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chapters/Architecture.aux View file @ c9708fe
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10 10 \citation{Daubias2011}
11 11 \citation{10.1007/978-3-030-01081-2_9}
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  25 +\newlabel{fig:figLayers}{{5.3}{49}{Relation entre les couches définies de l'architecture}{figure.caption.20}{}}
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chapters/CBR.aux View file @ c9708fe
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10   -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Intégration d'un réseau de neurones dans le cycle du RàPC}{29}{section.4.1}\protected@file@percent }
11 10 \citation{10.1007/978-3-642-15973-2_50}
12 11 \citation{PETROVIC201617}
13 12 \citation{10.1007/978-3-319-24586-7_20}
14   -\citation{10.1007/978-3-030-58342-2_20}
  13 +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Intégration d'un réseau de neurones dans le cycle du RàPC}{30}{section.4.1}\protected@file@percent }
15 14 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Le RàPC pour construire ou corriger un texte, pour consolider ou expliquer les résultats obtenus}{30}{section.4.2}\protected@file@percent }
  15 +\citation{10.1007/978-3-030-58342-2_20}
16 16 \citation{wolf2024keep}
17 17 \citation{PAREJASLLANOVARCED2024111469}
18 18 \citation{Muller}
19 19 \citation{10.1007/978-3-319-47096-2_11}
20 20 \citation{10.1007/978-3-642-15973-2_50}
21 21 \citation{Robertson2014ARO}
  22 +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC}{31}{section.4.3}\protected@file@percent }
22 23 \citation{10.1007/978-3-319-47096-2_11}
23 24 \citation{10.1007/978-3-319-47096-2_11}
24   -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Travaux récents sur la représentation des cas et le cycle du RàPC}{31}{section.4.3}\protected@file@percent }
25 25 \citation{ROLDANREYES20151}
26 26 \citation{ROLDANREYES20151}
27 27 \citation{ROLDANREYES20151}
28 28 \citation{10.1007/978-3-319-47096-2_11}
29 29 \citation{10.1007/978-3-319-61030-6_1}
30   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Ajout d'un cycle complémentaire avec \textit {Deep Learning} au RàPC (Traduit de \cite {10.1007/978-3-319-47096-2_11})\relax }}{32}{figure.caption.13}\protected@file@percent }
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  30 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Ajout d'un cycle complémentaire avec \textit {Deep Learning} au RàPC (Traduit de \cite {10.1007/978-3-319-47096-2_11})}}{32}{figure.caption.13}\protected@file@percent }
  31 +\newlabel{fig:figMCBR2}{{4.1}{32}{Ajout d'un cycle complémentaire avec \protect \textit {Deep Learning} au RàPC (Traduit de \protect \cite {10.1007/978-3-319-47096-2_11})}{figure.caption.13}{}}
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33 33 \citation{YU2023110163}
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  34 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Cycle du RàPC modifié. (Traduit de \cite {ROLDANREYES20151})}}{33}{figure.caption.14}\protected@file@percent }
  35 +\newlabel{fig:figMCBR1}{{4.2}{33}{Cycle du RàPC modifié. (Traduit de \protect \cite {ROLDANREYES20151})}{figure.caption.14}{}}
36 36 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.4}Intégration d'autres algorithmes dans le cycle du RàPC}{33}{section.4.4}\protected@file@percent }
37 37 \citation{10.1007/978-3-031-63646-2_4}
38 38 \citation{10.1007/978-3-030-01081-2_25}
39 39  
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47 47 \citation{Obeid}
48 48 \citation{Obeid}
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  52 +\citation{ALABDULRAHMAN2021114061}
53 53 \citation{JUNG20095695}
54 54 \citation{10.1007/978-3-642-15973-2_50}
55 55 \citation{PETROVIC201617}
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72 72 \citation{8495930}
73 73 \citation{Obeid}
74 74 \citation{skittou2024recommender}
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  75 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (Traduit de \cite {Obeid})}}{36}{figure.caption.15}\protected@file@percent }
  76 +\newlabel{fig:figTax}{{4.3}{36}{Taxonomie des techniques algorithmiques employées pour des modules de recommandation dans les EIAH (Traduit de \protect \cite {Obeid})}{figure.caption.15}{}}
  77 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Tableau de synthèse des articles analysés dans l’état de l’art du RàPC}}{37}{table.caption.16}\protected@file@percent }
  78 +\newlabel{tabArts2}{{4.1}{37}{Tableau de synthèse des articles analysés dans l’état de l’art du RàPC}{table.caption.16}{}}
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chapters/Conclusions.aux View file @ c9708fe
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4 4 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
5 5 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
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  6 +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8.1}Conclusion générale}{103}{section.8.1}\protected@file@percent }
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8 8 \@setckpt{./chapters/Conclusions}{
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chapters/EIAH.aux View file @ c9708fe
... ... @@ -16,10 +16,10 @@
16 16 \citation{INGKAVARA2022100086}
17 17 \citation{LALITHA2020583}
18 18 \citation{ZHAO2023118535}
  19 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.1}{\ignorespaces Traduction de l'architecture du système de recommandation proposé dans \cite {HUANG2023104684}}}{25}{figure.caption.10}\protected@file@percent }
  20 +\newlabel{figArch}{{3.1}{25}{Traduction de l'architecture du système de recommandation proposé dans \cite {HUANG2023104684}}{figure.caption.10}{}}
19 21 \citation{SU2022109547}
20 22 \citation{MUANGPRATHUB2020e05227}
21   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.1}{\ignorespaces Traduction de l'architecture du système de recommandation proposé dans \cite {HUANG2023104684}\relax }}{25}{figure.caption.10}\protected@file@percent }
22   -\newlabel{figArch}{{3.1}{25}{Traduction de l'architecture du système de recommandation proposé dans \cite {HUANG2023104684}\relax }{figure.caption.10}{}}
23 23 \citation{Zhou2021}
24 24 \citation{EZALDEEN2022100700}
25 25 \citation{EZALDEEN2022100700}
... ... @@ -35,10 +35,10 @@
35 35 \citation{MUANGPRATHUB2020e05227}
36 36 \citation{Zhou2021}
37 37 \citation{EZALDEEN2022100700}
38   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.2}{\ignorespaces Traduction des niveaux du système de recommandation dans \cite {EZALDEEN2022100700}\relax }}{27}{figure.caption.11}\protected@file@percent }
39   -\newlabel{fig:figLevels}{{3.2}{27}{Traduction des niveaux du système de recommandation dans \cite {EZALDEEN2022100700}\relax }{figure.caption.11}{}}
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  38 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.2}{\ignorespaces Traduction des niveaux du système de recommandation dans \cite {EZALDEEN2022100700}}}{27}{figure.caption.11}\protected@file@percent }
  39 +\newlabel{fig:figLevels}{{3.2}{27}{Traduction des niveaux du système de recommandation dans \protect \cite {EZALDEEN2022100700}}{figure.caption.11}{}}
  40 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {3.1}{\ignorespaces Tableau de synthèse des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH}}{28}{table.caption.12}\protected@file@percent }
  41 +\newlabel{tabArts}{{3.1}{28}{Tableau de synthèse des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH}{table.caption.12}{}}
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17 17 \citation{ZHANG2023110564}
18 18 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.2}Apprentissage par empilement et raisonnement à partir de cas}{53}{section.6.2}\protected@file@percent }
19 19 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Modèle Proposé}{53}{subsection.6.2.1}\protected@file@percent }
20   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }}{53}{figure.caption.22}\protected@file@percent }
21   -\newlabel{figNCBR1}{{6.1}{53}{Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }{figure.caption.22}{}}
22   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }}{54}{figure.caption.23}\protected@file@percent }
23   -\newlabel{figFlowCBR0}{{6.2}{54}{Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }{figure.caption.23}{}}
24   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{54}{subsubsection.6.2.1.1}\protected@file@percent }
25   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{55}{table.caption.24}\protected@file@percent }
26   -\newlabel{tabVarPar}{{6.1}{55}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.24}{}}
27   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.2}Réutiliser}{55}{subsubsection.6.2.1.2}\protected@file@percent }
28   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }}{56}{figure.caption.25}\protected@file@percent }
29   -\newlabel{figSta1}{{6.3}{56}{\textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }{figure.caption.25}{}}
30   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Représentation des solutions connues et générées\relax }}{56}{figure.caption.26}\protected@file@percent }
31   -\newlabel{figSolRep}{{6.4}{56}{Représentation des solutions connues et générées\relax }{figure.caption.26}{}}
32   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Génération et vérification automatique des solutions\relax }}{57}{figure.caption.27}\protected@file@percent }
33   -\newlabel{figAuto}{{6.5}{57}{Génération et vérification automatique des solutions\relax }{figure.caption.27}{}}
34   -\newlabel{gen00}{{6.1}{57}{Réutiliser}{equation.6.2.1}{}}
35   -\newlabel{gen01}{{6.2}{57}{Réutiliser}{equation.6.2.2}{}}
36   -\newlabel{gen2}{{6.3}{57}{Réutiliser}{equation.6.2.3}{}}
37   -\newlabel{eqgen3}{{6.4}{58}{Réutiliser}{equation.6.2.4}{}}
