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With the increase of life expectancy, aging in place is today a major concern for developed and emerging countries. Among the key solutions to explore, gerontechnologies are seen as the most promising. However, their evidence-based efficacy remains to be demonstrated for independent living or even for their usability and acceptance by the targeted old users. In this context, a user-centered conception methodology has been implemented for designing a multi-task and multi-domain (supporting everyday activities, safety, and social participation) assisted living platform targeting frail older adults with functional decline. This platform is named HomeAssist. Based on an analysis of physical, cognitive and fonctional abilities (study 1) and assistive technology needs (study 2) of our sample, HomeAssist has been designed with the originality of providing multi-domain services. Indeed, HomeAssist proposes an activity monitoring system to provide context-aware assistance (study 3), and a unified human-computer interaction system (study 4); while promoting self-determination (study 5). Results underpined the reliability of our activity monitoring system, and reinforced the rationale of our design principles, concerning the unified interaction system and the self-determination support. Notably, positive outcomes in terms of usability and acceptance of the system, as well as benefits concerning users’ feeling of self-determination have been obtained. From this, a last study (study 6) evaluated the benefits from a six-month use of HomeAssist, on functional abilities of frail older adults and caregiver burden. A positive effect of HomeAssist on functional status was obtained (“protective” effect reported by the professional caregivers), as well as a reduction of objective dimension of caregiver burden. Taken together, the results from these pilot studies are encouraging and open numerous research perspectives with high societal impact concerning the promotion of aging in place., Avec le vieillissement de la population, le maintien à domicile des personnes âgées est devenu un enjeu majeur pour les pays développés et émergents. Parmi les solutions clés à explorer, les gérontechnologies sont considérées comme des plus prometteuses sans toutefois avoir apporté la preuve de leur efficacité pour l’autonomie domiciliaire, voire même être utilisables et acceptables pour le public visé. Dans ce contexte, une méthodologie de conception centrée-utilisateur a été mise en place pour proposer une plateforme d’assistance domiciliaire multi-tâches et multi-domaines (soutenant à la fois les activités quotidiennes, la sécurité de la personne et de son domicile et le lien social) ciblant un public âgé fragile en perte d’autonomie. Cette plateforme est appelée DomAssist. Sur la base d’une analyse des capacités physiques, cognitives et fonctionnelles en présence (étude 1) et des besoins d’assistance (étude 2) de notre échantillon d’étude, DomAssist a été conçu avec pour originalité une offre de services multi-domaines. En effet, la plateforme s’appuie d’une part sur un système de surveillance d’activités pour délivrer des assistances dites « context-aware » (étude 3) et d’autre part sur un système d’interaction homme-machine unifié et simplifié (étude 4), et ceci tout en promouvant l’auto-détermination (étude 5). Les résultats ont étayé la fiabilité du système de surveillance d’activités, et renforcé le bien-fondé de nos principes de conception concernant le système unifié d’interaction; et le soutien de l’auto-détermination. Notamment un rendu positif concernant l’utilisabilité et l’acceptabilité du système, et un effet bénéfique sur le sentiment de l’autodétermination des utilisateurs âgés ont été obtenus. De là, une dernière étude (étude 6) a évalué les bénéfices apportés après 6 mois d’utilisation de la plateforme, en termes de capacités fonctionnelles des participants fragiles, et de réduction du fardeau de l’aidant. Un effet positif (effet « protecteur » observé par les aidants professionnels) de DomAssist sur le statut fonctionnel des participants équipés (comparé aux contrôles) a été observé ainsi qu’une réduction du fardeau objectif de leur aidant. Au total, les résultats de ce travail pilote sont encourageants et ouvrent de nombreuses perspectives de recherche à fort potentiel d’impact sociétal concernant la problématique du maintien à domicile des personnes âgées

Since several years, virtual reality is widely used in neuropsychology, especially for the study of spatial cognition. The goal of its use is to respond to the lack of ecological validity of classical tests and to the lack of experimental control of assessments in real situations. The studies in the domain of spatial cognition reveal the complexity of learning and navigation activities in large scales spaces and suggest a multifactorial origin to spatial learning and navigation in older adults. The aim of this thesis will be first to verify the ecological validity of our virtual reality application, with a direct comparison of spatial learning and navigation performances between real and virtual learning conditions, in young and old participants. Another goal will be to confirm the hypothesis on the role of executive and memory decline in age-related spatial learning and navigation difficulties. Finally, the role of motor control in spatial learning in large scale spaces, which is poorly studied within the framework of aging, will be tested. With the use of a virtual reality application, requiring memorizing a path in a virtual district replicating a district of Bordeaux, we have studied the effects of aging on spatial memory and navigation performances. We compared real and virtual, active and passive learning conditions and studied the relation between spatial memory and navigation performances with neurocognitive measures and self-report