mots ce que fait cette fonction objectif}\\
14		-Les prédictions de ce nouvel algorithme ont été comparées à celles de neuf algorithmes de régression classiques sur dix jeux de données pour la régression extraits du site de l'UCI \cite{UCI}. En évaluant les résultats obtenus selon la métrique RMSE (Erreur quadratique moyenne - \textit{Root Mean Squared Error}), ce nouvel algorithme se classe parmi les six meilleurs. Selon la métrique MAE (Erreur moyenne absolue - \textit{Mean Absolute Error}) il est le troisième meilleur algorithme des dix évalués, ce qui suggère que les résultats produits par ESCBR sont raisonnablement satisfaisants.
	12	+Le système de raisonnement à partir de cas ne nécessite pas d'entrainement, et peut fonctionner avec des données dynamiques au moment de l'exécution. Les solutions proposées par notre système de RàPC sont générées à l'aide d'algorithmes stochastiques guidant l'exploration de l'espace des solutions. L'évaluation des solutions possibles est effectuée en transformant le problème de régression en un problème d'optimisation avec une fonction objectif associée. La fonction objectif calcule un rapport de la distance entre la solution générée et les solutions connues avec les problèmes à résoudre et les problèmes connus. La définition formelle se trouve dans la section 6.2.1.3. Les prédictions de ce nouvel algorithme ont été comparées à celles de neuf algorithmes de régression classiques sur dix jeux de données pour la régression extraits du site de l'UCI \cite{UCI}. En évaluant les résultats obtenus selon la métrique RMSE (Erreur quadratique moyenne - \textit{Root Mean Squared Error}), ce nouvel algorithme se classe parmi les six meilleurs. Selon la métrique MAE (Erreur moyenne absolue - \textit{Mean Absolute Error}) il est le troisième meilleur algorithme des dix évalués, ce qui suggère que les résultats produits par ESCBR sont raisonnablement satisfaisants.
15	13
16	14	La technique d'ensemble permet de résoudre des problèmes de classification et de régression en combinant les résultats de plusieurs algorithmes exécutés indépendamment. Certaines de ces méthodes utilisent des algorithmes différents et des ensembles de données différents tandis que d'autres utilisent les mêmes algorithmes avec des paramètres différents. La combinaison des résultats provenant de multiples algorithmes peut être réalisée selon différentes stratégies comme l'application de règles simples ou des approches plus complexes \cite{BAKUROV2021100913}. Plusieurs travaux de recherche explorent la possibilité d'utiliser cette technique d'ensemble en la combinant à des outils d'apprentissage automatique.
17	15
...	...	@@ -35,8 +33,6 @@
35	33	\caption{Les deux cycles proposés pour le RàPC}
36	34	\label{figNCBR1}
37	35	\end{figure}
38		-%\colorbox{yellow}{Attention, cette figure apparaît deux fois dans ce chapitre.}\\
39		-%\colorbox{yellow}{J'ai l'impression que ce n'est pas la seule.}
40	36
41	37	L'étape de récupération utilise les algorithmes de recherche et le jeu de données de cas (conteneurs $C1$ et $C3$ de la figure \ref{figNCBR1}) pour trouver les voisins les plus proches d'un problème cible. Puis l'étape de réutilisation utilise les algorithmes de génération de solutions (conteneur $C2$). L'étape de révision évalue ensuite les solutions générées et permet d'en générer de nouvelles itérativement en fonction des paramètres stockés dans le conteneur $C4$. Vient ensuite l'étape de révision prenant en considération la solution sélectionnée. Faisant suite à cette révision, l'étape de renouvellement met à jour les paramètres et les données du conteneur. Enfin, dans l'étape de capitalisation, la base de cas est mise à jour avec l'intégration du nouveau cas. Les flux d'information de l'algorithme proposé sont présentés sur la figure~\ref{figFlowCBR0}, tandis que le tableau~\ref{tabVarPar} présente l'ensemble des variables et paramètres de l'algorithme proposé.