38   -\newlabel{eqgen4}{{6.5}{58}{Réutiliser}{equation.6.2.5}{}}
39   -\newlabel{eqgen5}{{6.6}{58}{Réutiliser}{equation.6.2.6}{}}
40   -\newlabel{eqgen6}{{6.7}{58}{Réutiliser}{equation.6.2.7}{}}
41   -\newlabel{eqgen7}{{6.8}{58}{Réutiliser}{equation.6.2.8}{}}
  20 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{53}{subsubsection.6.2.1.1}\protected@file@percent }
  21 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Les deux cycles proposés pour le RàPC}}{54}{figure.caption.22}\protected@file@percent }
  22 +\newlabel{figNCBR1}{{6.1}{54}{Les deux cycles proposés pour le RàPC}{figure.caption.22}{}}
  23 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.2}Réutiliser}{54}{subsubsection.6.2.1.2}\protected@file@percent }
  24 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} RàPC}}{55}{figure.caption.23}\protected@file@percent }
  25 +\newlabel{figFlowCBR0}{{6.2}{55}{Flux du \textit {Stacking} RàPC}{figure.caption.23}{}}
  26 +\newlabel{gen00}{{6.1}{55}{Réutiliser}{equation.6.1}{}}
  27 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}}{56}{table.caption.24}\protected@file@percent }
  28 +\newlabel{tabVarPar}{{6.1}{56}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}{table.caption.24}{}}
  29 +\newlabel{gen01}{{6.2}{56}{Réutiliser}{equation.6.2}{}}
  30 +\newlabel{gen2}{{6.3}{56}{Réutiliser}{equation.6.3}{}}
  31 +\newlabel{eqgen3}{{6.4}{56}{Réutiliser}{equation.6.4}{}}
  32 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins}}{57}{figure.caption.25}\protected@file@percent }
  33 +\newlabel{figSta1}{{6.3}{57}{\textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins}{figure.caption.25}{}}
  34 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Représentation des solutions connues et générées}}{57}{figure.caption.26}\protected@file@percent }
  35 +\newlabel{figSolRep}{{6.4}{57}{Représentation des solutions connues et générées}{figure.caption.26}{}}
  36 +\newlabel{eqgen4}{{6.5}{57}{Réutiliser}{equation.6.5}{}}
  37 +\newlabel{eqgen5}{{6.6}{57}{Réutiliser}{equation.6.6}{}}
  38 +\newlabel{eqgen6}{{6.7}{57}{Réutiliser}{equation.6.7}{}}
  39 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces Génération et vérification automatique des solutions}}{58}{figure.caption.27}\protected@file@percent }
  40 +\newlabel{figAuto}{{6.5}{58}{Génération et vérification automatique des solutions}{figure.caption.27}{}}
  41 +\newlabel{eqgen7}{{6.8}{58}{Réutiliser}{equation.6.8}{}}
42 42 \citation{doi:10.1137/23M1592420}
43   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }}{59}{figure.caption.28}\protected@file@percent }
44   -\newlabel{figSta2}{{6.6}{59}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }{figure.caption.28}{}}
  43 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions}}{59}{figure.caption.28}\protected@file@percent }
  44 +\newlabel{figSta2}{{6.6}{59}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions}{figure.caption.28}{}}
45 45 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.3}Révision}{59}{subsubsection.6.2.1.3}\protected@file@percent }
46   -\newlabel{eqOpt0}{{6.11}{60}{Révision}{equation.6.2.11}{}}
47   -\newlabel{eqOpt}{{6.12}{60}{Révision}{equation.6.2.12}{}}
48   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }}{60}{figure.caption.29}\protected@file@percent }
49   -\newlabel{fig:FW}{{6.7}{60}{Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }{figure.caption.29}{}}
  46 +\newlabel{eqOpt0}{{6.11}{60}{Révision}{equation.6.11}{}}
  47 +\newlabel{eqOpt}{{6.12}{60}{Révision}{equation.6.12}{}}
  48 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)}}{60}{figure.caption.29}\protected@file@percent }
  49 +\newlabel{fig:FW}{{6.7}{60}{Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)}{figure.caption.29}{}}
50 50 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.4}Mémorisation}{60}{subsubsection.6.2.1.4}\protected@file@percent }
51 51 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Résultats}{61}{subsection.6.2.2}\protected@file@percent }
52   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Description des jeux de données évaluées.\relax }}{61}{table.caption.30}\protected@file@percent }
53   -\newlabel{tabBases2}{{6.2}{61}{Description des jeux de données évaluées.\relax }{table.caption.30}{}}
54   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués\relax }}{61}{table.caption.31}\protected@file@percent }
55   -\newlabel{tabAlgs2}{{6.3}{61}{Liste des algorithmes évalués\relax }{table.caption.31}{}}
56   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces RMSE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }}{61}{table.caption.32}\protected@file@percent }
57   -\newlabel{tabRes1_2}{{6.4}{61}{RMSE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }{table.caption.32}{}}
58   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces MAE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }}{62}{table.caption.33}\protected@file@percent }
59   -\newlabel{tabRes2_2}{{6.5}{62}{MAE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }{table.caption.33}{}}
  52 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Description des jeux de données évaluées.}}{61}{table.caption.30}\protected@file@percent }
  53 +\newlabel{tabBases2}{{6.2}{61}{Description des jeux de données évaluées}{table.caption.30}{}}
  54 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués}}{61}{table.caption.31}\protected@file@percent }
  55 +\newlabel{tabAlgs2}{{6.3}{61}{Liste des algorithmes évalués}{table.caption.31}{}}
  56 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces RMSE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés}}{61}{table.caption.32}\protected@file@percent }
  57 +\newlabel{tabRes1_2}{{6.4}{61}{RMSE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés}{table.caption.32}{}}
  58 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces MAE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés}}{62}{table.caption.33}\protected@file@percent }
  59 +\newlabel{tabRes2_2}{{6.5}{62}{MAE calculée sur les dix jeux de données sélectionnés obtenue après exécution des dix algorithmes de régression considérés}{table.caption.33}{}}
60 60 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Discussion}{62}{subsection.6.2.3}\protected@file@percent }
61   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }}{63}{figure.caption.34}\protected@file@percent }
62   -\newlabel{figBox2}{{6.8}{63}{Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }{figure.caption.34}{}}
  61 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives}}{63}{figure.caption.34}\protected@file@percent }
  62 +\newlabel{figBox2}{{6.8}{63}{Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives}{figure.caption.34}{}}
63 63 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Conclusion}{63}{subsection.6.2.4}\protected@file@percent }
64 64 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}ESCBR-SMA : Introduction des systèmes multi-agents dans ESCBR}{63}{section.6.3}\protected@file@percent }
65 65 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Modèle Proposé}{64}{subsection.6.3.1}\protected@file@percent }
66   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }}{64}{figure.caption.35}\protected@file@percent }
67   -\newlabel{figNCBR}{{6.9}{64}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }{figure.caption.35}{}}
68   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{65}{table.caption.37}\protected@file@percent }
69   -\newlabel{tabVarPar2}{{6.6}{65}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.37}{}}
  66 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé}}{64}{figure.caption.35}\protected@file@percent }
  67 +\newlabel{figNCBR}{{6.9}{64}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé}{figure.caption.35}{}}
  68 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Variables et paramètres supplémentaires du modèle ESCBR-SMA (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}}{65}{table.caption.37}\protected@file@percent }
  69 +\newlabel{tabVarPar2}{{6.6}{65}{Variables et paramètres supplémentaires du modèle ESCBR-SMA (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}{table.caption.37}{}}
70 70 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.1}Algorithmes}{65}{subsubsection.6.3.1.1}\protected@file@percent }
71   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{66}{figure.caption.36}\protected@file@percent }
72   -\newlabel{figFlowCBR}{{6.10}{66}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.36}{}}
73   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.2}Structure des agents}{67}{subsubsection.6.3.1.2}\protected@file@percent }
74   -\newlabel{eqOpt1}{{6.13}{67}{Structure des agents}{equation.6.3.13}{}}
75   -\newlabel{eqOpt2}{{6.14}{67}{Structure des agents}{equation.6.3.14}{}}
  71 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* : tâche effectuée par chaque agent)}}{66}{figure.caption.36}\protected@file@percent }
  72 +\newlabel{figFlowCBR}{{6.10}{66}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* : tâche effectuée par chaque agent)}{figure.caption.36}{}}
  73 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.2}Structure des agents}{66}{subsubsection.6.3.1.2}\protected@file@percent }
  74 +\newlabel{eqOpt1}{{6.13}{67}{Structure des agents}{equation.6.13}{}}
  75 +\newlabel{eqOpt2}{{6.14}{67}{Structure des agents}{equation.6.14}{}}
76 76 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.3}Apprentissage des agents}{67}{subsubsection.6.3.1.3}\protected@file@percent }
77   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Structure interne des agents\relax }}{68}{figure.caption.38}\protected@file@percent }
78   -\newlabel{figAgent}{{6.11}{68}{Structure interne des agents\relax }{figure.caption.38}{}}
79   -\newlabel{eqBay}{{6.15}{68}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.15}{}}
80   -\newlabel{eqRta}{{6.16}{68}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.16}{}}
