Abstract FR:

L'utilisation d'un environnement interactif s'accompagne de la repetition de nombreuses actions. Cette these propose des techniques, basees sur l'apprentissage des habitudes de l'utilisateur, permettant la conception d'interfaces adaptatives capables de detecter les taches repetitives que l'utilisateur accomplit, d'inferer a la maniere des interfaces demonstrationnelles - plus que des macro-commandes - des programmes permettant leur automatisation et, comme les interfaces predictives, d'anticiper ses actions pour lui proposer au moment opportun de rejouer les programmes. Outre des temps d'apprentissage et de prediction courts, l'algorithme utilise pour apprendre les habitudes doit posseder des probabilites d'erreur et d'exces faibles. Nous montrons que si les algorithmes d'apprentissage sont les plus adaptes pour apprendre les habitudes, les algorithmes existants ne satisfont qu'imparfaitement cette contrainte de notre application. La solution que nous proposons repose sur l'utilisation combinee d'un algorithme classique et d'un algorithme que nous avons elabore specifiquement pour le probleme en combinant diverses techniques classiques en apprentissage. L'efficacite de cet algorithme, en particulier vis a vis de c4. 5, rise et nbc, est mise en evidence tant sur des donnees reelles que sur des problemes tests. Le travail presente a abouti a la realisation d'une interface adaptative pour l'environnement de programmation visual works, premiere interface adaptative capable de detecter differentes iterations d'une boucle dans les actions de l'utilisateur et de lui proposer de terminer automatiquement la boucle, meme si ces iterations ne sont pas consecutives.