Ibtissem Gammoudi
email: ibtissem.gammoudi@u-bordeaux.fr

Marion Mathelie-Guinlet

Fabien Morote

Laure Beven

Daniel Moynet

Christine Grauby-Heywang

Touria Cohen-Bouhacina
email: touria.cohen-bouhacina@u-bordeaux.fr

Morphological and nanostructural surface changes in Escherichia coli over time, monitored by atomic force microscopy

Keywords:

niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Introduction

Bacterial adhesion and biofilm formation have a great interest both in natural environments and in industrial processes, biofilms being the predominant life form for bacteria to multiply and to protect themselves from environmental stresses such as UV radiation, osmotic shock and anti-microbial agents [START_REF] Hall-Stoodley | Bacterial biofilms: from the natural environment to infectious diseases[END_REF][START_REF] Costerton | Bacterial biofilms in nature and disease[END_REF][3][START_REF] Davies | Understanding biofilm resistance to antibacterial agents[END_REF]. Bacterial biofilms undergo several stages of development from the initial attachment of bacteria to detachment and colonization of new interfaces [START_REF] O'toole | Biofilm formation as microbial development[END_REF].

To better understand mechanisms of such biofilm formation and bacterial metabolism inside over time, the detailed study of the biological envelop, a vital component of bacteria, might be helpful [START_REF] Branda | Biofilms: the matrix revisited[END_REF]. Gram negative bacteria, like Escherichia coli (E. coli), possess, along with a peptidoglycan cell wall, an outer membrane, this particular one being absent in Gram positive bacteria. This outer membrane consists of an asymmetric lipid bilayer and lipopolysaccharide (LPS) molecules as the outermost constituent, overlying a gel-like periplasm and a thin peptidoglycan layer [START_REF] Szalo | Escherichia coli lipopolysaccharide: structure, biosynthesis and roles[END_REF]. It serves, especially LPS, as a selective permeability barrier and a protection (for instance, mutants without LPS are more permeable to mutagens) while proteins embedded or anchored to this membrane allow specific transmembrane exchanges [START_REF] Engelman | Membranes are more mosaic than fluid[END_REF]. LPS possess (i) an endotoxic part enchored to the membrane, the lipid moiety called lipid A, (ii) a long polycaccharide chain, (iii) sometimes ended by a third part pointing outwards the membrane, the Ochain, responsible for the bacterial antigenic specificity [START_REF] Caroff | Structure of bacterial lipopolysaccharides[END_REF]. These extracellular sugar extensions create mutual attraction forces that curve the membrane. Part of Gram-negative bacteria's danger lies in LPS. In bacterial infections, LPS fragments from damaged bits of the bacterial walls are released locally, triggering an immune response in human organism [START_REF] Szalo | Escherichia coli lipopolysaccharide: structure, biosynthesis and roles[END_REF][START_REF] Meseguer | TRPA1 channels mediate acute neurogenic inflammation and pain produced by bacterial endotoxins[END_REF].

Consequently, investigating the structure and properties of bacterial surfaces with high resolution is of great importance to understand how biofilms behave. The ultrastructure of microbial surfaces has been extensively studied and their chemical composition and physicochemical properties have been probed, for instance, by X-ray photoelectron spectroscopy and infrared spectroscopy [START_REF] Rouxhet | Application of X-ray photoelectron spectroscopy to microorganisms[END_REF][START_REF] Sleytr | Heterologous reattachment of regular arrays of glycoproteins on bacterial surfaces[END_REF]. However, none of these techniques can provide direct information with a nanometer scale lateral resolution. Because of its high spatial resolution and its ability to image in real time under physiological conditions, Atomic Force Microscopy (AFM) has been used more and more frequently in biological field [START_REF] Dufrêne | Application of atomic force microscopy to microbial surfaces: from reconstituted cell surface layers to living cells[END_REF]. Indeed, AFM, as a scanning probe technique, is ideally suited to study surface properties of biological systems, such as bacteria, from topographical to nanomechanical properties, including composition and adhesion [START_REF] Dufrêne | Application of atomic force microscopy to microbial surfaces: from reconstituted cell surface layers to living cells[END_REF][START_REF] Dufrêne | Using nanotechniques to explore microbial surfaces[END_REF]. The non intrusive tapping mode is particularly interesting for those fragile systems as phase imaging gives access to physico-chemical properties of sample surfaces at the local scale to hundreds of m 2 .