questionnaires on everyday navigation difficulties. Our main results showed a negative effect of aging on the performances in our application, with pattern of results similar between real and virtual learning conditions in young and old participants. We obtained a good relation between measures from our virtual application and everyday navigation difficulties reported by the young participants but no differences between young and old participants on everyday navigation difficulties. These results confirm the good ecological validity of our virtual application and favor the use of direct navigation and spatial memory measures instead of self-report questionnaires for older adults. They also showed directly the role of memory and executive decline in older adults' navigation difficulties. Contrary to the results obtained with the young participants, the motor control had a negative effect on navigation performances in older adults. We will discuss of the neurocognitive hypothesis already proposed concerning the origin of navigation difficulties due to aging. Also, the role of motor activities and dual-task effect on spatial navigation performances in older adults will be examined., Depuis plusieurs années, la réalité virtuelle est largement utilisée en neuropsychologie, notamment dans le domaine de l'étude de la cognition spatiale. Son utilisation grandissante a pour but de répondre à la fois au manque de validité écologique des tests classiques et au manque de contrôle des évaluations en conditions réelles. Les études dans le domaine de la cognition spatiale ont permis de montrer la complexité de l'apprentissage et de la navigation dans les grands espaces et suggèrent également une origine cognitive multifactorielle des difficultés de navigation chez les personnes âgées. Le but de cette thèse sera tout d'abord de vérifier la validité écologique de notre application utilisant la réalité virtuelle par une comparaison directe des performances d'apprentissage et de navigation, entre apprentissages réels et virtuels chez des adultes jeunes et âgés. Il s'agira ensuite de confirmer les hypothèses sur l'origine à la fois mnésique et exécutive des difficultés de navigation liées au vieillissement. Enfin, le rôle du contrôle sensorimoteur dans l'apprentissage de grands espaces, peu étudiée pour le moment dans le cas du vieillissement sera abordé. A l'aide d'une application en réalité virtuelle, nécessitant de mémoriser un parcours dans un quartier virtuel, réplique d'un quartier de Bordeaux, nous avons étudiés les effets du vieillissement en termes de mémoire spatiale et de performance de navigation. Nous avons comparé directement les apprentissages en conditions réelles et virtuelles, en conditions actives (joystick) et passives, et nous avons mis en relation ces indicateurs avec des mesures neurocognitives et des questionnaires d'estimation des difficultés quotidiennes. Nos principaux résultats ont permis de montrer un effet négatif de l'âge sur les performances dans notre application avec des patterns équivalents entre apprentissages réels et virtuels chez les jeunes et les âgés. Nous avons obtenu une bonne relation entre les mesures obtenues grâce à notre application virtuelle et les difficultés rapportées par les jeunes mais pas de différences entre jeunes et âgés concernant les difficultés de navigation au quotidien. Ces résultats confirment la bonne validité écologique de notre application virtuelle chez les personnes âgées et favorisent ainsi l'utilisation de mesures directes de mémoire spatiale et de navigation plutôt que des questionnaires chez les personnes âgées. Ils ont également permis de montrer de manière directe le rôle des déclins mnésiques et exécutifs dans leurs difficultés de navigation. Contrairement à ce qui avait été obtenu chez les jeunes, le contrôle moteur a eu un effet négatif sur les performances de navigation chez les personnes âgées. Nous discuterons alors les hypothèses neurocognitives concernant l'origine des difficultés de navigation chez les personnes âgées, ainsi que le rôle de la dimension actif (joystick) vs. passif dans les performances de navigation des jeunes et des âgés.

Since several years, virtual reality is widely used in neuropsychology, especially for the study of spatial cognition. The goal of its use is to respond to the lack of ecological validity of classical tests and to the lack of experimental control of assessments in real situations. The studies in the domain of spatial cognition reveal the complexity of learning and navigation activities in large scales spaces and suggest a multifactorial origin to spatial learning and navigation in older adults. The aim of this thesis will be first to verify the ecological validity of our virtual reality application, with a direct comparison of spatial learning and navigation performances between real and virtual learning conditions, in young and old participants. Another goal will be to confirm the hypothesis on the role of executive and memory decline in age-related spatial learning and navigation difficulties. Finally, the role of motor control in spatial learning in large scale spaces, which is poorly studied within the framework of aging, will be tested. With the use of a virtual reality application, requiring memorizing a path in a virtual district replicating a district of Bordeaux, we have studied the effects of aging on spatial memory and navigation performances. We compared real and virtual, active and passive learning conditions and studied the relation between spatial memory and navigation performances with neurocognitive measures and self-report questionnaires on everyday navigation difficulties. Our main results showed a negative effect of aging on the performances in our application, with pattern of results similar between real and virtual learning conditions in young and old participants. We obtained a good relation between