1.1.1.1. Définition du concept

      A l'époque déjà bien évoluée qui est la nôtre, dès que nous abordons la notion de « terminal », nous assimilons presqu'immédiatement cette dernière au concept, général, du transport. Un terminal correspond alors non seulement à un endroit précis où aboutit une ligne de train, d'avion, de métro, de bâteau ou encore de bus, mais aussi à un point unique où conduit une ligne d'informations, de données ou de renseignements.

      Issu de l'anglicisme, le terminal considéré prend en conséquence toute sa dimension, au sens principal d'une fin ou d'une extrémité de quelque chose, d'une ligne de transport ou de... « communication » en l'occurrence pour nous. Plus spécifiquement, dans le domaine des techniques informatiques, un terminal se définit par un organe d'entrée et/ou de sortie relié à un ou plusieurs ordinateurs grâce à une ligne de transmission de données.

      Comme nous venons de le rappeler, la communication demeure liée à la définition, aux fonctionnements successifs et surtout à l'utilité d'un tel terminal, qu'il soit extrait du domaine informatique ou non. Ce moyen de liaison entre deux points, ou encore cet accès à un lieu existant, permet de mettre en relation deux entités, humaines ou matérielles d'ailleurs.

      Ainsi, par extension et en prévision des multiples facettes que nous allons nous attacher à étudier, nous pouvons retenir qu'un « terminal de communication » se définit, avant tout, par un processus matériel capable de traiter les phénomènes concernant la possibilité, pour un sujet, de transmettre une information à un autre sujet, ce par un langage naturel articulé ou par d'autres codes formalisés auparavant.

      Ensuite, nous regardons plus précisément les diverses machines qui nous entourent et notons que le domaine des terminaux de communication, aussi complexe et déjà bien fourni soit-il, englobe aujourd'hui essentiellement deux grandes catégories de produits : le matériel multi-média et les téléphones [Ikonicoff, 1999] .

      La première classe de machines énoncée ici se décompose en plusieurs sous-groupes bien distincts comme les ordinateurs, fixes mais également portables, les nouveaux assistants numériques personnels, ou encore tout récemment les télévisions interactives. L'architecture et les composants matériels de ces terminaux demeurent de tout premier ordre pour permettre à ces derniers et aux hommes de communiquer. Ceci avancé, nous verrons maintes fois que c'est aussi grâce à des applications de haut niveau et à des logiciels de qualité que ces appareils vont progressivement réussir, en matière de communication, à s'imposer aux côtés de la téléphonie.

      Les téléphones, ou plus généralement le domaine des télécommunications, retient davantage l'ensemble des réalisations mises en oeuvre au sein du Groupe ALCATEL. A l'image de ce vaste secteur et à l'origine de la fabrication du fameux Minitel, ALCATEL se place dans les tous premiers rangs mondiaux en matière d'équipements dédiés à la téléphonie. Nous retrouvons trois nouvelles parties qui composent cette catégorie des terminaux de communication, à savoir les appareils fixes (filaires ou non), les téléphones mobiles ainsi que, depuis peu, les terminaux Internet ou « WebPhone ». A remarquer également que, en accord avec la précédente catégorie du matériel multi-média et comme nous nous sommes attachés à le développer au cours de nos présents travaux de recherche, la richesse et les capacités de la couche applicative apparaissent à ce niveau primordiales pour la conservation d'un caractère évolutif à ce type de machines.

      Il faut également spécifier que les deux catégories mises en avant pour une description du domaine des terminaux de communication tendent aujourd'hui à se rapprocher et même à se fondre en de nouvelles classifications davantage orientées vers les progressions les plus récentes du marché. Ainsi est né par exemple, issu de la dernière conjoncture caractérisant nos terminaux de communication, le vaste marché des 'terminaux mobiles' [Leclercq, 2001] englobant celui des téléphones mobiles ou GSM (Global System for Mobile communications) et celui des assistants numériques personnels (Personal Digital Assistant ou PDA).

1.1.1.2. Etat des marchés et contexte évolutif actuel

      Face à un commerce des téléphones portables qui s'essouffle après avoir pourtant joué le rôle de locomotive sur le marché de la mobilité, les constructeurs de PDA font aujourd'hui preuve d'une santé insolente [Leclercq, 2001] . Un phénomène étroitement lié au succès récent de ces derniers terminaux, à la fois légers, puissants, communicants et maintenant en couleur, qui s'introduisent facilement là où une solution à base de PC ne se justifie pas pour des raisons de coût ou d'encombrement.

      En déployant une série d'applications très spécifiques, les capacités de communication de ces derniers PDA sont en effet très évoluées [Nemec-Poncik, 2001-2] : synchronisation des données avec un PC, compatibilité des applications et des bases de données avec celles de l'entreprise, transfert de données entre deux PDA (par l'intermédiaire de ports infrarouges), sans oublier la consultation de mails. Les assistants personnels de nouvelle génération s'intègrent ainsi pleinement dans le réseau de communication de chaque entreprise.

      Cependant, les constructeurs s'attachent encore à étoffer la capacité mémoire de leur offre PDA, par ajout de cartes ou de modules notamment, par la taille et le prix des écrans aussi, ainsi que par le nombre de fonctionnalités : carnet d'adresses, agenda avec une alarme, recherche de contacts, connexion à Internet, calculatrice, lecture de mails, ...

      Les assistants numériques personnels sont très simples à utiliser (pas de menu déroulant interminable pour trouver une application, mais des icônes explicites sur lesquelles il suffit de cliquer). ALCATEL en prend bonne note et lance, dès le mois de Septembre 1998, un téléphone mobile doté de nouvelles fonctionnalités d'agenda électronique : le 'One Touch Com' [Derouet & Flores, 1998] . Les fonctions 'calendrier', 'bloc-notes', 'répertoire', 'calculatrice' et 'horloge planétaire' sont regroupées au sein de ce terminal de communication ; au total, ce sont près de mille données qui peuvent y être stockées, soit une importante capacité de 350 Ko pour l'époque. Compatible avec les protocoles SMTP et POP3, l'accès à la messagerie Internet est aussi déjà au nombre des fonctions offertes avec la réception et l'émission de messages électroniques.

      En concurrence avec le 'Personal Mobile Communicator' de Sharp mais aussi le 'Communicator' de Nokia (cependant déjà pourvu d'un navigateur Internet), ces trois téléphones portables correspondent à un nouveau genre dénommé SmartPhone : outre leur vocation première de téléphone GSM, ils font également office de Personal Digital Assistant ou PDA.

      Le rapprochement annoncé entre les deux principales catégories qui composent les terminaux de communication, à savoir les télécommunications et le domaine de l'informatique en général, ne fait que s'amorcer [Finance, 2000] . Comparés aux PC, les PDA ouvrent une nouvelle ère de la 'micro-informatique' portable, basée essentiellement sur un succès grandissant dans les entreprises ainsi qu'auprès du grand public [Nemec-Poncik, 2001-2] . Du côté de l'informatique, plusieurs exemples bien avangardistes nous sont également proposés en ce sens.

      Ainsi, nous pouvons déjà noter le récent lancement aux Etats-Unis du terminal 'eVilla' de Sony [Vladyslav, 2001-1] , à l'origine d'un autre concept de terminaux de communication, uniquement dédiés à l'utilisation d'Internet. En effet, à l'instar d'une majorité des terminaux évoqués, ce dernier modèle s'oriente vers les secteurs les plus innovants du domaine des télécommunications en se focalisant sur la découverte et la manipulation du réseau des réseaux. Avec un système d'exploitation signé Be, Opera Version 4.0 comme navigateur et surtout un écran Trinitron 15 pouces orienté en format 'portrait', Sony intègre le nouveau domaine des 'Internet Appliances', ou 'terminaux d'accès Internet', et joue l'alternative de machines simples d'emploi pour les utilisateurs qui ne sont pas mordus d'informatique. Logée dans un écran 'retourné' résolument original, l'unité centrale de ces PC simplifiés est dotée en définitive de 64 Mo de mémoire vive et présente, en l'absence de disque dur, deux ports 'série' qui supportent le branchement d'un lecteur Zip de 250 Mo et d'une imprimante.

      Ceci exposé, nous découvrons un second exemple de ce nouveau concept des terminaux d'accès Internet : la Dot.Station d'Intel fonctionnant sous Linux. Entièrement configurée à l'avance et administrable à distance, la machine est composée d'un écran 15 pouces renfermant l'unité centrale et possède, au contraire de la précédente, un disque dur de 4 Go. Si l'idée principale demeure de permettre un accès Internet le plus simple possible, l'accent est mis sur un contrôle maximal par le fournisseur d'accès, garant d'une sécurité très appréciable de nos jours pour les données de chacun des utilisateurs.

      Les photographies que nous présentons ci-dessous nous amène à prendre visuellement connaissance de ces derniers terminaux de communication mis sur le marché de l'informatique et des télécommunications ( Figure 1.1.1.2 ).

1.1.1.3. Justifications de l' ensemble de nos orientations initiales de travail

      Le monde des télécommunications, comme celui de l'informatique qui lui est de plus en plus fortement lié, commence progressivement à assimiler que les multiples appareils, machines et terminaux de communication ne peuvent plus se passer d'une convergence des données vers les désirs de l'homme et ses besoins toujours plus personnalisés.

      Comme le soulignait récemment le cabinet d'études Arthur Andersen, « le marché de la téléphonie mobile affronte aujourd'hui les difficultés connues, un an plus tôt, par le commerce électronique : celui d'un emballement autour d'une technologie révolutionnaire en perdant les caractéristiques vraiment utiles, à savoir celles qui débouchent sur des applications localisées, personnalisées, accessibles au bon moment, conviviales et peu coûteuses. » [Leclercq, 2001]

      Ainsi, à brève échéance déjà, la croissance du marché de la téléphonie mobile va, dans un premier temps, avant tout reposer sur les services de messagerie, de courrier électronique et de publication d'information, puis sur les applications multi-médias et le commerce électronique. Un point de vue une nouvelle fois défendu par le cabinet d'études Arthur Andersen pour qui « la valeur ajoutée, en téléphonie mobile, sera apportée par les applications ».

      Pour en tirer des enseignements de base visant à initier nos divers travaux de recherche, nous retenons à ce niveau que les acteurs qui participeront le plus à cette nouvelle chaîne de valeur seront, d'une part, les apporteurs de contenus, mais aussi et surtout, d'autre part, ceux qui seront en contact direct avec le client. Ils s'attacheront ainsi à remédier à ses propres problèmes, à ses souhaits quotidiens, personnalisés et ciblés.

      Dans cette optique, ALCATEL lance, au début de l'année 1994, une gamme complète de standards téléphoniques qui permettent aux entreprises d'intégrer, dans un même système, toutes les formes de communication [Chabbert, 1994] .

      Grâce au développement d'une architecture de commutation spécifique ALCATEL 4400 et à l'intégration d'un système d'exploitation temps réel conforme au standard Unix, ALCATEL espère couvrir, avec une seule gamme, tous les besoins du marché européen dans ce domaine. A la fois autocommutateur, multiplexeur, frontal de communication multi-média (voix, données, images) et plate-forme applicative, la nouvelle gamme de standards téléphoniques numérisés ALCATEL 4400 permet aujourd'hui d'intégrer, au sein d'un même système, la communication de l'entreprise sous toutes ses formes. Des photographies précises, correspondant aux dernières versions de ces différents produits, nous sont proposées ci-dessous ( Figure 1.1.1.3 ).

      De plus, il est encore à noter que cet outil facilite aussi le portage de logiciels issus du commerce et la communication avec des outils informatiques (ordinateurs, réseaux locaux, etc).

      Face au développement phénoménal de la bureautique au cours de la dernière décennie, une intégration des outils informatiques et de télécommunication devenait en effet indispensable. Le standard téléphonique numérisé ALCATEL 4400 met ainsi pleinement le réseau et les fonctions du téléphone au service de l'informatique. Sur ces bases solides, nous allons pouvoir définir, concevoir, implémenter et valider nos divers modèles auto-adaptables.

      Ce contexte de recherche à présent spécifié, nous avons aussi été amenés à prendre part à la naissance et au lancement, sur un marché toujours dédié au 'grand public', d'un autre terminal de communication de tout premier plan en ces années 1998 et 1999 de début de Thèse. Nous avons ainsi nommé le « WebPhone » ou « terminal téléphonique Internet » d'ALCATEL. L'avènement extrêmement rapide de tels terminaux de communication a été avant tout catalysé par la découverte des possibilités incommensurables pour le 'grand public' du réseau Internet. Concernant ces travaux sur les terminaux de communication, sur les nouvelles générations de réseau aussi, de services professionnels et résidentiels enfin, les équipes de recherche d'ALCATEL s'impliquent en définitive pleinement dans l'étude des services multi-médias les plus avancés, ainsi que sur l'optimisation de leurs récents produits. Cette dernière nous a été alors confiée, en partie bien sûr, dans le cadre de la Thèse.

      Nous précisons en outre que, si ce premier chapitre de notre mémoire constitue la base préalable de notre travail de recherche, il demeure néanmoins tout aussi manifeste qu'il nous a constamment fallu ne pas perdre de vue que ce domaine des terminaux de communication est sujet à une évolution de tous les instants. Le contexte de nos recherches s'est ainsi beaucoup modifié depuis trois ans, et continue encore d'évoluer, même quotidiennement parfois !...

1.1.2.1. Contexte historique , caractéristiques et propriétés générales

      Avec la création de la télématique en 1976, et le lancement ensuite du Minitel en 1983, apparaît, en France, un marché véritablement très attirant autour de ce dernier et tout nouveau terminal de communication [Belot, 1999] . Près de vingt ans après, une réelle confirmation nous en est apportée, puisque nous pouvons notamment constater que l'on compte de nos jours pas moins de 15 millions d'utilisateurs du Minitel pour 6 millions de terminaux.

      Afin d'attirer vers eux tous ces utilisateurs intéressés, plusieurs acteurs principaux du marché des télécommunications décident alors de lancer des boîtiers de communication aux fonctions multiples. Ces "tout-en-un", appelés "ScreenPhone" à l'origine, offrent ainsi à la fois un téléphone aux fonctions avancées, les services Minitel en couleurs, et des services Internet comme la messagerie électronique, le Web et le commerce électronique. Le 'Webphone' est né.

      Cependant, devant un potentiel aussi prometteur, la concurrence entre les différents protagonistes devient immédiatement très vive. En témoigne d'ailleurs le nombre et la richesse des membres de l'ISRF, ou « Internet Screenphone Reference Forum », créé au niveau mondial par France Télécom dès le début de l'année 1998. Nous relevons par exemple, et par ordre alphabétique, l'implication de sociétés comme ACER, ALCATEL Business Systems, BELGACOM, DEUTSCHE TELEKOM, ERICSSON, France Télécom bien sûr, IBM, INFOGEAR, LOTUS Development Corporation, MATRA NORTEL Communications, PHILIPS Consumer Communications, LUCENT Technologies, SAGEM, SIEMENS, SUN Microsystems, SWISSCOM, TELIA et même US WEST. Ce moyen de concertation dédié au nouveau 'Screenphone' s'installe comme un organisme ouvert, mis en place pour établir un cahier des charges de normes destinées à soulager le développement d'un marché grand public mondial focalisé sur un terminal de base facile à utiliser [ISRF, 1999] . Avec un accès à Internet basé essentiellement sur des technologies Java, l'ensemble des caractéristiques ainsi déterminées adresseront des standards d'interfaces entre le terminal et l'opérateur de réseau ou encore les fournisseurs de service.

      Indispensable à l'établissement de prototypes pour un interfaçage intelligent concernant ce type de terminal de communication, nous nous proposons de nous attarder sur un état de l'art complet des dernières avancées technologiques inhérentes au 'Webphone', ce par la description détaillée des principaux terminaux disponibles sur le marché depuis 1998.

      L'Annexe 1 propose une étude approfondie des caractéristiques du 'Web Touch One' d'ALCATEL, avec accès facile à Internet pour le 'grand public' et mis en oeuvre en partenariat avec la société THOMSON Multimedia. Nous nous attachons également à découvrir et à spécifier les principaux concurrents du précédent terminal de communication, que ceux-ci soient :

• - le 'WebPhone @net' de Siemens, tout premier rival déclaré,
• - le 'Tel@phone' de Matra Nortel Communications, d'origine et de conception entièrement françaises,
• - le 'Web Audio Phone' de Samsung,
• - le '@Max' de COM One,
• - ou encore 'l'Internet Screenphone' d'Universal Microelectronics Company (UMEC), réalisé en coopération avec l'imposant constructeur d'équipements et de logiciels de télécommunication qu'est LUCENT Technologies (Bell Labs).

      Nous évoluerons alors vers l'intéressant constat que, convivial, souvent doté d'un écran tactile couleur, d'un clavier rétractable aussi ainsi que d'un combiné téléphonique intégré, ces terminaux Web permettent finalement à tout particulier d'accéder rapidement et plus aisément que jamais au réseau des réseaux que définit Internet [Alcatel, 2001] .

1.1.2.2. Les Terminaux Internet : récapitulatif et premières conséquences

      Oscar du meilleur produit lors du salon du CeBIT à Hanovre en 1998 [Bessières, 1999] , nous avons constaté que le 'Webphone' d'ALCATEL, rebaptisé donc 'Web Touch One' depuis, est resté une des vedettes au salon Telecom de Genève à la mi-Octobre 1999. En outre, l'engouement pour ce type de terminaux de communication dédiés à Internet ne diminue pas avec les années. Au contraire, il ne fait qu'accroître avec la succession des présentations qui lui sont régulièrement réservées, organisées pour les diverses professions de spécialistes issus des domaines scientifiques concernés, mais aussi à l'intention du 'grand public' [CeBIT, 2001] .

      Un terminal téléphonique et télématique, relativement bon marché et conçu aussi pour un accès direct à Internet, est assurément séduisant. Tout le problème réside ensuite dans son positionnement sur le marché mondial, notamment dans un contexte où les ordinateurs eux-mêmes deviennent de plus en plus accessibles. En plus d'ALCATEL qui se trouve à l'origine du concept du 'Webphone', nous avons relevé que Siemens, Matra Nortel Communications, Samsung, COM One, Universal Microelectronics Company, et ce même en allant jusqu'à Sony, ont de fortes ambitions sur ce domaine, quoique plus modestes pour certains groupes comme nous le rappelons plus loin ( Tableau 1.1.2.2 ). Mais tous doivent orienter les capacités de ces nouvelles machines de communication vers une proximité, une 'personnalisation' et une réelle automatisation dédiées aux besoins d'un utilisateur 'grand public'. Ce dernier constat revêt alors le rôle primordial des fondements attachés aux théories 'd'intelligences' qui nous intéressent.

      ALCATEL poursuit aujourd'hui ses recherches dans ces directions, au sein des structures d'Atlinks, société partagée (joint-venture en anglais) entre ALCATEL et THOMSON Multimedia, et qui se place en tête sur le marché mondial actuel des terminaux Internet [Alcatel, 2001] . La gamme 'Web Touch' commence à répondre à une demande de plus en plus évoluée pour de nouvelles applications destinées au 'grand public' : commerce électronique, prévisions météorologiques, circulation routière, etc. Cette même gamme 'Web Touch' constitue aussi une des meilleures alternatives pour satisfaire la demande des utilisateurs sur les marchés verticaux à fort potentiel comme la banque électronique, les assurances, l'hôtellerie ou encore l'industrie automobile. La conjoncture du marché mondial des 'Webphone' justifie donc les orientations d'auto-adaptation et d'interfaçage intelligent que nous avons choisies de modéliser.

      Nous présentons, sur la page suivante, un tableau bien récapitulatif des caractéristiques significatives, contraintes techniques et capacités d'utilisation extraites des appareils les plus remarquables composant le marché des terminaux de communication Internet ( Tableau 1.1.2.2 ). A noter qu'une case de ce tableau comportant un tiret signifie que l'information correspondante n'est pas disponible à l'heure actuelle, ou que la société concernée n'a pas souhaité nous divulguer de détails à ce sujet, souvent pour des raisons évidentes de forte concurrence.

      Ainsi, au moment où l'ordinateur reste l'outil numéro un des hommes pour se connecter à l'Internet, il apparaît de plus en plus sûr que les 'Webphones' ont des avantages indéniables, en termes de convivialité comme de simplicité d'accès [Thorel, 1999] .

      Cependant, nous retenons ici aussi qu'une des principales difficultés de nos recherches se résume par le fait que les machines ne cessent d'évoluer à grande vitesse, en possédant une durée de vie très courte. En conséquence, nous avons constamment dû nous adapter et chercher à établir nombre de concepts évolutifs, incrémentaux et surtout capables de résister aux rapides changements matériels annoncés pour le futur. De plus, nous relevons, à l'image des dernières années que nous venons tous de vivre, que l'avenir nous réserve sûrement des surprises dans ce domaine des terminaux de communication et, par extension, des télécommunications. En effet, nous pouvons espérer que notre soif permanente de technologie, d'innovation, d'automatisation, d'assistanat implicite, de relations humaines et de curiosité interactive aussi, sera toujours comblée et satisfaite. Pour n'en citer qu'un, voici un exemple choisi parmi les plus récents et qui nous entraîne vers cette vision d'un futur surprenant lié aux communications ( Figure 1.1.2.2 ).

      Ce récent terminal de communication, qui s'apparente très nettement à un simple objet de la vie courante, a la taille d'une grosse télécommande. Au milieu, une dépression en plastique mou sert de pointeur à l'utilisateur. Equipé d'un microphone, d'un haut-parleur et d'une prise de casque, 'iCOM' possède une sorte d'oeilleton protubérant [Courrier, 2001] . L'internaute qui y colle son oeil perçoit alors une image équivalente à celle d'un écran couleur de 21 pouces, soit pas moins de 60 centimètres de diagonale !

      Caractérisée par une mémoire vive de 32 Mo, cette machine futuriste d'Interactive Imaging Systems se voit attribuée une autonomie de fonctionnement de plus de 12 heures grâce à une batterie en lithium de dernière génération. Et si le système comprend enfin un navigateur, un lecteur de fichiers musicaux et un gestionnaire de courrier électronique, le tout est connecté à l'Internet par un modem, avec ou sans fil.