42	38
...	...	@@ -201,7 +197,6 @@
201	197	Dans cette phase, le problème de l'évaluation automatique d'une solution candidate est transformé en un problème d'optimisation, où la fonction objectif est \ref{eqOpt}. Ce problème revient à calculer la moyenne géométrique ou encore à résoudre le problème de "Fermat-Weber". Dans le cas d'un espace multidimensionnel, résoudre ce problème revient à calculer la moyenne spatiale \cite{doi:10.1137/23M1592420}. La figure \ref{fig:FW} montre un exemple de la formulation du problème en deux dimensions. Sur cette figure, le point rouge représente une solution possible minimisant la somme des distances entre ce point et tous les autres points définis dans l'espace.
202	198
203	199	La fonction objectif \ref{eqOpt} établit un rapport entre la distance de la solution générée $s^m_w$ et les $x$ solutions connues $s^m_x$ avec un facteur aléatoire de \textit{drift} d'une part, et la distance entre le problème cible $p^n_w$ et les $x$ problèmes connus $p^n_x$ d'autre part. Ici, la difficulté à trouver le point optimal réside dans le fait que les points de l'espace ne peuvent pas tous convenir en tant que solution cible. La solution cible finale dépend donc des informations des solutions connues. L'objectif est d'utiliser les informations disponibles de chaque cas (problème et solution) pour valider et générer l'ensemble de solutions proposées.\\
204		-%\colorbox{yellow}{J'ai beaucoup modifié le paragraphe ci-dessus. Il faudrait vérifier.}
205	200
206	201	\begin{equation}
207	202	\lambda_x(p_w, s_w) = \left( \frac{d(s_w^m,(s_x^m+rn(0,d(p_w^n, p_i^n))))}{d(p_w^n,p_x^n)^2} \right)
...	...	@@ -229,7 +224,6 @@
229	224	\subsection{Résultats}
230	225
231	226	Les performances de prédiction de l'algorithme proposé ont été comparées à celles de neuf autres algorithmes sur dix jeux de données classiquement utilisés pour évaluer des méthodes de régression. Ces jeux de données présentent des caractéristiques différentes. Les jeux de données et leurs caractéristiques sont consignées dans le tableau \ref{tabBases2}. Les valeurs des paramètres de l'algorithme sont les suivantes : $it=100$, $np=50$, $nl=10$ et $ng=10$.
232		-%\colorbox{yellow}{À quoi correspondent ces valeurs ? Unités ?}
233	227
234	228	\begin{table}[!ht]
235	229	\tiny

1	1	\relax
2	2	\providecommand\hyper@newdestlabel[2]{}
3		-\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {9}Publications}{105}{chapter.9}\protected@file@percent }
	3	+\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {9}Publications}{107}{chapter.9}\protected@file@percent }
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6		-\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9.1}Publications liées au sujet de thèse}{105}{section.9.1}\protected@file@percent }
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9		-\setcounter{page}{107}
	9	+\setcounter{page}{109}
10	10	\setcounter{equation}{0}
11	11	\setcounter{enumi}{0}
12	12	\setcounter{enumii}{0}

...	...	@@ -2,34 +2,11 @@
2	2
3	3	\section{Introduction}
4	4
5		-%\colorbox{yellow}{Il y a des différences sémantiques à bien différencier pour éviter les confusions : }\\
6		-%\colorbox{yellow}{Il faut harmoniser : à certains moment, on parle de 3 tests, à d'autres de 3 scénarios.}\\
7		-%\colorbox{yellow}{J'ai tout transformé en séances d'entrainement 1, 2, 3, mais je me suis peut-être trompé}\\
8		-%\colorbox{yellow}{S'il s'agit de scénarios, il faut les décrire.}\\
9		-%\\
10		-%
11		-%\colorbox{yellow}{Idem pour "modèle", "algorithme", "système", "module", "programme"}\\
12		-%\colorbox{yellow}{Un système est constitué de modules,}\\
13		-%\colorbox{yellow}{Un module est constitué de programmes, }\\
14		-%\colorbox{yellow}{Un programme suit un algorithme,}\\
15		-%\colorbox{yellow}{Un algorithme fonctionne selon un modèle}\\
16		-%\colorbox{yellow}{Il faudrait revoir cette sémantique en particulier dans le chapitre précédent.}
17		-%\\
18		-%
19		-%\colorbox{yellow}{Idem pour "métrique", "équation", "mesure", "résultat"}\\
20		-%\colorbox{yellow}{Une métrique permet de définir une graduation (comme le mètre ou le litre),}\\
21		-%\colorbox{yellow}{Une équation donne la formule mathématique ou la fonction}\\
22		-%\colorbox{yellow}{permettant de calculer un résultat selon une métrique}\\
23		-%\colorbox{yellow}{Une mesure est la valeur numérique obtenue, résultant de l'application de l'équation}\\
24		-%\colorbox{yellow}{Ainsi, on compare les valeurs dans une métrique, valeurs obtenues en appliquant une équation.}\\
25		-
26	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}.