measures from our virtual application and everyday navigation difficulties reported by the young participants but no differences between young and old participants on everyday navigation difficulties. These results confirm the good ecological validity of our virtual application and favor the use of direct navigation and spatial memory measures instead of self-report questionnaires for older adults. They also showed directly the role of memory and executive decline in older adults' navigation difficulties. Contrary to the results obtained with the young participants, the motor control had a negative effect on navigation performances in older adults. We will discuss of the neurocognitive hypothesis already proposed concerning the origin of navigation difficulties due to aging. Also, the role of motor activities and dual-task effect on spatial navigation performances in older adults will be examined.; Depuis plusieurs années, la réalité virtuelle est largement utilisée en neuropsychologie, notamment dans le domaine de l'étude de la cognition spatiale. Son utilisation grandissante a pour but de répondre à la fois au manque de validité écologique des tests classiques et au manque de contrôle des évaluations en conditions réelles. Les études dans le domaine de la cognition spatiale ont permis de montrer la complexité de l'apprentissage et de la navigation dans les grands espaces et suggèrent également une origine cognitive multifactorielle des difficultés de navigation chez les personnes âgées. Le but de cette thèse sera tout d'abord de vérifier la validité écologique de notre application utilisant la réalité virtuelle par une comparaison directe des performances d'apprentissage et de navigation, entre apprentissages réels et virtuels chez des adultes jeunes et âgés. Il s'agira ensuite de confirmer les hypothèses sur l'origine à la fois mnésique et exécutive des difficultés de navigation liées au vieillissement. Enfin, le rôle du contrôle sensorimoteur dans l'apprentissage de grands espaces, peu étudiée pour le moment dans le cas du vieillissement sera abordé. A l'aide d'une application en réalité virtuelle, nécessitant de mémoriser un parcours dans un quartier virtuel, réplique d'un quartier de Bordeaux, nous avons étudiés les effets du vieillissement en termes de mémoire spatiale et de performance de navigation. Nous avons comparé directement les apprentissages en conditions réelles et virtuelles, en conditions actives (joystick) et passives, et nous avons mis en relation ces indicateurs avec des mesures neurocognitives et des questionnaires d'estimation des difficultés quotidiennes. Nos principaux résultats ont permis de montrer un effet négatif de l'âge sur les performances dans notre application avec des patterns équivalents entre apprentissages réels et virtuels chez les jeunes et les âgés. Nous avons obtenu une bonne relation entre les mesures obtenues grâce à notre application virtuelle et les difficultés rapportées par les jeunes mais pas de différences entre jeunes et âgés concernant les difficultés de navigation au quotidien. Ces résultats confirment la bonne validité écologique de notre application virtuelle chez les personnes âgées et favorisent ainsi l'utilisation de mesures directes de mémoire spatiale et de navigation plutôt que des questionnaires chez les personnes âgées. Ils ont également permis de montrer de manière directe le rôle des déclins mnésiques et exécutifs dans leurs difficultés de navigation. Contrairement à ce qui avait été obtenu chez les jeunes, le contrôle moteur a eu un effet négatif sur les performances de navigation chez les personnes âgées. Nous discuterons alors les hypothèses neurocognitives concernant l'origine des difficultés de navigation chez les personnes âgées, ainsi que le rôle de la dimension actif (joystick) vs. passif dans les performances de navigation des jeunes et des âgés.

Since the emergence of tactile surfaces in recent years, the general public uses them every day for multiple tasks, such as checking email, photo manipulation, and so on. However, very few 3D applications on these devices exist, although such applications may have great potential in various fields, such as culture, architecture, or archeology. The major difficulty for such applications is to interact with a defined space in three dimensions from an interaction modality defined in two dimensions. Work in this thesis explores the association between tactile surfaces and manipulation of 3D content for the general public. The first studies were conducted to understand how the user tends to manipulate a 3D virtual object with a touch surface without imposing specific interaction techniques. Throughout knowledge gained by users, the following works are developing new interaction techniques and their evaluation., Les surfaces tactiles ayant connu un grand essor ces dernières années, le grand public les utilise quotidiennement pour de multiples tâches, telles que la consultation d'e-mail, la manipulation de photos, etc. En revanche, très peu d'applications 3D existent sur ces dispositifs, alors que de telles applications pourraient avoir un grand potentiel dans des domaines variés, telles que la culture, l'architecture, ou encore l'archéologie. La difficulté majeure pour ce type d'applications est d'interagir avec un espace défini en trois dimensions à partir d'une modalité d'interaction définie en deux dimensions. Les travaux effectués dans cette thèse explorent l'association entre surfaces tactiles et manipulation de contenu 3D pour le grand public. Les premières études ont été réalisées afin de comprendre comment l'utilisateur réagit pour manipuler un objet virtuel 3D avec une surface tactile sans lui imposer de techniques d'interaction particulières. De par les connaissances acquises sur les utilisateurs, les travaux suivants présentent l'élaboration de nouvelles techniques d'interaction ainsi que leur évaluation.