      

Tableau11.1.2.2 : Récapitulatif des caractéristiques techniques et contraintes d'utilisation émanant des principaux terminaux de communication de type "WebPhone"
Modèles Composants	ALCATEL Web Touch One	Siemens WebPhone @net	Matra Nortel Tel@phone	Samsung Web Audio Phone	COM One @Max	UMEC Internet Screenphone
Date de Sortie	Automne 1999	-	Décembre 1999	Début 2000	Printemps 2000	Début 2001
Système d'Exploitation	PersonalJava	Windows CE	Windows CE 2.1	pSOS PersonalJava	QNX	-
Control Process Unit	Motorola Power PC 823 66 MHz	-	X86	StrongArm (ISA-1100)	NS Geode Media Gx1 266 MHz	-
Disque Dur	2 Mo (1000 adresses)	100 mails ou 20 fax	-	-	250 entrées	-
Mémoire Vive	32 Mo	-	20 Mo	16 Mo	32 Mo	-
Bouton dédié au Minitel	oui	-	oui	non	oui	oui
Lecteur de Carte à Puce	oui	oui	oui	oui	oui	non
Web	HTTP 1.1 HTML 3.2 SSL 3.0 bouton dédié	JavaScript HTML 3.2 SSL 3.0 bouton dédié	HTTP 1.1 HTML 3.2 SSL 3.0	HTTP 1.1 HTML 3.2 SSL 3.0	JavaScript HTTP 1.1 HTML 3.2 SSL 3.0	JavaScript HTTP 1.0 HTML 3.2 SSL 3.0 bouton dédié
Connexion	33,6 Kbps	33,6 Kbps	33,6 Kbps	56 Kbps Ethernet 10 base T	56 Kbps Ethernet 10/100 base T	56 Kbps
Messagerie	SMTP POP3 IMAP4 diode clignotante	SMTP POP3	POP3 IMAP4	POP3 IMAP4	SMTP POP3 voyant lumineux	SMTP POP3 indicateur lumineux
Ecran	tactile VGA 256 couleurs 640 x 480 7,5 pouces	tactile monochrome 640 x 480	tactile 256 couleurs 8 pouces	tactile 256 couleurs 8,2 pouces	LCD VGA 16 millions de couleurs 640 x 480 8,2 pouces	tactile VGA couleur 7,4 pouces
Clavier	alpha-numérique	externe	"azerty"	"azerty"	alpha-numérique TouchPad	alpha-numérique

      Nous relevons de ce tableau récapitulatif que les terminaux de communication de type 'WebPhone' et dédiés à 'l'accès facile' à Internet sont des outils informatiques et télématiques très récents. Les choix effectués par les constructeurs au niveau des systèmes d'exploitation respectivement mis en oeuvre se partagent en deux tendances principales : PersonalJava de Sun et Windows CE de Microsoft. Cependant, les informations que nous avons pû obtenir au sujet des caractéristiques attenantes aux coeurs-mêmes de ces terminaux, à savoir les puces électroniques (CPU ou Control Process Unit) et les disques durs utilisés, sont aussi disparates que difficiles à déchiffrer et toujours jalousement protégées. La concurrence entre fabricants demeure féroce et tout-à-fait palpable, mais bien compréhensible au vu des énormes enjeux financiers : le paragraphe 1.1.1.2 abordé précédemment a permis de nous en fournir un premier aperçu.

      Ceci dit, une grande majorité des composants du Tableau 1.1.2.2 montre toutefois que les orientations des terminaux de communication évoluent à grands pas vers davantage de capacités techniques, de commodités et d'aisances pour l'utilisateur. Rares sont les appareils qui ne dépassent pas 16 Mo de mémoire vive, qui ne mettent en avant des boutons dédiés à des fonctionnalités uniques, précises et ciblées, ou même ne font valoir un avangardiste lecteur de carte à puce. Cette focalisation sur l'entité finale que représente l'utilisateur se traduit même jusqu'aux constantes améliorations apportées aux périphériques classiques tels que l'écran (tactile pour tous, avec une taille et un panel de couleurs aussi étendus que possible) et le clavier (inévitablement alpha-numérique et au rangement pratique pour la plupart).

      Enfin, et c'est bien là que tous ces terminaux Internet se rejoignent inexorablement, tout a été fait lors de la conception de ceux-ci pour aboutir à de véritables et efficaces moyens de communications pluri-directionnelles : aussi bien au niveau de la rapidité de transfert des données (33,6 Kbps pour les plus anciens, 56 Kbps avec carte Ethernet pour les derniers en date) et de la richesse des logiciels de gestion du Web, qu'en ce qui concerne plus spécifiquement les qualités et les différents protocoles de messagerie mises à disposition de l'utilisateur. Ainsi, tous les travaux inhérents aux présents et futurs terminaux de communication se voient orientés vers un interfaçage homme-machine de plus en plus évolué et complet, choisi de manière nettement plus judicieuse que dans le cas des divers outils de communication ayant déjà jalonné le passé.

1.1.3.1. Introduction et principales caractéristiques

      Nous avons déjà maintes fois constaté, au cours de la partie précédente, que les usagers d'Internet croient beaucoup en l'avenir de ce média. Cela établi, nous découvrons que, pour eux, l'activité Internet est aussi très majoritairement associée à la pratique du courrier électronique (91%) [Cohu-Weill, 2001] . Et c'est seulement loin derrière qu'ils font appel au Net dans le cadre de la recherche d'informations, que ce soit pour le domaine professionnel (59%), les loisirs (74%) ou encore la vie pratique (93%). Si les usages plus spécialisés (discussions, forums, jeux en réseaux, achats en ligne) sont cependant moins courants, le téléchargement de fichiers, programmes et musique, fait de son côté un bon score avec 47%.

      En outre, nous pouvons noter que le jugement que portent les internautes sur le réseau des réseaux est plutôt positif : en effet, ils apprécient beaucoup l'utilisation pédagogique qu'ils peuvent en faire (75%), ainsi que les possibilités de simplification de la vie quotidienne (70%). Ils soulignent de plus que le Web peut apporter à la création littéraire et artistique, de même qu'aider au développement de l'activité professionnelle à domicile.

      Il ressort donc, dès à présent, que la messagerie électronique caracole nettement en tête des diverses applications et manipulations opérées de nos jours sur le réseau Internet. Toutefois, si du côté du 'grand public' la masse de publicités estampillées 'www' dans les magazines et les médias tendrait à nous faire croire que tous les Français sont connectés à l'Internet, on navigue là encore entre douce illusion et vaste intoxication [CCI, 2001] . En effet, d'importants besoins en développement et en formation, mais aussi en ergonomie, en convivialité, en proximité, en personnalisation et en auto-adaptation semblent aujourd'hui nécessaires quant à la découverte et à l'utilisation des capacités de communication électronique inhérente à un tel outil planétaire.

      Nous ne pouvons que constater, alors, que la messagerie électronique impose une réelle gestion de tous les instants, stricte et rigoureuse. Elle devient tous les jours plus professionnelle et de nombreux organismes cherchent actuellement à rendre l'offre qui lui correspond plus réactive et plus fiable [Bordage & Saiz, 2001] .

      L'utilisation des e-mails est devenue monnaie courante pour les sociétés. Et si la plupart d'entre-elles ne l'utilisent pas encore comme un outil de communication et de 'marketing' à part entière, chaque message envoyé véhicule néanmoins l'image et les valeurs de l'entreprise. Si cela induit que le traitement de ces e-mails, entrants comme sortants, se doit d'être efficace, il tend également à garantir un service de qualité, dédié à l'ensemble de la clientèle, et constitue le meilleur vecteur pour bâtir une relation forte et durable avec tous les partenaires d'une entité. De nombreux modules, parfois nouveaux, peuvent venir se greffer sur le processus de messagerie : l'infrastructure de gestion des e-mails s'enrichit ainsi au fur et à mesure des besoins de l'entreprise. Au départ simple outil de transmission au format 'texte', la messagerie assume désormais beaucoup de fonctions commerciales, gère la sécurité ainsi que la confidentialité des transactions, etc. Pour exemple, les anti-virus et autres filtres ont été les tous premiers modules adjoints aux différents serveurs chargés de la réception et de l'émission des messages électroniques. Plus récemment, des plates-formes de 'marketing', dédiées à l'envoi en nombre d'e-mails et à l'amorce du traitement des e-mails entrants, sont venues renforcer ce dispositif.

      Mais nous reviendrons sur tout ceci lors de nos prochaines investigations attachées à rendre 'intelligente' la messagerie électronique 'unifiée' mise sur le marché par ALCATEL.

      En attendant, il nous reste à définir ce qu'est la notion de 'Messagerie Unifiée', seconde catégorie de produits orientés vers le monde de la communication et mis à notre disposition par ALCATEL pour accueillir nos travaux successifs d'analyse, de modélisation, de conception et, en définitive, d'implémentation et de validation.

      Nous retiendrons alors que le domaine de la messagerie unifiée se trouve être tout aussi récent que le précédent concept relevant des "Webphone", et présente une nouvelle fois de très intéressantes caractéristiques avangardistes dans le cadre de nos recherches. Plus techniquement, ce deuxième secteur issu des catalogues d'ALCATEL correspond à une application logicielle dédiée à la messagerie électronique, sur ordinateur comme sur poste téléphonique, et via le réseau Internet bien entendu. En outre, elle est qualifiée "d'unifiée" du fait qu'elle regroupe, en un unique produit, le traitement de plusieurs médias distincts comme les e-mails, les voice-mails, les fax ou encore les SMS ("Short Messages Services") [Lichtner, 2000] , tout en manipulant ces différents messages en une seule et même interface-utilisateur.

      D'un autre côté, nous nous devons de signaler qu'il ne faut absolument pas confondre le concept de "Messagerie Unifiée" avec celui de "Messagerie Intégrée". En effet, si ces procédés font tous deux appel à une seule interface-utilisateur, l'architecture de la messagerie unifiée surclasse son homologue puisqu'elle se compose aussi d'un unique lieu de stockage (ou serveur), d'un unique annuaire ou répertoire pour chaque utilisateur, ainsi que d'un seul administrateur pour tout le système. La messagerie intégrée, au contraire, a elle toujours besoin de plusieurs lieux de stockages différents, de plusieurs répertoires aussi pour un même utilisateur, et surtout d'une administration sur terminaux au moins dédoublée [Alcatel, 2000] . Un inconvénient de taille apparaît pour ce principe de messagerie intégrée, à savoir que ce concept requiert une capacité très élevée au niveau des réseaux locaux d'une entreprise, notamment car il demeure nécessaire de copier l'ensemble des messages et des annuaires entre différents serveurs dédiés.

      A présent, nous nous proposons de prendre connaissance des diverses propriétés de l'application de "Messagerie Unifiée" d'ALCATEL, appelée "AUM", de même que de toutes celles composant aujourd'hui le panel de la concurrence d'un tel outil de communication.

1.1.3.2. Contexte général du marché de la 'Messagerie Unifiée'

      Selon le cabinet d'études F&H, le marché des applications de messagerie unifiée devrait atteindre 5 milliards de Dollars en 2005, contre seulement 549 millions de Dollars aujourd'hui [Lichtner, 2000] . Il s'agit là d'une progression pouvant être qualifiée de fulgurante, d'autant plus que ce secteur apparaît dopé par les nouvelles technologies, dont Internet, mais surtout par l'explosion des applications sans fil, associant les assistants numériques personnels (PDA) et la téléphonie mobile (GSM) que nous avons déjà étudiés. La personnalisation et la mobilité sont en conséquence les premiers facteurs pour faire décoller ce marché.

      Le marché de la messagerie unifiée, solutions destinées aussi bien aux entreprises qu'au domaine du 'grand public', demeure en outre très hétérogène. Les offres de messagerie unifiée regroupent des acteurs issus d'univers très variés. Nous y trouvons des éditeurs tels que Lotus, Microsoft ou Novell, des opérateurs comme France Télécom et Cegetel, des constructeurs (IBM, Sun), des spécialistes du réseau avec Lucent, et des fournisseurs de GSM (Nokia, Ericsson, Siemens, ALCATEL). Aucun domaine n'échappe à cette nouvelle vague, et nous pouvons même trouver certains fournisseurs d'accès Internet qui allouent aujourd'hui ce type de service.

      Fort de ce constat, le cabinet d'études Ferris Research, spécialisé dans les nouvelles technologies, distingue deux catégories de fournisseurs [Lichtner, 2000]. Il s'agit alors, d'une part, de ceux qui proposent des solutions sur mesure (IBM, Lotus, Siemens, Ericsson, Lucent, Sun, Microsoft, etc) visant surtout les grandes entreprises, et, d'autre part, des éditeurs qui offrent des solutions "clé-en-main" destinées aux plus petites sociétés, mais aussi aux particuliers séduits par les avantages de la messagerie unifiée. Ces éditeurs avancent des plates-formes intégrées pour fédérer la voix, les fax et les messages électroniques. Quant aux entreprises concernées, ce sont plutôt celles qui génèrent un important trafic d'informations (services "marketing", consultants, relations publiques, communications, etc). Mais cela peut être également des petites ou des moyennes entreprises qui ont des collaborateurs itinérants...

      En conclusion à cette étude de marché, remarquons qu'ALCATEL se place sérieusement dans chacune de ces deux précédentes catégories, et fournit des solutions pour les entreprises, sans exception, qui possèdent déjà un système e-mail complet et/ou des postes téléphoniques de type "4400" (se référer au paragraphe 1.1.1.3 pour davantage de précisions à ce sujet).

      L'Annexe 1 nous apporte une nouvelle fois le détail des diverses caractéristiques issues de cet innovant domaine, non seulement selon ALCATEL au travers bien entendu de "l'ALCATEL Unified Messaging" (AUM), mais également d'après ses principaux concurrents listés ci-après :

• - "SmartPhone Messagerie Unifiée" (SMU) de Novavox,
• - "David Professional" (Version 6.0) de Tobit Software, éditeur allemand,
• - "Enterprise Interaction Center" (ou encore EIC), développé par la société américaine Interactive Intelligence,
• - "Freeplanning" produit par la société française du même nom, créée à Paris par une équipe de quatre professionnels du Web et partenaire de SUN Microsystems.

1.1.3.3. La 'Messagerie Unifiée' : récapitulatif et nouvelles perspectives

      Nous pouvons d'emblée retenir à ce niveau que l'offre et les technologies inhérentes au concept de la messagerie unifiée commencent à affluer. Devant ce jeune domaine d'outils de communication électronique qui ne fait encore que poser ses premières bases, se profile une des principales difficultés de nos recherches, à savoir une indispensable adaptation de notre part, associée à une anticipation et à un contexte de travail en permanente évolution.

      Par conséquent, à l'image des conclusions établies précédemment sur les "Webphone", nous nous sommes constamment attelés à intégrer dans nos propres travaux les modifications successives apportées par les protagonistes de la messagerie unifiée. Sans oublier que nous nous sommes aussi régulièrement demandés dans quelles mesures nous pouvions prévoir, avec un maximum de précisions, les avancées des différentes sociétés dans ce domaine en devenir.

      Ainsi, malgré un environnement en perpétuelle progression, nous réussissons à extraire plusieurs critères importants et communs aux diverses applications étudiées. En effet, aussi bien ALCATEL que Novavox, Tobit Software, Interactive Intelligence et Freeplanning s'attachent tous à rechercher, en premier lieu, une réelle facilité d'intégration quant à leurs produits respectifs, notamment en implémentant des applications modulaires sur des architectures "client-serveur" existantes. Nous noterons en plus à ce propos que la majorité des plates-formes que nous avons abordées font appel à Microsoft Windows et/ou Exchange.

      Par suite, les sociétés ciblées présentent au moins un module destiné à la fonction d'administration du système. Avec des options de gestion et d'archivage, les messages multi-médias sont traités, qu'ils soient réceptionnés ou envoyés, en visant une forte efficacité et une centralisation générale, comme pour l'uniformalisation des messages dans "l'ALCATEL Unified Messaging". D'ailleurs, ALCATEL et Novavox proposent, de manière conviviale, la possibilité de configurer la messagerie : taille de chaque boîte aux lettres, temps de validité des messages, etc.

      Mais la richesse de ces différents logiciels ne s'arrête pas là, puisque nous avons également constaté que nombre d'extensions, toutes plus intéressantes les unes que les autres, nous sont proposées par les sociétés successives. A noter que c'est essentiellement ainsi, avec un coeur théorique et des principes de conception presqu'identiques, que la distinction entre les applications de messagerie unifiée s'effectuent sur le marché actuel.

      A l'image du "Webphone", le domaine de la "Messagerie Unifiée" se trouve donc devant un avenir très prometteur et capable d'apporter à celle-ci d'importantes améliorations. Dans ce contexte rendu difficile du fait d'une rude concurrence entre les entreprises concernées, il faut souligner que "l'AUM" se situe très nettement dans le peloton de tête, grâce aux capacités reconnues et à la grande expérience d'ALCATEL en matière d'équipements de télécommunication. En tête du marché mondial de la mise en oeuvre des réseaux télématiques, ALCATEL se distingue également de ses poursuivants par la prise en compte dans "l'AUM" d'un unique réseau d'administration et d'une architecture d'interfaçage orientée vers les besoins de l'utilisateur.

      Dans cette optique, primordiale à notre époque, nous allons chercher à approfondir et à innover les caractéristiques propres au travail répétitif et quotidien de nos utilisateurs. Conforme à la démonstration apportée au niveau des terminaux Internet, force est de constater qu'un réel vide s'avère aujourd'hui indispensable à combler quant à une véritable assistance automatique et adaptable aux objectifs de chaque utilisateur, salarié d'une entreprise comme particulier oeuvrant en privé. Cette dernière remarque introduit ainsi instantanément tous les principaux fondements qui qualifieront nos futurs apports 'd'intelligence' aux derniers logiciels d'ALCATEL. Et c'est également dans ce même but que nous concevrons ensuite un ensemble de nouveaux procédés d'apprentissage automatique, capables de remédier en définitive à un manque d'applications de messagerie électronique dédiées à nos comportements d'humains.

      Enfin, nous ne pouvons clore cette transition avec l'univers des interfaces intelligentes sans présenter un tableau récapitulatif de toutes les informations remarquables, contraintes et autres capacités techniques issues des applications les plus significatives composant aujourd'hui le domaine de la messagerie unifiée ( Tableau 1.1.3.3 ).

      

Tableau21.1.3.3 : Récapitulatif des caractéristiques et contraintes techniques émanant des applications de "Messagerie Unifiée"
Modèles Composants	ALCATEL AUM	Novavox SMU	Tobit Software David Professional	Interactive Intelligence EIC	Freeplanning Freeplanning
Architecture	Client-Serveur (ALCATEL 4400 PBX)	Client-Serveur	Client-Serveur	Client-Serveur (Java et PBX)	Client-Serveur
Outil(s) d'Exploitation ("Serveur")	MS Windows NT, MS Exchange Server 5.5	MS Exchange	MS Exchange, Novell Groupwise	MS Windows NT	MS Windows
Application de Messagerie ("Client")	MS Outlook	MS Outlook	Lotus Notes SMTP	MS Exchange	MS Outlook, Lotus Notes
Médias Traités	e-mails, fax, messages vocaux	e-mails, fax, messages vocaux	e-mails, SMS, messages vocaux, télécopies	tous types de messages, télécopies	mails, SMS, fax
Modules Logiciels Principaux	Réseau administrateur, Interface-utilisateur, Opératrice Automatique	Serveur, Administrateur, Agent	Fax, Messagerie vocale, SMS, Administration, WebBox	Serveur d'interaction, Interaction administrateur, Interaction Designer, Serveur Vocal Interactif	Partage, Synchroniseur, Visualiseur, Coordinateur, Alerte

1.2.2.1. Description de toutes les caractéristiques remarquables

      Il s'avère, en tout premier lieu, que le substantif "interface" corresponde à une vitrine physique, un support technique ou une architecture matérialisée et manipulable directement par l'utilisateur sur une machine définie. De son côté, l'adjectif "intelligent" fait davantage référence à une qualité reconnue à l'interface considérée, une caractéristique subjective qui demande une définition rigoureuse, tant elle reste aujourd'hui plus ou moins justement utilisée et implémentée.

      De plus, l'amélioration d'une interface passe obligatoirement par l'intégration d'une intelligence la plus adaptative, voire auto-adaptative, possible [Benyon, 1993] . Il nous apparaît donc indispensable d'établir la définition détaillée d'une "interface intelligente", caractérisation aussi pratique et orientée vers les utilisateurs "grand public" des terminaux de communication.

      Des termes composant l'expression "interface intelligente", c'est avant tout le second qui appelle une définition explicite. Cependant, nous devons garder à l'esprit que des propriétés importantes sont requises aujourd'hui pour une interface homme-machine [Palanque & Bastide, 1994] . Ces indéniables attributs regroupent, en plus d'une absence de situations insolubles (que l'on nomme plus précisément deadlocks en anglais) et d'une prédictabilité de chaque commande (traitement identique dans un même contexte donné), la réinitiabilité d'une interface (possibilité de toujours atteindre l'état initial ou un état prédéfini) et la disponibilité d'une commande, ce à tout moment (commande d'aide par exemple). En outre, la succession des commandes doit être fidèle aux actions de l'utilisateur (respect de l'ordre de lancement des commandes).

      En pratique, toutes les interfaces graphiques de qualité sont du type WIMP , ce sigle anglophone signifiant Windows, Icons, Menus et Pointing. Les interfaces se caractérisent alors par la recherche d'une facilité d'utilisation, d'une concision, d'une cohérence et d'une flexibilité vis-à-vis de ses utilisateurs tendant à être améliorées. Toutes requièrent également un contrôle efficace, c'est-à-dire l'intégration d'applications relevant de la "programmation par événements" où l'utilisateur reste maître de l'interaction tout au long de la session de travail. Il demeure primordial pour cet utilisateur de pouvoir visualiser, à tout moment, l'ensemble des commandes mises à sa disposition par l'application concernée. Enfin, toute action licite doit rester activable et être présentée comme telle à l'utilisateur, ce qui confère une grande liberté d'action et un niveau de guidage important, les actions illicites étant clairement inactivables [Palanque & Bastide, 1995] .