27	6
28	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}.
29	8
30		-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
31		-%\colorbox{yellow}{de la loi de bernoulli ?}
32		-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	+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}.
33	10
34	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.
35	12
...	...	@@ -138,7 +115,6 @@
138	115	\subsection{Résultats}
139	116
140	117	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}.
141		-%\colorbox{yellow}{<== OK pour toi, Daniel ?}
142	118
143	119	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.
144	120
...	...	@@ -446,7 +422,6 @@
446	422	\end{equation}
447	423
448	424	Viennent ensuite les équations \ref{f5Beta} et \ref{f6Beta} en exprimant les intégrales en fonction des variables de substitution indépendantes $s$ et $t$.
449		-%\colorbox{yellow}{, elles expriment?}
450	425
451	426	\begin{equation}
452	427	\int_{s=0}^\infty e^{-s}s^{\alpha+\beta-1}ds \int_{t=0}^1 t^{\alpha-1}(1-t)^{\beta-1}dt

...	...	@@ -126,5 +126,5 @@
126	126	\bibcite{ZHAO2023118535}{Zhao et~al., 2023}
127	127	\bibcite{Zhou2021}{Zhou and Wang, 2021}
128	128	\bibcite{jmse10040464}{Zuluaga et~al., 2022}
129		-\gdef \@abspage@last{122}
	129	+\gdef \@abspage@last{124}

1		-This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 12 JUL 2025 00:49
	1	+This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 12 JUL 2025 14:00
2	2	entering extended mode
3	3	restricted \write18 enabled.
4	4	%&-line parsing enabled.
5	5
6	6
...	...	@@ -1215,17 +1215,17 @@
1215	1215
1216	1216
1217	1217	Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 93
1218		- [][]\T1/phv/m/n/10.95 104[]
	1218	+ [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[]
1219	1219	[]
1220	1220
1221	1221
1222	1222	Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 95
1223		- [][]\T1/phv/m/n/10.95 105[]
	1223	+ [][]\T1/phv/m/n/10.95 107[]
1224	1224	[]
1225	1225
1226	1226
1227	1227	Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 96
1228		- [][]\T1/phv/m/n/10.95 106[]
	1228	+ [][]\T1/phv/m/n/10.95 108[]
1229	1229	[]
1230	1230
1231	1231	)
1232	1232
1233	1233
1234	1234
1235	1235
...	...	@@ -1622,31 +1622,31 @@
1622	1622	<./Figures/NCBR0.png, id=1064, 623.32875pt x 459.7175pt>
1623	1623	File: ./Figures/NCBR0.png Graphic file (type png)
1624	1624	<use ./Figures/NCBR0.png>
1625		-Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 34.
	1625	+Package pdftex.def Info: ./Figures/NCBR0.png used on input line 32.
1626	1626	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 315.24129pt.
1627	1627
1628	1628	[53 <./Figures/NCBR0.png>]
1629	1629	<./Figures/FlowCBR0.png, id=1075, 370.38374pt x 661.47125pt>
1630	1630	File: ./Figures/FlowCBR0.png Graphic file (type png)
1631	1631	<use ./Figures/FlowCBR0.png>
1632		-Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 45.
	1632	+Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 41.
1633	1633	(pdftex.def) Requested size: 222.23195pt x 396.8858pt.
1634	1634	[54 <./Figures/FlowCBR0.png>]
1635	1635	<./Figures/Stacking1.png, id=1084, 743.77875pt x 414.54875pt>
1636	1636	File: ./Figures/Stacking1.png Graphic file (type png)
1637	1637	<use ./Figures/Stacking1.png>
1638		-Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 84.
	1638	+Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 80.
1639	1639	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
1640	1640	[55]
1641	1641	<./Figures/SolRep.png, id=1095, 277.035pt x 84.315pt>
1642	1642	File: ./Figures/SolRep.png Graphic file (type png)
1643	1643	<use ./Figures/SolRep.png>
1644		-Package pdftex.def Info: ./Figures/SolRep.png used on input line 98.