81   -\newlabel{eqRsa}{{6.17}{68}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.17}{}}
82   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }}{69}{figure.caption.39}\protected@file@percent }
83   -\newlabel{fig:bayev}{{6.12}{69}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }{figure.caption.39}{}}
84   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.4}Échanges entre les agents}{69}{subsubsection.6.3.1.4}\protected@file@percent }
  77 +\newlabel{eqBay}{{6.15}{67}{Apprentissage des agents}{equation.6.15}{}}
  78 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Structure interne des agents}}{68}{figure.caption.38}\protected@file@percent }
  79 +\newlabel{figAgent}{{6.11}{68}{Structure interne des agents}{figure.caption.38}{}}
  80 +\newlabel{eqRta}{{6.16}{68}{Apprentissage des agents}{equation.6.16}{}}
  81 +\newlabel{eqRsa}{{6.17}{68}{Apprentissage des agents}{equation.6.17}{}}
  82 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.4}Échanges entre les agents}{68}{subsubsection.6.3.1.4}\protected@file@percent }
  83 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse}}{69}{figure.caption.39}\protected@file@percent }
  84 +\newlabel{fig:bayev}{{6.12}{69}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse}{figure.caption.39}{}}
85 85 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Résultats}{69}{subsection.6.3.2}\protected@file@percent }
86   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Description des jeux de données évalués. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{70}{table.caption.40}\protected@file@percent }
87   -\newlabel{tabBases}{{6.7}{70}{Description des jeux de données évalués. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.40}{}}
88   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Paramètres de tous les algorithmes comparés\relax }}{70}{table.caption.41}\protected@file@percent }
89   -\newlabel{AlgsPar}{{6.8}{70}{Paramètres de tous les algorithmes comparés\relax }{table.caption.41}{}}
90   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés.\relax }}{71}{table.caption.42}\protected@file@percent }
91   -\newlabel{tabRes1}{{6.9}{71}{Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés.\relax }{table.caption.42}{}}
92   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{71}{table.caption.43}\protected@file@percent }
93   -\newlabel{tabRes2}{{6.10}{71}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.43}{}}
94   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.13}{\ignorespaces Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés\relax }}{71}{figure.caption.44}\protected@file@percent }
95   -\newlabel{figBox}{{6.13}{71}{Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés\relax }{figure.caption.44}{}}
96   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{72}{subsection.6.3.3}\protected@file@percent }
  86 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Description des jeux de données évalués.}}{69}{table.caption.40}\protected@file@percent }
  87 +\newlabel{tabBases}{{6.7}{69}{Description des jeux de données évalués}{table.caption.40}{}}
  88 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Paramètres de tous les algorithmes comparés}}{70}{table.caption.41}\protected@file@percent }
  89 +\newlabel{AlgsPar}{{6.8}{70}{Paramètres de tous les algorithmes comparés}{table.caption.41}{}}
  90 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés.}}{70}{table.caption.42}\protected@file@percent }
  91 +\newlabel{tabRes1}{{6.9}{70}{Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés}{table.caption.42}{}}
  92 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression}}{71}{table.caption.43}\protected@file@percent }
  93 +\newlabel{tabRes2}{{6.10}{71}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression}{table.caption.43}{}}
  94 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.13}{\ignorespaces Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés}}{71}{figure.caption.44}\protected@file@percent }
  95 +\newlabel{figBox}{{6.13}{71}{Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés}{figure.caption.44}{}}
  96 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{71}{subsection.6.3.3}\protected@file@percent }
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100 100  
101 101  
102 102  
103 103  
... ... @@ -112,29 +112,33 @@
112 112 \setcounter{subparagraph}{0}
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chapters/ESCBR.tex View file @ c9708fe
... ... @@ -343,7 +343,7 @@
343 343  
344 344 \section{ESCBR-SMA : Introduction des systèmes multi-agents dans ESCBR}
345 345  
346   -La méthode ESCBR que nous avons proposée dans la section précédente est fondée sur une technique d'apprentissage d'ensemble par empilement. Cette technique mettant en oeuvre plusieurs solutions proposées par des processus intelligents et concurrents pour en générer une, nous nous sommes tout naturellement tourné vers la possibilité d'inclure des agents dans le processus de décision. L'une des ambitions des systèmes multi-agents consiste en effet à faire émerger une intelligence collective capable de fournir une solution. Cette section présente donc l'évolution d'ESCBR en ESCBR-SMA.
  346 +La méthode ESCBR que nous avons proposée dans la section précédente est fondée sur une technique d'apprentissage d'ensemble par empilement. Cette technique mettant en oeuvre plusieurs solutions proposées par des processus intelligents et concurrents pour en générer une, nous nous sommes tout naturellement tournés vers la possibilité d'inclure des agents dans le processus de décision. L'une des ambitions des systèmes multi-agents consiste en effet à faire émerger une intelligence collective capable de fournir une solution. Cette section présente donc l'évolution d'ESCBR en ESCBR-SMA.
347 347  
348 348 \subsection{Modèle Proposé}
349 349  
350 350  
... ... @@ -376,12 +376,12 @@
376 376  
377 377 Lors de l'itération suivante, chaque agent peut choisir l'une des trois actions possibles : changer les algorithmes de récupération et de réutilisation, ne changer que l'algorithme de réutilisation ou échanger des informations avec un autre agent choisi au hasard. De plus, l'agent choisit aléatoirement une action pour tenter d'améliorer la solution candidate.
378 378  
379   -L'ensemble des variables et paramètres d'ESCBR-SMA additionnels au tableau \ref{tabVarPar} sont consignés dans le tableau \ref{tabVarPar2}. Le système multi-agents est composé d'un nombre variable d'agents, tous homogènes mais dotés de processus cognitifs internes indépendants et stochastiques.
  379 +ESCBR-SMA utilise l'ensemble des variables et paramètres du tableau \ref{tabVarPar} ainsi que ceux consignés dans le tableau \ref{tabVarPar2}. Le système multi-agents est composé d'un nombre variable d'agents, tous homogènes mais dotés de processus cognitifs internes indépendants et stochastiques.
380 380  
381 381 \begin{figure}[!ht]
382 382 \centering
383 383 \includegraphics[scale=0.6]{Figures/FlowCBR.png}
384   -\caption{Flux du \textit{Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)}
  384 +\caption{Flux du \textit{Stacking} du RàPC (* : tâche effectuée par chaque agent)}
385 385 \label{figFlowCBR}
386 386 \end{figure}
387 387  
... ... @@ -393,7 +393,7 @@
393 393 \hline
394 394 $p_w$&v&Description du nouveau problème&$\mathbb{R} ^ n$\\
395 395 $s_w$&v&Description de la nouvelle solution&$\mathbb{R} ^ m$\\
396   -$n_{rt}$&v&Nombre d'algorithmes por l'étape de rétrouver&$\mathbb{Z}$\
  396 +$n_{rt}$&v&Nombre d'algorithmes pour l'étape de rétrouver&$\mathbb{Z}$\
397 397 $n_{rs}$&v&Nombre d'algorithmes de réutilisation&$\mathbb{Z}$\\
398 398 $rn(x,y)$&f&
399 399  
... ... @@ -407,7 +407,7 @@
407 407 \end{tabular}
408 408 &$\mathbb{Z}$\\
409 409 \end{tabular}
410   -\caption{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}
  410 +\caption{Variables et paramètres supplémentaires du modèle ESCBR-SMA (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)}
411 411 \label{tabVarPar2}
412 412 \end{table}
413 413  
414 414  
415 415  
... ... @@ -415,13 +415,13 @@
415 415  
416 416 Cette section présente de manière plus détaillée les comportements des agents d'ESCBR-SMA.
417 417  
418   -Lors de la première étape de l'empilement, chaque agent peut sélectionner l'un des algorithmes à mettre en œuvre pour rechercher des problèmes similaires au nouveau problème posé. Les algorithmes possibles sont les suivants : KNN (K-Nearest Neighbor), KMeans, GMM (Gaussian Mixture Model), FuzzyC et KNN pondéré.
  418 +Lors de la première étape de l'empilement, chaque agent peut sélectionner l'un des algorithmes suivants pour rechercher des problèmes similaires au problème cible : KNN (\textit{K-Nearest Neighbor}), \textit{KMeans}, GMM (\textit{Gaussian Mixture Model}), \textit{FuzzyC} et KNN pondéré.
419 419  
420   -Lors de la deuxième étape de l'empilement, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et non aléatoire. Les algorithmes ont été explicités dans la section 6.2.1.2.
  420 +Lors de la deuxième étape de l'empilement, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et \colorbox{yellow}{non aléatoire}. Ces algorithmes ont été explicités dans la section 6.2.1.2.
421 421  
422 422 \subsubsection{Structure des agents}
423 423  
424   -Tous les agents ont une structure similaire, mais chaque agent suit un processus cognitif individuel qui lui permet d'obtenir un comportement indépendant et différent de tous les autres. La figure \ref{figAgent} montre les actions et les variables nécessaires à l'exécution de l'ensemble du processus.
  424 +Tous les agents ont une structure similaire, mais chaque agent suit un processus cognitif individuel qui lui permet d'adopter un comportement indépendant et différent de tous les autres. La figure \ref{figAgent} montre les actions et les variables nécessaires à l'exécution de l'ensemble du processus.