      En laissant le travail sur l'architecture, la parole, la biométrie (empreintes digitales et oculaires, visages et physionomies de l'utilisateur, etc), la multi-modalité ainsi que la gestuelle, nous nous attèlerons aux mécanismes d'apprentissage automatique inhérents et indispensables à de telles interfaces intelligentes, et notamment en ce qui concernent les différentes habitudes et autres réactions de l'utilisateur en matière de communications télématiques.

      En conséquence, une "interface" se traduit par un système spécialisé de représentation des connaissances [Benyon & Murray, 1993-1] , un dispositif d'interaction entre l'homme et le produit [Bonner, 1997] , un système interactif [Schlimmer & Hermens, 1993] ou encore une secrétaire de communication d'un utilisateur dans un environnement bureautique [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] . Elle est en outre toujours chargée de mettre en place le dialogue entre l'utilisateur et le système [Höök, 1997] , de présenter une maîtrise à toutes épreuves (avec une notion primordiale de robustesse) et de gérer de manière compétente les tâches de l'utilisateur [Shneiderman, 1997] .

      Cette interface devient alors "intelligente" et intègre une certaine mesure ou capacité d'intelligence [Benyon, 1993] dès l'instant où elle travaille avec des méthodes d'Intelligence Artificielle dans la perspective de l'utilisateur [Whitehead, 1998] et incorpore une ou de préférence plusieurs, voire un maximum des "fonctionnalités" que nous listons maintenant. Ces dernières permettent donc la caractérisation d'une intelligence mise en exergue par une interface :

• - Adaptation (c'est-à-dire capacité à faire face aux changements [Mataric, 1994] ) du système à son utilisateur [Höök, 1997] , en agissant, en travaillant sur le comportement de l'utilisateur [Benyon & Murray, 1993-1] de manière a priori au vu d'une situation ou a posteriori au vu d'un résultat ou d'un comportement [Garbay & Maitre, 1997] ; mais aussi adaptation de tous les messages d'erreurs, de conseil et d'explication au niveau global de connaissance et de compétence de l'utilisateur [Whitehead, 1998] .
• - Automatisation et par conséquent auto-adaptation [Benyon, 1993] , exécution de fonctions sélectionnées indépendamment du contrôle immédiat de l'utilisateur, bien que sous l'entière conduite des requêtes précédentes de l'utilisateur [Whitehead, 1998] .
• - Autonomie par compréhension de l'état courant de son environnement et action indépendante pour faire progresser les buts [Akoulchina & Ganascia, 1997] , agissement simultané et sans intervention de l'utilisateur, que ce dernier soit occupé ou non [Lieberman, 1997] .
• - Modularité et appropriation [Benyon & Murray, 1993-1] , en traitant les besoins individuels et changeants des utilisateurs [Benyon, 1998] , en suggérant des solutions spécifiques pour des tâches particulières de l'utilisateur, avec les raisons pour lesquelles elles ont été considérées comme appropriées et en réalisant une réponse
  ou une action appropriée pour l'utilisateur selon un certain degré d'initiative
  [Whitehead, 1998] .
• - Interprétation des directives de l'utilisateur [Akoulchina & Ganascia, 1997] , de ses buts ou de ses actions d'entrée dans un environnement ou contexte particulier, tout en fournissant aussi une réaction, une sortie compatible avec un modèle mental d'utilisateur [Bonner, 1997] .
• - Aide à l'utilisation de systèmes de plus en plus complexes [Höök, 1997] , à la réduction des erreurs de l'utilisateur [Schlimmer & Hermens, 1993] .
• - Mise en valeur de l'expérience des utilisateurs face aux nouvelles possibilités logicielles offertes [Höök, 1997] par la facilité, l'aisance et la rapidité à comprendre puis apprendre les fonctionnalités de base du système initial, de même que le plaisir à assimiler les caractéristiques avancées [Shneiderman, 1997] .
• - Simplicité de l'application en temps réel [Höök, 1997] , puisque les utilisateurs peuvent immédiatement voir si leurs actions ont atteint leurs buts [Shneiderman, 1997] .
• - Individualisation et personnalisation des systèmes [Höök, 1997] , retrouvées notamment pour les experts dans la rapidité à exécuter un large éventail de tâches
  et par la possibilité de définition de nouvelles fonctions et caractéristiques
  [Shneiderman, 1997] .
• - Intégrité et compréhension de l'information [Höök, 1997] , accessibilité universelle d'un support compréhensif et de haute qualité [Stephanidis, 1997] .
• - Prédiction active de ce que l'utilisateur va écrire, anticipation par présentation d'alternatives sans que l'utilisateur n'ait à les demander [Schlimmer & Hermens, 1993] .
• - Non-restriction et non-insistance [Akoulchina & Ganascia, 1997] , contrôle et ajustement par l'utilisateur, en laissant ce dernier libre de choisir d'ignorer les actions prévisibles et de définir manuellement les paramètres du système [Schlimmer & Hermens, 1993] ; confiance et maîtrise pour l'utilisateur puisqu'il est l'initiateur des actions, qu'il cherche à contrôler et que les réponses du système sont dans ce cas prévisibles [Shneiderman, 1997] .
• - Surveillance de l'interaction [Stephanidis, 1997] et identification de certaines actions de l'utilisateur comme des erreurs, protection de l'utilisateur des conséquences de ces erreurs, explications et conseils pour aider l'utilisateur à les éviter [Whitehead, 1998] .
• - Tolérance de la variation et de l'imperfection des entrées de l'utilisateur, pas de rejet de commandes ou de données du à des erreurs triviales [Whitehead, 1998] .
• - Conseil de l'utilisateur sur des méthodes appropriées pour atteindre ses buts, commentaire des méthodes adoptées par l'utilisateur dans le passé [Whitehead, 1998] .
• - Assistance active [Lieberman, 1997] et personnalisée qui "regarde par-dessus l'épaule de l'utilisateur", qui apprend ses centres d'intérêts afin d'agir sur son comportement [Akoulchina & Ganascia, 1997] , par compréhension riche et incorporation d'informations sur la connaissance et l'ensemble des croyances de l'utilisateur
  [Ramscar, Pain & Lee, 1997] .
• - Apprentissage (c'est-à-dire adjonction de connaissances [Whitehead, 1998] ) non-visible des habitudes et des préférences de l'utilisateur [Akoulchina & Ganascia, 1997] , en prenant l'initiative d'aborder la discussion de certains concepts que l'utilisateur semble ignorer et dont il pourrait tirer profit dans la situation où il est [Ibrahim, 1995] , et en profitant également du temps de réflexion et de l'information que l'utilisateur fournit librement, sans avoir recours à une interaction séparée [Lieberman, 1997] .
• - Convivialité par la facilité d'utilisation de l'interface, la qualité de la documentation accessible et la clarté des messages d'erreurs fournis par le système en cas de fausse manipulation ou de situations anormales [Ibrahim, 1995] .
• - Efficacité des opérations tout en dépendant au minimum des données provenant de l'utilisateur [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] .

1.2.2.2. Dégagement d' une définition exhaustive d' interface intelligente

      Sous une image résumant nos concepts de manière déjà très intéressante, une interface intelligente peut être abordée comme un apprentissage des caractéristiques de communication de l'utilisateur et une construction d'un profil-utilisateur correspondant qui va automatiquement capturer les préférences immédiates de l'utilisateur [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] . Nous retiendrons ainsi l'intitulé à suivre pour définir une "interface intelligente" ( Définition 1.2.2.2 ).

Définition11.2.2.2 : Enumération des caractéristiques permettant la qualification de l'intelligence d'une interface

      Nous parvenons maintenant à mieux saisir l'intérêt de premier plan que représente une implantation d'intelligence dans les terminaux de communication "grand public" d'ALCATEL. Il s'agit de "concerner" l'utilisateur de manière pertinente en cherchant à faire venir la machine vers l'être humain [Blandet & Bohrer, 1998] . Il est également intéressant, voire indispensable, que l'utilisateur sente la présence d'une aide implicite (et constante) provenant de la machine avec laquelle il communique.

      Nous rejoignons l'idée intuitive de la problématique énoncée en introduction, à savoir la fameuse interrogation du "pourquoi les hommes auraient-ils à s'adapter aux systèmes, alors que les systèmes devraient s'adapter aux hommes ?" [Höök, 1997] . Il ne faudra, en effet, jamais perdre de vue qu'un système n'est pas intelligent si trop de perspicacité, de compréhension et d'efforts sont demandés à l'utilisateur [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] .

1.2.2.3. Vers une hiérarchisation des interfaces intelligentes

      Une interface dite intelligente peut finalement présenter plus ou moins d'intelligence, de même qu'être nuancée au niveau de ses capacités conceptuelles. A présent, les différents critères caractérisant les interfaces intelligentes étudiées au cours de nos recherches sont au nombre de vingt. Or, rappelons que nous considérons qu'une interface intelligente se doit d'utiliser au moins une, ou, nettement mieux, un maximum de ces vingt "fonctionnalités" listées auparavant.

      Par conséquent, nous proposons d'établir une hiérarchie des interfaces intelligentes selon qu'elles incorporent plus ou moins de fonctionnalités "intelligentes", plus ou moins de nos vingt critères d'intelligence, ce qui correspond alors à plus ou moins d'intelligence pour une interface quelconque donnée. La hiérarchie, que nous nommerons à l'avenir HII (Hiérarchie des Interfaces Intelligentes), répond donc à la règle de calcul suivante :

Définition21.2.2.3 : Spécification du calcul fonctionnel régulant notre concept d'hiérarchie des interfaces intelligentes

      Grâce à cette nouvelle hiérarchie, que l'on peut également qualifier d'échelle ou encore de classification, nous pourrons à présent aisément définir et distinguer les différentes interfaces par le simple calcul de leur "degré ou niveau d'intelligence", respectif et aussi unique. Nous obtenons une catégorisation applicable aux multiples interfaces intelligentes existantes et à venir.

      Le tableau à suivre nous en donne un complet aperçu ( Tableau 1.2.2.3 ).

      

Tableau31.2.2.3 : Détail et mise en valeur des catégories d'interfaces intelligentes issues de notre définition d'une hiérarchie adaptée à l'interfaçage homme-machine
Valeurs de HII	Classes de l'interface
0	Intelligence inexistante
1-4	Intelligence très faible
5-8	Intelligence faible
9-12	Intelligence moyenne
13-16	Intelligence forte
17-19	Intelligence très forte
20	Intelligence 'parfaite'

      Nous possédons ainsi une méthode pour l'évaluation et la hiérarchisation de chacune de nos interfaces intelligentes, méthode à la fois fiable et pratique comme nous en apporterons de nouvelles preuves dans les diverses pages à venir. Nous allons en effet nous attacher à présent à l'appliquer aux interfaçages que nous aborderons, déjà existants de même qu'encore à l'étude.

      De plus, une troisième de nos définitions relatives à nos interfaces intelligentes, à savoir une caractérisation cette fois-ci taxinomique, va nous permettre de compléter cette catégorisation des divers interfaçages issus de nos principales références bibliographiques. Le classement devra cependant être pleinement évolutif en prévision des nouvelles informations qui seront à prendre en considération au cours de nos recherches futures.

1.2.4.1. Introduction et justification de telles études de cas

      Un des plus importants volets de notre problématique de Thèse, grandement attendu par les différentes équipes d'ALCATEL qui ont soutenu nos recherches, peut être traduit et exprimé de la manière interrogative suivante : que peuvent apporter les divers mécanismes d'apprentissage automatique, les traitements de séquences d'actions et tous les autres agents intelligents aux applications actuelles de l'entreprise ?

      Afin de répondre au mieux à cette question, nous allons étudier les références que nous avons estimées majeures. Ces publications sont aussi les plus significatives dans leurs domaines respectifs, ainsi qu'en constante relation avec les orientations de recherche de nos laboratoires associés (Départements d'ALCATEL , Groupe de Recherche en Intelligence Artificielle du LSIIT ).

      Nos prochaines investigations ainsi définies, de même que développées en accord avec les différents concepts théoriques mis en avant au sein des références abordées, se verront toutes constamment évaluées et insérées dans notre processus d'Hiérarchie des Interfaces Intelligentes. Nous en résumerons ensuite les caractéristiques à l'aide d'un récapitulatif dédié à l'ensemble de nos références bibliographiques étudiées, ce qui nous permettra de conclure ce chapitre par l'analyse et l'extraction des diverses informations nécessaires à la poursuite de nos recherches.

      Ainsi, par le biais de nos premiers états de l'art traitant du domaine des terminaux de communication et de celui des interfaces intelligentes, nous réussirons à spécifier toutes les grandes caractéristiques de notre principal sujet de recherche qu'est l'interaction homme-machine. Une analyse du réalisme (lui-même lié aux paradigmes d'interaction) ainsi que de la plasticité (concernant cette fois les aspects plus logiciels de l'interaction) nous entraîne enfin directement vers nos principaux buts d'offrir, à chacun de nos utilisateurs, une téléprésence plus vivante tout en veillant à la protection de leurs espaces privés respectifs [Coutaz, 1998] .

1.2.4.2. L'aide automatique et les tutoriels informatiques

      La diversité se situe comme une des principales caractéristiques en matière d'interaction homme-machine. En effet, elle peut se décrire selon quatre composants différents [Benyon, 1998] : descriptions des utilisateurs (connaissances, expériences, niveaux sociaux et culturels, états d'esprit, ...), du travail effectué (vitesse, efficacité, esthétique, précis, spécifique, large, ...), de l'environnement (encadré, isolé, confortable, hostile, ...) et des systèmes informatiques considérés (interfaces, matériels, ...). Nous découvrons ainsi la notion primordiale de "système adaptatif" capable d'effectuer une analyse implicite des connaissances et capacités intellectuelles de la population des utilisateurs, de l'environnement des opérations et de la modélisation du domaine, pour ce qui concerne l'utilisateur tout comme pour l'interaction d'ailleurs.

      Le développement de tels systèmes adaptatifs nécessite alors trois principes distincts [Benyon & Murray, 1993-2] , à savoir l'identification tout d'abord des caractéristiques du système à rendre adaptatif (domaine d'action, niveaux de détails, ...), la définition ensuite de la variété des utilisateurs et des environnements que le système est amené à rencontrer, et enfin, l'obtention des données pour le modèle de l'utilisateur (interrogation explicite des usagers, inférences implicites émanant de l'interaction, ...). Dans ce contexte, les systèmes d'aide automatique, définis aussi d'outils en mode actif, se caractérisent par l'observation de l'activité de l'utilisateur et la possibilité d'intervention courante ou sans requête de ce dernier. A force de suggestions notamment, ces procédés s'attachent à assister l'utilisateur vers la réalisation d'un but [Bruillard, 1997] . Quant aux tuteurs informatiques ou modes tutoriels, ils se distinguent en ayant la lourde tâche de faire découvrir un concept donné à tout utilisateur considéré comme néophyte.

      [Benyon, 1993] nous propose une première méthode composée de cinq phases d'analyse, étapes exprimées en anglais et que nous sommes amenés à considérer pour la conception de systèmes adaptatifs et le développement proprement dit "d'Interfaces-Utilisateur Intelligentes" :

• - functional analysis (établissement des fonctions principales du système).
• - data analysis (compréhension et représentation des structures de données de
  l'application).
• - task knowledge analysis (informations demandées à l'utilisateur par le système, à savoir
  la stratégie de recherche requise, l'entrée des données, le
  modèle mental affecté, ...).
• - user analysis (connaissances et capacités intellectuelles de la population des
  utilisateurs à laquelle le système est sensé répondre ; la
  population initiale étant analysée et classifiée selon les aspects
  dérivés des quatre autres phases d'analyse de la méthode).
• - environment analysis (environnement dans lequel le système doit opérer, incluant les
  aspects physiques et les caractéristiques logicielles comme la
  quantité et le type de supports-utilisateur nécessaires).

      Des précisions qualitatives, au niveau notamment de l'architecture de base d'un tel système adaptatif, peuvent également rapidement y être associées [Benyon & Murray, 1993-1] , comme la définition d'un "modèle du domaine" qui se doit d'être un modèle de l'application à rendre adaptative maintenu selon trois niveaux distincts (description des tâches, couche physique et couche logique). De son côté, le "modèle de l'interaction" correspond à un processus du système avec lequel ce dernier va interagir, tout comme le "modèle-utilisateur" s'attache à prendre en compte l'utilisateur par des mécanismes d'inférence, d'évaluation et d'adaptation.

      L'interface devient ainsi intelligente, ne serait-ce que par une adaptation automatique à ses utilisateurs, à l'image de celle mise en avant par [Harrington, Banks & Santos, 1996] et qui va jusqu'à conseiller l'utilisateur selon la perception de ses besoins et la fréquence des activités pratiquées. Dédiée aux systèmes-experts génériques montrant des structures destinées à gérer et faire abstraction des complexités d'une interface à domaine indépendant, ces seconds travaux associés à un examen minutieux de l'architecture conceptuelle d'une interface-utilisateur intelligente fournissent à l'utilisateur un environnement de travail pratique et intuitif. Quatre catégories d'utilisateurs, propres au domaine des systèmes-experts, ressortent de ce contexte :

• - application user (habilité à interroger le système-expert afin d'obtenir une donnée
  appropriée à l'élaboration d'un travail pratique).
• - application expert (extrêmement bien informé dans le domaine où l'application est
  utilisée et également responsable de l'adjonction de nouvelles
  informations dans le système existant).
• - knowledge engineer (spécialiste en acquisition des connaissances et bases de données,
  intermédiaire entre les experts et la machine).
• - computer scientist (chargé du développement, de la conception et de la maintenance du
  système).

      Et nous aboutissons finalement à un premier "modèle d'interface" capable de s'adapter aux diverses particularités de l'utilisateur regroupées en dynamiques d'interaction et en styles [Gavrilova & Voinov, 1997] . En plus de fournir à l'utilisateur une aide automatique et réactive par pointage, une explication et une correction de ses erreurs, ces systèmes d'aide adaptatifs, ou "tutoriels informatiques", commencent aussi à dépendre du professionnalisme et de la stratégie cognitive de l'utilisateur, que ce soit au niveau des buts, du détail et même de la navigation au travers de l'information. Ainsi, nous pouvons notamment y retenir une mesure de la productivité de l'utilisateur à l'intérieur d'une interface concrète. L'expérimentation est basée sur l'émulation d'une situation de stress graduellement renforcée par une réaction d'apprentissage négative, et figée ensuite par des investigations en psychologie expérimentale et éducative.

      Nous achevons ici notre rencontre avec cette catégorie initiale d'interfaces intelligentes dédiées à toute aide adaptée aux particularités de chaque individualité, non sans avoir auparavant listé les composants les plus importants d'un tel modèle d'interface :

• - contrôle (dialogues et dynamiques d'interaction comme la vitesse d'animation,
  l'expérience professionnelle, le rôle dans l'application, l'âge et l'habileté).
• - conception (écran, nombre, apparence, placement et taille des caractères correspondant aux boutons ; formes et tailles des éléments visuels comme les styles de
  textes et de bordures ou encore les propriétés du système de fenêtres).
• - navigation (niveau de responsabilité et mode d'accès aux périphériques contrôlés,
  chemins concrets de navigation et style d'opération).
• - aide (instructions générées automatiquement à l'image du pointage, de
  l'explication claire et de la correction des erreurs ; de la fourniture aussi
  d'informations de référence comme la stratégie de présentation ou encore le
  langage dépendant du niveau professionnel de l'utilisateur).

      En résumé, et en rapport avec les trois références plus particulièrement étudiées durant cette première approche des interfaces intelligentes, nous retiendrons finalement à ce niveau les caractéristiques appropriées à venir ( Tableau 1.2.4.2 ). Toutes les données sont rapportées, comme explicité précédemment, à nos propres définitions du domaine. Ainsi, et comme en attestent également les principaux qualificatifs extraits de chaque interface intelligente décrite, c'est en nous assistant de la Définition 1.2.2.3 que nous pouvons calculer chaque valeur du degré HII correspondant au nombre des critères d'intelligence respectivement découverts.

      L'accroissement alors relevé en ce qui concerne l'intelligence apparaît fonction des diverses avancées réalisées depuis une dizaine d'années en matière d'Intelligence Artificielle. Catalysé par un apport progressif de nouvelles techniques toujours plus développées, [Gavrilova & Voinov, 1997] présente ainsi une relative importante majorité des caractéristiques nécessaires à nos yeux pour spécifier une interface intelligente de qualité.

      

Tableau41.2.4.2 : Caractérisation hiérarchique des références d'interfaces intelligentes remarquables traitant des aides automatiques et tutoriels informatiques
Référence abordée	Valeur obtenue pour HII	Classe de l'interface	Principaux qualificatifs de l'intelligence
[Benyon, 1993]	8	Intelligence faible	adaptation automatique - mesure - compréhension - demandes d'informations - classification - environnement - expériences et fréquences d'utilisation - inférences implicites
[Harrington, Banks & Santos, 1996]	11	Intelligence moyenne	domaine indépendant - environnement intuitif - interrogation appropriée - adjonction d'informations - contrôle - conseil - adaptations automatiques - perception des besoins - fréquence des activités
[Gavrilova & Voinov, 1997]	14	Intelligence forte	mesure de productivité - réaction d'apprentissage - classification - modèle d'utilisateur - adaptation aux particularités - contrôle - vitesse et expérience - navigation - éléments visuels - explication et correction des erreurs - fourniture d'informations - stratégie cognitive

1.2.4.3. Implication massive des techniques d' exploitation de connaissances

      En parallèle aux travaux que nous venons d'étudier, nombreux sont les chercheurs qui s'accordent à souligner que la complexité croissante des nouveaux problèmes abordés limite considérablement l'applicabilité d'approches algorithmiques figées et déterministes, c'est-à-dire entièrement programmées à l'avance. Une description des problèmes ne saurait représenter la diversité des situations à traiter.