	1644	+Package pdftex.def Info: ./Figures/SolRep.png used on input line 94.
1645	1645	(pdftex.def) Requested size: 277.03432pt x 84.31477pt.
1646	1646	<./Figures/AutomaticS.png, id=1096, 688.5725pt x 548.0475pt>
1647	1647	File: ./Figures/AutomaticS.png Graphic file (type png)
1648	1648	<use ./Figures/AutomaticS.png>
1649		-Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 107.
	1649	+Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 103.
1650	1650	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 340.20406pt.
1651	1651
1652	1652	Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1653	1653
...	...	@@ -1657,10 +1657,10 @@
1657	1657	<./Figures/Stacking2.png, id=1130, 743.77875pt x 414.54875pt>
1658	1658	File: ./Figures/Stacking2.png Graphic file (type png)
1659	1659	<use ./Figures/Stacking2.png>
1660		-Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 192.
	1660	+Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 188.
1661	1661	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
1662	1662
1663		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 203--205
	1663	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--200
1664	1664
1665	1665	[]
1666	1666
1667	1667
1668	1668
1669	1669
...	...	@@ -1668,21 +1668,21 @@
1668	1668	<Figures/FW.png, id=1145, 456.70625pt x 342.27875pt>
1669	1669	File: Figures/FW.png Graphic file (type png)
1670	1670	<use Figures/FW.png>
1671		-Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 218.
	1671	+Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 213.
1672	1672	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.34758pt.
1673	1673	[60 <./Figures/FW.png>] [61]
1674	1674	<./Figures/boxplot.png, id=1167, 1994.45125pt x 959.585pt>
1675	1675	File: ./Figures/boxplot.png Graphic file (type png)
1676	1676	<use ./Figures/boxplot.png>
1677		-Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 324.
	1677	+Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 318.
1678	1678	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 205.64786pt.
1679	1679	[62]
1680		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 343--344
	1680	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 337--338
1681	1681
1682	1682	[]
1683	1683
1684	1684
1685		-Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 345--345
	1685	+Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 339--339
1686	1686	[][]\T1/phv/m/sc/14.4 ESCBR-SMA : In-tro-duc-tion des sys-tèmes multi-
1687	1687	[]
1688	1688
1689	1689
1690	1690
...	...	@@ -1696,16 +1696,16 @@
1696	1696	<Figures/NCBR.png, id=1178, 653.44125pt x 445.665pt>
1697	1697	File: Figures/NCBR.png Graphic file (type png)
1698	1698	<use Figures/NCBR.png>
1699		-Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 355.
	1699	+Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 349.
1700	1700	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 291.5149pt.
1701	1701	[64 <./Figures/NCBR.png>]
1702	1702	<Figures/FlowCBR.png, id=1188, 450.68375pt x 822.07124pt>
1703	1703	File: Figures/FlowCBR.png Graphic file (type png)
1704	1704	<use Figures/FlowCBR.png>
1705		-Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 384.
	1705	+Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 378.
1706	1706	(pdftex.def) Requested size: 270.41232pt x 493.24655pt.
1707	1707
1708		-Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 417--418
	1708	+Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 411--412
1709	1709	[]\T1/phv/m/n/10.95 Cette sec-tion pré-sente de ma-nière plus dé-taillée les co
1710	1710	m-por-te-ments des agents
1711	1711	[]
...	...	@@ -1723,7 +1723,7 @@
1723	1723	<Figures/agent.png, id=1204, 352.31625pt x 402.50375pt>
1724	1724	File: Figures/agent.png Graphic file (type png)
1725	1725	<use Figures/agent.png>
1726		-Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 458.
	1726	+Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 452.
1727	1727	(pdftex.def) Requested size: 246.61969pt x 281.7507pt.
1728	1728
1729	1729	Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1730	1730
1731	1731
1732	1732
...	...	@@ -1735,23 +1735,23 @@
1735	1735	<Figures/BayesianEvolution.png, id=1218, 626.34pt x 402.50375pt>
1736	1736	File: Figures/BayesianEvolution.png Graphic file (type png)
1737	1737	<use Figures/BayesianEvolution.png>
1738		-Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 471.
	1738	+Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 465.