Working memory can be defined as the ability to temporarily store and manipulate information of any kind.For example, imagine that you are asked to mentally add a series of numbers.In order to accomplish this task, you need to keep track of the partial sum that needs to be updated every time a new number is given.The working memory is precisely what would make it possible to maintain (i.e. temporarily store) the partial sum and to update it (i.e. manipulate).In this thesis, we propose to explore the neuronal implementations of this working memory using a limited number of hypotheses.To do this, we place ourselves in the general context of recurrent neural networks and we propose to use in particular the reservoir computing paradigm.This type of very simple model nevertheless makes it possible to produce dynamics that learning can take advantage of to solve a given task.In this job, the task to be performed is a gated working memory task.The model receives as input a signal which controls the update of the memory.When the door is closed, the model should maintain its current memory state, while when open, it should update it based on an input.In our approach, this additional input is present at all times, even when there is no update to do.In other words, we require our model to be an open system, i.e. a system which is always disturbed by its inputs but which must nevertheless learn to keep a stable memory.In the first part of this work, we present the architecture of the model and its properties, then we show its robustness through a parameter sensitivity study.This shows that the model is extremely robust for a wide range of parameters.More or less, any random population of neurons can be used to perform gating.Furthermore, after learning, we highlight an interesting property of the model, namely that information can be maintained in a fully distributed manner, i.e. without being correlated to any of the neurons but only to the dynamics of the group.More precisely, working memory is not correlated with the sustained activity of neurons, which has nevertheless been observed for a long time in the literature and recently questioned experimentally.This model confirms these results at the theoretical level.In the second part of this work, we show how these models obtained by learning can be extended in order to manipulate the information which is in the latent space.We therefore propose to consider conceptors which can be conceptualized as a set of synaptic weights which constrain the dynamics of the reservoir and direct it towards particular subspaces; for example subspaces corresponding to the maintenance of a particular value.More generally, we show that these conceptors can not only maintain information, they can also maintain functions.In the case of mental arithmetic mentioned previously, these conceptors then make it possible to remember and apply the operation to be carried out on the various inputs given to the system.These conceptors therefore make it possible to instantiate a procedural working memory in addition to the declarative working memory.We conclude this work by putting this theoretical model into perspective with respect to biology and neurosciences., La mémoire de travail peut être définie comme la capacité à stocker temporairement et à manipuler des informations de toute nature.Par exemple, imaginez que l'on vous demande d'additionner mentalement une série de nombres. Afin de réaliser cette tâche, vous devez garder une trace de la somme partielle qui doit être mise à jour à chaque fois qu'un nouveau nombre est donné. La mémoire de travail est précisément ce qui permettrait de maintenir (i.e. stocker temporairement) la somme partielle et de la mettre à jour (i.e. manipuler). Dans cette thèse, nous proposons d'explorer les implémentations neuronales de cette mémoire de travail en utilisant un nombre restreint d'hypothèses.Pour ce faire, nous nous plaçons dans le contexte général des réseaux de neurones récurrents et nous proposons d'utiliser en particulier le paradigme du reservoir computing.Ce type de modèle très simple permet néanmoins de produire des dynamiques dont l'apprentissage peut tirer parti pour résoudre une tâche donnée.Dans ce travail, la tâche à réaliser est une mémoire de travail à porte (gated working memory).Le modèle reçoit en entrée un signal qui contrôle la mise à jour de la mémoire.Lorsque la porte est fermée, le modèle doit maintenir son état de mémoire actuel, alors que lorsqu'elle est ouverte, il doit la mettre à jour en fonction d'une entrée.Dans notre approche, cette entrée supplémentaire est présente à tout instant, même lorsqu'il n'y a pas de mise à jour à faire.En d'autres termes, nous exigeons que notre modèle soit un système ouvert, i.e. un système qui est toujours perturbé par ses entrées mais qui doit néanmoins apprendre à conserver une mémoire stable.Dans la première partie de ce travail, nous présentons l'architecture du modèle et ses propriétés, puis nous montrons sa robustesse au travers d'une étude de sensibilité aux paramètres.Celle-ci montre que le modèle est extrêmement robuste pour une large gamme de paramètres.Peu ou prou, toute population aléatoire de neurones peut être utilisée pour effectuer le gating.Par ailleurs, après apprentissage, nous mettons en évidence une propriété intéressante du modèle, à savoir qu'une information peut être maintenue de manière entièrement distribuée, i.e. sans être corrélée à aucun des neurones mais seulement à la dynamique du groupe.Plus précisément, la mémoire de travail n'est pas corrélée avec l'activité soutenue des neurones ce qui a pourtant longtemps été observé dans la littérature et remis en cause récemment de façon expérimentale.Ce modèle vient confirmer ces résultats au niveau théorique.Dans la deuxième partie de ce travail, nous montrons comment ces modèles obtenus par apprentissage peuvent être étendus afin de manipuler l'information qui se trouve dans l'espace latent.Nous proposons pour cela de considérer les conceptors qui peuvent être conceptualisé comme un jeu de poids synaptiques venant contraindre la dynamique du réservoir et la diriger vers des sous-espaces particuliers; par exemple des sous-espaces correspondants au maintien d'une valeur particulière.Plus généralement, nous montrons que ces conceptors peuvent non seulement maintenir des informations, ils peuvent aussi maintenir des fonctions.Dans le cas du calcul mental évoqué précédemment, ces conceptors permettent alors de se rappeler et d'appliquer l'opération à effectuer sur les différentes entrées données au système.Ces conceptors permettent donc d'instancier une mémoire de type procédural en complément de la mémoire de travail de type déclaratif.Nous concluons ce travail en remettant en perspective ce modèle théorique vis à vis de la biologie et des neurosciences.

