Le projet GeoTablet consiste à expérimenter l’efficacité de la présentation d'information géographiques non visuelles en situation mono- ou multi-touch pour une simple exploration de l’environnement sur un écran tactile. Les questions de la discrimination des éléments, de la navigation dans l’environnement, des changements d’échelle ainsi que de la gestion des couches d’informations sont inhérentes à ce sujet. Cependant en amont, se trouve la problématique de l'interaction de l'utilisateur non-voyant avec une représentation géographique sur tablette tactile. Cette étude vise à évaluer le potentiel intérêt d'une interaction multi-touch en comparaison à une interaction mono-touch. Nous mesurons les temps d'explorations ainsi les représentations spatiales intériorisées pour chacune des conditions. Nous trouvons principalement que la condition multi-touch permet de découvrir la configuration spatiale plus rapidement grâce à la "stratégie du piano".

La production de données numériques multimédia (images, textes, vidéo, etc.) par des capteurs, des machines ou des humains s'accroît considérablement de jours en jours. Le traitement, l'analyse et l'interprétation des données guidés par des connaissances et l'acquisition de connaissances à partir des données sont des enjeux essentiels de notre société. Dans un tel contexte sociétal et technologique, l'association d'approches numériques et symboliques devient primordial. Les synergies entre la Reconnaissance des Formes ou RF et de l'Intelligence Artificielle ou IA sont précisément l'occasion d'affronter ces enjeux qui sont au coeur des Sciences et Techniques de l'Information et de la Communication (STIC). La parole, l'image, la vision, les vidéos, le langage, les documents ne peuvent s'analyser qu'au travers des deux champs de la reconnaissance des formes et de l'intelligence artificielle. De la même manière, la conception d’outils de traitement, d’analyse et d’interprétation nécessite l'association des deux approches en synergie. Il est donc plus que jamais nécessaire de mettre en avant les spécificités et les complémentarités des deux domaines RF et IA pour résoudre ces problèmes.

L'explosion du trafic lié aux flux de données vidéos (principalement en haute-définition) amène les opérateurs de réseaux à installer des serveurs au plus près des utilisateurs finaux. Les Telco-CDNs ont émergé comme une nouvelle approche pour diffuser du contenu. Un Telco-CDN consiste en un ensemble de serveurs qui sont gérés par l'opérateur réseau, qui contrôle donc à la fois l'infrastructure physique sous-jacente et les serveurs qui diffusent du contenu. Dans cette thèse, nous nous efforcons d'utiliser ce contrôle complet du réseau pour optimiser les ressources dans les Telco-CDNs. Nous avons tout d'abord étudié le problème du « placement de k-composants sur une architecture multi-site », qui consiste à placer les k différents éléments d'un catalogue de vidéo de telle manière que les accès d'un site à un autre soient minimisés. Nous avons abordé ce problème d'un point de vue optimisation. Nous avons développé des modèles de programmation linéaire, conçus des algorithmes approximations ainsi que des heuristiques afin de minimiser le coût global de diffusion du service. Dans la continuité de ces recherches, nous avons étendu nos premiers résultats dans le cadre d'un cas pratique de Telco-CDN. Nous avons conçu un algorithme génétique afin d'obtenir des performances quasi-optimales, puis nous avons implémenté cet algorithme sur une architecture parallèle de type MapReduce afin de traiter le ceas des catalogues de vidéos très volumineux. Notre évaluation a démontré l'intérêt de notre approche. Nous avons exploré également une approche totalement différente pour la gestion des serveurs : les réseaux orientés contenus (ICN). Il s'agit ici d'une approche révolutionnaire dans lesquels le fonctionnement sous-jacent des réseaux est transformé radicalement. Les premiers travaux autour de l'ICN proposent d'utiliser les routeurs comme des mémoires tampons (cache) avec une gestion extrêmement simplifiées du contenu dans les mémoires. Nous avons proposé une nouvelle méthode de gestion du contenu, qui demeure simple, mais qui permette néanmoins de tirer profit des caractéristiques des flux vidéos, en particulier le fait que les vidéos sont constitués de suite d'images. Nous avons ensuite proposé des outils théoriques d'analyse des mémoires-tampons dans le cadre général des réseaux. Ces études ont été soigneusement évalués grâce à une plate-forme d'expérimentations spécialement conçues pour les réseaux de type ICN.

Dans le cadre de la journée CEFI (Comité d'Etudes sur les Formations d'Ingénieurs) sur l'évaluation des acquis du 13 février 2013 à Chimie ParisTech, ce papier s'intéresse à l'autoévaluation, à visée formative, des élèves ingénieurs. A travers trois modalités d'autoévaluation mises en place à Telecom Bretagne (grande école d'ingénieur, membre de l'Institut Mines-Télécom et accréditée CTI), il porte l'attention sur (i) les acquis liés au travail en groupe et aux phases de l'ingénierie dans le cadre de la pédagogie par projets, sur (ii) la reconnaissance des apprentissages non formels dans le cadre d'actes d'engagement personnel d'étudiants et, (iii) de manière orthogonale aux acquis, aux traits de personnalités. Dans le cadre de la formation tout au long de la vie et pour faire face à la complexité croissante des référentiels d'ingénieurs et des situations et métiers associés, les modalités présentées s'attachent à accompagner l'étudiant vers la construction d'une stratégie d'apprentissage. Chacune des modalités d'évaluation est présentée ici selon trois axes : (i) le contexte et les objectifs de l'évaluation, (ii) l'approche et les outils mis en place et (iii) une première analyse des résultats de la modalité appliquée. Une discussion en fin de papier permet de s'interroger sur les spécificités des nouvelles générations d'étudiants et dans quelles mesures les référentiels et modalités d'évaluation pourraient être adaptés pour développer plus encore les capacités réflexives et la dimension métacognitive des étudiants.