1739	1739
1740	1740	(pdftex.def) Requested size: 313.16922pt x 201.25137pt.
1741	1741	[68 <./Figures/agent.png>]
1742		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 512--512
	1742	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--506
1743	1743	[]\|\T1/phv/m/n/8 Input.
1744	1744	[]
1745	1745
1746	1746
1747		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 512--513
	1747	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 506--507
1748	1748	[]\|\T1/phv/m/n/8 Output
1749	1749	[]
1750	1750
1751	1751	<Figures/boxplot2.png, id=1233, 1615.03375pt x 835.12pt>
1752	1752	File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png)
1753	1753	<use Figures/boxplot2.png>
1754		-Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 644.
	1754	+Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 638.
1755	1755	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 221.01265pt.
1756	1756
1757	1757	Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1758	1758
1759	1759
1760	1760
1761	1761
...	...	@@ -1786,29 +1786,29 @@
1786	1786
1787	1787
1788	1788	]
1789		-Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 60--86
	1789	+Overfull \hbox (19.02232pt too wide) in paragraph at lines 37--63
1790	1790	[][]
1791	1791	[]
1792	1792
1793	1793	[74]
1794	1794	Package hyperref Info: bookmark level for unknown algorithm defaults to 0 on in
1795		-put line 124.
	1795	+put line 101.
1796	1796	[75]
1797	1797	<./Figures/dataset.png, id=1293, 15.13687pt x 8.08058pt>
1798	1798	File: ./Figures/dataset.png Graphic file (type png)
1799	1799	<use ./Figures/dataset.png>
1800		-Package pdftex.def Info: ./Figures/dataset.png used on input line 146.
	1800	+Package pdftex.def Info: ./Figures/dataset.png used on input line 122.
1801	1801	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 228.35583pt.
1802	1802	[76]
1803	1803	<./Figures/comp2.png, id=1305, 14.98512pt x 7.33133pt>
1804	1804	File: ./Figures/comp2.png Graphic file (type png)
1805	1805	<use ./Figures/comp2.png>
1806		-Package pdftex.def Info: ./Figures/comp2.png used on input line 182.
	1806	+Package pdftex.def Info: ./Figures/comp2.png used on input line 158.
1807	1807	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 209.34462pt.
1808	1808	<./Figures/comp3.png, id=1307, 14.98512pt x 7.33133pt>
1809	1809	File: ./Figures/comp3.png Graphic file (type png)
1810	1810	<use ./Figures/comp3.png>
1811		-Package pdftex.def Info: ./Figures/comp3.png used on input line 192.
	1811	+Package pdftex.def Info: ./Figures/comp3.png used on input line 168.
1812	1812	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 209.34462pt.
1813	1813
1814	1814	Underfull \vbox (badness 1132) has occurred while \output is active []
1815	1815
1816	1816
1817	1817
1818	1818
1819	1819
1820	1820
...	...	@@ -1817,43 +1817,43 @@
1817	1817	<./Figures/comp4.png, id=1317, 14.9377pt x 7.31236pt>
1818	1818	File: ./Figures/comp4.png Graphic file (type png)
1819	1819	<use ./Figures/comp4.png>
1820		-Package pdftex.def Info: ./Figures/comp4.png used on input line 200.
	1820	+Package pdftex.def Info: ./Figures/comp4.png used on input line 176.
1821	1821	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 209.23985pt.
1822	1822
1823	1823	Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1824	1824
1825	1825	[78 <./Figures/comp2.png>]
1826		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 223--224
	1826	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--200
1827	1827
1828	1828	[]
1829	1829
1830	1830	<./Figures/metric.png, id=1332, 16.95784pt x 7.68225pt>
1831	1831	File: ./Figures/metric.png Graphic file (type png)
1832	1832	<use ./Figures/metric.png>
1833		-Package pdftex.def Info: ./Figures/metric.png used on input line 241.
	1833	+Package pdftex.def Info: ./Figures/metric.png used on input line 217.
1834	1834	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 193.86665pt.
1835	1835	[79 <./Figures/comp3.png>]
1836	1836	Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1837	1837
1838	1838	[80 <./Figures/comp4.png>]
1839		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 291--292
	1839	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 267--268
1840	1840
1841	1841	[]
1842	1842
1843	1843	<./Figures/metric2.png, id=1354, 16.48363pt x 7.66327pt>
1844	1844	File: ./Figures/metric2.png Graphic file (type png)
1845	1845	<use ./Figures/metric2.png>
1846		-Package pdftex.def Info: ./Figures/metric2.png used on input line 300.