Can computers teach people? To answer this question, Intelligent Tutoring Systems are a rapidly expanding field of research among the Information and Communication Technologies for the Education community. This subject brings together different issues and researchers from various fields, such as psychology, didactics, neurosciences and, particularly, machine learning. Digital technologies are becoming more and more a part of everyday life with the development of tablets and smartphones. It seems natural to consider using these technologies for educational purposes. This raises several questions, such as how to make user interfaces accessible to everyone, how to make educational content motivating and how to customize it to individual learners. In this PhD, we developed methods, grouped in the aptly-named HMABITS framework, to adapt pedagogical activity sequences based on learners' performances and preferences to maximize their learning speed and motivation. These methods use computational models of intrinsic motivation and curiosity-driven learning to identify the activities providing the highest learning progress and use Multi-Armed Bandit algorithms to manage the exploration/exploitation trade-off inside the activity space. Activities of optimal interest are thus privileged with the target to keep the learner in a state of Flow or in his or her Zone of Proximal Development. Moreover, some of our methods allow the student to make choices about contextual features or pedagogical content, which is a vector of self-determination and motivation. To evaluate the effectiveness and relevance of our algorithms, we carried out several types of experiments. We first evaluated these methods with numerical simulations before applying them to real teaching conditions. To do this, we developed multiple models of learners, since a single model never exactly replicates the behavior of a real learner. The simulation results show the HMABITS framework achieves comparable, and in some cases better, learning results than an optimal solution or an expert sequence. We then developed our own pedagogical scenario and serious game to test our algorithms in classrooms with real students. We developed a game on the theme of number decomposition, through the manipulation of money, for children aged 6 to 8. We then worked with the educational institutions and several schools in the Bordeaux school district. Overall, about 1000 students participated in trial lessons using the tablet application. The results of the real-world studies show that the HMABITS framework allows the students to do more diverse and difficult activities, to achieve better learning and to be more motivated than with an Expert Sequence. The results show that this effect is even greater when the students have the possibility to make choices., Les ordinateurs peuvent-ils enseigner ? Pour répondre à cette question, la recherche dans les Systèmes Tuteurs Intelligents est en pleine expansion parmi la communauté travaillant sur les Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Enseignement (TICE). C'est un domaine qui rassemble différentes problématiques et réunit des chercheurs venant de domaines variés, tels que la psychologie, la didactique, les neurosciences et, plus particulièrement, le machine learning. Les technologies numériques deviennent de plus en plus présentes dans la vie quotidienne avec le développement des tablettes et des smartphones. Il semble naturel d'utiliser ces technologies dans un but éducatif. Cela amène de nombreuses problématiques, telles que comment faire des interfaces accessibles à tous, comment rendre des contenus pédagogiques motivants ou encore comment personnaliser les activités afin d'adapter le contenu à chacun. Au cours de cette thèse, nous avons développé des méthodes, regroupées dans un framework nommé HMABITS, afin d'adapter des séquences d'activités pédagogiques en fonction des performances et des préférences des apprenants, dans le but de maximiser leur vitesse d'apprentissage et leur motivation. Ces méthodes utilisent des modèles computationnels de motivation intrinsèque pour identifier les activités offrant les plus grands progrès d'apprentissage, et utilisent des algorithmes de Bandits Multi-Bras pour gérer le compromis exploration/exploitation à l'intérieur de l'espace d'activité. Les activités présentant un intérêt optimal sont ainsi privilégiées afin de maintenir l'apprenant dans un état de Flow ou dans sa Zone de Développement Proximal. De plus, certaines de nos méthodes permettent à l'apprenant de faire des choix sur des caractéristiques contextuelles ou le contenu pédagogique de l'application, ce qui est un vecteur d'autodétermination et de motivation. Afin d'évaluer l'efficacité et la pertinence de nos algorithmes, nous avons mené plusieurs types d'expérimentation. Nos méthodes ont d'abord été testées en simulation afin d'évaluer leur fonctionnement avant de les utiliser dans d'actuelles applications d'apprentissage. Pour ce faire, nous avons développé différents modèles d'apprenants, afin de pouvoir éprouver nos méthodes selon différentes approches, un modèle d'apprenant virtuel ne reflétant jamais le comportement d'un apprenant réel. Les résultats des simulations montrent que le framework HMABITS permet d'obtenir des résultats d'apprentissage comparables et, dans certains cas, meilleurs qu'une solution optimale ou qu'une séquence experte. Nous avons ensuite développé notre propre scénario pédagogique et notre propre serious game afin de tester nos algorithmes en situation réelle avec de vrais élèves. Nous avons donc développé un jeu sur la thématique de la décomposition des nombres, au travers de la manipulation de la monnaie, pour les enfants de 6 à 8 ans. Nous avons ensuite travaillé avec le rectorat et différentes écoles de l'académie de bordeaux. Sur l'ensemble des expérimentations, environ 1000 élèves ont travaillé sur l'application sur tablette. Les résultats des études en situation réelle montrent que le framework HMABITS permet aux élèves d'accéder à des activités plus diverses et plus difficiles, d'avoir un meilleure apprentissage et d'être plus motivés qu'avec une séquence experte. Les résultats montrent même que ces effets sont encore plus marqués lorsque les élèves ont la possibilité de faire des choix.