In this work, we probed the surface structure of E. coli using AFM in tapping mode. Bacterial populations were followed over a month to determine their viability. More precisely, morphological and mechanical properties of E. coli bacteria, especially the outer membrane ones, were investigated with high resolution, revealing fine details of its structure. We also showed that this specific organization underwent major changes with time, corresponding to modifications of the intrinsic behavior of LPS molecules. These changes allow for a rapid and accurate quantitative discrimination between viable and dead bacteria. Moreover, we proceeded with AFM, for the first time, in a complete study on E.coli bacteria: different cell divisions patterns, bacteria population organizations, morphology and rheology evolution were observed in real time.

Materials and methods

Materials

Gram negative E. coli bacteria (MRE 162 strain) were a kind gift from the Centre d'Etudes du Bouchet, DGA (Direction Générale de l'Armement, France). Bacteria were grown on a solid Luria medium and incubated for 16 h at 37 • C. After scraping, bacteria were suspended in purified water (pH 5.5, resistivity > 18.2 M cm) and placed in 1.5 mL microtubes for a centrifugation at 3000 g for 20 min. Cells were then washed twice with purified water and adjusted to 10 8 cells/mL. Mica, purchased from Electron Microscopy Sciences, was used for all AFM measurements and images. With an average roughness of 0.3 nm/m 2 , it is one of the best substrate to work with if one wants to get free from the substrate roughness.

Bacteria imaged on nude mica

Freshly cleaved mica is appropriate when imaging in air, as bacteria will not be submitted to a fluid flow. As mentioned above, mica has also a homogeneous surface which allows discriminating any topographic contrast. A 5 L droplet of bacteria suspension was directly applied on the mica and left to dry under a desiccator. To avoid aggregation and the presence of non-fixed bacteria, the sample was then rinsed with ultrapure water before imaging (Fig. 1a). Consequently, this process led to more frequent isolated bacteria and, thus, was preferred when a detailed study of the bacterium was required. For over-time experiments, we kept samples either under the AFM setup, protected from dust, to follow the same population at each step, or under a desiccator to check their general behavior over time.

Bacteria immobilization on a polyelectrolyte multilayer surface

To image in liquid medium or to study the morphological and rheological changes over time, we needed to immobilize bacteria on the substrate. To do so, alternative polycationic/anionic treatment of the substrate was previously used successfully [START_REF] Gammoudi | Enhanced bio-inspired microsensor based on microfluidic/bacteria/love wave hybrid structure for continuous control of heavy metals toxicity in liquid medium[END_REF]. Indeed, Layer by layer (LbL) self-assembly is one of the most versatile techniques to make multilayer composite films. It consists in sequential depositions of oppositely charged solutions of polyelectrolytes (PE) to form, in an inexpensive and easy way, a self-assembled molecular multilayer [START_REF] Schönhoff | Self-assembled polyelectrolyte multilayers[END_REF]. Biological applications are numerous; among them, worth mentioning is the immobilization of biological systems (such as DNA, proteins, enzymes or cells) and the production of multifunctional nano-scaled structures and materials [START_REF] Ulbricht | Advanced functional polymer membranes[END_REF]. This method was successfully applied in one of our previous AFM study [START_REF] Gammoudi | Enhanced bio-inspired microsensor based on microfluidic/bacteria/love wave hybrid structure for continuous control of heavy metals toxicity in liquid medium[END_REF]. PE considered in this work are cationic poly(allylamine hydrochlorure) (PAH, Mw = 56000), and anionic poly (styrene sulfonate) (PSS, Mw = 70000). They were purchased from Sigma Aldrich. PAH and PSS were dissolved in ultrapure water at a concentration of 0.5 g/L. Each PE layer was deposited through the LbL method resulting in self-assembled molecular multilayers PAH-(PSS-PAH) n on the mica substrate. Typically, PAH and PSS solutions were alternatively deposited during twenty minutes, adsorption and rinsing steps being repeated to obtain the desired number of PE layers, forming then polyelectrolytes multilayers (PEM, Fig. 1b). In this work the last layer was made of positively charged PAH to guarantee the fixation of negatively charged E. coli bacteria (Fig. 1b). As for the direct drop-off, 5 L of bacteria suspension was deposited on the functionalized mica and left to dry under a desiccator before imaging. Consequently, we applied this PEM technique to immobilize bacteria on the substrate in order to prevent their potential shift under the AFM tip. It was thus privileged for population and overtime studies. For the later, samples were conserved in the same way as for experiments on nude mica.