	1846	+Package pdftex.def Info: ./Figures/metric2.png used on input line 276.
1847	1847	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 198.89235pt.
1848	1848	[81 <./Figures/metric.png>] [82 <./Figures/metric2.png>] [83] [84] [85]
1849	1849	[86]
1850	1850	<Figures/Model.png, id=1443, 3.47124pt x 2.85477pt>
1851	1851	File: Figures/Model.png Graphic file (type png)
1852	1852	<use Figures/Model.png>
1853		-Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 506.
	1853	+Package pdftex.def Info: Figures/Model.png used on input line 481.
1854	1854	(pdftex.def) Requested size: 299.20076pt x 246.23834pt.
1855	1855	[87 <./Figures/Model.png>] [88]
1856		-Overfull \hbox (14.1589pt too wide) in paragraph at lines 610--632
	1856	+Overfull \hbox (14.1589pt too wide) in paragraph at lines 585--607
1857	1857	[][]
1858	1858	[]
1859	1859
1860	1860
...	...	@@ -1861,10 +1861,10 @@
1861	1861	<Figures/kEvol_TS.jpg, id=1486, 742.775pt x 557.08125pt>
1862	1862	File: Figures/kEvol_TS.jpg Graphic file (type jpg)
1863	1863	<use Figures/kEvol_TS.jpg>
1864		-Package pdftex.def Info: Figures/kEvol_TS.jpg used on input line 679.
	1864	+Package pdftex.def Info: Figures/kEvol_TS.jpg used on input line 654.
1865	1865	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.58275pt.
1866	1866
1867		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 688--689
	1867	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 663--664
1868	1868
1869	1869	[]
1870	1870
1871	1871
...	...	@@ -1872,10 +1872,10 @@
1872	1872	<Figures/stabilityBoxplot.png, id=1498, 742.775pt x 520.94624pt>
1873	1873	File: Figures/stabilityBoxplot.png Graphic file (type png)
1874	1874	<use Figures/stabilityBoxplot.png>
1875		-Package pdftex.def Info: Figures/stabilityBoxplot.png used on input line 692.
	1875	+Package pdftex.def Info: Figures/stabilityBoxplot.png used on input line 667.
1876	1876	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
1877	1877
1878		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 697--698
	1878	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 672--673
1879	1879
1880	1880	[]
1881	1881
1882	1882
1883	1883
...	...	@@ -1883,17 +1883,17 @@
1883	1883	<Figures/precision.png, id=1506, 742.775pt x 520.94624pt>
1884	1884	File: Figures/precision.png Graphic file (type png)
1885	1885	<use Figures/precision.png>
1886		-Package pdftex.def Info: Figures/precision.png used on input line 701.
	1886	+Package pdftex.def Info: Figures/precision.png used on input line 676.
1887	1887	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
1888	1888	<Figures/GradesEv.jpg, id=1508, 740.7675pt x 557.08125pt>
1889	1889	File: Figures/GradesEv.jpg Graphic file (type jpg)
1890	1890	<use Figures/GradesEv.jpg>
1891		-Package pdftex.def Info: Figures/GradesEv.jpg used on input line 712.
	1891	+Package pdftex.def Info: Figures/GradesEv.jpg used on input line 687.
1892	1892	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 321.44128pt.
1893	1893	<Figures/LevelsEv.jpg, id=1512, 742.775pt x 557.08125pt>
1894	1894	File: Figures/LevelsEv.jpg Graphic file (type jpg)
1895	1895	<use Figures/LevelsEv.jpg>
1896		-Package pdftex.def Info: Figures/LevelsEv.jpg used on input line 721.
	1896	+Package pdftex.def Info: Figures/LevelsEv.jpg used on input line 696.
1897	1897	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.58275pt.
1898	1898
1899	1899	Underfull \vbox (badness 3219) has occurred while \output is active []
...	...	@@ -1905,7 +1905,7 @@
1905	1905	<Figures/Metric4.jpg, id=1533, 1429.34pt x 786.94pt>
1906	1906	File: Figures/Metric4.jpg Graphic file (type jpg)
1907	1907	<use Figures/Metric4.jpg>
1908		-Package pdftex.def Info: Figures/Metric4.jpg used on input line 758.