The proportion of disabled persons decreases sharply over time in the educational system. This results in lower levels of qualification, which further impedes employment opportunities and reinforces their exclusion from the social sphere. Moreover, this situation is even more acute in the case of persons with cognitive impairments. The considerable evolution of online training, as reflected in the massive growth of MOOC (Massive Open Online Courses) platforms, could provide a real opportunity to address the training needs of disabled persons. Unfortunately, similarly to many digital devices, these systems suffer from a lack of accessibility. Starting from a state of the art on the accessibility of e-learning systems, we initiated a co-design process involving students with cognitive impairments (N = 6) and professionals in the field of cognitive disability and accessibility (N = 13). This work has led to the development of a framework for the design of accessible e-learning systems that arose from the various needs and recommendations that emerged during the process. It resulted in the development and implementation of a first prototype of an accessible MOOC player named Aïana. A field study, based on a MOOC broadcasted on the national FUN platform was conducted to evaluate Aïana's effectiveness in terms of learning performances, cognitive load, induced self-determination, usability and efficiency of person-system interactions among a fairly large sample of participants (N = 1087 of which 150 reported a disability). The results confirm the good usability of our player and its positive impact on the learning and self-determination of disabled persons, particularly those with cognitive disabilities, which supports the relevance of the design principles we have introduced.; La proportion de personnes handicapées décroit fortement tout au long du parcours scolaire. Cela a comme conséquence de plus faibles niveaux de qualification, ce qui amène un obstacle supplémentaire aux possibilités d'emploi et renforce leur exclusion de la sphère sociale. De plus, ce constat est aggravé lorsque la situation de handicap implique des troubles cognitifs. L’importante évolution des formations en ligne, comme en témoigne la croissance massive des plates-formes MOOC (Massive Open Online Courses) pourrait fournir une réelle opportunité afin de répondre aux besoins de formation des personnes handicapées. Malheureusement, comme pour de nombreux autres dispositifs numériques, ces systèmes souffrent d’un déficit d’accessibilité. Sur la base d’un état de l’art sur l’accessibilité des systèmes numériques d’éducation, nous avons mis en place un processus de co-conception auquel ont participé des étudiants ayant des déficiences cognitives (N = 6), ainsi que des professionnels du domaine du handicap cognitif et de l’accessibilité (N = 13). Celui-ci a permis le développement d’un cadre de travail pour la conception de systèmes d'apprentissage en ligne accessibles, découlant des différents besoins et recommandations qui ont émergé au cours de ce processus. Il a donné lieu au développement et à l’implémentation d’un premier prototype de lecteur de MOOC accessible nommé Aïana. Une expérimentation en environnement écologique autour d’un MOOC diffusé sur la plateforme nationale FUN a été réalisé afin d’évaluer l’efficacité d’Aïana en termes de performances d’apprentissage, de charge cognitive, d’auto-détermination induites, d’utilisabilité et d’efficience des interactions personne-système, et ce auprès d’un échantillon assez large de participants (N = 1087 dont 150 ont déclaré un handicap). Les résultats confirment la bonne utilisabilité de notre lecteur ainsi que son impact positif sur l'apprentissage et le soutien à d’autodétermination des personnes handicapées, notamment celles ayant des troubles cognitifs, renforçant ainsi la pertinence des principes de conception mis en œuvre.