425 425  
426 426 Chaque agent peut exécuter trois actions différentes :
427 427 \begin{itemize}
428 428  
... ... @@ -432,12 +432,12 @@
432 432  
433 433 Chaque agent accède aux valeurs de huit variables qui lui sont propres :
434 434 \begin{itemize}
435   - \item le nombre de voisins définissant le nombre de problèmes similaires au nouveau problème posé que l'agent doit rechercher dans la base de connaissancesÒ,
436   - \item la liste des voisins les plus proches établit la liste des agents avec lesquels des informations peuvent être échangées,
437   - \item l'identifiant de l'algorithme de récupération que l'agent exécutera pour trouver les problèmes similaires au nouveau problème,
  435 + \item le nombre de voisins définissant le nombre de problèmes similaires au nouveau problème posé que l'agent doit rechercher dans la base de connaissances,
  436 + \item la liste des voisins les plus proches consigne les agents avec lesquels des informations peuvent être échangées,
  437 + \item l'identifiant de l'algorithme de récupération que l'agent exécutera pour trouver les problèmes similaires au problème cible,
438 438 \item l'identifiant de l'algorithme de réutilisation que l'agent exécutera pour générer une solution candidate au cas cible,
439 439 \item la description de la solution générée,
440   - \item l'évaluation de la solution renseignant sur la qualité de la solution générée et calculée selon une fonction d'optimisation (eq \ref{eqOpt1} et eq \ref{eqOpt2}),
  440 + \item l'évaluation de la solution renseignant sur la qualité de la solution générée et calculée selon une fonction d'optimisation (équations \ref{eqOpt1} et \ref{eqOpt2}),
441 441 \item le vecteur bayésien nécessaire aux algorithmes de récupération contenant les valeurs de probabilité, et
442 442 \item le vecteur bayésien nécessaire aux algorithmes de réutilisation contenant les valeurs de probabilité.
443 443 \end{itemize}
444 444  
... ... @@ -461,9 +461,9 @@
461 461  
462 462 \subsubsection{Apprentissage des agents}
463 463  
464   -Tous les agents considèrent un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de récupération (conteneur $C3$) et un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de réutilisation (conteneur $C2$). Initialement, ces vecteurs sont configurés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes de récupération et de réutilisation (probabilité \textit{a priori}). À chaque itération, les vecteurs sont mis à jour selon l'équation Bayésienne (équation \ref{eqBay}) en utilisant les meilleurs résultats du même agent comme paramètre de vraisemblance. L'agent apprend ainsi de son expérience et sélectionne les algorithmes les plus aptes à fournir les meilleures réponses au regard de l'objectif défini.
  464 +Tous les agents considèrent un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de récupération (conteneur $C3$ de la figure \ref{figNCBR}) et un vecteur bayésien de probabilité pour la phase de réutilisation (conteneur $C2$). Initialement, ces vecteurs sont configurés avec une probabilité uniforme pour tous les algorithmes de récupération et de réutilisation (probabilité \textit{a priori}). À chaque itération, les vecteurs sont mis à jour selon l'équation bayésienne \ref{eqBay} en utilisant les meilleurs résultats du même agent comme paramètre de vraisemblance. L'agent apprend ainsi de son expérience et sélectionne les algorithmes les plus aptes à fournir les meilleures réponses au regard de l'objectif défini.
465 465  
466   -Par conséquent, d'un point plus global au niveau du SMA, l'apprentissage est fondé sur un raisonnement bayésien où les vecteurs de récupération et de réutilisation évoluent. Un exemple d'évolution est présenté sur la figure \ref{fig:bayev}. Au cours d'une itération, si un algorithme a contribué à la construction de la meilleure solution, il reçoit un point pour chaque agent qui l'a utilisé. Ces informations sont stockées dans un vecteur normalisé qui est ensuite utilisé comme vecteur de vraisemblance $P(A)$ pour calculer les nouvelles probabilités dans l'équation bayésienne \ref{eqBay} (dans cette équation, $P(B)$ est le terme de normalisation global).
  466 +Par conséquent, d'un point de vue plus global au niveau du SMA, l'apprentissage est fondé sur un raisonnement bayésien où les vecteurs de récupération et de réutilisation évoluent. Un exemple d'évolution est présenté sur la figure \ref{fig:bayev}. Au cours d'une itération, si un algorithme a contribué à la construction de la meilleure solution, il reçoit un point pour chaque agent qui l'a utilisé. Ces informations sont stockées dans un vecteur normalisé qui est ensuite utilisé comme vecteur de vraisemblance $P(A)$ pour calculer les nouvelles probabilités dans l'équation bayésienne \ref{eqBay} (dans cette équation, $P(B)$ est le terme de normalisation global).
467 467  
468 468 \begin{figure}
469 469 \centering
470 470  
... ... @@ -477,18 +477,15 @@
477 477 \label{eqBay}
478 478 \end{equation}
479 479  
480   -La sélection d'un algorithme de recherche $a_{rt}$ se fait au moyen d'une valeur aléatoire
481   -\\ \colorbox{yellow}{La valeur est aléatoire ? Ou le choix de la valeur est aléatoire ?} \\
482   -tirée du vecteur de distribution de recherche discrète obtenu par raisonnement bayésien et calculé selon l'équation \ref{eqRta}.
  480 +La fonction $rnp$ de l'équation \ref{eqRta} choisit l'algorithme de recherche $a_{rt}$ de l'étape $rt$.
  481 +Cette fonction prend en paramètres l'ensemble des algorithmes possibles $n_{rt}$ et une probabilité associée $P(A|B)_{rt}$. $P(A|B)_{rt}$ représente la probabilité que l'algorithme de recherche associé fournisse la solution optimale à l'étape $rt$.
483 482  
484 483 \begin{equation}
485 484 a_{rt}=rnp(n_{rt},P(A|B)_{rt})
486 485 \label{eqRta}
487 486 \end{equation}
488 487  
489   -La sélection d'un algorithme de réutilisation $a_{rs}$ se fait au moyen d'une valeur aléatoire
490   -\\ \colorbox{yellow}{La valeur est aléatoire ? Ou le choix de la valeur est aléatoire ?} \\
491   -tirée du vecteur de distribution de réutilisation discrète obtenu par raisonnement bayésien et calculé selon l'équation \ref{eqRsa}.
  488 +La fonction $rnp$ est de nouveau utilisée pour choisir l'algorithme de réutilisation $a_{rs}$ (équation \ref{eqRsa}).
492 489  
493 490 \begin{equation}
494 491 a_{rs}=rnp(n_{rs},P(A|B)_{rs})
495 492  
... ... @@ -499,13 +496,12 @@
499 496  
500 497 \subsubsection{Échanges entre les agents}
501 498  
502   -Un agent peut modifier ses informations et leur affecter les valeurs de celles d'un voisin au cours de chaque itération en choisissant au hasard un voisin dans sa liste de voisins les plus proches. L'ensemble de ces changements permettent de propager les paramètres menant aux meilleurs résultats et d'effectuer des actions rétrospectivement. Les informations modifables sont choisies aléatoirement : il peut s'agir du nombre de voisins, de la liste des voisins les plus proches, de l'algorithme de récupération, de l'algorithme de réutilisation ou même des vecteurs bayésiens.
  499 +Un agent peut modifier ses informations et leur affecter les valeurs de celles d'un voisin au cours de chaque itération en choisissant au hasard un voisin dans sa liste de voisins les plus proches. L'ensemble de ces changements permet de propager les paramètres menant aux meilleurs résultats et d'effectuer des actions rétrospectivement. Les informations modifables sont choisies aléatoirement : il peut s'agir du nombre de voisins, de la liste des voisins les plus proches, de l'algorithme de récupération, de l'algorithme de réutilisation ou même des vecteurs bayésiens.
503 500  
504 501 \subsection{Résultats}
505 502  
506   -Des expérimentations sur onze jeux de données relatifs à des problèmes de régression et présentant des caractéristiques différentes ont été réalisées. Les jeux de données et leurs caractéristiques sont consignés dans le tableau \ref{tabBases}. Les valeurs des paramètres de l'algorithme sont les suivantes $it=100$, $np=50$, $nl=10$ et $ng=10$.
507   -\\ \colorbox{yellow}{Quel algorithme ?}
508   -\\ \colorbox{yellow}{À quoi correspondent ces paramètres ? Quelles sont les unités ?}\\
  503 +Des expérimentations sur onze jeux de données relatifs à des problèmes de régression et présentant des caractéristiques différentes ont été réalisées. Les jeux de données et leurs caractéristiques sont consignés dans le tableau \ref{tabBases}. Les valeurs des paramètres d'ESCBR-SMA sont les suivantes : $it=100$ itérations, $np=50$ agents, $nl=10$ voisins par agent au maximum lors de l'étape de \textit{niveau-0} et $ng=10$ voisins par agent au maximum lors de l'étape de \textit{niveau-1}.
  504 +
509 505 Le tableau \ref{AlgsPar} présente les valeurs des paramètres de tous les autres algorithmes.
510 506  
511 507 \begin{table}[!ht]
... ... @@ -526,8 +522,7 @@
526 522 DS10&Student Performance Math&30&395&3&$\mathbb{N*}$&$\mathbb{N}$\\
527 523 DS11&Generated Student Performance&5&1000&1&$\mathbb{R}_+$&$\mathbb{R}_+$\\
528 524 \end{tabular}
529   -\caption{Description des jeux de données évalués. (* après codification comme
530   -\textit{String})}
  525 +\caption{Description des jeux de données évalués.}
531 526 \label{tabBases}
532 527 \end{table}
533 528  
... ... @@ -642,7 +637,7 @@
642 637  
643 638 Les tableaux \ref{tabRes1} et \ref{tabRes2} présentent respectivement les RMSE et les MAE obtenues pour chaque jeu de données et chaque algorithme testé.