      C'est dans cette optique que [Garbay & Maitre, 1997] met en place un projet d'acquisition interactive et dynamique de nouvelles connaissances, d'adaptation également aux conditions changeantes de l'environnement, et de construction de manière progressive de solutions adaptées au contexte potentiellement évolutif d'un problème à résoudre, que ce soit dans sa structure, ses comportements ou ses intentions. Cet outil, baptisé "Machine Perceptive Intelligente", se définit par une architecture fonctionnelle d'apprentissage, de reconnaissance et de manipulation de concepts symboliques. En outre, il possède la particularité de mêler apprentissage de classes et apprentissage de règles en un seul et même logiciel. Nous devons rappeler alors à ce niveau que, contrairement à l'apprentissage de classes qui fait appel à un apprentissage en continu permettant un ajustement dynamique des classes, une classification de même qu'une "fouille de données" en apprentissage non supervisé, l'apprentissage de règles apporte, lui, de son côté et au vu d'un résultat ou d'un comportement précis, une estimation des erreurs, de la distance au but ainsi que de la rapidité de convergence d'un algorithme. Un tel apprentissage entraîne par conséquent l'acquisition de nouvelles règles et méthodes de modélisation, d'interprétation, d'évaluation, de contrôle et d'adaptation des comportements.

      L'intégration de l'utilisateur dans la boucle d'apprentissage, par correction d'erreurs et pré-structuration du problème (à savoir transposition à des cas complexes des connaissances apprises sur des cas simples), est réalisée dans le cadre de trois problématiques essentielles, appréhendées en termes d'interactions entre systèmes et environnement. En plus de l'apprentissage, nous pouvons y noter l'interprétation ou la mise en relation de descriptions et de symboles, au terme de stratégies incrémentales de recherche et d'exploitation de l'information (construction progressive et contrôlée de la solution). Quant à l'adaptation, elle se traduit par le développement des organisations et des comportements adaptés à la situation à analyser et au but à atteindre, la capacité à formaliser et à exploiter les contraintes mutuelles entre situations, comportements, compétences et intentions. En effet, de façon à regrouper les compétences requises et mettre en oeuvre les comportements appropriés à une situation à analyser et à un but à atteindre, [Garbay & Maitre, 1997] va jusqu'à définir des buts réalistes selon les ressources disponibles, la complexité des situations à analyser et l'enjeu de la résolution. Nous retiendrons enfin la mise en oeuvre de différentes approches du type "essai / erreur" grâce à une évaluation concurrentielle de la qualité des résultats et la formalisation du couplage "erreur / réparation".

      Davantage orienté vers l'applicatif "grand public", mais toujours en s'appuyant sur les techniques d'exploitation de connaissances, [Rhee, Kim & al., 1997] nous propose en second lieu un système intelligent destiné à l'accession et au répertoriage de données multimédias (Intelligent Multimedia Repository). Les utilisateurs, présentés comme débutants, ne sont pas dans ce cas des personnes entraînées à l'utilisation des systèmes informatiques, bien que le système puisse, bien entendu, être employé pour des utilisateurs à différents niveaux d'expertise.

      Doté d'une capacité d'adaptation à l'utilisateur spécialisée dans le cadre de l'assistance à la recherche d'un accès efficace aux informations, ce nouvel outil se charge du stockage de la connaissance comportementale et de l'historique des interactions émanant de chaque utilisateur connecté. Basés sur un modèle en couches nommé Human-COmputer Symmetry ou H-COS, l'interface-utilisateur intelligente (IUI) adoptée ainsi que le modèle d'utilisateur associé font appel, simultanément, à des réseaux de neurones. Ceux-ci opérent en rétro-propagation (pour une adaptation à court terme) et à l'aide d'un arbre de décision basé sur le Case-Based Reasoning (dans le but d'une adaptation à long terme cette fois-ci). Ainsi, le traitement permanent des diverses requêtes et réponses successives recueillies permet à terme de minimiser les erreurs de communication dues aux écarts sémantiques entre l'utilisateur et le système.

      De nombreux avantages, directement applicables aux interfaces intelligentes, émanent des réseaux neuronaux, assemblages interconnectés de simples éléments de traitement, unités ou noeuds, et dont la fonctionnalité est basée sur le neurone animal. Rappelons que la capacité de traitement d'un réseau de neurones est stockée dans les forces des connexions inter-unités, ou poids, obtenues par un processus d'adaptation, ou d'apprentissage, à partir d'un ensemble d'exemples [Gurney, 1996] . De cette manière, les mécanismes neuronaux, dès lors qu'ils sont implémentés au sein de systèmes intelligents, supplantent nombre de procédés informatiques classiques, comme le démontre la liste ci-contre :

• - le style de traitement des réseaux neuronaux est complètement différent de celui utilisé par les procédés informatiques classiques puisque plus apparenté au traitement du signal
  (la combinaison de signaux et la production de nouveaux contrastent avec l'exécution d'instructions stockées dans une mémoire).
• - l'information est stockée dans un ensemble de poids plutôt que dans un programme, et les poids s'adaptent lorsqu'un ensemble d'exemples est présenté au réseau de neurones.
• - les réseaux neuronaux sont robustes en présence de bruits (de petis changements dans un signal d'entrée ne vont pas rigoureusement affecter la sortie d'un noeud).
• - les réseaux de neurones sont robustes en présence de défaillances techniques
  (un changement dans un poids n'affectera seulement que la sortie d'un petit nombre de formes d'entrée possibles).
• les concepts de haut niveau sont représentés comme forme d'activité concernant beaucoup de noeuds plutôt que par le contenu d'une faible portion d'une mémoire informatique.
• - les réseaux neuronaux sont bons au niveau des tâches "perceptives" et rappels associatifs (l'approche symbolique a justement des difficultés avec ces tâches).

      En résumé, nous garderons à l'esprit quatre grands points forts capables, à eux seuls, de caractériser toute la puissance du domaine des réseaux de neurones : la réaction aux bruits, le traitement des incertitudes, l'efficacité et la robustesse [Sandel, 1997] . Nous verrons cependant que de récentes techniques d'Intelligence Artificielle peuvent apporter davantage de qualités à une interface intelligente de dernière génération. Certains inconvénients des réseaux neuronaux arriveront de la sorte à être résorbés, comme par exemple la lourde architecture nécessaire au bon fonctionnement de tels procédés.

      Cela dit, il subsiste tout-de-même des outils représentatifs de la mise en oeuvre efficace des avantages issus des réseaux de neurones. En voici un exemple, réellement apprécié de nos jours : l'Adaptive-Subspace Self-Organizing Map (ASSOM) ou "Carte Adaptative de Kohonen" [Kohonen, Kaski & Lappalainen, 1997] . Implémenté sur l'architecture modulaire d'un réseau de neurones, dont les modules apprennent à identifier des formes entrées et sujettes à des transformations simples, ce système d'apprentissage non-supervisé présente une interface intelligente de cartographie de documents basée sur le Web au travers d'une visite de collections d'articles organisées automatiquement. Techniquement, chaque module neuronal devient, de manière adaptative, spécifique à une classe restreinte de transformations (translation, rotation ou encore changement d'échelle). Les modules, indépendants les uns des autres dans le réseau de neurones, s'accordent vers des caractéristiques similaires selon une manière méthodique. En outre, si différentes transformations existent dans les signaux d'entrée, différents sous-ensembles d'unités (ou modules) s'accordent en définitive à ces classes de transformation.

      Mais le réseau de neurones peut également fonctionner ici comme un pré-processeur d'apprentissage pour l'extraction de caractéristiques invariantes : chaque module du réseau devient alors invariant à un seul type de transformation et décode une certaine classification de caractéristiques. S'en suit la reconnaissance invariante d'une forme comme reconnaissance invariante de tous les composants de ses caractéristiques, et un apprentissage adaptatif des classes d'invariance correspondant aux séquences courtes de formes d'entrée nommées "épisodes".

      Ces travaux ont donné lieu à une implémentation que nous présentons dans ces lignes. Nommée WEBSOM [Kohonen, Kaski & Lappalainen, 1997] , cette application permet une exploration ergonomique d'une carte de documents issue du Web par exemple (d'où son nom). En cliquant sur une zone de l'image de la carte correspondant à une sorte de "photographie instantanée" du réseau Internet, nous obtenons une description du matériel trouvé dans la zone sous-jacente par l'étiquetage de la carte à l'aide de mots-clés. La possibilité nous est donnée, soit d'obtenir une vue zoomée concernant le noeud courant ou d'opter pour une flèche à huit têtes dans le but de déplacer le centre du zoom d'une moitié de la largeur de la vue dans la direction sélectionnée, soit de cliquer sur la ligne d'un sujet de document pour permettre la lecture de l'article désiré.

      Les noeuds de la carte constituant la structure de base de cet outil, nous pouvons relever que les documents en rapport les uns les autres sont souvent dans les mêmes ou tous proches noeuds de la carte. Par extension, les discussions les plus spécifiques se trouvent au sein des "groupes" les plus clairs, à savoir dans les régions lumineuses entourées par une couleur sombre. Il apparaît aussi que, près des arêtes de la carte, se trouvent typiquement les documents les plus "différents" et que les surfaces du milieu de carte correspondent aux discussions "typiques", ou concernent plusieurs thèmes différents. La Figure 1.2.4.3 ci-dessous nous apporte ainsi un aperçu que nous avons extrait de ce procédé de "cartographie zoomée WEBSOM". Nous avons bien sûr choisi de travailler avec notre domaine de prédilection qu'est celui de l'Intelligence Artificielle.

      Pour conclure cette seconde partie de notre étude des catégories d'interfaces intelligentes, voici un état des diverses caractéristiques et niveaux d'intelligence relevés jusqu'ici, toujours en accord avec nos propres définitions du domaine ( Tableau 1.2.4.3 sur la page suivante).

      Nous devons alors admettre que [Kohonen, Kaski & Lappalainen, 1997] supplante les deux autres contributions étudiées. En effet, ces derniers travaux nous mettent surtout en garde devant la grande nécessité de toujours prendre en considération les multiples allégations probables du ou des utilisateurs concernés par la manipulation future des logiciels. Ceci est avancé dans l'optique d'une quête d'efficacité, d'un développement et d'une réalisation d'interfaçage pertinents.

      Par conséquent, nous retenons que, si les techniques d'exploration des connaissances et les autres procédés "intelligents" apparaissent indispensables à un modèle d'interface intelligente, l'entité primordiale d'une véritable relation entre l'homme et la machine demeure l'utilisateur potentiel. Les issues intéressantes pour nos divers travaux de recherche ne se limitent cependant pas ici à cette intégration de l'homme au sein des outils manipulés. En effet, la présente et nouvelle catégorie d'interfaces intelligentes nous propose aussi d'unir apprentissage de classes et de règles en une seule et même entité logicielle, de traiter plusieurs approches d'évaluation et de correction d'erreurs, tout comme de prendre en considération une importante liberté de découverte et d'initiative laissée à nos utilisateurs.

      

Tableau51.2.4.3 : Caractérisation hiérarchique des références d'interfaces intelligentes remarquables traitant de l'implication massive des techniques d'exploitation de connaissances
Référence abordée	Valeur obtenue pour HII	Classe de l'interface	Principaux qualificatifs de l'intelligence
[Garbay & Maitre, 1997]	9	Intelligence moyenne	ajustement dynamique - stratégies incrémentales - formalisation - apprentissage non supervisé - acquisition de règles - méthodes de modélisation - contrôle - adaptation des comportements - correction d'erreurs - classification - manipulation de concepts symboliques - évaluation de qualité
[Rhee, Kim & al., 1997]	9	Intelligence moyenne	répertoriage - capacité d'adaptation - assistance - niveaux d'expertise - modèle d'utilisateur - stockage - connaissance comportementale - historique des interactions - erreurs de communication - écarts sémantiques - arbre de décision - réseaux de neurones en rétro-propagation
[Kohonen, Kaski & Lappalainen, 1997]	12	Intelligence moyenne	architecture modulaire - réseau de neurones - identification de formes - apprentissage non supervisé - transformations adaptatives - extraction de caractéristiques - classification - reconnaissance - classes d'invariance - séquences - cartographie de documents - organisation automatique

1.2.4.4. L' Enseignement Assisté par Ordinateur

      Vitrine de l'informatique très prisée et en constante amélioration ces dernières années, l'Enseignement Assisté par Ordinateur (EAO), ou encore l'Environnement d'Apprentissage avec Ordinateur, nous emmène au coeur scientifique de l'Intelligence Artificielle : conception de programmes donnant aux apprenants les moyens de réaliser des tâches, capables également d'observer et d'interpréter leur comportement, puis d'intervenir au moment opportun et de manière appropriée sur la base de leur analyse [Bruillard, 1997] . Notre domaine de l'exploration des connaissances prend alors bien toute sa dimension "d'ingénierie de la connaissance", nécessaire tant au niveau des processus de résolution suivis par les humains qu'au niveau de l'implantation en machine de tels processus.

      Issu des idées et grands courants de recherche concernant les applications de l'informatique à la formation, le concept de l'EAO se résume à un partenariat entre un utilisateur (ou "élève") et une machine, à la coopération aussi entre agents humains et agents artificiels. Cependant, si un grand nombre de travaux en EAO visent une autonomie croissante avec des systèmes utilisables par des élèves sans maître directement accessible, des acteurs impliqués dans des dispositifs de formation s'appuyant massivement sur les technologies éducatives à distance font le constat que l'apprenant ne peut être isolé et que son autonomie ne peut être totale. Il s'agit donc aujourd'hui plutôt de concevoir des systèmes coopératifs d'apprentissage qui intègrent comme acteurs des enseignants ou formateurs et des apprenants, et qui offrent de bonnes conditions d'accès à des ressources formatives distribuées, humaines, et/ou médiatisées.

      Un exemple opérant une transition appréciable entre la découverte des techniques d'Intelligence Artificielle et le présent domaine de l'Enseignement Assisté par Ordinateur nous est fourni par la méthodologie de conception centrée sur l'utilisateur (User Centered Design ou UCD) et développée dans le cadre de solutions logicielles pour la célèbre firme américaine IBM [Murray, Schell & Willis, 1997] . Application aidant tous les types d'utilisateurs à construire des règles pour manipuler la tâche universelle du courrier électronique, cette interface-utilisateur s'attache à rejoindre les besoins de l'utilisateur en se laissant conduire par tous les aspects de l'expérience de celui-ci et en intégrant ses diverses réactions dans le but de produire plans, priorités et décisions. Ce logiciel présente un "format d'interview" interrogeant les utilisateurs sur des critères de règles (expéditeur ou sujet) et des conditions (priorité) de manière amicale. Les utilisateurs sont guidés à travers une série de questions et de réponses pour construire autant de règles qu'ils en ont besoin. Des écrans de confirmation et d'autres éléments d'interface-utilisateur donnent à l'individu l'assurance que ses différentes règles opèrent comme souhaité.

      Loin d'être réellement automatisée, cette approche UCD est néanmoins basée sur quatre principes intéressants. Si la compréhension des utilisateurs demeure la force motrice permettant toute conception, la considération de l'expérience totale de l'utilisateur, c'est-à-dire tout ce que voit et touche l'utilisateur, ainsi que le recueil fréquent, rigoureux et rapide de ses réactions, dirigent, par une estimation permanente de la compétitivité, le développement d'un produit. De plus, plusieurs objectifs atteints lors de l'élaboration pratique renforcent et mettent en valeur la réalité de ces procédés. Il est nécessaire de noter ici la fourniture d'un moyen enfin simple pour la construction de règles dédiées au courrier électronique. Dans beaucoup d'autres produits, les formats de règles sont compliqués, les expressions logiques (et / ou / non) et leurs multiples combinaisons sont confuses, et le véritable nombre de règles possibles est trop impressionnant. En conséquence, les utilisateurs trouvent la tâche d'établir des règles trop difficile, et donc les capacités de construction de règles de beaucoup d'applications ne sont pas utilisées.

      Par suite, [Murray, Schell & Willis, 1997] a cherché à minimiser le temps de démarrage de l'application. Il s'avère en effet que, cette tâche faisant partie du "travail réel" d'un utilisateur, le courrier électronique doit permettre à l'utilisateur d'entrer et de sortir rapidement. L'adressage des règles les plus courantes et la limitation des tâches à celles les plus fréquemment utilisées sont alors basés sur l'analyse de tâches et les préférences de l'utilisateur. En outre, la création d'un ensemble limité de tâches pour lesquelles la plupart des personnes sont susceptibles d'établir des règles présente les prémisses d'une anticipation auto-adaptable des actions.

      Nous arrivons ainsi à une description instructive de la distinction possible entre trois différents styles d'interaction au sein d'une interface. Une première approche pas-à-pas pour la construction de règles propose une série de questions à l'utilisateur, avec affichage d'une liste de critères et actions à choisir, puis construction à partir des données recueillies. La seconde version est caractérisée par l'emploi de modèles de règles sous forme de phrases à deux ou trois champs d'entrée pour des attributs-clés. Toutes deux se différentient d'une ultime interaction structurée incluant des champs de conditions et d'actions désirées que l'utilisateur complète aisément pour construire une de ses propres règles.

      A ce niveau, nous remarquons que ces mécanismes d'Intelligence Artificielle se rapprochent inéluctablement des quatre points majeurs du développement de l'EAO spécifié ici [Bruillard, 1997] . En effet, l'apport de l'Intelligence Artificielle à nos investigations concernant les interfaces intelligentes permet d'envisager la réalisation d'un tuteur idéal, adaptable à tous les élèves et tous les contextes de formation, en améliorant l'adaptabilité des "machines à enseigner", cette qualité demeurant le critère essentiel de telles machines. Les possibilités d'adaptation sont alors multiples, à l'image des modes inhérents de présentation, du filtrage et de la granularité des connaissances manipulées, ainsi que du choix des types de chemins à faire suivre à l'apprenant. Nous pouvons aussi maintenant espérer fournir aux machines des capacités de résolution, non seulement dans un contexte de formation, mais aussi dans un cadre de travail. Cependant, en plus de connaître ce que les machines sont susceptibles de faire, il est essentiel d'appréhender leurs limites : le seuil d'incompétence renseigne sur les compétences à développer chez les humains. La machine devient de cette manière un auxiliaire de résolution ou une prothèse, un partenaire et un amplificateur de la pensée de l'homme, voire un guide, un outil ou un instrument.

      Il nous faut alors définir le statut de la notion de connaissance, celle-ci conditionnant les directions de recherche et les types de solutions préconisées dans la réalisation de tels systèmes informatiques. Le point délicat dans l'éducation est de savoir qui dispose des connaissances nécessaires : l'apprenant cherche à acquérir des connaissances et dispose d'instruments, mais ne détient pas toujours, contrairement à l'enseignant, des connaissances lui donnant l'autonomie nécessaire face aux instruments qu'on lui confie. Aussi, la compréhension du comportement de l'apprenant devient primordiale, notamment pour savoir ce que le destinataire de nos travaux connaît exactement. On passe alors de la simple analyse de la réponse ou du résultat à celle du processus-même de résolution ou de recherche d'une solution. En cherchant constamment à traiter la démarche de l'apprenant pour le comprendre ou lui donner les moyens de se comprendre et de modifier ses comportements et ses connaissances, nous découvrons finalement la difficulté à capturer et à représenter la connaissance individuelle de chaque élève, conduit en conséquence à se limiter à des domaines très procéduraux.

      C'est pourquoi, nous aboutissons à l'élaboration d'un modèle dit "de l'utilisateur", que nous expliciterons et développerons plus avant au cours du Chapitre 3 . Miroir du comportement de l'apprenant en tant qu'usager d'un ordinateur, nous verrons que cette modélisation correspond entre-autres à la façon dont l'élève se sert de la machine et interagit avec ses programmes. Nous remarquons par ailleurs encore ici qu'une session EAO se déroule toujours de manière cyclique (présentation d'informations, assimilation et réponse de l'apprenant à une question posée, analyse et validation, continuation résultante ou branchement à une autre partie du cours).

      Reconnue en tant qu'approche "utilisateur comme étudiant" [Brusilovsky & Schwarz, 1997] , la seconde référence abordée dans ces lignes paraît alors plus fortement dédiée à l'enseignement auto-adaptatif recherché. Apportant grande assistance aux débutants, à l'aide d'un apprentissage incrémental, elle présente aussi surtout un procédé de séquencement adaptatif d'actions. En effet, en plus du développement d'interfaces auto-explicatives pour des applications avancées, cette approche implémente plusieurs adaptations destinées à aider les débutants dans l'utilisation d'applications complexes sur le Web. L'ordre d'explication, d'apprentissage ou d'habilitation des caractéristiques de l'interface est déterminé par un séquencement adaptatif, une technologie d'enseignement intelligent qui est basée sur un modèle pédagogique de l'interface et sur la connaissance de l'utilisateur.

      Différentes caractéristiques des utilisateurs sont ainsi obligatoirement prises en compte, comme leurs capacités dans le domaine informatique, leurs expériences respectives du Web, les connaissances générales et la formation.

      Enfin, nous découvrons, au sein des systèmes CALL (Computer-Assisted Language Learning), une autre interface orientée vers l'utilisateur, associée à la conception d'une application tenant compte cette fois des forces, des faiblesses, des préférences et du niveau de compétences de chaque individualité étudiante durant les cours [Murphy & McTear, 1997] . Appuyée sur une architecture purement fonctionnelle, cette interface intelligente se compose de modules fournissant respectivement une analyse linguistique détaillée de chaque réponse de l'étudiant aux exercices du programme, la création d'un modèle dynamique de tout étudiant, un contrôle des réactions du système face aux entrées des étudiants ainsi que de la structure du matériel offerte à chacun d'eux.

      Un premier module dit "d'instruction" entretient le façonnage d'exercices de langage pour chaque étudiant et détermine le moment d'intercession dans la leçon en utilisant les approches d'instructions, les stratégies et les techniques incorporées dans le système. Ces dernières correspondent à la représentation explicite des concepts grammaticaux et linguistiques, à un ensemble d'exercices, à une librairie stockant le texte des réactions et une série de gabarits adaptatifs, à un ensemble de pages grammaticales disponibles à la demande de l'étudiant. Associé à ces différents mécanismes intelligents, nous retrouvons ici un modèle de l'utilisateur répertoriant notamment le stéréotype de l'étudiant, les règles d'acquisition implicite et le moteur d'inférence le caractérisant, toujours sous la forme de librairies dynamiques. Un troisième module, "de diagnostic" cette fois, vérifie l'exactitude de l'entrée de l'étudiant par analyse grammaticale et description détaillée de l'erreur linguistique, dans le cas d'une entrée erronée et le tout sur la base d'une hiérarchie de classes d'erreurs.

