Cet article traite de la problématique du soutien à apporter à l’apprenant en situation de formation à distance asynchrone sur le web. Nous présentons à cet effet un système tuteur intelligent (STI) basé sur la technologie hypermédia, construit dans le cadre de la plate-forme d’enseignement à distance IBN SINA. Ce STI construit selon une architecture client-serveur, consiste en un canevas générique que les auteurs instancient à travers un mode auteur coopératif. Construit autour des technologies XML et Systèmes Experts, ce système permet une adaptation dynamique de l’activité d’apprentissage, et ce, en se basant sur trois modèles : un modèle pédagogique (la pédagogie par objectif), un modèle de métadonnées (le standard LOM) et un modèle de l’apprenant (de type overlay). Après avoir présenté la problématique de soutien à l’apprenant à distance, nous décrivons brièvement la modélisation de notre système ainsi que son architecture logicielle.
In this paper, we propose a new Chaotic MultiAgent System (CMAS) for image segmentation. This CMAS is a distributed system composed of a set of segmentation agents connected to a coordinator agent. Each segmentation agent performs Iterated Conditional Modes (ICM) starting from its own initial image created initially from the observed one by using a chaotic mapping. However, the coordinator agent receives and diversifies these images using a crossover and a chaotic mutation. A chaotic system is successfully used in order to benefit from the special chaotic characteristic features such as ergodic property, stochastic aspect and dependence on initialization. The efficiency of our approach is shown through experimental results.