644 639  
645   -La figure \ref{figBox} représente graphiquement la dispersion globale, la médiane et les valeurs aberrantes obtenues durant ces tests. Cette figure montre qu'ESCBR-SMA génère parfois plus de valeurs aberrantes que d'autres algorithmes. Toutefois, la variance est très faible. De plus, la convergence est proche de la valeur réelle et même meilleure que celle de la plupart des autres algorithmes testés. Il est également possible de remarquer que les valeurs aberrantes sont plus élevées que les valeurs réelles.\textcolor{red}{plus élevées??, pourquoi?}
  640 +La figure \ref{figBox} représente graphiquement la dispersion globale, la médiane et les valeurs aberrantes obtenues durant ces tests. Cette figure montre qu'ESCBR-SMA génère parfois plus de valeurs aberrantes que d'autres algorithmes. Toutefois, la variance est très faible. De plus, la convergence est proche de la valeur réelle et même meilleure que celle de la plupart des autres algorithmes testés. Il est également possible de remarquer que les valeurs aberrantes sont plus nombreuses que les valeurs réelles.
646 641  
647 642 \begin{figure}[!ht]
648 643 \includegraphics[width=\textwidth]{Figures/boxplot2.png}
649 644  
650 645  
... ... @@ -650,10 +645,12 @@
650 645 \label{figBox}
651 646 \end{figure}
652 647  
653   -Les résultats montrent que l'algorithme ESCBR-SMA est compétitif pour la plupart des jeux de données considérés dans cette étude. Il obtient en effet les meilleurs résultats sur $DS2$, $DS4$, $DS5$ et $DS9$. Globalement, ESCBR-SMA est le troisième meilleur algorithme. Il se classe donc à proximité d'autres algorithmes d'ensemble. Par rapport à l'ESCBR, une amélioration des résultats et une réduction de la variance ont été obtenues, démontrant ainsi que les systèmes multi-agents et le raisonnement stochastique bayésien contribuent à l'apprentissage et à la convergence vers des solutions plus proches de la solution réelle.
  648 +Les résultats montrent que l'algorithme ESCBR-SMA est compétitif pour la plupart des jeux de données considérés dans cette étude. Il obtient en effet les meilleurs résultats sur $DS2$, $DS4$, $DS5$ et $DS9$. Globalement, ESCBR-SMA est le troisième meilleur algorithme. Ses performances sont donc comparables à celles des autres algorithmes d'ensemble testés. Par rapport à ESCBR, une amélioration des résultats et une réduction de la variance ont été obtenues, démontrant ainsi que les systèmes multi-agents et le raisonnement stochastique bayésien contribuent à l'apprentissage et à la convergence vers des solutions plus proches de la solution réelle.
654 649  
655 650 \subsection{Conclusion}
656   -L'ECBR intégrant un SMA propose d'utiliser les avantages des systèmes multi-agents pour améliorer la qualité des solutions proposées et également le processus d'apprentissage global en couvrant un plus large spectre de possibilités et en le couvrant de manière intelligente à l'aide d'un raisonnement bayésien. ESCBR-SMA permet ainsi d'obtenir de bonnes approximations avec peu de données.
  651 +Cette version d'ECBR intégrant un SMA propose d'utiliser les avantages des systèmes multi-agents pour améliorer la qualité des solutions proposées et également le processus d'apprentissage global en couvrant un plus large spectre de possibilités et en le couvrant de manière intelligente à l'aide d'un raisonnement bayésien. ESCBR-SMA permet ainsi d'obtenir de bonnes approximations avec peu de données.
657 652  
658   -Ce travail a démontré la capacité d'ESCBR-SMA à trouver des solutions proches de l'optimum global pour la majorité des ensembles de données analysés. Ces jeux de données présentent une certaine diversité, ils peuvent être déséquilibrés et ils sont de tailles différentes. Grâce aux caractéristiques inhérentes aux systèmes multi-agents (possibilités de rétroactions, d'échanges d'informations, l'émergence d'une intelligence collective, utilisation d'un raisonnement cognitif), les performances d'ESCBR-SMA sont meilleures que celles d'ESCBR.
  653 +Ce travail a démontré la capacité d'ESCBR-SMA à trouver des solutions proches de l'optimum global pour la majorité des ensembles de données analysés. Ces jeux de données présentent une certaine diversité, ils peuvent être déséquilibrés et ils sont de tailles différentes. Grâce aux caractéristiques inhérentes aux systèmes multi-agents (possibilités de rétroactions, d'échanges d'informations, l'émergence d'une intelligence collective, l'utilisation de raisonnements cognitifs), les performances d'ESCBR-SMA sont meilleures que celles d'ESCBR.
  654 +
  655 +Dans le chapitre suivant, nous explorons la possibilité d'intégrer de nouveaux outils à ESCBR-SMA pour la recommandation d'exercices en cours de séance d'entraînement dans l'EIAH AI-VT.
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9 9 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}\protected@file@percent }
10 10 \citation{Liu2023}
11 11 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Système de recommandation stochastique fondé sur l'échantillonnage de Thompson}{74}{section.7.2}\protected@file@percent }
12   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Modèle Proposé}{74}{subsection.7.2.1}\protected@file@percent }
13   -\newlabel{eqBeta}{{7.1}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.2.1}{}}
14   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé\relax }}{75}{table.caption.45}\protected@file@percent }
15   -\newlabel{tabPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du modèle proposé\relax }{table.caption.45}{}}
  12 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.1}Modèle Proposé}{75}{subsection.7.2.1}\protected@file@percent }
  13 +\newlabel{eqBeta}{{7.1}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.1}{}}
  14 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé}}{75}{table.caption.45}\protected@file@percent }
  15 +\newlabel{tabPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du modèle proposé}{table.caption.45}{}}
16 16 \citation{Arthurs}
17   -\newlabel{eqsMg}{{7.2}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.2}{}}
18   -\newlabel{eqgtc}{{7.3}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.3}{}}
19   -\newlabel{eqltc}{{7.4}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.4}{}}
20   -\newlabel{eqBRnd}{{7.5}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.5}{}}
21   -\newlabel{eqsncl}{{7.6}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.6}{}}
22   -\newlabel{eqsGT}{{7.7}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.7}{}}
23   -\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Stochastic Recommendation Model\relax }}{76}{algorithm.1}\protected@file@percent }
24   -\newlabel{alg2}{{1}{76}{Stochastic Recommendation Model\relax }{algorithm.1}{}}
  17 +\newlabel{eqsMg}{{7.2}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2}{}}
  18 +\newlabel{eqgtc}{{7.3}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.3}{}}
  19 +\newlabel{eqltc}{{7.4}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.4}{}}
  20 +\newlabel{eqBRnd}{{7.5}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.5}{}}
  21 +\newlabel{eqsncl}{{7.6}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.6}{}}
  22 +\newlabel{eqsGT}{{7.7}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.7}{}}
  23 +\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Stochastic Recommendation Model}}{76}{algorithm.1}\protected@file@percent }
  24 +\newlabel{alg2}{{1}{76}{Stochastic Recommendation Model}{algorithm.1}{}}
25 25 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.2}Résultats}{76}{subsection.7.2.2}\protected@file@percent }
26   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }}{77}{figure.caption.46}\protected@file@percent }
27   -\newlabel{figData}{{7.1}{77}{Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }{figure.caption.46}{}}
28   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }}{77}{table.caption.47}\protected@file@percent }
29   -\newlabel{tabDataSet}{{7.2}{77}{Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }{table.caption.47}{}}
30   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }}{77}{table.caption.48}\protected@file@percent }
31   -\newlabel{tabgm1}{{7.3}{77}{Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }{table.caption.48}{}}
32   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Résultats pour le premier test\relax }}{78}{figure.caption.49}\protected@file@percent }
33   -\newlabel{figCmp2}{{7.2}{78}{Résultats pour le premier test\relax }{figure.caption.49}{}}
34   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Résultats pour le deuxième Test\relax }}{79}{figure.caption.50}\protected@file@percent }
35   -\newlabel{figCmp3}{{7.3}{79}{Résultats pour le deuxième Test\relax }{figure.caption.50}{}}
36   -\newlabel{eqMetric1}{{7.8}{79}{Résultats}{equation.7.2.8}{}}
37   -\newlabel{eqMetric2}{{7.9}{79}{Résultats}{equation.7.2.9}{}}
38   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats pour le troisième Test\relax }}{80}{figure.caption.51}\protected@file@percent }
39   -\newlabel{figCmp4}{{7.4}{80}{Résultats pour le troisième Test\relax }{figure.caption.51}{}}
40   -\newlabel{eqXc}{{7.10}{80}{Résultats}{equation.7.2.10}{}}
41   -\newlabel{eqYc}{{7.11}{80}{Résultats}{equation.7.2.11}{}}
42   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{80}{table.caption.53}\protected@file@percent }
43   -\newlabel{tabRM}{{7.4}{80}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.53}{}}
44   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Métrique pour le parcours standard\relax }}{81}{figure.caption.52}\protected@file@percent }
45   -\newlabel{figMetric}{{7.5}{81}{Métrique pour le parcours standard\relax }{figure.caption.52}{}}
46   -\newlabel{eqMetricS1}{{7.12}{81}{Résultats}{equation.7.2.12}{}}
47   -\newlabel{eqMetricS2}{{7.13}{81}{Résultats}{equation.7.2.13}{}}
48   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }}{82}{figure.caption.54}\protected@file@percent }