      En définitive, un modèle général nommé "modèle du contexte" se charge de gérer un répertoire central de stockage de toutes les données pertinentes concernant l'opération courante du système, à savoir, à la fois, les informations du modèle de l'étudiant comme le moyen d'expression préféré de l'étudiant et les définitions de l'exercice courant, ainsi que la cause de l'erreur de l'étudiant, identifiée par le module de diagnostic.

      En résumé, et pour reprendre une citation émanant de la Commission Européenne, nous constatons que nous progressons inexorablement vers une société de la connaissance [Bruillard, 1997] : "de l'éducation et de la formation tout au long de la vie". Aussi, nous retiendrons finalement à ce niveau les différentes informations à venir sur la page suivante ( Tableau 1.2.4.4 ).

      A noter alors que la valeur relativement faible obtenue par [Murray, Schell & Willis, 1997] au niveau de notre système hiérarchique des interfaces intelligentes est due essentiellement à un important vide propre à l'automatisation des procédés mis en avant au cours de ces travaux. Quant au même résultat attribué par nos définitions à [Brusilovsky & Schwarz, 1997] , il résulte de son côté du fait que ces recherches sont focalisées sur l'étude de mécanismes d'auto-adaptation, au détriment malheureusement d'autres points pourtant nécessaires à une interface intelligente dédiée, qui plus est, à l'EAO. Nous noterons par exemple, à ce stade de nos réflexions, le manque de traitement d'erreurs éventuelles émanant d'un utilisateur, des modèles très intrusifs et insistants aussi vis-à-vis de celui-ci, ainsi qu'une absence de surveillance propre aux données recueillies, sécurité indispensable pourtant dans un outil opérant au niveau d'Internet.

      En règle générale, les références d'interfaces intelligentes faisant état de travaux récents effectués dans le cadre de l'Enseignement Assisté par Ordinateur faillissent quelque peu au niveau de la liberté, de l'initiative laissée aux étudiants, voire encore en ce qui concernent des éventuelles suggestions de manipulations pouvant être portées à la connaissance des utilisateurs. Cela provient, sans modification ou solution a priori nécessaires, du rôle et de la définition-même de l'EAO qui demeure un outil destiné à instruire et à simplement fournir des informations à l'utilisateur, certes de manière aussi automatique et adaptée que possible.

      

Tableau61.2.4.4 : Caractérisation hiérarchique des références d'interfaces intelligentes remarquables traitant de l'Enseignement Assisté par Ordinateur
Référence abordée	Valeur obtenue pour HII	Classe de l'interface	Principaux qualificatifs de l'intelligence
[Murray, Schell & Willis, 1997]	8	Intelligence faible	besoins, expérience et réaction de l'utilisateur - construction de règles - format d'interview - assurance - compréhension des utilisateurs - compétitivité - expressions logiques - minimisation du démarrage - rapidité - limitation des tâches à celles les plus fréquemment utilisées - champs d'actions
[Brusilovsky & Schwarz, 1997]	8	Intelligence faible	interfaces auto-explicatives - aide aux débutants - apprentissage incrémental - séquencement adaptatif - enseignement intelligent - modèle pédagogique - connaissance de l'utilisateur - capacités - expérience
[Murphy & McTear, 1997]	12	Intelligence moyenne	modèle dynamique de l'individualité étudiante - stockage de données pertinentes - moyen d'expression préféré - diagnostic - vérification d'exactitude - hiérarchie de classes d'erreurs - moment d'intercession - série de gabarits adaptatifs - moteur d'inférence

1.2.4.5. L' avènement des agents intelligents

      Depuis le début de l'histoire, les gens ont été fascinés par l'idée d'agencements non-humains tels que des androïdes, humanoïdes, robots et autres cyborgs [Bradshaw, 1997] . Bien que les automates aient existé pendant des siècles, c'est seulement récemment que quelque chose de ressemblant aux agents autonomes a commencé à apparaître. Les agents déployés diffèrent de façon importante des concepts précédents : le mouvement a aujourd'hui changé du matériel au logiciel, des atomes qui comprennent un robot mécanique aux bits qui composent un agent digital. Ces agents logiciels fonctionnent continuellement et de manière autonome dans un environnement particulier qui est souvent peuplé par d'autres agents et processus. Idéalement, ils apprennent de leurs expériences, communiquent et coopèrent avec d'autres agents, et, comme exigé, bougent dans des réseaux privés et sur l'Internet.

      Des tendances récentes ont précisé que la complexité logicielle continuera à augmenter dramatiquement dans les décennies à venir. La nature dynamique et distribuée, tant des données que des applications, exige qu'un logiciel ne réponde plus simplement aux demandes d'information, mais prévoit intelligemment, s'adapte et cherche activement des façons de soutenir les utilisateurs. Non seulement ces systèmes doivent assister la coordination de tâches parmi les humains, ils doivent aussi aider à gérer la coopération au sein des programmes répartis.

      En réponse à ces besoins, les efforts des chercheurs de plusieurs domaines différents ont commencé à s'unir autour d'un large agenda commun : le développement d'agents logiciels. D'une part, des chercheurs des domaines de l'interaction homme-machine, des interfaces-utilisateur intelligentes et adaptatives, de l'acquisition des connaissances et de la programmation dédié à l'utilisateur se sont intéressés à l'interaction entre humains et agents logiciels. D'autre part, des chercheurs des domaines de l'Intelligence Artificielle, de la robotique, de la vie artificielle aussi et de la programmation d'objets distribués ont progressé dans la compréhension des possibilités de développement, raisonnement et coopération des communautés d'agents. De telles lignes complémentaires de recherche sont motivées par deux soucis principaux : les limitations des interfaces à manipulation directe, et les complexités de l'informatique distribuée.

      Ce contexte introduit ainsi les agents intelligents et leurs concepts de raisonnement, de représentation des connaissances et d'apprentissage. Pourtant, les applications pratiques d'agents ont des origines nettement plus pragmatiques [Caglayan & Harrison, 1997] . Les développeurs de logiciels ont commencé par créer différents outils pour automatiser des processus spécifiques ; les agents intelligents ont alors, ces dernières années, attiré l'attention pour plusieurs raisons :

• - comme un moyen de mettre de l'intelligence dans des interfaces pour permettre aux utilisateurs non qualifiés d'obtenir davantage des applications informatiques.
• - comme un moyen de personnaliser des applications et des services pour rencontrer les préférences, buts et désirs de l'utilisateur.
• - comme un moyen de gérer la récupération, la dissémination et le filtrage des quantités énormes d'informations devenant disponibles sur les réseaux d'entreprise, réseaux à valeur ajoutée, et particulièrement l'Internet.

      C'est pourquoi, nous aboutissons à une forte présence déjà de la technologie des agents intelligents dans de nombreuses applications d'entreprise et autres produits commerciaux aujourd'hui disponibles : agents de bureau, de recherche sur le Web, programmes de recherche et filtrage d'information personnalisée, agents de base de données, ... Par définition, un agent est alors une personne ou une chose qui agit, est capable d'agir ou est autorisé à agir pour une autre [Caglayan & Harrison, 1997] . Cette essence d'agent possède dès lors deux attributs-clés : un agent fait des choses, et un agent agit au nom de quelqu'un ou de quelque chose. Par extension, un agent logiciel peut être vu comme une entité informatique qui exécute de manière autonome des tâches déléguées par un utilisateur, mais également telle une pièce de logiciel pouvant opérer sur le comportement d'une autre entité [Carrez, 1998] ou encore un processus informatique qui sent son monde et agit sur lui [Mataric, 1994] .

      Ainsi, un tel agent logiciel devient intelligent dès lors qu'il se voit attribuer certaines qualités et capacités d'effectuer des actions autonomes ou automatiques telles que la délégation destinée à d'autres entités, une certaine habileté de communication, un contrôle ou une mise en action [Caglayan & Harrison, 1997] . De multiples compétences nouvelles ont ensuite vu le jour, toutes aussi intéressantes et bénéfiques les unes que les autres, afin de permettre aux agents intelligents de progresser : mobilité, interaction (sociabilité et comportement adaptatif), coopération mutuelle, apprentissage et même raisonnement [Carolan, Collins & al., 1997] .

      Il subsiste cependant un inconvénient de taille concernant ces récents outils logiciels, à savoir qu'il s'agit encore de les gratifier d'une réelle crédibilité et efficacité aux yeux des divers utilisateurs, que ceux-ci soient néophytes comme très expérimentés. En effet, de nombreuses personnes croient toujours qu'un agent intelligent ne va pas réellement exécuter ce qu'ils lui demandent, ou va se détériorer et faire quelque chose qu'ils n'ont pas désiré. De même, le contrôle par l'utilisateur, relativement fréquent encore, des activités d'un agent logiciel reste un point entravant l'utilisation d'agents pour beaucoup de personnes [Murray, Schell & Willis, 1997] .

      Mais, si un tel établissement de la présence et de la performance des agents logiciels demeure encore friable, il n'en est pas moins vrai que les agents intelligents évoluent chaque jour davantage. Ils deviennent plus capables, ingénieux et puissants, intelligents en somme, voire même incontournables pour les applications informatiques futures, et en particulier les interfaces intelligentes. C'est pourquoi, nous ne nous étonnons plus en découvrant un agent logiciel démontrant par exemple des facultés d'autonomie, de rationalité, de réactivité, de planification ou encore de modélisation, de l'environnement comme de l'utilisateur d'ailleurs [Carrez, 1998] .

      Enfin, nous aboutissons à l'implémentation proprement dite de nos agents intelligents, et découvrons les nombreuses doléances concernant leurs modèles d'apprentissage [Maes, 1994] :

• - apprentissage non-supervisé (l'agent doit apprendre principalement sans professeur).
• - apprentissage incrémental (l'agent doit apprendre de chaque expérience en remarquant qu'il ne peut y avoir un apprentissage et une phase d'exécution séparés).
• - apprentissage dynamique et approprié, focalisé sur les connaissances permettant d'atteindre les buts (au vu des actuels environnements complexes et imprévisibles, un agent ne peut avoir les moyens d'apprendre chaque fait disponible).
• - apprentissage capable de faire face aux bruits, aux défections de tous genres, aux environnements probabilistes également.
• - apprentissage incorporant des connaissances initiales (pas besoin de tout apprendre en partant de rien, en particulier si la connaissance préalable est facilement disponible).

      Une première référence remarquable à ce niveau est alors la présentation de "Letizia", agent d'interface-utilisateur chargé d'assister les déplacements d'un utilisateur sur le Web [Lieberman, 1995] . Réalisant en temps réel des suggestions de pages Web susceptibles d'intéresser l'utilisateur pendant son déplacement sur Internet, cet agent intelligent opère un suivi du comportement de l'utilisateur (liens, recherches initiales, requêtes d'aide) et tente d'anticiper ses centres d'intérêts en effectuant une exploration simultanée et autonome des liens à partir de la position de l'utilisateur. Arrivant à l'automatisation d'une stratégie de déplacement basée sur la "recherche du meilleur premier" (best-first search ou "avancement à partir du meilleur noeud ouvert, quelque soit l'endroit où ce noeud se situe dans l'arbre partiel développé"), l'efficacité de "Letizia" est accrue par des heuristiques déduites du propre comportement de l'utilisateur.

      Nous découvrons, par suite, une définition de deux types d'agents déjà inséparables, à savoir les agents d'interface et les agents dits "autonomes" [Lieberman, 1997] . Si les premiers proposent à l'utilisateur, dans une interface intelligente, une assistance active sans jamais se maintenir en arrière-plan, la seconde catégorie de ces agents agit au contraire simultanément à l'utilisateur et sans intervention de celui-ci, qu'il soit occupé ou non. Pour ces dernières entités, aucune conversation continue avec les utilisateurs n'est nécessaire et leur travail demeure par conséquent non intrusif face aux interlocuteurs respectifs. De plus, différents aspects, certes encore parfois encore un peu simplistes mais intéressants, ressortent ici dans le but de concevoir une interface intelligente efficace :

• - suggérer plutôt qu'agir,
• - tirer avantage de l'information que l'utilisateur fournit librement à l'agent, sans avoir recours à une interaction séparée,
• - tirer avantage du temps de réflexion de l'utilisateur,
• - l'attention de l'utilisateur peut être irrégulière dans le temps,
• - les agents d'interface autonomes peuvent avoir une hésitation entre réflexion et action,
• - une interface autonome peut ne pas s'accorder avec tous les styles cognitifs d'utilisateurs.

      Avouons de suite que la majorité des points précédents, et en particulier le tout dernier, a le mérite de nous laisser songeur et nous poussent à chercher à améliorer la présente situation. Cela s'éclaircit dès lors que [Maglio & Barrett, 1997] avance l'idée d'un rassemblement de données caractérisées par l'observation d'utilisateurs expérimentés du Web recherchant des informations spécifiques. Les individus répètent alors les mêmes formes de recherche et conceptualisent leurs diverses recherches en fonction de leurs formes standards. Cette nouvelle assistance en recherche d'informations, basée sur des agents intelligents personnels, entraîne l'adaptation de ces derniers à une collaboration fiable entre utilisateurs d'Internet. Nous aboutissons ainsi à la prise en compte d'un avantageux modèle d'utilisateurs, modèle défini par trois étapes successives :

• - recueil de données sur le comportement de personnes cherchant de l'information sur le Web.
• - analyse de ces données pour apprendre ce que ces chercheurs d'informations font et pensent.
• - construction d'agents Web spécifiques pour supporter les comportements de recherche identifiés (fourniture d'un support personnel pour la recherche d'informations et le transfert efficace de la connaissance acquérie par une personne à une autre).

      Davantage orienté vers l'interfaçage homme-machine, [Maulsby & Witten, 1997] met aussi en évidence la description de l'élaboration, de l'implémentation et de l'évaluation d'agents apprenant à automatiser des tâches répétitives au sein d'une interface devenue intelligente. De plus, au contraire de la plupart des projets d'Intelligence Artificielle qui leur sont antérieurs en date, ces travaux se concentrent sur une étude d'utilisateur virtuelle, avec un agent simulant l'homme utilisé pour découvrir les interactions que les personnes trouvent naturelles.

      Ainsi, en développant et testant différentes méthodes d'interaction pour instruire un agent informatique, avec tout-de-même, pour asseoir l'expérience dans la réalité, une limitation des types d'instructions comprises par l'agent, des caractéristiques textuelles qu'il observe et des généralisations qu'il peut apprendre, deux outils intelligents et complémentaires voient le jour. Il s'agit d'un agent entraîné par les utilisateurs à éditer une bibliographie et un système inhérent d'apprentissage automatique interactif. Simulé par un chercheur caché derrière un écran (rappelons que les concepteurs d'interface appellent cela un scénario de "Magicien d'Oz", ou "Wizard of Oz"), le nouvel agent s'éduque en scrutant les utilisateurs qui décrivent des tâches allant du trivial au difficile, et qui inventent également leurs propres méthodes d'enseignement et autres commandes vocales. Cette étude montre par conséquent les manières selon lesquelles les utilisateurs communiquent instinctivement via des "indications", ou, spécifié partiellement, des instructions ambigües. Ces indications peuvent être communiquées en utilisant la parole, en pointant ou par sélection dans des menus. L'implémentation, associée à ce travail et qui a abouti à la mise en oeuvre du système d'apprentissage, démontre que les ordinateurs peuvent apprendre à partir d'exemples et d'informations, même ambigües. En outre, par l'acquisition de concepts dans un domaine riche à partir de peu d'exemples, en gardant les utilisateurs dans la boucle et en leur permettant d'influencer le cours de l'apprentissage, on obtient une intéressante production de règles comme des descriptions pour classifier, trouver, modifier ou générer des données.

      Autre point remarquable, les observations et résultats de l'étude-utilisateur démontrent la présence de deux principaux styles de dialogue entre l'homme et la machine, à savoir ceux de "bavard" et de "silencieux". Ils sont alors aisément assimilables à des personnalités qualifiées respectivement d'extravertie et d'introvertie. Un ensemble de commandes utilisées est aussi mis en avant, à la fois pour contrôler l'apprentissage ("montre ce que j'ai fait" ou "ignore cela") et la prédiction ("fais le suivant" ou encore "fais le reste"). D'autres enseignements apparaissent concernant notre présente notion d'agents intelligents. Nous pouvons noter que les utilisateurs apprécient et exploitent l'apprentissage incrémental : ils se contentent en effet d'enseigner les cas spéciaux lorsqu'ils surgissent, plutôt que de les anticiper. En outre, pour obtenir une indication précise, il ressort qu'il vaut mieux proposer une conjecture plutôt que de demander brutalement à l'utilisateur : "de quoi s'agit-il ici ?"... Enfin, il apparaît également primordial qu'agents comme utilisateurs doivent être capables de se référer aux exemples et instructions passés.

      Les "Assistants Personnels de Communication" [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] apportent également une utilisation et une application intéressantes quant au présent domaine des agents logiciels intelligents : le filtrage d'informations ou de données spécialisées. Véritables "maîtres d'hôtel digitaux" ou "secrétaires virtuelles", ces agents exécutent, pour et surtout à la place de l'utilisateur, toutes sortes de tâches administratives comme l'organisation de voyages, le shopping sur le Web ou la recherche d'informations qui peuvent intéresser chacun de nous. Assimilé à une secrétaire dévouée dans un environnement bureautique, un tel assistant gère les différentes modalités de la communication personnelle, comme les appels téléphoniques, les fax et les e-mails . Il propose un filtrage d'appels intelligent empêchant le bombardement constant de son propriétaire par des appels téléphoniques non-souhaités pendant que celui-ci est engagé dans un travail de plus haute priorité (limite imminente d'un projet par exemple, ou réunion).

      Plus précisément, l'apprentissage des caractéristiques de communication d'un utilisateur va aider les agents intelligents à filtrer automatiquement les appels selon ses préférences. Cela va permettre, non seulement la réduction de l'entrée de connaissances substancielles et de besoins de maintenance par les systèmes existants, mais aussi le refus de scénarios erronés et la capacité à opérer selon une manière plus autonome et "proactive". Nous aboutissons ainsi à l'apport fort d'une aide destinée à apprendre aux employés comment travailler de façon plus professionnelle et productive. En définitive, ces travaux ont mis en évidence un système multi-agents composé d'assistants personnels négotiant et collaborant entre-eux afin de gérer intelligemment les appels. Garantissant l'efficacité des opérations tout en dépendant au minimum des données provenant de l'utilisateur considéré, [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] avance également un apprentissage des caractéristiques de communication associé à la construction d'un profil d'utilisateur qui va tenter de capturer et de traiter automatiquement les diverses préférences immédiates de l'utilisateur.

      Enfin, nous ne pouvions omettre d'aborder et d'exposer les dernières investigations américaines en matière d'intelligence et de raisonnement rapportés aux capacités de nos agents logiciels. En effet, rares sont les ouvrages qui n'ont pas salué la récente création des déjà fameux "Elfes Électroniques" pour "équipes débordées de Californie" [Pynadath, Tambe & al., 2000] ! Ces agents, capables de prendre certaines décisions à la place d'un être humain dépassé par les événements, ont en effet pour mission de gérer l'emploi du temps de leur maître, de le négocier éventuellement avec les autres Elfes, de gérer aussi le menu du déjeuner et même de désigner, en accord avec ses "collègues", le chercheur devant assurer la présentation hebdomadaire de leur laboratoire aux visiteurs. Chaque être humain de l'équipe possède ainsi son Elfe, installé sur son propre ordinateur et qui reste en contact avec lui via son téléphone portable ou son organiseur électronique. L'Elfe peut, de plus, aller jusqu'à localiser précisément son maître grâce à un capteur GPS (Global Positioning System) que le chercheur porte sur lui. Pour exemple, dans le cas où un des membres de l'équipe se trouve trop loin du bureau pour être à l'heure en réunion, son Elfe le rappelle à l'ordre, puis propose à ses congénères d'informer leurs "seigneurs" respectifs que la séance est reportée de vingt minutes... Il arrive cependant (déjà !) que ces agents intelligents prennent un peu trop de libertés. Ainsi, ayant compris que le chef de projet annulait habituellement ses rendez-vous s'il avait dix minutes de retard, son petit majordome prit l'initiative de décommander une entrevue avec le patron lui-même de l'institut ! Des réglages supplémentaires sont donc à l'étude pour éviter qu'une telle bévue ne se répète à l'avenir.

      Par extension, il semble d'ailleurs que les futures organisations humaines, à grande échelle, seront encore plus hautement "agentisées" [Scerri, Pynadath & Tambe, 2001] . En effet, cette vision apparaît d'ores-et-déjà bien plausible, à l'aide notamment d'agents logiciels supportant les tâches traditionnelles de recueil d'information, de planification et de surveillance d'exécution, mais aussi grâce à d'autres augmentant le contrôle des ressources et des périphériques (en matière de communication universelle par exemple). Toutefois, tant que ces agents hétérogènes accepteront davantage de ces activités, ils devront faire face aux tâches supplémentaires d'interfaçage avec des personnes, et même d'action en tant que procurations de ces dernières. L'association dynamique de tels agents intelligents va permettre aux organisations d'agir de manière cohérente, d'atteindre de manière robuste leurs buts de mission, de réagir rapidement aux crises, et de s'adapter dynamiquement aux événements. Les progrès réalisés dans cette "agentisation intelligente" pourraient par conséquent assister toutes les organisations, y compris les militaires, les organismes de réponse aux désastres civils, les sociétés et même les universités.

      Afin de conclure cette partie dédiée aux mécanismes d'agents intelligents en matière d'interfaçage évolué, nous retiendrons finalement les diverses informations du Tableau 1.2.4.5 . Les concepts et idées destinés aux terminaux de communication demeurent riches et nombreux à l'issue de ces références.

