Gestion de l'incertitude pour l'optimisation de systèmes interactifs

摘要: Le sujet des travaux concerne l'amelioration du comportement machines dites \og intelligentes\fg, c'est-a-dire capables de s'adapter a leur environnement, meme lorsque celui-ci evolue. Un domaines est celui interactions homme-machine. La machine doit alors gerer differents types d'incertitude pour agir facon appropriee. D'abord, elle pouvoir prendre en compte les variations comportements entre utilisateurs et le fait que peut varier d'une utilisation l'autre fonction l'habitude interagir avec systeme. De plus, la l'utilisateur si moyens communication lui sont bruites. L'objectif ces incertitudes exhiber un coherent. Ce dernier se definit comme suite decisions successives effectuer afin parvenir l'objectif fixe. Une maniere habituelle passe par l'introduction modeles : l'utilisateur, tâche, ou encore decision. inconvenient cette methode reside dans qu'une connaissance experte liee au domaine necessaire definition modeles. Si d'apprentissage automatique, l'apprentissage renforcement permis d'eviter une modelisation decision \textit{ad hoc} probleme concerne, connaissances expertes restent toutefois necessaires. these defendue certaines contraintes liees l'expertise humaine peuvent etre relaxees tout limitant perte genericite