49   -\newlabel{figMetric2}{{7.6}{82}{Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }{figure.caption.54}{}}
50   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.55}\protected@file@percent }
51   -\newlabel{tabRM2}{{7.5}{82}{Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.55}{}}
52   -\newlabel{eqCS}{{7.14}{82}{Résultats}{equation.7.2.14}{}}
53   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.56}\protected@file@percent }
54   -\newlabel{tabCS}{{7.6}{82}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.56}{}}
  26 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Boîte à moustaches pour la base de données générée}}{77}{figure.caption.46}\protected@file@percent }
  27 +\newlabel{figData}{{7.1}{77}{Boîte à moustaches pour la base de données générée}{figure.caption.46}{}}
  28 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des variables utilisées dans la base de données evaluée}}{77}{table.caption.47}\protected@file@percent }
  29 +\newlabel{tabDataSet}{{7.2}{77}{Description des variables utilisées dans la base de données evaluée}{table.caption.47}{}}
  30 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués}}{77}{table.caption.48}\protected@file@percent }
  31 +\newlabel{tabgm1}{{7.3}{77}{Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués}{table.caption.48}{}}
  32 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Résultats pour le premier test}}{78}{figure.caption.49}\protected@file@percent }
  33 +\newlabel{figCmp2}{{7.2}{78}{Résultats pour le premier test}{figure.caption.49}{}}
  34 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Résultats pour le deuxième Test}}{79}{figure.caption.50}\protected@file@percent }
  35 +\newlabel{figCmp3}{{7.3}{79}{Résultats pour le deuxième Test}{figure.caption.50}{}}
  36 +\newlabel{eqMetric1}{{7.8}{79}{Résultats}{equation.7.8}{}}
  37 +\newlabel{eqMetric2}{{7.9}{79}{Résultats}{equation.7.9}{}}
  38 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats pour le troisième Test}}{80}{figure.caption.51}\protected@file@percent }
  39 +\newlabel{figCmp4}{{7.4}{80}{Résultats pour le troisième Test}{figure.caption.51}{}}
  40 +\newlabel{eqXc}{{7.10}{80}{Résultats}{equation.7.10}{}}
  41 +\newlabel{eqYc}{{7.11}{80}{Résultats}{equation.7.11}{}}
  42 +\newlabel{eqMetricS1}{{7.12}{80}{Résultats}{equation.7.12}{}}
  43 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Métrique pour le parcours standard}}{81}{figure.caption.52}\protected@file@percent }
  44 +\newlabel{figMetric}{{7.5}{81}{Métrique pour le parcours standard}{figure.caption.52}{}}
  45 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}}{81}{table.caption.53}\protected@file@percent }
  46 +\newlabel{tabRM}{{7.4}{81}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}{table.caption.53}{}}
  47 +\newlabel{eqMetricS2}{{7.13}{81}{Résultats}{equation.7.13}{}}
  48 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)}}{82}{figure.caption.54}\protected@file@percent }
  49 +\newlabel{figMetric2}{{7.6}{82}{Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)}{figure.caption.54}{}}
  50 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}}{82}{table.caption.55}\protected@file@percent }
  51 +\newlabel{tabRM2}{{7.5}{82}{Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}{table.caption.55}{}}
  52 +\newlabel{eqCS}{{7.14}{82}{Résultats}{equation.7.14}{}}
  53 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}}{83}{table.caption.56}\protected@file@percent }
  54 +\newlabel{tabCS}{{7.6}{83}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (RàPC - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)}{table.caption.56}{}}
55 55 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2.3}Discussion et Conclusions}{83}{subsection.7.2.3}\protected@file@percent }
56 56 \citation{jmse11050890}
57 57 \citation{ZHANG2018189}
  58 +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}ESCBR-SMA et Échantillonnage de Thompson}{84}{section.7.3}\protected@file@percent }
  59 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.1}Concepts Associés}{84}{subsection.7.3.1}\protected@file@percent }
58 60 \citation{NEURIPS2023_9d8cf124}
59 61 \citation{pmlr-v238-ou24a}
60 62 \citation{math12111758}
61 63 \citation{NGUYEN2024111566}
62   -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}ESCBR-SMA et Échantillonnage de Thompson}{84}{section.7.3}\protected@file@percent }
63   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.1}Concepts Associés}{84}{subsection.7.3.1}\protected@file@percent }
64   -\newlabel{eqbkt1}{{7.15}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.15}{}}
65   -\newlabel{eqbkt2}{{7.16}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.16}{}}
66   -\newlabel{eqbkt3}{{7.17}{84}{Concepts Associés}{equation.7.3.17}{}}
67   -\newlabel{fbeta}{{7.18}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.18}{}}
68   -\newlabel{eqGamma1}{{7.19}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.19}{}}
69   -\newlabel{f2beta}{{7.20}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.20}{}}
70   -\newlabel{f3Beta}{{7.21}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.21}{}}
71   -\newlabel{eqJac}{{7.22}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.22}{}}
72   -\newlabel{f4Beta}{{7.23}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.23}{}}
73   -\newlabel{f5Beta}{{7.24}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.24}{}}
74   -\newlabel{f6Beta}{{7.25}{85}{Concepts Associés}{equation.7.3.25}{}}
  64 +\newlabel{eqbkt1}{{7.15}{85}{Concepts Associés}{equation.7.15}{}}
  65 +\newlabel{eqbkt2}{{7.16}{85}{Concepts Associés}{equation.7.16}{}}
  66 +\newlabel{eqbkt3}{{7.17}{85}{Concepts Associés}{equation.7.17}{}}
  67 +\newlabel{fbeta}{{7.18}{85}{Concepts Associés}{equation.7.18}{}}
  68 +\newlabel{eqGamma1}{{7.19}{85}{Concepts Associés}{equation.7.19}{}}
  69 +\newlabel{f2beta}{{7.20}{85}{Concepts Associés}{equation.7.20}{}}
  70 +\newlabel{f3Beta}{{7.21}{85}{Concepts Associés}{equation.7.21}{}}
  71 +\newlabel{eqJac}{{7.22}{85}{Concepts Associés}{equation.7.22}{}}
  72 +\newlabel{f4Beta}{{7.23}{85}{Concepts Associés}{equation.7.23}{}}
75 73 \citation{Li_2024}
76 74 \citation{Kim2024}
  75 +\newlabel{f5Beta}{{7.24}{86}{Concepts Associés}{equation.7.24}{}}
  76 +\newlabel{f6Beta}{{7.25}{86}{Concepts Associés}{equation.7.25}{}}
  77 +\newlabel{f7Beta}{{7.26}{86}{Concepts Associés}{equation.7.26}{}}
  78 +\newlabel{dkl}{{7.27}{86}{Concepts Associés}{equation.7.27}{}}
  79 +\newlabel{djs}{{7.28}{86}{Concepts Associés}{equation.7.28}{}}
  80 +\newlabel{djs2}{{7.29}{86}{Concepts Associés}{equation.7.29}{}}
77 81 \citation{10.1007/978-3-031-63646-2_11}
78   -\newlabel{f7Beta}{{7.26}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.26}{}}
79   -\newlabel{dkl}{{7.27}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.27}{}}
80   -\newlabel{djs}{{7.28}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.28}{}}
81   -\newlabel{djs2}{{7.29}{86}{Concepts Associés}{equation.7.3.29}{}}
82 82 \citation{10.1145/3578337.3605122}
83 83 \citation{lei2024analysis}
84   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }}{87}{figure.caption.57}\protected@file@percent }
85   -\newlabel{fig:Amodel}{{7.7}{87}{Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }{figure.caption.57}{}}
86 84 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.2}Modèle Proposé}{87}{subsection.7.3.2}\protected@file@percent }
87   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }}{88}{table.caption.58}\protected@file@percent }
88   -\newlabel{tabvp}{{7.7}{88}{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }{table.caption.58}{}}
89   -\newlabel{IntEq1_}{{7.30}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.3.30}{}}
90   -\newlabel{IntEq2_}{{7.31}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.3.31}{}}
91   -\newlabel{eqMixModels_}{{7.32}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.3.32}{}}
  85 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Schéma de l'architecture du modèle proposé}}{88}{figure.caption.57}\protected@file@percent }
  86 +\newlabel{fig:Amodel}{{7.7}{88}{Schéma de l'architecture du modèle proposé}{figure.caption.57}{}}
  87 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées}}{88}{table.caption.58}\protected@file@percent }
  88 +\newlabel{tabvp}{{7.7}{88}{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées}{table.caption.58}{}}
  89 +\newlabel{IntEq1_}{{7.30}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.30}{}}
  90 +\newlabel{IntEq2_}{{7.31}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.31}{}}
92 91 \citation{badier:hal-04092828}
93 92 \citation{doi:10.1137/23M1592420}
  93 +\newlabel{eqMixModels_}{{7.32}{89}{Modèle Proposé}{equation.7.32}{}}
94 94 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.3}Résultats et Discussion}{89}{subsection.7.3.3}\protected@file@percent }
95 95 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.1}Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA}{89}{subsubsection.7.3.3.1}\protected@file@percent }
96   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Description des scénarios\relax }}{90}{table.caption.59}\protected@file@percent }
97   -\newlabel{tab:scenarios}{{7.8}{90}{Description des scénarios\relax }{table.caption.59}{}}
98   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués \relax }}{90}{table.caption.60}\protected@file@percent }
99   -\newlabel{tabAlgs}{{7.9}{90}{Liste des algorithmes évalués \relax }{table.caption.60}{}}
100   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }}{90}{table.caption.61}\protected@file@percent }
101   -\newlabel{tab:results}{{7.10}{90}{Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }{table.caption.61}{}}
102   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.2}Progression des connaissances}{90}{subsubsection.7.3.3.2}\protected@file@percent }
103   -\newlabel{eqprog1}{{7.33}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.3.33}{}}