There are two important aspects of the knowledge that an individual acquires through experience. One corresponds to the semantic memory (explicit knowledge, such as the learning of concepts and categories describing the objects of the world) and the other, the procedural or syntactic memory (knowledge relating to the learning of rules or syntax). This "syntactic memory" is built from experience and particularly from the observation of sequences of objects whose organization obeys syntactic rules.It must have the capability to aid recognizing as well as generating valid sequences in the future, i.e., sequences respecting the learnt rules. This production of valid sequences can be done either in an explicit way, that is, by evoking the underlying rules, or implicitly, when the learning phase has made it possible to capture the principle of organization of the sequences without explicit recourse to the rules. Although the latter is faster, more robust and less expensive in terms of cognitive load as compared to explicit reasoning, the implicit process has the disadvantage of not giving access to the rules and thus becoming less flexible and less explicable. These mnemonic mechanisms can also be applied to business expertise. The capitalization of information and knowledge in general, for any company is a major issue and concerns both the explicit and implicit knowledge. At first, the expert makes a choice to explicitly follow the rules of the trade. But then, by dint of repetition, the choice is made automatically, without explicit evocation of the underlying rules. This change in encoding rules in an individual in general and particularly in a business expert can be problematic when it is necessary to explain or transmit his or her knowledge. Indeed, if the business concepts can be formalized, it is usually in any other way for the expertise which is more difficult to extract and transmit.In our work, we endeavor to observe sequences of electrical components and in particular the problem of extracting rules hidden in these sequences, which are an important aspect of the extraction of business expertise from technical drawings. We place ourselves in the connectionist domain, and we have particularly considered neuronal models capable of processing sequences. We implemented two recurrent neural networks: the Elman model and a model with LSTM (Long Short Term Memory) units. We have evaluated these two models on different artificial grammars (Reber's grammar and its variations) in terms of learning, their generalization abilities and their management of sequential dependencies. Finally, we have also shown that it is possible to extract the encoded rules (from the sequences) in the recurrent network with LSTM units, in the form of an automaton. The electrical domain is particularly relevant for this problem. It is more constrained with a limited combinatorics than the planning of tasks in general cases like navigation for example, which could constitute a perspective of this work., Deux aspects importants de la connaissance qu'un individu a pu acquérir par ses expériences correspondent à la mémoire sémantique (celle des connaissances explicites, comme par exemple l'apprentissage de concepts et de catégories décrivant les objets du monde) et la mémoire procédurale (connaissances relatives à l'apprentissage de règles ou de la syntaxe). Cette "mémoire syntaxique" se construit à partir de l'expérience et notamment de l'observation de séquences, suites d'objets dont l'organisation séquentielle obéit à des règles syntaxiques. Elle doit pouvoir être utilisée ultérieurement pour générer des séquences valides, c'est-à-dire respectant ces règles. Cette production de séquences valides peut se faire de façon explicite, c'est-à-dire en évoquant les règles sous-jacentes, ou de façon implicite, quand l'apprentissage a permis de capturer le principe d'organisation des séquences sans recours explicite aux règles. Bien que plus rapide, plus robuste et moins couteux en termes de charge cognitive que le raisonnement explicite, le processus implicite a pour inconvénient de ne pas donner accès aux règles et de ce fait, de devenir moins flexible et moins explicable. Ces mécanismes mnésiques s'appliquent aussi à l'expertise métier : la capitalisation des connaissances pour toute entreprise est un enjeu majeur et concerne aussi bien celles explicites que celles implicites. Au début, l'expert réalise un choix pour suivre explicitement les règles du métier. Mais ensuite, à force de répétition, le choix se fait automatiquement, sans évocation explicite des règles sous-jacentes. Ce changement d'encodage des règles chez un individu en général et particulièrement chez un expert métier peut se révéler problématique lorsqu'il faut expliquer ou transmettre ses connaissances. Si les concepts métiers peuvent être formalisés, il en va en général de tout autre façon pour l'expertise. Dans nos travaux, nous avons souhaité nous pencher sur les séquences de composants électriques et notamment la problématique d’extraction des règles cachées dans ces séquences, aspect important de l’extraction de l’expertise métier à partir des schémas techniques. Nous nous plaçons dans le domaine connexionniste, et nous avons en particulier considéré des modèles neuronaux capables de traiter des séquences. Nous avons implémenté deux réseaux de neurones récurrents : le modèle de Elman et un modèle doté d’unités LSTM (Long Short Term Memory). Nous avons évalué ces deux modèles sur différentes grammaires artificielles (grammaire de Reber et ses variations) au niveau de l’apprentissage, de leurs capacités de généralisation de celui-ci et leur gestion de dépendances séquentielles. Finalement, nous avons aussi montré qu’il était possible d’extraire les règles encodées (issues des séquences) dans le réseau récurrent doté de LSTM, sous la forme d’automate. Le domaine électrique est particulièrement pertinent pour cette problématique car il est plus contraint avec une combinatoire plus réduite que la planification de tâches dans des cas plus généraux comme la navigation par exemple, qui pourrait constituer une perspective de ce travail.

