Le syst`eme applique l’approcheBroadway pour le calcul de recommendations. Dans ce syst`eme, un cas repr´esente une exp´erience pr´ecise dans une session de recherche. La par-tie probl`eme est constitu´ee d’une parpar-tie instantan´ee compos´ee du contexte de la session ` a partir de laquelle le cas est extrait et d’une partie comportementale contenant les p derni`eres requˆetes observ´ees, l’ensemble des documents retenus ou exclus et les derni`eres configurations des requˆetes qui ont men´e `a l’´echec. La partie solution est compos´ee des recommandations positives et n´egatives. Une recommandation positive am´eliore la satis-faction de l’utilisateur alors qu’une recommandation n´egative d´ecrit une configuration de requˆete ayant abouti `a un ´echec. Le cas comprend ´egalement une autre partie ´evaluation. Cette partie contient un indice mesurant la confiance de la solution positive propos´ee par le cas. Cette confiance est augment´ee `a chaque fois que la solution est approuv´ee par l’utilisateur. Une exp´erimentation dans le monde r´eel est n´ecessaire pour valider le syst`eme de recommandation propos´e. Le syst`eme MUSETTE(Modelling USEs and Tasks for Tracing Experience) (Champin et al., 2004) pr´esente un environnement pour la capture de connaissances `a partir d’exp´eriences. Ce syst`eme `a base de R`aPC permet la mod´elisation de l’exp´erience d’utilisation d’un syst`eme informatique afin de r´eutiliser cette exp´erience pour assister l’utilisateur `a effectuer ses tˆaches. Dans ce syst`eme, un agent observe les interactions de l’utilisateur avec le syst`eme et g´en`ere les traces primitives conformes `a un mod`ele d’utilisation g´en´eral. Ensuite, un analyseur de traces g´en´eriques extrait les ´episodes significatifs `a partir de la trace g´en´erique et selon les signatures de tˆaches expliqu´ees. La notion de signature de tˆache expliqu´ee d´esigne un motif r´ecurrent dans les traces, qui est un ´ev´enement marquant reli´e `a au moins une situation. L’exp´erience de l’utilisateur est r´ecup´er´ee `a partir de la trace primitive. Une trace est une s´equence d’´etats et de transitions pr´esentant l’activit´e de l’utilisateur. Une trace peut ˆetre compos´ee par des objets d’int´erˆet (OI) qui peuvent appartenir `a une des trois cat´egories suivantes : – les entit´es, – les ´ev´enements, – les relations. Le mod`ele d’utilisation d’un syst`eme particulier d´ecrit les types d’entit´es, d’´ev´enements et des relations pouvant ˆetre observables pour produire des traces primitives. Des contraintes aditionnelles incluant des contraintes sur les structures internes des objets d’int´erˆet peuvent faire partie du mod`ele d’utilisation. Le mod`ele d’observation d´ecrit un ensemble de moyens pour acc´eder aux donn´ees pertinentes dans le syst`eme aussi bien que les r`egles contraignant le processus de production de trace (comme par exemple, d´et´erminer les sous-ensembles de toutes les entit´es observables qui doivent ˆetre ´ecrites dans une trace `a un instant donn´e) (Mille, 2006b). Les traces sont produites `a partir de l’observation des interactions entre l’utilisateur et le syst`eme. La structure d’une trace n’est pas limit´ee `a un flot continu d’entit´es et d’´ev´enements, ´eventuellement en relation. En effet, les entit´es sont utilis´ees pour repr´esenter l’´etat du syst`eme ` a un moment donn´e (ou durant une p´eriode consid´er´ee comme un instant) dans le contexte du mod`ele d’utilisation. Un ´episode pr´esente n’importe quelle partie de trace qui correspond ` a une exp´erience sp´ecifique dans l’ex´ecution d’une tˆache sp´ecifique et qui peut ˆetre r´eutilis´ee dans une situation similaire. Les parties de traces sont reconnues comme des ´episodes reli´es `a une tˆache particuli`ere grˆace aux«signatures de tˆaches expliqu´ees». Les ´episodes peuvent ˆetre annot´es ou expliqu´es de deux fa¸cons : annotation en texte libre ou annotation en connaissances formelles (Stuberet al., 2004). Le syst`eme se base sur deux types de mod´elisation : – Mod´elisation de l’environnement : l’environnement de partage est constitu´e de documents utilis´es par les acteurs humains durant leurs activit´es. – Mod´elisation des traces d’utilisation : le mod`eleMUSETTEse caract´erise par une struc-ture de la forme ´etat/transition. Les objets d’int´erˆet (entit´es et ´ev´enements) observables par la tˆache sont d´ecrits dans un mod`ele d’utilisation. Une trace d’utilisation d´ecrit les changements d’´etats du syst`eme observables par l’utilisateur et provoqu´es par ses op´era-tions (repr´esent´ees par des ´ev´enements). Lorsqu’une partie d’une trace d’utilisation v´erifie une signature de tˆache expliqu´ee, elle