Optic microscopy experiments

For optical microscopy imaging, we used a fixed-stage upright microscope (BX51WI from Olympus) equipped with a 100 W mercury lamp (U-LH100HG), a BX-RFA illuminator and a LMPF1 × 100 objective. Several images were taken to ensure the homogeneity of the sample and recorded using a ORCA-Flash 2.8CCD camera from Hamamatsu (Japan) and the HCImage Live V3.0 software. The lateral resolution of our setup is in the 0.4-0.6 m range.

AFM experiments

AFM experiments were carried out with a Bioscope II mounted on an IX71 Olympus inverted optical microscope and operating with the NanoScope V controller and also with a Multimode AFM (Veeco-Brucker, Santa Barbara, CA). This technique is based on the detection of small forces existing between a tip and an object (the surface sample) which is scanned along the tip with a piezo scanner (maximum XYZ scan range of 150 m × 150 m × 12 m). The tip is attached at one end to a cantilever which is "built in" at the other end. This technique can generate information on surface topography and mechanical properties at the nanometer level.

The AFM measurements were performed under ambient conditions (air) to get advantage of the harmonic oscillator behavior of the AFM cantilever. This operating mode involves very small forces that prevent indentation of bacteria by the AFM tip avoiding changes in the observed contrast or damage to the bacteria cells. Although imaging of bacteria under physiological conditions would make more sense, such process lowers the resolution and thus subtle details on the outer membrane we are interested in became unresolved. Anyway, ambient environment is believed not to affect bacteria which are still viable under such conditions [START_REF] Bolshakova | Comparative studies of bacteria with an atomic force microscopy operating in different modes[END_REF].

All data presented in this paper were generated with cantilevers whose spring constant was about 40 N/m and at a scan rate of 0.5-1 Hz. For each experiment achieved in this tapping mode, three images were recorded at the same time: trace height, trace amplitude (signal error) and phase images. The former gives information on the topography and morphology of the system, the second emphasizes the edges and the latter allows for mechanical properties investigation. Amplitude images will be used as they increase contrasts and emphasize details. These images provide additional information on cell morphology modifications, in particular those corresponding to small changes not visible in the topographic images (height images) which are saturated due to the importance of the sample size. Phase images (phase difference between the exciting signal and the response of the cantilever) are very sensitive to the interaction between the AFM tip and the studied surface and can be linked to dissipative process allowing the study of the mechanical properties of bacteria membrane at the local scale.

Finally, to access the true topography of samples without being biased by mechanical information in height images, we worked with relatively high oscillation amplitudes to remain in the repulsive dominant mode [START_REF] Nony | Dissipation induced by attractive interaction in dynamic force microscopy[END_REF][START_REF] Nanjo | Simulation of section curve by phase constant dynamic mode atomic force microscopy in non-contact situation[END_REF].

Results and discussion

In this section, we will first investigate with AFM in tapping mode the morphology of E. coli bacteria and the organization of its population. Based on these results, we will then follow the evolution of E. coli with time (over a month), mainly its morphological and structural changes, to determine its viability. Finally, we will focus on the re-organization of the external membrane of E. coli.

Morphological study of healthy E. coli immobilized on nude mica or PEM film substrates

Before starting the study on the evolution of bacteria population, we first investigate the interaction between the substrate and E. coli surface. Bacteria are deposited on either nude mica or mica functionalized with PEM, both being studied just after samples preparation. In the later process, the surface is formed of a smooth multilayer of polyelectrolytes, sometimes composed of aggregates (Figs. 1b and2b).