Although inclusive education is essential for their socio-professional future, children and adolescents with ASD still face difficulties in accessing mainstream schooling. The progressive diffusion of technologies in society has encouraged the development of digital interventions for ASD. Nevertheless, previous literature reviews indicate that they focus mainly on the clinical aspects of ASD (with an over-representation of remediation approaches), but rarely directly on academic skills or parent-teacher relationships. Hence, the general objective of the thesis is to design and evaluate digital tools that promote the school inclusion of students with ASD, with four main contributions: 1) Extraction of state-of-the-art (study 1): A systematic review was conducted to assess the effectiveness and usability of current digital technologies for clinical and educational purposes. This study confirms the prevalence of clinical aspects in this new interventional literature. The review of the methodology and results of the studies shows the importance of rigorously evaluating the effectiveness of these new tools, particularly with regard to their primary purpose (clinical and/or ergonomic). 2) Design and evaluation of an application for emotional regulation assistance for inclusion in the regular classroom (study 2): An analysis of students' needs with ASD was carried out by studying relationships between socio-adaptive school-related behaviors with measures of sociocognitive and executive functioning. This analysis highlighted the critical role of sociocognitive skills for the socio-adaptive functioning of students with ASD, making it a preferred target for intervention (study 2a). From there, a mobile application to assist emotional regulation in the classroom was designed using participatory methods, involving families and professionals. The application was evaluated with 33 students in mainstream class, including 14 with ASD (study 2b). This study revealed that 1) the system has been used successfully and independently in the regular classroom, and 2) it has been shown to be effective in supporting emotional self-regulation in middle school students with ASD. 3) Evaluation of an educative application (study 3): A feasibility study has been conducted with an application for calculation through monetary exchange activities using a machine-learning algorithm for personalized learning. Promising results were obtained with middle school students with ASD and/or DI (N= 24) after a three-week intervention. This pilot study shows that a technology-based educative intervention can be relevant for teaching numeracy skills to students in specialized classes, which results in improved calculation skills and a high level of motivation after the intervention. 4) Development of a digital tool for caregivers (study 4): Based on a needs analysis with a panel of parents, teachers and clinicians (N=86 out of 124 contacted), we developed a web-based student curriculum monitoring tool to promote collaboration and communication between the family, school and medical-social environments. A first prototype was developed after presenting models to families and professionals, opening up a perspective for our work with a study to evaluate its utility and its effectiveness.All the studies conducted are discussed and put into perspective with new avenues of investigation and, in particular, in relation to the consideration of theories of self-determination in methods for designing and validating digital interventions for children with ASD., Bien que l’inclusion scolaire soit essentielle pour leur devenir socio-professionnel, les enfants et adolescents avec TSA rencontrent encore des difficultés à accéder à une scolarisation en milieu ordinaire. La diffusion progressive des technologies dans la société a encouragé le développement d’interventions numériques dédiées au TSA. Néanmoins, les précédentes revues de la littérature indiquent que ces dernières ciblent principalement les aspects cliniques du TSA (avec une surreprésentation des approches remédiationnelles), mais rarement directement les compétences scolaires ou encore les relations parents-professeurs. De là, l’objectif général de la thèse est de concevoir et évaluer des outils numériques favorisant l’inclusion scolaire de collégiens avec TSA, avec 4 principales contributions : 1) Extraction de l’existant (étude 1) : Une revue systématique a été menée pour apprécier l'efficacité et l’utilisabilité des technologies numériques actuelles à visée clinique et éducative. Cette étude confirme la prépondérance des aspects cliniques dans cette nouvelle littérature interventionnelle. L’examen de la méthodologie et des résultats des études montre l’importance d’évaluer rigoureusement l’efficacité de ces nouveaux outils, notamment regard de leur visée première (clinique et/ou ergonomique). 2) Conception et évaluation d’une application d’assistance à la régulation émotionnelle pour l’inclusion en classe ordinaire (étude 2) : Une analyse des besoins des élèves avec TSA a été réalisée par une mise en relation entre des mesures de comportements socio-adaptatifs scolaires et de fonctionnement sociocognitif et exécutif. Cette analyse a souligné l’aspect critique des capacités sociocognitives pour le fonctionnement socio-adaptatif des élèves avec TSA, en faisant une cible privilégiée d’intervention (étude 2a). De là, une application mobile d’assistance à la régulation émotionnelle en classe a été conçue à l’aide d’une méthode participative, impliquant familles et professionnels. L’application a été évaluée auprès de 33 élèves en inclusion en classe ordinaire, dont 14 avec TSA (étude 2b). Cette étude montre que 1) le système a été utilisé en classe ordinaire de façon autonome et avec succès, et 2) qu’il s’est montré efficace pour soutenir l’autorégulation des émotions chez des collégiens avec TSA. 3) Évaluation d’une application d’entraînement à visée scolaire (étude 3) : Une application d’entraînement au calcul par des activités d’échanges monétaires embarquant un algorithme de machine-learning de personnalisation de l’apprentissage a fait l’objet d’une étude de faisabilité auprès de collégiens avec TSA et/ou DI (N= 24). Des résultats prometteurs ont été obtenus après une intervention de trois semaines. Cette étude pilote montre qu’une intervention à visée scolaire peut être pertinente pour enseigner des compétences de numératie à des élèves de classe spécialisée, avec une amélioration des capacités de calcul et un bon niveau de motivation après l’intervention. 4) Conception d’un outil numérique pour les aidants (étude 4) : Sur la base d’une analyse des besoins auprès d’un panel de parents, d’enseignants et de cliniciens (N= 86 sur 124 sollicités), nous avons conçu un outil web de suivi de l’élève visant à promouvoir la collaboration et la communication entre le milieu familial, le milieu scolaire et le milieu médico-social. Un premier prototype a été élaboré après avoir présenté des maquettes à des familles et des professionnels, ouvrant comme perspective à notre travail, une étude d'évaluation de l’utilité et de l’efficacité.L’ensemble des études menées est discuté et mis en perspective avec de nouvelles pistes d’investigation et, notamment en lien avec la prise en compte des théories de l’autodétermination dans les méthodes de conception et de validation des interventions numériques pour les enfants avec TSA.