      

Tableau71.2.4.5 : Caractérisation hiérarchique des références d'interfaces intelligentes remarquables traitant de l'avènement des agents dits "intelligents"
Référence abordée	Valeur obtenue pour HII	Classe de l'interface	Principaux qualificatifs de l'intelligence
[Lieberman, 1995]	13	Intelligence forte	agent d'interface-utilisateur - suivi du comportement - tentative d'anticipation - centres d'intérêts - exploration simultanée et autonome des liens - stratégie de déplacement - recherche du meilleur premier - heuristiques - assistance active - suggestions en temps réel - styles cognitifs
[Maglio & Barrett, 1997]	11	Intelligence moyenne	recherche d'informations - apprentissage - agents Web - comportements de recherche - support personnel - transfert de connaissances - observation d'utilisateurs expérimentés - assistance - identification et suggestion de formes standards similaires - historique - collaboration
[Maulsby & Witten, 1997]	12	Intelligence moyenne	agent apprenant et simulant l'homme - automatisation de tâches répétitives - caractéristiques textuelles - généralisations - scénario de "Magicien d'Oz" - indications ambigües - apprentissage automatique interactif - génération de règles - styles de dialogue - degré de répétition
[Nangle, Cunningham & Evans, 1998]	14	Intelligence forte	filtrage d'appels - caractéristiques de communication - intentions - apprentissage - assistants personnels - préférences immédiates de l'utilisateur - connaissances et besoins - autonomie "proactive" - système multi-agents - négociation et collaboration - profil-utilisateur
[Pynadath, Tambe & al., 2000]	15	Intelligence forte	'Elfes Électroniques' - localisation - gestion et négociation - initiative - planification et surveillance d'exécution - contrôle de ressources - agents hétérogènes - procurations - buts de mission - rapidité - adaptation dynamique aux événements - résolution de problèmes - ordonnancement

      Ainsi, si nous pouvons relever que les premiers principes mis en oeuvre à la base des agents logiciels se caractérisent par la continuité de fonctionnement ainsi que par l'autonomie, nous devons également insister sur les facultés d'intelligence, très utiles et de plus en plus variées, attachées à ces outils. Non seulement, ils apprennent de leurs expériences, raisonnent, communiquent et coopèrent avec d'autres entités, mais en plus, ils réussissent à nous permettre de personnaliser des systèmes avancés de manière efficace. A tout cela s'ajoute le fait que les agents intelligents présentent des qualités de compréhension et de réactivité à l'égard de chacun de nos utilisateurs, tout comme d'analyse, de conseil, de contrôle ou 'd'évolutivité'. Ces diverses aptitudes, auxquelles nous ajoutons encore la convivialité et surtout la performance, seront indispensables dans l'élaboration et la conception de notre nouvelle interface intelligente.

      Nous remarquons toutefois la petite différence entre les caractéristiques intelligentes de [Lieberman, 1995] et de [Maglio & Barrett, 1997] . De cette seconde référence transparaît, certes quelque peu par excès de tentatives d'améliorations visant l'interface, un système moins porté vers les propres intérêts et habitudes de l'utilisateur, de même qu'assurément plus insistant et intrusif vis-à-vis de celui-ci. C'est d'ailleurs aussi un des rares points faibles de [Pynadath, Tambe & al., 2000] , dont l'avantage émane de ses capacités d'autonomie et de prise d'initiatives envers la gestion des données. Quant à [Maulsby & Witten, 1997] , nous noterons un manque flagrant d'application et d'évaluation au niveau du réseau Internet, en opposition à une réussite pourtant intéressante de la modularité et d'un traitement plus évolué des besoins individuels.

      De son côté, la qualité principale apportée par [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] , et qui supplante de loin les autres références abordées, demeure sa constante recherche d'amélioration au niveau de la convivialité, de la simplicité réellement efficace, de l'humanisation et de la clarté dégagée par son système multi-agents. Ces travaux se caractérisent également par la mise en évidence d'agents intelligents capables de négocier et de collaborer entre-eux.

1.2.4.6. Application des interfaces intelligentes en entreprise

      Véronique De Keyser, de la Faculté de Psychologie et des Sciences de l'Education de Liège en Belgique, introduit ainsi le présent sujet : « Peut-on capturer réellement le savoir de l'ergonome et lui substituer, en tout ou en partie, une aide intelligente ?... » [Kolski, 1997]

      « En effet, pour les opérateurs dans les entreprises, chaque situation est unique et ils sont eux-mêmes irremplaçables. Sans doute, mais jusqu'à quel point ? Quelle est la part de routine, et la marge au-delà de laquelle l'informatisation, ou les techniques de l'intelligence artificielle sont impuissantes, inefficaces ? Essayons, vérifions. Jouons. Le domaine évolue vite, sous la pression des technologies nouvelles. »

      En confirmant l'importance actuelle de la haute technologie, des enjeux financiers et de la maîtrise du temps, [Créance, 2001] corrobore ces interrogations par une forte insistance sur les besoins que l'entreprise, "machine à rationnaliser", a de concilier au quotidien concepts et mise en oeuvre. De plus, la mise en place de réseaux dans les entreprises fait apparaître de nouveaux comportements de groupe qu'il est primordial de pouvoir analyser et modéliser afin de mieux les comprendre et de pouvoir surtout les consolider [Adam, Kolski & Vergison, 1998] . Les bouleversements structurels qui ébranlent le monde industriel d'aujourd'hui mettent en lumière le besoin d'appréhender correctement les mécanismes de fonctionnement de l'entreprise et, en particulier, des processus techniques et administratifs qui sous-tendent ses activités.

      Dans ce contexte, les facteurs humains jouent un rôle prépondérant. De même en est-il pour la création en commun et le partage d'informations, de connaissances et de documents. L'émergence de nouvelles technologies et d'outils informatiques puissants, simples dans leur conception et dans leur application contraste souvent avec le manque de méthodes de mise en oeuvre appropriées. Par ailleurs, si des solutions sont trouvées pour résoudre des problèmes locaux de nature le plus souvent technique, il n'en existe pas pour résoudre des problèmes organisationnels complexes où les facteurs humains sont critiques.

      C'est pourquoi, il demeure indispensable d'avancer l'insertion de nouvelles interfaces intelligentes, avant tout dédiées à l'amélioration du travail et du bien-être des utilisateurs, comme une méthode ou un outil d'analyse en vue de la spécification de systèmes coopératifs. Simple tant dans sa conception que dans sa mise en oeuvre, une interface intelligente appliquée à l'entreprise, et plus généralement au monde industriel, doit permettre aux différents intervenants dans un processus, acteurs et décideurs, d'abord d'en acquérir la perception et la maîtrise, pour ensuite également en améliorer, voire même en optimiser, le fonctionnement.

      LEAR (Learner's Living Repository) en est un exemple [Oppermann & Thomas, 1996] . Support d'utilisateurs pour l'exploitation et l'échange, dans un groupe de travail, d'informations apprises et consultées, ces travaux décrivent, par "mémos" (pense-bêtes) ou copies d'écrans, des problèmes ou solutions trouvées lors de l'utilisation d'un outil déterminé. L'accomplissement de tâches spécifiques est alors associé à des commentaires et des stockages dans une "démothèque" personnelle. Basé sur un procédé itératif d'apprentissage tourné vers l'obtention d'une solution, ce système s'applique à réutiliser toutes les facettes de la compétence disponible :

• - "mémos" individuels (attachement d'une description électronique à des éléments du système pour expliquer des caractéristiques utilisées pour des besoins individuels).
• - enregistrement d'interactions (répétition et exploration de son propre historique d'interaction, par exemple dans le cas d'une situation d'erreur).
• - définition de démonstrations pertinentes (sélection d'un épisode intéressant et conservation dans la "démothèque" personnelle pour des situations futures similaires).
• - annotation de démonstrations (adjonction de commentaires et avertissement concernant les actions de chacun).
• - recherche de démonstrations (sélection de différentes méthodes d'accès pour rechercher l'épisode pertinent de la "démothèque").
• - sélection de vues (sélection de différents points de vues pour exploiter un épisode pertinent de la "démothèque" afin de supporter un nouvel apprentissage d'une solution et le transfert de cette dernière sur la tâche courante).
• - échange de questions et de réponses (consultation distante entre l'utilisateur et un consultant pour échanger questions et réponses indépendantes des contraintes temporelles et spatiales).
• - échange de solutions (échange de tâches et de compétences envers l'outil entre utilisateurs d'un environnement de travail coopératif par la fourniture et la requête de solutions typiques concernant l'espace de travail).

      En définitive, il ressort ici déjà quatre aspects bien distincts au niveau de l'apprentissage destiné à augmenter la compétence d'un utilisateur envers un outil logiciel :

• - omniprésence (l'apprentissage doit être supporté dans chaque situation de travail, pas seulement dans des phases ou des environnements d'apprentissage particuliers) ;
• - combinaison d'exploration et d'instruction (les utilisateurs apprennent en s'essayant à des situations et en consultant des facilités d'aide technique et humaine) ;
• - phénomène itératif (évolution étape par étape en utilisant la connaissance initiale pour une compréhension à venir) ;
• - activité individuelle et sociale (les utilisateurs apprennent seuls mais apprécient aussi le support et l'échange de connaissances des interactions sociales).

      Autre ressource appréciée au sein des entreprises et sociétés industrielles de fabrication, la réalisation d'interfaces d'aide à la décision en temps réel, pour la supervision notamment de procédés continus complexes [Lambert, Riera & al., 1998] . Dans ce cas, il s'agit de seconder l'opérateur humain au niveau de la surveillance, la détection et la localisation de défauts éventuels, tout en le laissant maître des actions à appliquer. Les procédés continus automatisés sont effectivement un excellent exemple de systèmes où l'interaction homme-machine prend un caractère primordial ; la qualité des interfaces permet de rendre leur supervision plus efficace et surtout plus sûre. Le procédé physique est complexe, à la fois par le nombre important de variables qu'il y a lieu de surveiller et par les multiples relations qui existent entre elles. De plus, les réactions sont difficiles à interpréter du fait du caractère en boucle du système de commande.

      Cependant, un tel système présente les nombreuses données, acquises par exemple en ligne, en termes plus synthétiques et symboliques qu'une simple liste numérique de valeurs ou de dépassements de seuils, de façon à ce que l'opérateur maintienne aisément sa vigilance et se focalise sur les vrais problèmes lorsqu'ils apparaissent et non sur des problèmes secondaires. Ainsi, même si le système d'aide à la décision lui propose un diagnostic, entre-autres grâce à une représentation causale de l'installation visualisée par un graphe orienté facilitant sa décision, l'homme reste maître de déterminer la séquence d'actions à appliquer sur le procédé.

      Un protocole expérimental complet a été mis en oeuvre pour évaluer les performances des utilisateurs assistés par ce type d'interfaces intelligentes. La prise en compte d'un simulateur d'entraînement dédié aux opérateurs sur procédé de retraitement de combustibles nucléaires s'est avérée profitable, notamment du fait que ce système a pu fournir un jeu de données représentant le fonctionnement de référence et différents jeux de données ensuite correspondant à un fonctionnement avec un ou plusieurs défauts. Les qualités ergonomiques des vues proposées ont été jugées suffisamment claires pour que le bénéfice apporté par ces outils de supervision soient évalués dans de bonnes conditions. Certes, l'outil étudié n'était pas d'une grande complexité (une cinquantaine de variables à surveiller) et les pannes simulées n'étaient pas représentatives de toutes les possibilités de pannes. Mais les opérateurs étaient en situation suffisamment réaliste lors des tests pour entraîner, en particulier, des situations où stress et fatigue pouvaient se sentir.

      Davantage orienté vers la bureautique, la célèbre société Microsoft a récemment dévoilé sa "Secrétaire Intuitive" [Vladyslav, 2001-2] . Logiciel permettant de hiérarchiser la délivrance des e-mails, ce système, couplé à une caméra et un microphone, détermine l'activité du destinataire, choisit s'il doit le prévenir ou non, et sur quel terminal, en fonction de l'importance qu'il attribue au message. A la différence des "Assistants Personnels de Communication" [Nangle, Cunningham & Evans, 1998] qui se chargent d'effectuer un filtrage intelligent des appels télématiques d'un utilisateur en lui apprenant à mieux les gérer, l'idée du système abordé est d'aller plus avant en cherchant à déterminer dans quel environnement se trouve l'utilisateur et ce qu'il est en train de faire, afin de lui envoyer les messages cette fois-ci triés en fonction de leur urgence. Imaginons un "pauvre" employé de bureau submergé par les courriers électroniques : messages d'une cousine éloignée, messages de groupes de discussion, annonces commerciales 'forwardées' par un collègue scrupuleux, notes de son responsable, alertes prévenant d'un virus, etc. Autant d'informations qu'il faut hiérarchiser et qu'il faut lire rapidement, si ce n'est immédiatement.

      Eric Horvitz, un des responsables de Microsoft Research, explique que « ce nouveau système est justement là pour comprendre comment un utilisateur perçoit l'urgence. Le système consulte ensuite le corps des e-mails, l'objet, la structure de l'en-tête, et prend même en compte les relations entre l'envoyeur et le récipiendaire, pour finalement assigner un niveau d'urgence compris entre 1 et 100 aux messages. Le logiciel permet ainsi de déterminer des profils différents (lieu de travail, domicile, en dehors du bureau) en s'appuyant sur un outil de hiérarchisation des priorités. De plus, le système sait que l'utilisateur est de face, sa tête est là, il sait que l'humain est là. Si ce dernier avait une fenêtre Outlook d'ouverte, le système le verrait dans Outlook, et s'il va dans PowerPoint, il est vu dans PowerPoint. Le système détermine par conséquent aussi si l'utilisateur regarde l'écran ou non, et peut alors réellement savoir ce qu'il fait. » Ceci explicité, le but étant d'adapter la délivrance des messages électroniques en fonction de la situation de travail caractérisant l'utilisateur, nous pouvons tout-de-même nous interroger ici sur le niveau et l'acceptation par cet utilisateur de l'indiscrétion inhérente à une telle interface intelligente...

      Enfin, à l'image de nos évaluations réalisées au sujet des terminaux de communication, les interfaces intelligentes envahissent aussi très rapidement les sites du réseau Internet. Dans ce contexte, lorsque la distance ne compte plus, que l'offre n'est plus facteur de différenciation, que reste-t-il pour fidéliser le client ? Comment créer la proximité sur le "Net", une relation de proximité étant construite pas à pas dans la vie réelle ?... Cette dépendance, avant tout propre au commerce électronique entre un fournisseur et un client, possède heureusement un équivalent de taille sur le Web, à savoir la personnalisation [Dhénin & Lichter, 2000] . Abondance de l'offre et boutiques à un clic de souris les unes des autres : voilà à quoi ressemble l'environnement concurrentiel sur le Web. Pas très réjouissant pour les "cyber-marchands". Dans le commerce classique, non électronique, un client choisit une boutique plutôt qu'une autre en raison de sa situation géographique, ou de la relation qu'il entretient avec le commerçant. Sur le Web, comment apporter cette différence, sinon en tentant de réinventer cet interlocuteur qui connaît si bien son client, l'oriente vers des produits qu'il apprécie et lui donne le conseil attendu au bon moment ? La personnalisation désigne ainsi l'aptitude d'un site à servir ses visiteurs au plus près de leurs besoins en leur proposant un contenu individualisé.

      Deux manières d'y parvenir sont alors possibles : interroger les clients sur leurs besoins (personnalisation explicite), ou bien dresser leurs profils en examinant, en temps réel ou non, leurs opérations sur le site pour ensuite leur suggérer des choix auxquels ils n'ont pas forcément pensé (la personnalisation est alors dite implicite). A cela, il faut ajouter qu'un client demeure très volatile. Parce qu'il se caractérise par une abondance de l'offre et, ainsi, par un commerce sans cesse en renouvellement, le Web crée plus qu'ailleurs un "consommateur qui n'est pas dupe". Ce client-là apprend alors vite, très vite ; il devient de plus en plus difficile de lui prendre de son temps pour lui communiquer un message de "marketing". Sauf s'il y trouve un intérêt...

      Technique de personnalisation basée sur l'étude comportementale de l'internaute, le filtrage collaboratif offre alors une analyse prédictible à partir du cycle d'achat de clients présentant des profils voisins. [Net Perceptions, 2001] nous propose à ce niveau des outils basés sur des statistiques véritablement précises. Formulaire d'achat, questionnaire pour une inscription à une lettre électronique, demande de documentation, jeux-concours sont, tout d'abord, autant d'occasions de recueillir des informations sur les visiteurs d'un site Web [Dhénin & Lichter, 2000] . Ces données sont nécessaires pour déterminer les profils d'achat des internautes et représentent une mine d'or pour les entreprises qui peuvent ainsi mener, sur le Web, des actions de "marketing one-to-one", segmenter le marché pour adapter un produit à toutes les catégories d'utilisateurs [Créance, 2001] , identifier les cibles et adapter les offres en conséquence. Cette personnalisation-là s'effectue avec la participation active et la complicité de l'internaute.

      Une approche complémentaire consiste à étudier le comportement d'achat à l'insu du visiteur, mais en respectant son anonymat et en enregistrant son cheminement à travers chaque clic de souris. Cette seconde technique, connue sous le nom de "clic-stream tracking", est mise en oeuvre au travers des outils de filtrage collaboratif. [Net Perceptions, 2001] s'appuie alors sur "l'expérience" des utilisateurs possédant un profil similaire pour recommander un nouveau service ou produit. A l'aide de serveurs de contenu qui se chargent d'associer des mots-clés à des objets d'une page Web dans le but de personnaliser un site en fonction du profil de l'utilisateur, l'entreprise dispose de statistiques précises pour formuler de nouvelles recommandations. Les logiciels de [Net Perceptions, 2001] se fondent sur leur propre base de données (appelée aussi base de recommandations) et sur un moteur de filtrage. La base de données est alimentée en temps réel par le serveur Web de l'entreprise ou par des routines, ou bien encore directement à partir du panier d'achat du consommateur. Toutes les informations concernant les achats de l'internaute sont ainsi enregistrées. Quand a-t-il acheté ? Combien de fois ? Quels produits ?...

      En parallèle, le moteur de filtrage collaboratif traite les informations et stocke le résultat dans la base de recommandations. Ces traitements s'appuient sur deux fonctions principales, l'analyse et la recommandation qui, toutes deux, s'effectuent en temps réel. [Net Perceptions, 2001] adjoint même la possibilité d'extraire des informations, dans le but de mener une analyse plus poussée pour établir des règles qui s'appuient sur les préférences du client. Cependant, nous pouvons signaler que de telles techniques de filtrage collaboratif se heurtent de nos jours à une importante problématique de montée en charge. Les sites très fréquentés enregistrent désormais des millions de clics, qui sont l'expression de centaines de milliers de visites, elles-mêmes génératrices de plusieurs milliers de paniers d'achat en préparation [Dhénin & Lichter, 2000] . Les logiciels doivent donc être capables de traiter autant de ces profils. Pour les éditeurs d'outils, le défi consiste alors autant à affiner leurs moteurs qu'à améliorer leur aptitude à tenir la charge.

      En définitive, le Tableau 1.2.4.6 sur la page à suivre nous permet de résumer cette partie dédiée à la mise en valeur des modèles d'interfaces intelligentes dans le monde de l'entreprise, en laissant transparaître que ces procédés sont promis à un bel avenir dans une industrie plus que jamais pragmatique. Avant tout destiné à asseoir les notions contenues dans le sujet de la Thèse, ce chapitre initial nous aura ainsi permis d'intégrer l'ensemble du contexte inhérent à nos recherches, de même qu'à valider nos premières définitions et caractérisations ayant rapport aux interfaces intelligentes appliquées aux terminaux de communication de toute dernière génération.

      Nous relevons alors que la relative faiblesse de [Oppermann & Thomas, 1996] par rapport aux autres références résulte d'une absence presque totale d'automatisation et d'auto-adaptation vis-à-vis des utilisateurs. Seules, une classification évoluée des nombreuses informations extraites du travail coopératif de ces derniers et "l'adaptibilité" de la caractéristique ergonomique générale nommée "flexibilité" en constituent de très remarquables exceptions. De son côté, si [Lambert, Riera & al., 1998] se démarque des précédentes investigations de par sa capacité à gérer des situations de réactivité et de sécurité extrêmes, ces travaux demeurent limités par l'ignorance d'un modèle dédié aux opérateurs et qui serait pourtant à ce niveau bien profitable.

      La quête d'une auto-adaptation confortable et de modèles de l'utilisateur efficaces correspond par contre, dans leurs registres et contextes bien entendu respectifs, aux avantages majeurs émanant des deux derniers logiciels mis en évidence. Cependant, nous avons aussi pu observer que [Vladyslav, 2001-2] apparaît intrusif envers les utilisateurs, au point que la "secrétaire intuitive" ne laisse que peu de liberté à son interlocuteur en s'immisçant de manière exagérée dans ses activités privées. Quant à [Net Perceptions, 2001] , les théories et expérimentations que concrétise cette référence sont visiblement plus discrètes et respectueuses des utilisateurs, tout en demeurant promus à un avenir intéressant, notamment en ce qui concerne la richesse du niveau d'appréhension et la pertinence des recommandations.

      

Tableau81.2.4.6 : Caractérisation hiérarchique des références d'interfaces intelligentes remarquables traitant de leurs applications respectives en entreprise
Référence abordée	Valeur obtenue pour HII	Classe de l'interface	Principaux qualificatifs de l'intelligence
[Oppermann & Thomas, 1996]	10	Intelligence moyenne	échange dans groupe de travail - "démothèque" personnelle - réutilisation de la compétence - omniprésence - combinaison exploration et instruction - procédé itératif d'apprentissage - historique d'interaction - situation d'erreur - annotation - avertissement - méthodes d'accès - consultation distante
[Lambert, Riera & al., 1998]	12	Intelligence moyenne	aide à la décision en temps réel - supervision de procédés continus complexes - détection et localisation de défauts - visualisation par un graphe orienté facilitant le diagnostic - acquisition de données en ligne - termes symboliques - fonctionnement de référence - situation de stress et de fatigue
[Vladyslav, 2001-2]	13	Intelligence forte	"secrétaire intuitive" - hiérarchisation de la délivrance des e-mails - activité du destinataire - choix de prévention - terminal - importance des messages - environnement - triage - rapidité - compréhension - assignation d'un niveau d'urgence - profils - priorités - situation de l'utilisateur
[Net Perceptions, 2001]	15	Intelligence forte	personnalisation - profils explicites et implicites - suggestion de choix - étude comportementale - filtrage collaboratif - "clic-stream tracking" - serveurs de contenu individualisé - statistiques - segmentation de marché - anonymat - recommandations - "Customer Relationship Management"

2.1.1.1. Intitulé du procédé

      Par ce premier concept intelligent, nous cherchons à améliorer, de manière significative, la convivialité et l'efficacité d'un travail quotidien sur les divers terminaux de communication d'ALCATEL. En nous basant sur chacune des quatre fonctions disponibles sur le WebTouch, à savoir la téléphonie avancée, la gestion du courrier électronique, l'accès aux services Internet et l'annuaire intégré, nous nous concentrons plus précisément sur l'explication et la spécification de l'application de cet 'Assistant Conversationnel' au courrier électronique.

