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92 El Dabaghi et al.its needs. One of the key issue of the AIISW is the PIRS (Personalized Information System ofResearch) dynamic and evolutionary using the concept of relevance feedback, and whose drivingidea is the combination request-result-user. This PIRS operates on dynamic ontologies built arounda thesaurus based on substitutes of documents of the data warehouse characterized by stronglyheterogeneous and distributed contents.KEYWORDS : Integrated Information System, WEB, search and indexing engine, User profile,Ontology of the field, thesaurus, Substitute of document, hydrous resources.1. Du S2IW vers S2IAW : Motivation et architectureLe S2IW (Système d’Information Intégré sous Web) [6] [7] est une application typeClient/Serveur, développée sous Apache-Tomcat. Son architecture (Fig 1) logicielle estbasée sur la possibilité d’intégration d’éléments logiciels (composants logiciels)provenant de sources différentes et par la prise en compte des systèmes informatiquesexistants. Il implique l’intégration et l’interactivité entre des outils très divers maiscomplémentaires. Cette architecture permet en particulier : une navigation interapplicationavec une recherche dynamique et interactive basée sur le Système deRecherche et d’Indexation d’Informations (SR2I) [4] utilisant la technologie XML, unecoopération entre logiciels et leur utilisation conviviale sur le poste client et/ou leserveur et un accès aux ressources matérielles et logicielles distantes (récupération etstockage lourd des données, exécution des codes numériques lourds sur le serveurdisposant de facilités HPCN, etc).-modélisation du-acquisition des données desterrains-Algorithmed’optimisationOutils demodélisationhydrologiquOutils demaillageS2AIWSIG-Stockages des données-Recherche de donnéesSRIP extention duBased’informations-2D-3DSimulation-modèlesnumériquesFigure 1 : Architecture logicielle du S2IAW extension duTAMTAM –Tunis– 2005
Gestion et modélisation des ressources hybriques 93Une des principales limitations de ce système réside dans le fait qu’il fournit lesmêmes interfaces et les mêmes fonctionnalités à des utilisateurs ayant des buts et desconnaissances du sujet largement différents [8] [13]. L’approche de personnalisationconstitue une extension naturelle ou enrichie de l’approche traditionnelle dans ledéveloppement de systèmes adaptatifs. Ces systèmes établissent un modèle de buts, depréférences et des connaissances de chaque utilisateur, et emploient ce modèle dansl'interaction avec l'utilisateur afin de s'adapter à ces besoins. L'adaptation du S2IW [12][6] peut en assurer une utilisation plus complète en expliquant la façon d'atteindre unbut ou en présentant des façons différentes et plus efficaces pour réaliser une tâche. Latâche n’est pas facile vue l’hétérogénéité et la distributivité des données manipulées parl’utilisateur et qui constituent une majeure partie de ces systèmes. En outre, dans ledomaine des sciences de l’eau, beaucoup de modèles numériques très puissants dansl’aide à la décision, deviennent quasi-inutilisables à cause de la non maîtrise desdonnées de base qui servent comme entrées au système. De la même manière, lessorties des modèles peuvent être mal exploitées à cause de l’inadéquation des outils devisualisation et de traitement. De ce fait, on ne peut pas parler de personnalisationindépendamment du contexte ou du problème traité permettant de construire toute laconnaissance d’un domaine. De plus, dans ce domaine d’application il subsiste unbesoin considérable en flexibilité, à la fois dans la représentation et la manipulation desdonnées, qui sont caractérisées par l’absence de structure fixe et rigide. La mise enplace d’une ontologie du domaine est indispensable et le couplage profil-document viale SRIP sera la clé de réussite du S2IAW en répondant à ces contraintes.Actuellement, trois applications sont traitées dans le S2IAW : la lutte contrel’eutrophisation de l’eau, La prévention contre les risques d’inondation etl’aménagement des bassins versants.2. Couplage Utilisateur-DocumentLes documents présents dans l’entrepôt de données ne sont pas statiques etconsultés passivement, mais ils sont souvent renvoyés à la demande (recherche) où leurconsultation implique une participation active de l’utilisateur (instrumentation dudocument, par exemple hypertexte). Ce dernier point rend donc importante la notion depersonnalisation dynamique de ces documents, afin de faciliter leur consultation entirant avantage d’une modélisation basée essentiellement sur une combinaisonutilisateur et contexte d’utilisation [5]. Une recherche d'information ne vise jamais àobtenir des renseignements pour eux-mêmes; elle est faite en vue de leur exploitationdans des conditions pas toujours précises. Il faut donc que ces conditions soientconnues ou au moins limitées. En particulier, il convient de savoir entre autres : Qui estle demandeur ? Quelle utilisation compte-t-il faire des informations ? De quel délaidispose-t-il ? Quels documents connaît-il déjà sur la question et, d'une manièregénérale, ce qu'il sait déjà sur le sujet ? Sous quelle forme, préfère-t-il obtenir lesinformations ? etc.TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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8 Amara et al.4. Numerical resultsW
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10 Auger et al.1. Introduction :Dan
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12 Auger et al.La condition de stab
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Quelques aspects mathématiques etn
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22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
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24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
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26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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30 Habbaltheorem 1 There exists a N
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32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
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34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
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36 Hauray et al.minimal time interv
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38 Hauray et al.From this last theo
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Approximation de l’opérateur d
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142 Ferchichi et al.[4] G.I. BISCHI
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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152 LefebvreOn peut aussi écrire q
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154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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206 Kharrat et al.following estimat
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
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216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
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Simulation de l’onde de crue via
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226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
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228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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232 Amoura et al.1. IntroductionFor
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234 Amoura et al.where u = rot r ψ
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236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
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238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
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240 Frih et al.et dans la fracture,
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242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
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244 Hasnaoui et al.1. IntroductionL
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246 Hasnaoui et al.On obtient alors
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248 Hasnaoui et al.5. Conclusion et
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250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
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254 Kloucha et al.1. Motivation et
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256 Kloucha et al.Si le domaine Λ
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INRIA-MODULEF0INRIA-MODULEF.250INRI
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Dimensions fractales : attracteurs
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262 Lamrini Uahabi et al.4. Attract
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264 Lamrini Uahabi et al.l 0 = λ
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266 Lamrini Uahabi et al.En conséq
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Numerical analysis for the problem
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270 El-Kyal et al.d(u) = 1 2(∇u +
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272 El-Kyal et al.Theorem 3.1 There