constitue un«cas d’utilisation». Une trace est un ensemble d’´episodes, une action est le d´ebut d’un ´episode, une s´equence est une suite indivisible d’´etats et de transitions, une alternative est une s´equence permutable avec une autre s´equence ou bien avec une action imbriqu´ee (Stuberet al., 2004). Le syst`eme permet donc le partage de connaissances et d’exp´eriences lors de la r´ealisation d’une tˆache collective complexe. Il s’agit de mettre l’exp´erience collective `a disposition des utilisa-teurs par le biais d’un assistant contextuel. Cette exp´erience collective est la combinaison des exp´eriences individuelles acquises `a partir des traces d’utilisation laiss´ees par les acteurs dans le syst`eme. Le projet PIXED (Projet d’Int´egration de l’eXp´erience pour l’Enseignement `a Distance) (H´eraud, 2002) est une plate-forme d’enseignement `a distance par Internet impl´ementant des hyperm´edias adaptatifs grˆace `a l’expertise et la r´eutilisation de l’exp´erience. C’est un outil qui permet l’´echange et la r´eutilisation des connaissances entre apprenants, entre apprenants et enseignants, et entre enseignants. Ce syst`eme se caract´erise par l’utilisation de l’exp´erience concrˆete du syst`eme (´episodes d’apprentissage). Un cas constitue un mod`ele initial d’un ap-prenant, des traces de navigation et l’´etat final du mod`ele de l’apprenant. Le syst`eme propose aux apprenants consultant un cours en ligne, de r´eutiliser le parcours d’apprentissage d’autres apprenants.PIXEDpermet de renvoyer `a l’apprenant une possibilit´e d’exploiter les traces d’ap-prentissage comme source de connaissances pour assister son orientation dans la progression d’apprentissage dans un cours. La trace est consid´er´ee comme un cas compos´e d’une s´equence d’actions que nous pouvons interpr´eter selon des contextes diff´erents. L’int´egration du para-digme R`aPC a pour objectif de r´epondre `a une double probl´ematique : aider `a la navigation et la construction du domaine pour l’expertise. Il offre la possibilit´e d’annotation de la repr´e-sentation du domaine ainsi que des documents. Cette annotation peut ˆetre du texte libre et de type choix multiple. L’apprenant a la possibilit´e de garder ses annotations pour lui ou de les partager avec les autres apprenants ou enseignants. Les apprenants disposent d’un outil d’´edition de leur mod`ele du domaine. Cet outil permet d’annoter la vision que le syst`eme a d’eux et les apprenants peuvent ainsi exprimer leurs accords et d´esaccords sur cette vision. Concr`etement, ils peuvent donner leur estimation sur la maˆıtrise qu’ils ont de chaque notion et y ajouter une annotation. Cette annotation est `a destination de l’enseignant responsable du cours et ´eventuellement de tous les autres ´etudiants si l’apprenant le d´esire. Le domaine est repr´esent´e sous forme d’un r´eseau notionnel construit par les enseignants qui peuvent ´editer librement leur repr´esentation du domaine. Chaque enseignant poss`ede sa propre repr´esentation du mod`ele et plusieurs enseignants ont la possibilit´e de partager une repr´esentation commune. L’exp´erience du syst`eme est constitu´ee des ´episodes (traces) d’apprentissage, que le syst`eme enregistre au cours de son utilisation, stock´es sous la forme de cas. Un cas de la base est un triplet constitu´e du mod`ele initial d’un apprenant, de sa trace de navigation et de l’´etat final de son mod`ele d’apprenant. L’utilisation de l’exp´erience pour l’aide `a la navigation se r´esume comme suit : le syst`eme ´elabore un cas `a partir du nouvel apprenant puis il cherche dans la base de cas les cas similaires. Cette similarit´e est fonction des distances particuli`eres entre notions identiques, des annotations et de la notion objectif d’apprentissage. Lors de la phase d’apprentissage, PIXED conserve aussi la trace de r´eutilisation (le cas ´elabor´e, les cas simi-laires et le cas stock´e). Ce second type de trace va constituer une seconde base de cas qui a pour but de permettre au syst`eme d’affiner ses mesures de similarit´e. Lorsque le syst`eme doit choisir entre plusieurs documents, il int`egre l’exp´erience dans l’´evaluation de la pertinence de chaque document. Ainsi, un document qui aura beaucoup ´et´e consult´e dans des cas similaires d’apprentissage positifs et peu dans des cas d’apprentissage n´egatifs sera favoris´e.PIXED pro-pose aussi `a l’enseignant des modifications de son mod`ele permettant de mieux expliquer les Dans le document Système coopératif de type égal-à-égal pour la recommandation : Application à la gestion et la recommandation de références bibliographiques. 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