      Le concept se base alors sur le principe suivant : un utilisateur quelconque souhaitant joindre un interlocuteur doit pouvoir toujours voir sa requête se réaliser, quelque soit le moyen choisi par le terminal et sans que l'utilisateur ait à choisir lui-même le moyen adéquat.

2.1.1.2. Premières règles de base

      Cela s'est traduit par l'entrevue de plusieurs règles de fonctionnement indispensables et adaptées à ce nouveau concept. L'énumération à venir nous en fournit les principales données :

• - Lorsque l'utilisateur courant indique au terminal qu'il souhaite joindre une tierce personne à l'aide d'un utilitaire donné ("l'e-mail" par exemple), sa demande doit impérativement aboutir, à savoir que cette tierce personne doit en définitive obligatoirement disposer de l'information que voulait lui faire parvenir l'utilisateur.
  [Règle n°1]
• - Si, à ce moment-là, "l'e-mail" courant n'est pas connu ou reconnu par le terminal, n'est pas accessible, ne répond pas ou encore renvoie un message d'erreur, le terminal doit pouvoir utiliser, en agissant seul, d'autres moyens à sa disposition (autres adresses "e-mails" connues concernant la personne souhaitée, numéros de téléphones fixes, numéros de téléphones mobiles, fax, etc).
  [Règle n°2]
• - Dans le cas où le terminal entre en contact avec un appareil de messagerie vocale ou un répondeur, il interrompt de lui-même la communication et choisit un nouveau moyen de joindre l'interlocuteur souhaité.
  [Règle n°3]
• - Mais, si cet appareil de messagerie vocale ou ce répondeur reste en définitive le dernier moyen existant pour joindre la tierce personne, le terminal se doit alors de proposer à l'utilisateur de laisser un message contenant l'information qu'il souhaite faire parvenir à son interlocuteur.
  [Règle n°4]

2.1.1.3. Adjonction de premières notions d'intelligence

      A ce stade, nous attendons de nos modèles un dialogue performant, non plus basé sur un simple contrôle de l'objet de communication, mais construit à partir d'une personnalisation et d'une humanisation "sympathique" du terminal. En effet, si ce dernier est autonome en pratique, il est aussi amené à mettre en confiance et servir l'utilisateur de manière explicite et efficace.

      C'est ainsi qu'intervient déjà ce qui restera deux de nos centres d'intérêts principaux, à savoir la reconnaissance et l'apprentissage automatique de toutes les connaissances issues des utilisateurs, depuis les actions et manipulations réalisées par chacun d'entre eux sur les interfaces jusqu'aux ensembles respectifs de leurs données comportementales et personnalisées. En ce sens, et en concordance par trois fois avec les règles élaborées précédemment, les rôles de soutien logistique et de traitement intelligent de l'Assistant Conversationnel peuvent être approfondis :

• Le terminal courant doit pouvoir connaître à tout moment, et donc apprendre en temps réel ou avoir déjà appris au préalable, les différents moyens qui existent (ou qui lui sont disponibles) pour pouvoir joindre l'interlocuteur souhaité.
  [Extension de la Règle n°2]
• - Dans le cas où le terminal rencontre un échec dans sa tentative d'appel de l'interlocuteur, entre en contact avec un appareil de messagerie vocale ou encore un répondeur, il doit pouvoir choisir un nouveau moyen capable de joindre l'interlocuteur souhaité, mais surtout savoir opter pour l'utilitaire qui semble le plus pertinent et le plus adéquat parmi les restants.
  [Extension de la Règle n°3]
• - En proposant à l'utilisateur de laisser un message d'informations sur la messagerie vocale ou le répondeur de l'interlocuteur, le terminal gagne à connaître déjà les "petites habitudes" de son utilisateur, et ce en matière de mise en page, d'entête et de signature, de références, de style, d'expressions et de mots-clés, etc. L'utilisateur peut de cette manière, grâce aux abréviations et autres raccourcis, transmettre son message à son interlocuteur sans prendre trop de temps.
  [Extension de la Règle n°4]
• - Nous pouvons également envisager d'implémenter dans cet outil la notion de filtrage, mais il s'agit alors de filtrage de moyens d'information. En effet, le terminal peut proposer à l'utilisateur d'éviter, temporairement ou non, de fonctionner avec certains des moyens pourtant bel et bien existants et utilisables. Mieux : une personne susceptible d'être jointe, mais ne désirant pas l'être à travers certains moyens (par le téléphone si elle est en réunion par exemple), peut demander à filtrer ses différentes façons d'être appelée.
• Cependant, dans ce cas, il est à noter que l'Assistant Conversationnel ne reste plus entièrement autonome : l'interface devient effectivement semi-automatique puisqu'une information émane de l'utilisateur, et nous perdons par conséquent le côté "sans décision" ("decisionless") concernant ce dernier.
  [Règle n°5]

      Il reste à énoncer l'indispensable interface "homme-information" qui, si elle autorise la navigation du terminal intelligent et donc de l'utilisateur (sur le réseau Internet notamment), elle permet aussi à cet utilisateur d'obtenir la représentation et le tri des données recueillies, de même que le travail et la confirmation de l'information au cours du temps (mémorisation, rappel des dernières opérations, ...). Cela s'avère primordial en matière de convivialité et mise en confiance de l'utilisateur de la part du terminal ainsi "humanisé", si ce n'est que pour l'assurer que son interlocuteur a bien été joint (dans le cas où il ne lui a pas parlé directement) ou a bien reçu son message, complet et en temps réel.

      Le choix de baptiser notre concept par la combinaison des deux termes "Assistant" et "Conversation" résulte, au sein notamment des équipes du Département Recherche d'ALCATEL, d'importantes discussions de terminologie, qu'elles aient été technologiques, industrielles, conceptuelles ou même encore commerciales. Dans notre quête "d'humaniser" au possible nos différentes machines, la "Conversation" apparaît la plus directe et représentative d'une entente ou relation privilégiée, voire presque inter-personnelle, entre l'homme et la machine. Par contre, concernant le nominatif d'une idée d'assistance, nous avons tout d'abord envisagé les termes de "Secrétaire" et "Standard", que ceux-ci soient considérés comme "Electroniques", "Intelligents", "Automatiques", "Autonomes" ou "Personnalisés"... Cependant, si nous avons alors perçu un côté très mécanique et relativement impersonnel pour le second de ces deux mots principaux, le titre de "Secrétaire" nous est tout-de-même apparu comme traduisant un caractère presque "trop humain", et donc a fortiori, dans l'esprit des utilisateurs, sujet justement à nombre d'erreurs... "humaines" ! La qualité de dévouement insatiable émanant naturellement du terme "d'Assistant" nous a alors définitivement fait pencher en faveur de l'expression entérinée dans ces pages.

      Cette étape correspondant à l'exploration et à la mise en forme de notions d'intelligence destinées à notre concept d'assistanat personnalisé, nos éléments de réflexion se partagent en deux groupes complémentaires. Nous distinguons, d'un côté, le domaine de l'extraction et de la reconnaissance des connaissances (moyens de communication accédés, choix d'un nouveau moyen adéquat, situations de filtrage, ...) et, de l'autre, l'apprentissage automatique des données découvertes (moyens de communication disponibles, 'petites habitudes' des utilisateurs, ...).

2.1.2.1. Corrélations avec les règles de fonctionnement établies

      En poursuivant nos travaux de spécification des procédés d'apprentissage automatique imputables à notre concept d'assistanat intelligent, nous pouvons nous atteler à l'élaboration et à la mise en avant de plusieurs fonctionnalités, ou agents d'interface, chargées d'effectuer les tâches de notre 'Assistant Conversationnel'. En nous appuyant sur les règles détaillées jusqu'ici, voici donc quelques exemples de ces nouveaux agents intelligents :

• - Agent de reconnaissance de l'utilisateur par l'Assistant Conversationnel (mot de passe, données biométriques, ...) et ouverture de son bureau personnalisé associé.
• - Agent de détermination de tous les moyens existants (et disponibles si l'on tient compte de la [Règle n°5] ) permettant de joindre la personne souhaitée, en temps réel ou à fréquence(s) paramétrable(s).
• - Agent de choix du moyen le plus pertinent parmi les moyens non encore utilisés.
• - Agent d'extinction d'un ou plusieurs des moyens d'information alloués à l'utilisateur, ce à la demande de celui-ci.
• - Agent d'interruption automatique de la communication dans le cas d'une messagerie vocale ou d'un répondeur.
• - Agent d'élaboration de la (ou des) proposition(s) de message(s) à déposer dans la messagerie électronique, sur le fax, dans la messagerie vocale ou encore sur le répondeur de l'interlocuteur...
• - Agent d'information de l'utilisateur sur le déroulement des opérations, que ce soit en temps réel ou une fois l'interlocuteur joint (moyens existants, différents moyens appelés, connexions en cours, résultats de tous les appels, interruptions éventuelles, nouvelles connexions détectées, tri des données recueillies, rappel des dernières opérations, etc).

      Nous recensons, à l'issue de la présentation de nos premiers agents logiciels pourvus d'intelligence, trois catégories bien distinctes quant aux différents mécanismes à percevoir et à appliquer au niveau de nos modèles auto-adaptables. Le Tableau 2.1.2.1 à suivre nous en fournit la liste détaillée. Ainsi, il insiste sur les manières selon lesquelles nous envisageons d'exploiter et de traiter les multiples informations particulières relevant des préférences de tous les utilisateurs, premières habitudes de manipulation d'un terminal intelligent de communication entérinées par le fondement de notre Assistant Conversationnel.

      Par ailleurs, nous pouvons aussi constater que l'ensemble de ces concepts intelligents continue de faire appel, à l'image de nos règles de fonctionnement précédemment développées, non seulement à la reconnaissance d'informations remarquables, mais également au tri et à la classification de telles données.

      

Tableau102.1.2.1 : Récapitulatif des premiers mécanismes intelligents issus des règles de fonctionnement du concept de l'Assistant Conversationnel
Catégories d'application sur le terminal	Mécanismes définissant nos premiers agents intelligents
Personnalisation du bureau interactif	Reconnaissance des personnes appelées le plus fréquemment
	Reconnaissance du type des moyens utilisés le plus fréquemment
	Reconnaissance du contenu de messages envoyés le plus fréquemment
	Reconnaissance des situations les plus fréquemment configurées par l'utilisateur en cas de filtrage de moyens d'information (réunion, entretien, absence, travail)
Disponibilité des moyens de communication	Reconnaissance de tous les moyens utilisables pour joindre une personne par traitement antérieur ou en temps réel
	Reconnaissance du (ou des) moyen(s) le(s) plus adéquat(s) à une situation
Tri des opérations	Classification du déroulement des investigations effectuées par le terminal

2.1.2.2. Vers un nouveau concept d' assistanat auto-adaptable

      Nous pouvons maintenant étendre nos idées à un assistant entièrement dévoué à chacun de nos utilisateurs, concept plus général et plus complet aussi. Incluant les différents principes de notre Assistant Conversationnel, ce nouveau modèle se doit en effet d'élargir nos notions d'aide, de personnalisation des outils appelés, de substitution et d'allègement des actions courantes. Nous pouvons alors imaginer que ce concept va notamment gérer le processus de navigation de l'utilisateur sur le réseau Internet en lui proposant de le personnaliser et de privilégier ses centres d'intérêts préférés. En outre, les machines cibles au sein d'ALCATEL regroupent non seulement tous les WebTouch et terminaux de communication actuellement à l'étude ou en développement, mais aussi les applications de messagerie électronique telles que l'ALCATEL Unified Messaging.

      L'apprentissage, à travers des obligations plus ou moins répétitives et les divers centres d'intérêts de l'utilisateur, tient une place indispensable dans ce concept, de même que le travail par systèmes multi-agents et le développement de systèmes associés dits "intelligents".

2.2.2.1. Définition précise du concept

      L'amélioration d'une "Interface Homme-Machine" (IHM) passe aujourd'hui par l'intégration d'une intelligence la plus adaptative, voire auto-adaptative, possible [Benyon, 1993]. Il apparaît donc obligatoire d'établir notre propre définition d'une "Interface Auto-Adaptable", caractérisation qui se doit d'être complète et détaillée, mais aussi concise, pratique et orientée autant que possible vers les utilisateurs "grand public" des terminaux de communication actuels.

      Le terme "Auto-Adaptation" se compose du substantif "Adaptation", c'est-à-dire de la capacité du système à faire face aux changements en relation avec son utilisateur [Mataric, 1994], et du préfixe "Auto" que nous pouvons traduire selon plusieurs sens distincts à venir. En effet, si nous pensons à "l'automatique", rappelons que ce terme qualifie tout dispositif exécutant de lui-même certaines opérations définies à l'avance. [Whitehead, 1998] présente "l'automatisation" qui correspond à l'exécution de fonctions sélectionnées indépendamment du contrôle immédiat de l'utilisateur, bien que sous l'entière conduite des requêtes précédentes issues de ce dernier. Cela évoqué, [Lieberman, 1997] note encore que "l'autonomie" correspond de son côté à un agissement simultané et sans intervention de l'utilisateur, que ce dernier soit occupé ou non.

      Mais attention cependant à ne pas interpréter finalement ce même préfixe "auto" par la notion "d'autoritarisme" qui serait alors synonyme de restrictions et d'insistances [Akoulchina & Ganascia, 1997] de la part de la machine, empêchant tout contrôle et libre choix pour l'utilisateur dans la définition manuelle des paramètres du système [Schlimmer & Hermens, 1993].

      A ce niveau, nous pouvons alors définir notre nouvelle "Interface Auto-Adaptable" en faisant appel aux différentes caractéristiques énoncées jusqu'à présent, ce en spécifiant la notion 'd'Auto-Adaptation' telle que nous l'entendrons au cours de nos travaux de recherche à suivre.

      Entité, faculté, qualité ou encore important concept, 'l'Auto-Adaptation' se dévoile à nous comme étant pleinement basée sur l'apprentissage automatique, ainsi que fournissant la capacité d'agir en fonction des comportements variables et particuliers de chacun des utilisateurs appréhendés. Fortement autonome et surtout implicite aussi souvent que possible, notre Interface Intelligente se voit chargée de prendre en considération l'ensemble des divers intérêts, habitudes et préférences des utilisateurs, tous étudiés en temps réel à partir de leurs manipulations. Conduisant de plus à une construction permanente et évolutive d'un profil de l'utilisateur, aussi nommé modèle individuel, ce principe d'interface auto-adaptable est destiné à une prédiction ou même à une anticipation active de ce que l'utilisateur va commander et vouloir réaliser. Il va se traduire par l'établissement et la présentation à l'utilisateur d'une ou plusieurs suggestions de séquences d'actions. Aboutissant à des initiatives de manipulations artificielles mais tout-à-fait appropriées et toujours souhaitées par l'utilisateur courant, ces interventions de notre Interface Intelligente se doivent ainsi d'être spécifiques, personnalisées et aptes à moduler leurs actions auto-adaptables en fonction des attitudes, comportements et besoins successifs de l'utilisateur.

      En conséquence, nous parvenons à saisir l'intérêt que représente une telle implantation auto-adaptable dans les terminaux de communication "grand public" d'ALCATEL, puisqu'il s'agit de "concerner" l'utilisateur de manière pertinente en cherchant à faire venir la machine vers l'être humain [Blandet & Bohrer, 1998]. Il est toujours intéressant, voire de nos jours indispensable, que l'utilisateur sente la présence d'une aide implicite, d'un apprentissage automatique (et constant) provenant de la machine avec laquelle il tente de travailler couramment.

      Cependant, nous devons aussi éviter l'autre extrême, à savoir l'embrigadement total de notre utilisateur. Nous nous obligeons à analyser et à spécifier une interface intelligente définie "auto-adaptable", et non "auto-adaptative" ou "auto-adaptée". Il nous semble en effet primordial que notre interfaçage intelligent "propose" son soutien automatique et logistique à l'utilisateur, lui "permette" d'être assisté en toute discrétion et toute humilité, et non oblige au contraire celui-ci à constamment subir l'outil informatique et travailler sans détour possible. En d'autres termes, il nous apparaît tout-à-fait concevable d'adapter les différentes fonctionnalités de notre interface intelligente à l'utilisateur, de manière automatique certes, mais sans pour autant interdire à ce dernier de s'intéresser au terminal de communication en dehors de notre assistance intelligente, de manière "manuelle" ou "normale" donc, et ce dès qu'il en ressent le besoin ou l'assurance.

      Ainsi, par notre interface "auto-adaptable", nous remplissons les critères des concepts de non-restriction et de non-insistance vis-à-vis de nos utilisateurs [Akoulchina & Ganascia, 1997], à savoir que ceux-ci peuvent toujours ignorer la suggestion qui leur est proposée par le système intelligent de communication, et préférer exécuter une action différente, voire contradictoire.

2.2.2.2. Proposition d' un schéma architectural auto - adaptable

      Dans le but essentiel de rester entièrement compatibles avec un maximum de terminaux de communication d'ALCATEL, nous nous sommes attachés à tendre vers un complet système en couches architecturales successives, portables et indépendantes les unes des autres. En respectant ainsi les interfaces, applications et modules logiciels déjà existants, très peu de modifications au niveau des multiples codes de programmation ont été à envisager au sein des différents cas de prototypes. Cela est issu de notre choix de travailler avec une architecture logicielle en couches. Insérée entre l'interface déjà implémentée et les applications de haut niveau correspondant aux diverses fonctionnalités présentes dans les terminaux, notre couche d'Intelligence Artificielle, baptisée "AI Layer" selon la traduction en langue anglaise de l'intitulé, apporte à son échelle toutes ses informations et ses compétences à chacun de nos terminaux, sans jamais en altérer les données initiales respectives ( Figure 2.2.2.2 à venir sur la page suivante).

      Ceci avancé, chaque problème de cette Interface Intelligente est ensuite résolu de façon automatique et autonome, que ce soit au niveau du Modèle d'Utilisateur que nous découvrirons dans le prochain chapitre, ou en ce qui concerne la Base de Connaissances Factuelles (ensemble des informations recueillies, analysées et traitées) que nous développerons au Chapitre 4 . De plus, les problèmes principaux que doit résoudre notre "Couche IA" naissante apparaissent au nombre de trois. La compréhension initiale d'une situation, d'un fait ou d'une commande quelconque se voit en effet suivie par un apprentissage automatique des actions, des décisions et des réactions courantes, répétées ou pertinentes émanant de l'utilisateur. Finalement, le dialogue interactif est souhaité à terme aussi implicite que possible, de même que la résolution concernant les différents "problèmes" constatés lors de la manipulation de l'interface d'un tel terminal de communication.

      C'est pourquoi, nous allons décrire, selon ces trois points de vue, chacune de nos idées, à savoir chacun des scénarios correspondant aux différentes fonctionnalités envisagées, ce dans le but d'insuffler une certaine "intelligence" au comportement de l'interface des terminaux actuels.

2.4.1.1. Définitions de base

      Pour bien débuter cette partie dédiée à la spécification de nos concepts auto-adaptables, nous nous devons tout d'abord d'introduire les différentes catégories qui caractérisent la notion d'action. Les actions s'articulent en effet autour de trois axes distincts, à savoir le vertical concernant la décomposition entre une action générique et ses actions élémentaires, l'horizontal ou "séquencement d'actions" faisant état des liens chronologiques entre actions (cf. par ailleurs 4.1.2 pour bien davantage d'explications à ce propos), et l'axe paradigmatique enfin pour les actions amenées à se substituer [Lippold & Pomian, 1995] .

      Le comportement d'un utilisateur face à un système étant toujours motivé par un but, le concepteur d'une interface homme-machine avancée se doit de commencer par analyser les tâches que les utilisateurs réalisent ou souhaitent exécuter, afin d'identifier ensuite la structure de base des buts avoués et les procédures nécessaires à la réalisation de ceux-ci [Whitehead, 1998] . Cependant, les procédures doivent être aussi naturelles, simples, abordables, compréhensibles et efficaces que possible, sans oublier d'analyser au préalable la vue que possède l'utilisateur sur les actions basiques et autres objets interactifs.

2.4.1.2. Justification de l' approche préalable orientée scénarios

      Les scénarios correspondent très bien à l'ensemble des nécessités démandées par un tel développeur. En effet, ils se définissent par des étapes intermédiaires entre une analyse et un prototype, des interactions hiérarchiques typiques entre l'utilisateur et le système, ainsi que des descriptions concrètes et compréhensibles de la performance des tâches [Whitehead, 1998] .

      En outre, l'obtention d'une spécification à partir d'exigences informelles peut s'avérer une tâche fastidieuse et parsemée d'embûches si une approche méthodique ou rigoureuse n'est pas employée [Amyot, Logrippo & Buhr, 1997]. Les approches basées sur les scénarios permettent alors aussi de se concentrer sur les principaux aspects fonctionnels du système à spécifier. Mais, une bonne intégration dans un processus de développement itératif et incrémental, de même que la facilitation d'ajouts ou de modifications de fonctionnalités et de documentation en sont également des caractéristiques toujours appréciables et appréciées.

      Enfin, n'oublions pas non plus que cette approche s'utilise largement dans l'industrie puisqu'elle permet notamment l'expression de séquences d'activités à partir d'événements déclencheurs [Amyot, Bordeleau & al., 1995] . Nous userons d'ailleurs souvent de ce dernier atout au cours des prochains chapitres de ce mémoire.