	1908	+Package pdftex.def Info: Figures/Metric4.jpg used on input line 733.
1909	1909	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 235.32733pt.
1910	1910
1911	1911
...	...	@@ -1918,7 +1918,7 @@
1918	1918	<Figures/ModelHawkes.png, id=1550, 397.485pt x 382.42876pt>
1919	1919	File: Figures/ModelHawkes.png Graphic file (type png)
1920	1920	<use Figures/ModelHawkes.png>
1921		-Package pdftex.def Info: Figures/ModelHawkes.png used on input line 787.
	1921	+Package pdftex.def Info: Figures/ModelHawkes.png used on input line 762.
1922	1922	(pdftex.def) Requested size: 256.46152pt x 246.7551pt.
1923	1923
1924	1924	Underfull \vbox (badness 2744) has occurred while \output is active []
1925	1925
...	...	@@ -1927,14 +1927,14 @@
1927	1927	<./Figures/stabilityBoxplot1.png, id=1573, 742.775pt x 520.94624pt>
1928	1928	File: ./Figures/stabilityBoxplot1.png Graphic file (type png)
1929	1929	<use ./Figures/stabilityBoxplot1.png>
1930		-Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot1.png used on input line 85
1931		-9.
	1930	+Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot1.png used on input line 83
	1931	+4.
1932	1932	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
1933	1933	<./Figures/stabilityBoxplot2.png, id=1574, 742.775pt x 520.94624pt>
1934	1934	File: ./Figures/stabilityBoxplot2.png Graphic file (type png)
1935	1935	<use ./Figures/stabilityBoxplot2.png>
1936		-Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot2.png used on input line 86
1937		-0.
	1936	+Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot2.png used on input line 83
	1937	+5.
1938	1938	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
1939	1939	[98]
1940	1940
1941	1941
...	...	@@ -1948,12 +1948,12 @@
1948	1948	<Figures/Var.png, id=1591, 1408.26125pt x 749.80125pt>
1949	1949	File: Figures/Var.png Graphic file (type png)
1950	1950	<use Figures/Var.png>
1951		-Package pdftex.def Info: Figures/Var.png used on input line 895.
	1951	+Package pdftex.def Info: Figures/Var.png used on input line 870.
1952	1952	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 227.57355pt.
1953	1953	<Figures/VarH.png, id=1592, 1408.26125pt x 749.80125pt>
1954	1954	File: Figures/VarH.png Graphic file (type png)
1955	1955	<use Figures/VarH.png>
1956		-Package pdftex.def Info: Figures/VarH.png used on input line 901.
	1956	+Package pdftex.def Info: Figures/VarH.png used on input line 876.
1957	1957	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 227.57355pt.
1958	1958
1959	1959	[100])
1960	1960
...	...	@@ -1972,11 +1972,19 @@
1972	1972
1973	1973
1974	1974
1975		-])
1976		-[104]
	1975	+]
	1976	+Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
	1977	+
	1978	+ [104])
	1979	+[105]
1977	1980	\openout2 = `./chapters/Publications.aux'.
1978	1981
1979		- (./chapters/Publications.tex
	1982	+ (./chapters/Publications.tex [106
	1983	+
	1984	+
	1985	+
	1986	+
	1987	+]
1980	1988	Chapitre 9.
1981	1989
1982	1990	Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 3--4
...	...	@@ -2018,12 +2026,7 @@
2018	2026
2019	2027	[]
2020	2028
2021		-[105
2022		-
2023		-
2024		-
2025		-
2026		-]
	2029	+[107]
2027	2030	Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 23--24
2028	2031
2029	2032	[]
...	...	@@ -2048,7 +2051,7 @@
2048	2051
2049	2052	[]
2050	2053
2051		-[106] (./main.bbl [107
	2054	+[108] (./main.bbl [109
2052	2055
2053	2056
2054	2057
...	...	@@ -2058,7 +2061,7 @@
2058	2061	i-fi-cial
2059	2062	[]
2060	2063
2061		-[108] [109]
	2064	+[110] [111]
2062	2065	Underfull \hbox (badness 1939) in paragraph at lines 295--299
2063	2066	[]\T1/phv/m/n/10.95 Muangprathub, J., Boon-jing, V., and Cham-nong-thai, K.