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274 Marchand et al.1. IntroductionD
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276 Marchand et al.On remarque en p
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278 Marchand et al.dans la formulat
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280 Mezali et al.1. Motivation et m
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282 Mezali et al.s’annulant sur c
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284 Mezali et al.Temps CPUTemps Ela
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R. Touihri & S. Ghnimi *Méthode de
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288 Touihri et al.Les équations go
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290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
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292 Touihri et al.5. Bibliographie[
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Décomposition de domaine pour un m
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DDM pour les fractures 297et−→
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DDM pour les fractures 299dont l’
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Arlequin method: Practical impacts
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Arlequin method 303of the Arlequin
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Arlequin method 3052.2. Penalized A
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Arlequin method 307refinements of t
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Reduction methods and uncertaintypr
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Reduction methods and uncertainty p
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Reduction methods and uncertainty p
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0.00e+00 1.00e−11 2.00e−11 3.00
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Homogénéisation d’un problème
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Problème de conduction-rayonnement
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Problème de conduction-rayonnement
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Equation d’Hamilton-Jacobi 3231.
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Equation d’Hamilton-Jacobi 325qui
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0Equation d’Hamilton-Jacobi 3272
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Détermination du nombre de région
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Simulation des courants de Foucault
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Une méthode d’accélération de
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Schéma SRNHS 3491. IntroductionUn
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Schéma SRNHS 3513. Application du
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Schéma SRNHS 3535. ConclusionLes r
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Smoothing and compressing surfaces
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Problème de convection en milieu p
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0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0
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Condensation de masse pour la méth
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Condensation de masse 367montre que
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Condensation de masse 369Le terme h
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Condensation de masse 371Aet Qile f
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VIIIModèles CinétiquesKinetic Mod
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376 Ben Abdallah et al.1. Introduct
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378 Ben Abdallah et al.where B ∓
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380 Ben Abdallah et al.ture that th
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382 Degond et al.1. IntroductionOn
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384 Degond et al.q φ s (x, t)/(|q|
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386 Degond et al.Enfin l’opérate
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Les métaheuristiques : application
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Les métaheuristiques 391simulé fu
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Les métaheuristiques 393Fig. 1 Dia
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Les métaheuristiques 395Fig.4 : R
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Prices after capacity addition in m
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Multi-user elastic demand communica
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Shape optimization 4051. Introducti
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Shape optimization 4072.1. Variatio
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Shape optimization 409(a)(b)(c)(d)F
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Problèmes d’optimisation en éco
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Assimilation de données pour l’e
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Écart à la Réciprocité et ident
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Identification de fissures planes 4
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4331
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Algorithme de Kohn et Vogelius 435l
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4375
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Résolution d’un problème de Cau
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Problème inverse géométrique 445
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Identification de fissures 4511. In
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Application de l’algorithme deNeu
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Complétion de données en élastic
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Complétion de données en élastic
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Analytic extensions on an annulus:a
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Analytic extensions on an annulus 4
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Analytic extensions on an annulus 4
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Cauchy problem for Laplace’s equa
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Modélisation asymptotique des onde
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Ondes de relief 479 uuuv 1 1 pu v
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Ondes de relief 481( )ˆeiZw( C e D
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Ondes de relief 4836. Bibliographie
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Régularisation pour l’aéroacous
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Miroir à retournement temporel 491
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Vibro-acoustique instationnaire 497
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Vibro-acoustique instationnaire 499
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Ondes dans les milieux poroélastiq
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The implicitly restarted Arnoldi me
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¨§¨ §IRAM method 509To overcome
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IRAM method 511The application of t
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XIIScience du VivantLife Science513
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516 Achchab1. IntroductionDans la m
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518 AchchabNous montrons dans le pa
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520 Achchab5. Bibliographie[1 ] AIE
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524 Derbel et al.On se propose de d
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A Stochastic partial differential e
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538 Ben Miled et al.Ensuite on étu
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Optimal spatial distribution of a b
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XIIIStructureStructure547
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Analyse mathématique et numérique
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Modélisation de l’effet dynamiqu
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Résolution d’un systéme d’ela
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570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
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Régularisation d’un problème d
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578 Achchab et al.3. Estimation a p
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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592 Hlaoui3. The New Graph Represen
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594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
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TAMTAM -Tunis- 2005 602
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El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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Tamtam Proceedings - lamsin

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