104   -\newlabel{eqprog2}{{7.34}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.3.34}{}}
105   -\newlabel{eqVarP}{{7.35}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.3.35}{}}
106   -\newlabel{eqTEK}{{7.36}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.3.36}{}}
  96 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Description des scénarios}}{90}{table.caption.59}\protected@file@percent }
  97 +\newlabel{tab:scenarios}{{7.8}{90}{Description des scénarios}{table.caption.59}{}}
  98 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués }}{90}{table.caption.60}\protected@file@percent }
  99 +\newlabel{tabAlgs}{{7.9}{90}{Liste des algorithmes évalués}{table.caption.60}{}}
  100 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions}}{90}{table.caption.61}\protected@file@percent }
  101 +\newlabel{tab:results}{{7.10}{90}{Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions}{table.caption.61}{}}
  102 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.2}Progression des connaissances}{91}{subsubsection.7.3.3.2}\protected@file@percent }
  103 +\newlabel{eqprog1}{{7.33}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.33}{}}
  104 +\newlabel{eqprog2}{{7.34}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.34}{}}
  105 +\newlabel{eqVarP}{{7.35}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.35}{}}
  106 +\newlabel{eqTEK}{{7.36}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.36}{}}
107 107 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.3}Comparaison entre TS et BKT}{91}{subsubsection.7.3.3.3}\protected@file@percent }
108   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }}{92}{figure.caption.62}\protected@file@percent }
109   -\newlabel{fig:evolution}{{7.8}{92}{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }{figure.caption.62}{}}
  108 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon}}{92}{figure.caption.62}\protected@file@percent }
  109 +\newlabel{fig:evolution}{{7.8}{92}{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon}{figure.caption.62}{}}
110 110 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.4}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{92}{subsubsection.7.3.3.4}\protected@file@percent }
111   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{93}{figure.caption.63}\protected@file@percent }
112   -\newlabel{fig:EvGrades}{{7.9}{93}{Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.63}{}}
  111 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS}}{93}{figure.caption.63}\protected@file@percent }
  112 +\newlabel{fig:EvGrades}{{7.9}{93}{Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS}{figure.caption.63}{}}
113 113 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3.5}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{93}{subsubsection.7.3.3.5}\protected@file@percent }
114   -\newlabel{eqjs4}{{7.37}{93}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.3.37}{}}
115   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{94}{figure.caption.64}\protected@file@percent }
116   -\newlabel{fig:EvCL}{{7.10}{94}{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.64}{}}
117   -\newlabel{eqjs5}{{7.38}{94}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.3.38}{}}
118   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.4}Conclusion}{94}{subsection.7.3.4}\protected@file@percent }
119   -\citation{10.1145/3578337.3605122}
120   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }}{95}{figure.caption.65}\protected@file@percent }
121   -\newlabel{fig_cmp2}{{7.11}{95}{Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }{figure.caption.65}{}}
  114 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS}}{94}{figure.caption.64}\protected@file@percent }
  115 +\newlabel{fig:EvCL}{{7.10}{94}{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS}{figure.caption.64}{}}
  116 +\newlabel{eqjs4}{{7.37}{94}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.37}{}}
  117 +\newlabel{eqjs5}{{7.38}{94}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.38}{}}
  118 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants}}{95}{figure.caption.65}\protected@file@percent }
  119 +\newlabel{fig_cmp2}{{7.11}{95}{Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants}{figure.caption.65}{}}
  120 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3.4}Conclusion}{95}{subsection.7.3.4}\protected@file@percent }
122 121 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}ESCBR-SMA, Échantillonnage de Thompson et Processus de Hawkes}{95}{section.7.4}\protected@file@percent }
123 122 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.1}Modèle Proposé}{95}{subsection.7.4.1}\protected@file@percent }
124   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Architecture de modèle proposé avec Hawkes\relax }}{96}{figure.caption.66}\protected@file@percent }
125   -\newlabel{fig:Amodel}{{7.12}{96}{Architecture de modèle proposé avec Hawkes\relax }{figure.caption.66}{}}
126   -\newlabel{hp1}{{7.39}{96}{Modèle Proposé}{equation.7.4.39}{}}
  123 +\citation{10.1145/3578337.3605122}
  124 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Architecture de modèle proposé avec Hawkes}}{96}{figure.caption.66}\protected@file@percent }
  125 +\newlabel{fig:Amodel}{{7.12}{96}{Architecture de modèle proposé avec Hawkes}{figure.caption.66}{}}
127 126 \citation{Kuzilek2017}
128   -\newlabel{hp21}{{7.40}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.40}{}}
129   -\newlabel{hp22}{{7.41}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.41}{}}
130   -\newlabel{hp31}{{7.42}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.42}{}}
131   -\newlabel{hpfa}{{7.43}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.43}{}}
132   -\newlabel{hpfb}{{7.44}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.44}{}}
133   -\newlabel{eqBetaH}{{7.45}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.4.45}{}}
  127 +\newlabel{hp1}{{7.39}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.39}{}}
  128 +\newlabel{hp21}{{7.40}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.40}{}}
  129 +\newlabel{hp22}{{7.41}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.41}{}}
  130 +\newlabel{hp31}{{7.42}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.42}{}}
  131 +\newlabel{hpfa}{{7.43}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.43}{}}
  132 +\newlabel{hpfb}{{7.44}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.44}{}}
  133 +\newlabel{eqBetaH}{{7.45}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.45}{}}
134 134 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.2}Résultats et Discussion}{97}{subsection.7.4.2}\protected@file@percent }
135 135 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{97}{subsubsection.7.4.2.1}\protected@file@percent }
136   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{98}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
137   -\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{98}{Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.67}{}}
  136 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)}}{98}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
  137 +\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{98}{Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)}{figure.caption.67}{}}
138 138 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{99}{subsubsection.7.4.2.2}\protected@file@percent }
139   -\newlabel{metric1}{{7.46}{99}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.4.46}{}}
140   -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }}{99}{table.caption.68}\protected@file@percent }
141   -\newlabel{tab:my_label}{{7.11}{99}{Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }{table.caption.68}{}}
142   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{99}{subsection.7.4.3}\protected@file@percent }
143   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{100}{figure.caption.69}\protected@file@percent }
144   -\newlabel{fig:vars}{{7.14}{100}{Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.69}{}}
  139 +\newlabel{metric1}{{7.46}{99}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.46}{}}
  140 +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes}}{99}{table.caption.68}\protected@file@percent }
  141 +\newlabel{tab:my_label}{{7.11}{99}{Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes}{table.caption.68}{}}
  142 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)}}{100}{figure.caption.69}\protected@file@percent }
  143 +\newlabel{fig:vars}{{7.14}{100}{Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)}{figure.caption.69}{}}
  144 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{100}{subsection.7.4.3}\protected@file@percent }
145 145 \@setckpt{./chapters/TS}{
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... ... @@ -160,29 +160,33 @@
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chapters/contexte2.aux View file @ c9708fe
... ... @@ -10,75 +10,75 @@
10 10 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.1}Les stratégies d'apprentissage}{7}{subsection.2.1.1}\protected@file@percent }
11 11 \citation{Nkambou}
12 12 \citation{Nkambou}
13   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Stratégies d'apprentissage (Traduit de \cite {LALITHA2020583})\relax }}{8}{figure.caption.4}\protected@file@percent }
  13 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Stratégies d'apprentissage (Traduit de \cite {LALITHA2020583})}}{8}{figure.caption.4}\protected@file@percent }
14 14 \providecommand*\caption@xref[2]{\@setref\relax\@undefined{#1}}
15   -\newlabel{fig:figStra}{{2.1}{8}{Stratégies d'apprentissage (Traduit de \cite {LALITHA2020583})\relax }{figure.caption.4}{}}
  15 +\newlabel{fig:figStra}{{2.1}{8}{Stratégies d'apprentissage (Traduit de \protect \cite {LALITHA2020583})}{figure.caption.4}{}}
16 16 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.2}Les EIAH}{8}{subsection.2.1.2}\protected@file@percent }