2064	2067	[]
2065	2068
2066	2069
...	...	@@ -2069,20 +2072,20 @@
2069	2072	16).
2070	2073	[]
2071	2074
2072		-[110] [111]) [112]
	2075	+[112] [113]) [114]
2073	2076	LaTeX Font Info: Trying to load font information for T1+pcr on input line 38
2074	2077	9.
2075	2078
2076	2079	(/usr/local/texlive/2023/texmf-dist/tex/latex/psnfss/t1pcr.fd
2077	2080	File: t1pcr.fd 2001/06/04 font definitions for T1/pcr.
2078		-) [113
	2081	+) [115
2079	2082
2080	2083	]
2081	2084
2082	2085	pdfTeX warning: /Library/TeX/texbin/pdflatex (file ./spimufcphdthesis-backpage.
2083	2086	pdf): PDF inclusion: found PDF version <1.7>, but at most version <1.5> allowed
2084	2087
2085		-<spimufcphdthesis-backpage.pdf, id=1670, 597.6729pt x 845.07718pt>
	2088	+<spimufcphdthesis-backpage.pdf, id=1678, 597.6729pt x 845.07718pt>
2086	2089	File: spimufcphdthesis-backpage.pdf Graphic file (type pdf)
2087	2090	<use spimufcphdthesis-backpage.pdf>
2088	2091	Package pdftex.def Info: spimufcphdthesis-backpage.pdf used on input line 389.
...	...	@@ -2094,7 +2097,7 @@
2094	2097	tolère des modifications après
2095	2098	[]
2096	2099
2097		-[114
	2100	+[116
2098	2101
2099	2102	<./spimufcphdthesis-backpage.pdf>] (./main.aux (./chapters/contexte2.aux)
2100	2103	(./chapters/EIAH.aux) (./chapters/CBR.aux) (./chapters/Architecture.aux)
...	...	@@ -2110,8 +2113,8 @@
2110	2113	(rerunfilecheck) Checksum: 4D23690A3BB32D8DF3C92F3F5BF35324;24241.
2111	2114	)
2112	2115	Here is how much of TeX's memory you used:
2113		- 21552 strings out of 476038
2114		- 369954 string characters out of 5790170
	2116	+ 21554 strings out of 476038
	2117	+ 369970 string characters out of 5790170
2115	2118	1902785 words of memory out of 5000000
2116	2119	40973 multiletter control sequences out of 15000+600000
2117	2120	619032 words of font info for 151 fonts, out of 8000000 for 9000
2118	2121
...	...	@@ -2144,10 +2147,10 @@
2144	2147	lvetic/uhvr8a.pfb></usr/local/texlive/2023/texmf-dist/fonts/type1/urw/helvetic/
2145	2148	uhvro8a.pfb></usr/local/texlive/2023/texmf-dist/fonts/type1/urw/times/utmr8a.pf
2146	2149	b></usr/local/texlive/2023/texmf-dist/fonts/type1/urw/times/utmri8a.pfb>
2147		-Output written on main.pdf (122 pages, 5441703 bytes).
	2150	+Output written on main.pdf (124 pages, 5444230 bytes).
2148	2151	PDF statistics:
2149		- 1836 PDF objects out of 2073 (max. 8388607)
2150		- 1569 compressed objects within 16 object streams
2151		- 460 named destinations out of 1000 (max. 500000)
	2152	+ 1844 PDF objects out of 2073 (max. 8388607)
	2153	+ 1575 compressed objects within 16 object streams
	2154	+ 462 named destinations out of 1000 (max. 500000)
2152	2155	1006 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)

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...	...	@@ -90,8 +90,8 @@
90	90	\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{100}{subsection.7.4.3}%
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93		-\contentsline {section}{\numberline {8.2}Perspectives}{104}{section.8.2}%
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95		-\contentsline {section}{\numberline {9.1}Publications liées au sujet de thèse}{105}{section.9.1}%
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	93	+\contentsline {section}{\numberline {8.2}Perspectives}{105}{section.8.2}%
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	96	+\contentsline {section}{\numberline {9.2}Autres publications}{108}{section.9.2}%