2.4.1.3. Justification du besoin inhérent de formalisation

      Si une méthodologie efficace de conception logicielle se doit en premier lieu de présenter un langage expressif et flexible, elle se caractérise également toujours par une grande puissance de ses méthodes d'analyse et de validation [Amyot, Bordeleau & al., 1995]. Ces méthodes d'analyse formelle, basées sur des fondations théoriques solides, se chargent alors de vérifier que le système possède bien les propriétés désirées. Les méthodes formelles en ingénierie logicielle vont même aujourd'hui jusqu'à proposer de fournir un fondement purement mathématique aux différents traitements de conception, transformation et validation logicielles, bien qu'un certain degré de non-formalisme soit essentiel dans les étapes préalables du processus de développement [Amyot, 94] .

      Dans l'industrie en particulier, les concepteurs utilisent régulièrement une importante variété de notations pour saisir les besoins et les solutions candidates. Ces notations, bien que partiellement informelles, sont très utiles en tant qu'outils pensants. Cependant, on ne peut pas passer de l'informel au formel par des moyens formels ; on ne peut aller automatiquement de ces diagrammes et esquisses informels à une spécification formelle complète. Il est en outre presque impossible de saisir correctement des besoins en utilisant, directement, des méthodes formelles. Des décisions de conception doivent être prises, et plusieurs étapes intermédiaires sont souvent demandées.

      Les méthodes formelles doivent ainsi éviter de proposer un remplacement de la totalité du processus de conception, mais leur intégration dans le processus de développement peut conduire à des solutions avec moins d'erreurs, et dans une plus courte période temporelle. En ce qui concerne notre propre domaine, à savoir les interfaces homme-machine, les spécifications formelles fournissent des modèles complets, non-ambigüs et cohérents [Palanque & Bastide, 1995] : preuves de propriétés sur la conception, elles valident le fonctionnement de l'application créée avant sa mise en oeuvre.

      En conséquence, la nécessité de telles spécifications formelles étant démontrées, nous aborderons la question suivante, avant d'établir en un second temps la spécification proprement dite de tous nos concepts auto-adaptables. De quelles manières, en effet, et selon quels procédés les plus adaptés à nos besoins pouvons-nous définir et spécifier formellement, de manière précise et efficace, chacun de nos divers scénarios auto-adaptables, voire plus spécifiquement chacune des nombreuses caractéristiques, actions et réactions envisageables pour l'utilisateur ?...

      Nous allons ainsi étudier en détail, et surtout aussi comparer, des outils de spécification formelle nommés respectivement Estelle, LOTOS, PRS, SDL et UML . Quant aux très nombreuses autres possibilités de formalismes existant à l'heure actuelle, l'étude bibliographique que nous avons associée à ces travaux a démontré, comme précisé en introduction, que les cinq outils présentés ci-dessus apparaissent de loin comme étant les plus impliqués dans le domaine des télécommunications qui nous intéresse.

2.4.2.1. Estelle

      Standard international de description formelle pour spécification de systèmes distribués, ce premier langage correspond plus précisément à une technique à base de machines étendues à états finis, communicantes et concurrentes.

      La spécification d'après Estelle peut être utilisée comme entrée pour les techniques de génération de tests de conformité, ces derniers atteignant alors une haute couverture de défauts [Amer, Sethi & al., 1994] . Langage expressif, bien défini et bien structuré, capable de spécifier de manière complète, consistente, concise et non-ambigüe, Estelle possède une sémantique formelle, mathématique et indépendante de l'implémentation. De plus, cet outil demeure une des deux Formal Description Techniques (FDT) de l'International Standard Organisation (ISO) pour la spécification de protocoles de communication informatique. Les besoins principaux pour des implémentations de protocoles, à savoir l'exactitude mais aussi l'efficacité, sont très bien comblés puisque les Formal Description Techniques sont conseillées pour assurer la conformité avec les besoins en exactitude. Avec leur syntaxe et sémantique formelles, elles proposent une description précise de systèmes et supportent la vérification d'aspects fonctionnels et non-fonctionnels [Thees & Gotzhein, 1998] . Enfin, il est encore intéressant de noter qu'Estelle opère la description du comportement par des clauses de transition (from, to, provided, when, priority, delay, any, etc). Il s'agit ainsi d'une méthode de spécification abordable, visuelle et rapide.

2.4.2.2. LOTOS

      Abréviation signifiant en anglais Language Of Temporal Ordering Specification, LOTOS est un standard international, mais défini comme un langage algébrique de spécification basé sur l'analyse formelle, le classement temporel et la validation du comportement observé.

      Plus précisément, la Technique de Description Formelle LOTOS se caractérise par la définition des relations temporelles relevées tout au long des interactions constituant le comportement extérieurement observable d'un système [Amyot, 1994] . Langage spécialement développé pour la description formelle des interfaces, des services et des protocoles, LOTOS vérifie constamment la bonne saisie des informations pertinentes vis-à-vis des besoins. Demeurant applicable aux systèmes distribués et concurrents en général, ce langage se charge aussi de la découverte et de la compréhension d'éventuels problèmes de concurrence, de non-déterminisme, de collision et d'ordonnancement des événements. Puissance de modélisation utilisée pour les systèmes temps-réel et la conception d'interfaces dédiées aux aspects comportementaux [Palanque & Bastide, 1995] , cette technique est, en outre, supportée par de nombreux outils en constante amélioration et particulièrement utiles pour la puissance d'analyse et de validation. Nous pouvons citer, pour exemples, ELUDO et LOLA (exécution pas-à-pas, tests d'analyse et de conception), LMC (vérification des propriétés), GOAL (contrôle de l'accessibilité des actions), mais aussi et encore SMILE, CAESAR, TOPO, CADP, etc.

      Finalement, depuis que LOTOS est un standard ISO, son domaine d'action ne cesse de s'étendre : partie matérielle (hardware) et téléphonie, mais également systèmes d'exploitation, embarqués comme temps-réel.

2.4.2.3. PRS

      Traduit de son côté par l'expression Procedural Reasoning System, PRS est un langage de contrôle et de supervision adapté aux robots autonomes afin de représenter et d'exécuter des procédures et des scénarios dans des environnements dynamiques [Ingrand, Chatila & al., 96] . Ainsi davantage dédié à la cybernétique proprement dite qu'aux divers domaines de l'interfaçage homme-machine, sa capacité à manipuler en temps réel des demandes rigoureuses et des tâches multiples amène toutefois PRS à construire et agir sur des scénarios conséquents, de même qu'à poursuivre des buts en étant constamment sensible au changement des modèles d'événements.

2.4.2.4. SDL

      SDL, qui se voit développé en Specification and Description Language, devient, lui aussi, un standard international largement utilisé dans l'industrie des télécommunications et est défini plus spécifiquement comme un langage de description des systèmes de communication. SDL s'attache à décrire un système en termes de processus interactifs, appartenant chacun à des machines étendues à états et échangeant des messages [Mellor, Tockey & al., 1998] . Plusieurs bénéfices significatifs en sont alors extraits, et notamment celui de la vérification précoce. Celle-ci correspond à l'utilisation de spécifications d'actions précises afin de toujours fournir une simulation basée sur une spécification et des preuves formelles d'exactitude, tôt dans le cycle de vie du logiciel. Les problèmes détectés tôt peuvent en effet être résolus avec beaucoup moins de travail supplémentaire que les autres, voire dirigés vers une réduction significative des coûts.

2.4.2.5. UML

      Langage de modélisation 'objet' né de la fusion des trois méthodes 'objet' les plus diffusées dans le monde (OMT, Booch et OOSE), UML (Unified Modeling Language) correspond à une notation en passe de devenir un standard mondial en matière de notation et de communication autour de l'objet [Divoux, 2001] .

      Langage standard de l'industrie, à la fois riche et puissant, UML permet entre-autres la conceptualisation et la visualisation d'un problème, la spécification d'un système logiciel complet et la construction aussi d'une implémentation ou d'une documentation. En simplifiant le traitement complexe d'une conception logicielle par établissement d'un plan détaillé de construction [Rational, 1997] , ce langage couvre en effet un large panel de résultats, depuis des cas d'utilisation et des scénarios jusqu'au comportement d'états et à la déclaration d'opérations [Mellor, Tockey & al., 1998] .

      D'ores-et-déjà supportée par de nombreux ateliers de génie logiciel, cette notation UML est composée de quatre diagrammes de structure et cinq diagrammes de comportement, vues partielles d'un modèle trop complexe pour être représenté en totalité. Nous retiendrons alors le diagramme de classe (premier diagramme de structure) qui propose avant tout le modèle central utilisé pour la génération du code. De son côté, le diagramme des cas d'utilisation, quant à lui premier diagramme de comportement, s'occupe de recenser les fonctionnalités du système étudié du point de vue de l'utilisateur, c'est-à-dire de regrouper toutes les actions que doit réaliser ce système pour aboutir à un résultat observable par l'utilisateur. Notons que le groupe d'actions ainsi défini rejoint directement notre notion primordiale de "scénario" explicitée auparavant.

3.2.3.1. Schéma global de fonctionnement

      A ce niveau, toutes nos précédentes investigations nous permettent d'aboutir à une première proposition de personnalisation et d'humanisation des terminaux de communication "grand public" d'ALCATEL. La Figure 3.2.3.1 présente alors le schéma global de fonctionnement du modèle d'utilisateur tel que nous le percevons.

      Concept comportemental, notre Modèle de l'Utilisateur est ainsi destiné à établir un profil évolutif des agissements d'un utilisateur donné. Il demeure conforme aussi à l'ensemble de nos souhaits "d'Auto-Adaptation", grâce notamment à la prise en compte des caractéristiques individuelles et "intelligentes" de chaque utilisateur ainsi qu'aux propres évolutions respectives de chacun d'eux. A nous de spécifier maintenant la puissance de raisonnement, la faisabilité, la rapidité et la facilité de mise en oeuvre d'un tel système. Nous relèverons en conséquence que ce dernier possède d'indéniables avantages quant à l'ensemble de ces quatre qualités.

3.2.3.2. Analyse du système mis en avant et nouvelle définition qualitative

      Grâce à un tel modèle auto-adaptable de l'utilisateur, nous parvenons à mieux cerner les différentes façons d'agir de l'utilisateur, non seulement en matière de télécommunication, mais aussi en matière de communication en général. De plus, nous appréhendons aussi plus justement les réactions prévisibles ou non d'un utilisateur "grand public" face à une machine informatisée.

      Nous entrevoyons alors deux problèmes majeurs concernant la personnalisation de toute interface : la distinction de différentes classes d'utilisateurs et de l'observation des actions de chacun en vue d'une tentative d'automatisation. L'apprentissage et l'approfondissement de la notion de modèle d'utilisateur passe en effet aujourd'hui, non seulement par l'établissement du savoir, des connaissances, de ce que sait ou connaît la personne qui utilise notre interface, mais également par la gestion de l'évolution de ce savoir [Gavrilova & Voinov, 1997]. Le schéma de fonctionnement de notre modèle auto-adaptable insiste justement sur la distinction qu'il existe entre les "qualités" définies par interrogation de l'utilisateur et celles spécifiées par observation de ses différentes actions et réactions. Nous obtenons alors une seconde définition ou plutôt une mise-à-jour plus évoluée et fonctionnelle de l'énumération exhaustive précédemment détaillée, indispensable au répertoriage de chacun de nos utilisateurs respectifs ( Définition 3.2.3.2 à venir).

      D'un autre côté, nous remarquons encore qu'au modèle de l'utilisateur s'ajoute parfois la conception d'un procédé tout aussi primordial nommé "modèle du domaine" [Benyon, 1996]. Ce dernier est chargé de mettre à disposition de notre système auto-adaptable le profil, également en constante évolution, de la situation, du contexte et des circonstances d'actions de l'utilisateur. De plus, ce modèle du domaine est entièrement pris en compte par notre modèle auto-adaptable, ce à travers l'application partielle de deux des caractéristiques de notre précédente définition, à savoir la profession (cadre de travail) et la motivation (domaine d'action, contexte).

      L'interview préalable et l'obtention "en direct" d'informations concernant l'utilisateur courant se doivent alors d'être aussi succinctes et implicites ou automatiques que possible (c'est du reste pour cela que nous l'avons spécifiée auparavant comme étant "minimale"). Il nous faut effectivement éviter de demander trop de perspicacité et d'efforts à l'utilisateur par des requêtes trop fréquentes, longues et fastidieuses. En conséquence, notre outil auto-adaptable se doit de rester toujours très discret, en évitant de submerger son utilisateur : c'est l'image que nous nous faisons par ailleurs d'un tel système intelligent, à savoir celle d'un assistant personnalisé regardant en permanence par-dessus l'épaule de son utilisateur [Akoulchina & Ganascia, 1997].

      Nous rejoignons alors ici le coeur-même de notre interface auto-adaptable par la prise en compte et la gestion complète du dialogue entre l'utilisateur et son interface homme-machine individualisée.

Définition43.2.3.2 : Nouvelle définition plus fonctionnelle des différentes qualités remarquables d'un utilisateur en interaction avec une machine

• Interview directe de l'utilisateur :
  • - Identité ( nom, prénom, surnom, sexe, âge, handicaps, origines, langue principale, éducation, croyances )
  • - Profession ( fonction, position, habilitations, cadre de travail, formation, connaissances, expérience, compétence en informatique, fréquence d'utilisation des ordinateurs et d'Internet )
  • - Motivation ( objectifs, intentions, besoins, exigences, intérêts, domaine d'action, contexte, niveau de détail, précision )
• Observation évolutive du comportement :
  • - Caractère ( forces, faiblesses, attitudes, humeurs, réactivité au stress, habitudes, préférences )
  • - Interaction ( perception, compréhension, disponibilité, clarté du dialogue)
  • - Cognition ( style mental de réflexion, attention, compétence logique, capacité déductive, vitesse de travail, habileté, efficacité )

3.3.3.1. Introduction

      Nous devons par suite nous interroger sur la nécessité et les moyens à mettre en oeuvre afin que nos utilisateurs arrivent à débuter le mieux possible sur notre Interface Intelligente. Autrement présenté, quels peuvent être les fonctionnalités à avancer pour que l'utilisateur puisse être bien accueilli par la machine et ainsi sereinement s'atteler au travail qui est le sien ?...

      Nombre de systèmes spécialisés proposent un procédé relatif à une sorte d'interview individuelle destiné à chacun des utilisateurs débutant un travail sur une application donnée. Ce questionnaire en ligne, puisque c'est bien de cela dont il s'agit en majorité, est chargé de fournir à la machine, le plus rapidement possible, des informations initiales au sujet des caractéristiques personnelles de l'utilisateur. Cela permet au modèle de cataloguer ses utilisateurs, afin d'éviter de proposer des aides déplacées ou inintéressantes à un utilisateur, ce dernier pouvant dans ces cas critiques se forger très rapidement une mauvaise opinion des méthodes ou des capacités d'adaptation de la machine à son égard. Dans cette optique, nous pouvons alors spécifier un tel module pouvant faire partie intégrante de notre interface intelligente des terminaux d'ALCATEL . Présentation initiale ou description individuelle préalable concernant chacun de nos utilisateurs, cela correspond en définitive à une intéressante prise de contact entre l'homme et la machine, entrée en matière donc indispensable à beaucoup de modèles d'utilisateur actuels.

      Cependant, ces spécifications dédiées et propres à notre nouvelle Interface Intelligente resteront essentiellement dans le domaine du théorique. En effet, rappelons ici que nous désirons mettre en place un modèle d'interface aussi peu intrusif ou invasif pour l'utilisateur que ce soit possible. Or, nous allons constater que ce système d'interview, obligatoire pour la majorité des systèmes de modélisation d'utilisateur actuels, correspond aussi à une requête contraignante, voire difficile, pour l'utilisateur. De plus, cette dernière ne peut apparaître que dès le début du lancement de l'application en question, avant même un travail effectif de la part des utilisateurs.

      Par conséquent, en tentant de remédier à ce problème, nous nous attacherons avant tout à conserver l'efficacité de notre nouveau Modèle Auto-Adaptable de l'Utilisateur. Nous verrons alors, dès le début du prochain chapitre, que nous nous sommes efforcés à initier les actions de l'utilisateur avec convivialité, mais tout en évitant de le mettre d'emblée sur la défensive face à la machine avec une telle interview... Nos modèles restent ainsi tous fidèles à nos objectifs initiaux, caractérisés par une discrétion maximale de l'interfaçage vis-à-vis de nos utilisateurs.

3.3.3.2. Première approche exhaustive

      Voici donc selon quels schémas nous avons envisagé d'interviewer l'utilisateur sur ses caractéristiques comportementales lors de sa première approche du terminal de communication, en précisant que celle-ci reste unique pour chacun des utilisateurs, de même que toujours très succincte, agréable et conviviale. Demande est faite à l'utilisateur de simplement se situer parmi les divers critères comportementaux affichés ( Figure 3.3.3.2 à suivre). Ces données vont permettre à notre interface auto-adaptable d'établir la distinction entre les quatre classes de notre modèle d'utilisateur et de répertorier rapidement l'utilisateur dans l'une d'entre-elles. Les conséquences au niveau du fonctionnement des nombreux scénarios et multiples fonctionnalités déjà proposés par nos procédés d'auto-adaptation en sont ensuite entièrement déduits.

      A l'utilisateur alors d'uniquement cocher à l'écran les cases qui correspondent le mieux à son comportement, et à notre interface de compter ensuite et d'établir enfin le profil ou style social dominant de cet individu. Notons que nous avons choisi de présenter les différents critères par ordre alphabétique, ce pour n'influencer en rien le choix de l'utilisateur en matière de comportements apparentés, voisins ou encore liés. Celui-ci pourrait, en effet, être tenté de rester trop complet et orienté quant à la définition préliminaire de son caractère comportemental.

      Il subsiste toutefois une difficulté : le nombre des critères comportementaux attribués à chacun des styles sociaux n'est pas égal. En effet, nous décrivons le comportement promouvant par 15 adjectifs, celui d'analysant par 13 termes, le style contrôlant par 12 alors que le facilitant ne demande que 8 critères pour être entièrement spécifié. Nous nous proposons donc d'obtenir la dominante comportementale attribuable initialement à l'utilisateur, non pas par simple et inégale comparaison du nombre des différents critères choisis et cochés dans chaque style social, mais plutôt par confrontation de ces nombres respectifs divisés chacun par le nombre total de critères comportementaux chargés de décrire leurs styles sociaux correspondants. De cette manière, si nous définissons successivement par P, F, C et A le nombre de critères cochés par l'utilisateur dans les domaines des styles Promouvant, Facilitant, Contrôlant et Analysant, notre interface auto-adaptable se charge de comparer les valeurs suivantes : P/15, F/8, C/12 et A/13. Les valeurs ainsi obtenues apparaissent en outre tout-à-fait traduisibles en pourcentages, voire même en un rapide graphique, ces procédés étant toujours très représentatifs pour l'utilisateur.

      Notons enfin qu'en cas "d'égalité" entre plusieurs de ces 4 nouvelles valeurs obtenues, nous pouvons envisager de placer l'utilisateur à la "frontière" des styles coïncidants. Mais, nous pouvons aussi demander à l'utilisateur de revoir ou de préciser son analyse, ou le laisser débuter ses manipulations en lui attribuant aléatoirement un style donné parmi ceux en concurrence. Cela s'avérerait sans grande conséquence : notre modèle d'utilisateur demeure évolutif et réorienterait de manière auto-adaptable cet utilisateur vers un des 3 autres styles comportementaux en cas d'inadéquation de son style initial, et ce au vu des actions et réactions futures de l'utilisateur.

3.3.3.3. Vers la recherche d' une approche moins intrusive

      Une seconde version de notre "Interview Comportementale" nous paraît présenter aussi un intérêt pour l'utilisateur "grand public", ce concept étant plus court, donc plus abordable, voire de compréhension et de manipulation plus rapides et moins astreignantes ( Figure 3.3.3.3 ). Nous constatons alors qu'un important avantage de cette nouvelle méthode réside dans le fait que les 4 styles sociaux sont décrits et analysés selon uniquement 5 catégories chacun. En effet, puisqu'elle s'effectue alors sur une échelle finie de 20 critères répartis équitablement entre les 4 tendances de comportements étudiées, la comparaison des cases cochées par l'utilisateur est ainsi rendue instantanée pour l'interface, mais également justifiée et validée par la méthode Persona .

      Le calcul de fractions mis en place tout-à-l'heure devient par conséquent quelque peu trivial, puisqu'il suffit maintenant de comptabiliser et de comparer le nombre de lignes cochées pour chaque style de comportement, avec la même démarche qu'auparavant en cas d'égalité.

      En conclusion, si les trois premières caractéristiques purement interrogatives de notre modèle qualitatif et fonctionnel de l'utilisateur ne présentaient a priori que peu de difficultés (interview directe globalement suffisante pour "l'Identité", la "Profession" ainsi que la partie purement technique de la "Motivation", sous forme de formulaire par exemple), les quatre styles sociaux spécifiés peuvent très bien s'apparenter de manière évolutive à nos classes d'utilisateurs recherchés, que ce soit à propos de la "Motivation" de chaque utilisateur, de son "Caractère", de "l'Interaction" avec la machine ou même de ses propres caractéristiques de "Cognition"...

      Tout ceci entériné, il demeure néanmoins intéressant de noter encore ici que la méthode Persona nous apprend, d'un nouveau point de vue, qu'il existe quatre autres éléments à considérer si l'on souhaite construire et instaurer un véritable climat de confiance au sein d'une interaction : l'ouverture, l'acceptation, l'authenticité et la fiabilité. Ainsi, afin de mettre à terme chacun de nos utilisateurs en confiance face à un terminal de communication "grand public", nous devrons toujours nous assurer que notre interface intelligente reçoit des informations, puis fournit, apporte, voire explique celles-ci à l'utilisateur (notion d'ouverture), met l'utilisateur à l'aise et respecte ses motivations (acceptation), communique librement avec l'utilisateur sans rien lui cacher (authenticité), pour tenir finalement ses engagements en fonctionnant sans heurts (fiabilité).