17   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces L'architecture générale des EIAH, les composantes et leurs interactions (Traduit de \cite {Nkambou})\relax }}{9}{figure.caption.5}\protected@file@percent }
18   -\newlabel{fig:figEIAH}{{2.2}{9}{L'architecture générale des EIAH, les composantes et leurs interactions (Traduit de \cite {Nkambou})\relax }{figure.caption.5}{}}
19   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.3}L'exerciseur initial AI-VT}{9}{subsection.2.1.3}\protected@file@percent }
  17 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces L'architecture générale des EIAH, les composantes et leurs interactions (Traduit de \cite {Nkambou})}}{9}{figure.caption.5}\protected@file@percent }
  18 +\newlabel{fig:figEIAH}{{2.2}{9}{L'architecture générale des EIAH, les composantes et leurs interactions (Traduit de \protect \cite {Nkambou})}{figure.caption.5}{}}
  19 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.3}L'exerciseur initial AI-VT}{10}{subsection.2.1.3}\protected@file@percent }
20 20 \citation{ROLDANREYES20151}
21 21 \citation{10.1007/978-3-030-58342-2_20}
22   -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Le contexte technique}{10}{section.2.2}\protected@file@percent }
23   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le raisonnement à partir de cas (RàPC)}{10}{subsection.2.2.1}\protected@file@percent }
24 22 \citation{min8100434}
25 23 \citation{min8100434}
26 24 \citation{doi:10.3233/AIC-1994-7104}
27 25 \citation{min8100434}
28 26 \citation{Richter2013}
29   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Cycle fondamental du raisonnement à partir de cas (Adapté et traduit de \cite {min8100434})\relax }}{11}{figure.caption.6}\protected@file@percent }
30   -\newlabel{fig:figCycle}{{2.3}{11}{Cycle fondamental du raisonnement à partir de cas (Adapté et traduit de \cite {min8100434})\relax }{figure.caption.6}{}}
  27 +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Le contexte technique}{11}{section.2.2}\protected@file@percent }
  28 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.1}Le raisonnement à partir de cas (RàPC)}{11}{subsection.2.2.1}\protected@file@percent }
  29 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.1}Retrouver (Rechercher)}{11}{subsubsection.2.2.1.1}\protected@file@percent }
  30 +\newlabel{eqSim}{{2.1}{11}{Retrouver (Rechercher)}{equation.2.1}{}}
  31 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Cycle fondamental du raisonnement à partir de cas (Adapté et traduit de \cite {min8100434})}}{12}{figure.caption.6}\protected@file@percent }
  32 +\newlabel{fig:figCycle}{{2.3}{12}{Cycle fondamental du raisonnement à partir de cas (Adapté et traduit de \protect \cite {min8100434})}{figure.caption.6}{}}
  33 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.2}Réutiliser (Adapter)}{12}{subsubsection.2.2.1.2}\protected@file@percent }
31 34 \citation{Richter2013}
32 35 \citation{Richter2013}
33   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.1}Retrouver (Rechercher)}{12}{subsubsection.2.2.1.1}\protected@file@percent }
34   -\newlabel{eqSim}{{2.1}{12}{Retrouver (Rechercher)}{equation.2.2.1}{}}
35   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.2}Réutiliser (Adapter)}{12}{subsubsection.2.2.1.2}\protected@file@percent }
36   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.3}Réviser et Réparer}{12}{subsubsection.2.2.1.3}\protected@file@percent }
37   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Principe de réutilisation dans le RàPC (Traduit de \cite {Richter2013})\relax }}{13}{figure.caption.7}\protected@file@percent }
38   -\newlabel{fig:figReut}{{2.4}{13}{Principe de réutilisation dans le RàPC (Traduit de \cite {Richter2013})\relax }{figure.caption.7}{}}
39   -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.4}Retenir (Stocker)}{13}{subsubsection.2.2.1.4}\protected@file@percent }
  36 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Principe de réutilisation dans le RàPC (Traduit de \cite {Richter2013})}}{13}{figure.caption.7}\protected@file@percent }
  37 +\newlabel{fig:figReut}{{2.4}{13}{Principe de réutilisation dans le RàPC (Traduit de \protect \cite {Richter2013})}{figure.caption.7}{}}
  38 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.3}Réviser et Réparer}{13}{subsubsection.2.2.1.3}\protected@file@percent }
40 39 \citation{RICHTER20093}
41 40 \citation{hajduk2019cognitive}
  41 +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.4}Retenir (Stocker)}{14}{subsubsection.2.2.1.4}\protected@file@percent }
42 42 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.1.5}Conteneurs de Connaissance}{14}{subsubsection.2.2.1.5}\protected@file@percent }
43 43 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.2}Les systèmes multi-agents}{14}{subsection.2.2.2}\protected@file@percent }
44 44 \citation{Hoang}
45   -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.5}{\ignorespaces Cycle du RàPC, les étapes, les conteneurs et leurs flux de données\relax }}{15}{figure.caption.8}\protected@file@percent }
46   -\newlabel{fig:figCycleCBR}{{2.5}{15}{Cycle du RàPC, les étapes, les conteneurs et leurs flux de données\relax }{figure.caption.8}{}}
  45 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.5}{\ignorespaces Cycle du RàPC, les étapes, les conteneurs et leurs flux de données}}{15}{figure.caption.8}\protected@file@percent }
  46 +\newlabel{fig:figCycleCBR}{{2.5}{15}{Cycle du RàPC, les étapes, les conteneurs et leurs flux de données}{figure.caption.8}{}}
47 47 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.2.3}Différents algorithmes et fonctions implémentés dans AI-VT pour la personnalisation et l'adaptation des séances d'entrainement proposées}{15}{subsection.2.2.3}\protected@file@percent }
48 48 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.1}Pensée Bayesienne}{15}{subsubsection.2.2.3.1}\protected@file@percent }
49 49 \citation{Hoang}
50 50 \citation{10.1145/3459665}
51   -\newlabel{eqBayes}{{2.2}{16}{Pensée Bayesienne}{equation.2.2.2}{}}
  51 +\newlabel{eqBayes}{{2.2}{16}{Pensée Bayesienne}{equation.2.2}{}}
52 52 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.2}Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{16}{subsubsection.2.2.3.2}\protected@file@percent }
53   -\newlabel{eqDist}{{2.3}{16}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.3}{}}
54   -\newlabel{eqMet1}{{2.4}{16}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.4}{}}
  53 +\newlabel{eqDist}{{2.3}{16}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.3}{}}
  54 +\newlabel{eqMet1}{{2.4}{16}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.4}{}}
55 55 \citation{9072123}
56 56 \citation{WANG2021331}
57   -\newlabel{eqMet2}{{2.5}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.5}{}}
58   -\newlabel{eqV1}{{2.6}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.6}{}}
59   -\newlabel{eqV2}{{2.7}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.7}{}}
60   -\newlabel{eqV3}{{2.8}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.8}{}}
61   -\newlabel{eqCond}{{2.9}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.2.9}{}}
  57 +\newlabel{eqMet2}{{2.5}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.5}{}}
  58 +\newlabel{eqV1}{{2.6}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.6}{}}
  59 +\newlabel{eqV2}{{2.7}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.7}{}}
  60 +\newlabel{eqV3}{{2.8}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.8}{}}
  61 +\newlabel{eqCond}{{2.9}{17}{Méthode des k plus proches voisins (K-Nearest Neighborhood - KNN)}{equation.2.9}{}}
62 62 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.3}K-Moyennes}{17}{subsubsection.2.2.3.3}\protected@file@percent }
63   -\newlabel{eqKM}{{2.10}{17}{K-Moyennes}{equation.2.2.10}{}}
64   -\newlabel{eqCentres}{{2.11}{17}{K-Moyennes}{equation.2.2.11}{}}
65   -\newlabel{eqApp}{{2.12}{17}{K-Moyennes}{equation.2.2.12}{}}
  63 +\newlabel{eqKM}{{2.10}{17}{K-Moyennes}{equation.2.10}{}}
  64 +\newlabel{eqCentres}{{2.11}{17}{K-Moyennes}{equation.2.11}{}}
  65 +\newlabel{eqApp}{{2.12}{17}{K-Moyennes}{equation.2.12}{}}
66 66 \citation{9627973}
67 67 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.4}Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{18}{subsubsection.2.2.3.4}\protected@file@percent }
68   -\newlabel{eqGMM}{{2.13}{18}{Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{equation.2.2.13}{}}
69   -\newlabel{eqdProb}{{2.14}{18}{Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{equation.2.2.14}{}}
  68 +\newlabel{eqGMM}{{2.13}{18}{Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{equation.2.13}{}}
  69 +\newlabel{eqdProb}{{2.14}{18}{Modèle de Mélange Gaussien GMM (\textit {Gaussian Mixture Model})}{equation.2.14}{}}
70 70 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.2.3.5}Fuzzy-C}{18}{subsubsection.2.2.3.5}\protected@file@percent }
71   -\newlabel{eqFuzzy}{{2.15}{18}{Fuzzy-C}{equation.2.2.15}{}}
72   -\newlabel{eqFCond}{{2.16}{18}{Fuzzy-C}{equation.2.2.16}{}}
  71 +\newlabel{eqFuzzy}{{2.15}{18}{Fuzzy-C}{equation.2.15}{}}
  72 +\newlabel{eqFCond}{{2.16}{18}{Fuzzy-C}{equation.2.16}{}}
73 73 \citation{9434422}
74 74 \citation{9870279}
75   -\newlabel{eqFV}{{2.17}{19}{Fuzzy-C}{equation.2.2.17}{}}
76   -\newlabel{eqFU}{{2.18}{19}{Fuzzy-C}{equation.2.2.18}{}}
  75 +\newlabel{eqFV}{{2.17}{19}{Fuzzy-C}{equation.2.17}{}}
  76 +\newlabel{eqFU}{{2.18}{19}{Fuzzy-C}{equation.2.18}{}}
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  79 +\newlabel{eqBeta}{{2.19}{19}{Échantillonnage de Thompson TS (\textit {Thompson Sampling})}{equation.2.19}{}}
  80 +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2.6}{\ignorespaces Comportement de la distribution Beta avec différentes valeurs de paramètres $alpha$ et $beta$}}{20}{figure.caption.9}\protected@file@percent }
  81 +\newlabel{fig:figBeta}{{2.6}{20}{Comportement de la distribution Beta avec différentes valeurs de paramètres $alpha$ et $beta$}{figure.caption.9}{}}
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