Images obtained in air, on nude or functionalized PEM mica, show a homogeneous and dense layer of bacteria (Fig. 2a). This is possible thanks to the optimization of experimental conditions, mainly the bacteria concentration and drop-off process. As mentioned in Section 2, a suspension of 10 8 cells/mL is deposited on the substrate which is, in turn, rinsed after 30 min to keep only the fixed bacteria on the surface. Optic microscopy image (Fig. 2a) reveals rod-shaped bacteria close to other ones, though some are isolated. A large scan in AFM (Fig. 2a) confirms the formation of such a dense layer of bacteria.

Characteristics of bacterial morphology can be exploited thanks to AFM height images. The first striking feature is the rod bumped shape of E. coli (Fig. 2b andc) and its "textured" irregular membrane (Fig. 3a, Image 1 m × 1 m). It is also worth mentioning the pres-ence of flagella and pili, despite their fragility, in some observations (Fig. 2c). The estimated length (L), width (W) and height (H) of E. coli observed in air are 2.0 m, 1.2 m and 300 nm, respectively. These values can vary in quite a narrow range among bacteria, notably the height, which strongly depends on the environmental experimental conditions (imaging in air or liquid), but are consistent with other results [START_REF] Bolshakova | Comparative studies of bacteria with an atomic force microscopy operating in different modes[END_REF].

Whatever the process of deposition is (on nude mica or on PEM), morphological properties of E. coli do not change and cells are organized in the same way. The only difference arises from the immobilization guaranteed by PEM, which favors dense bacteria population and less isolated cells than for experiments on nude mica.

Different cell division patterns

The present study highlights different types of cells within the bacterial population, some of them resulting from a recent divi- sion, as bacteria are still alive when observed by AFM. Also, cellular processes like growth or division can occur in real time.

Bacteria are either randomly organized (Fig. 3a) or specifically distributed (Fig. 3b) on the substrate. In the first case, they are mostly packed close one to another in a way that the occupied areas are minimized. This results in a hexagonal shape of each cell. In the second case, bacteria organization depends on cell division. In particular, E. coli in a single file or side by side are observed (Fig. 3b), such organization being potentially explained by cell division events. Indeed, E. coli grows and reproduces, for instance, by dividing in the middle, resulting in a new pole and an old one [START_REF] Stewart | Aging and death in an organism that reproduces by morphologically symmetric division[END_REF], as illustrated in Fig. 3b (septum). Other patterns of cell division, along diverse planes, perpendicular or not, regularly or not, can be observed with AFM. If the division is occurring in a unique plane, a septum is observed; otherwise, one can assume that it results in a specific arrangement of bacteria, side by side and grouped in 2-8 cells (Fig. 3b). Bacteria during and just after division are smaller in terms of length and width but are as high as full grown bacteria, resulting in a more spherical than rod shape. This spherical shape is only observed for these bacteria, which are still attached; bacteria alone were always rod-shaped. Moreover, in some cases, it is possible to see links between bacteria (right image in Fig. 3b) that may allow transfer of cellular material from one cell to another.

Biofilm lifetime

PEM are used to keep E. coli bacteria immobilized on the substrate [START_REF] Gammoudi | Enhanced bio-inspired microsensor based on microfluidic/bacteria/love wave hybrid structure for continuous control of heavy metals toxicity in liquid medium[END_REF][START_REF] Gammoudi | High sensitive mesoporous TiO2-coated love wave device for heavy metal detection[END_REF] over time and to get a stable biofilm. Evolution of the shape, surface morphology and size of bacteria are investigated by AFM over a month. The first experiment is performed on the day after bacteria deposition (D0), then after 7 (D7), 15 days (D15) and a month (D30). The whole study on bacteria ageing was made 4 times independently, and at least 3 different areas were observed on each sample. Fig. 4 shows typical images of bacteria population over time, from which first qualitative observations can be deduced. After the first day, bacteria cover most of the surface and are mostly in rod shape. Seven days later, the covering density surface evolves. Indeed, the topographic contrast is slightly lowered compared to D0, as for some bacteria, cell integrity is questioned: changes in cell shape and size appear. While the majority of bacteria are still high and rod-shaped, a minority collapses and exhibits a rather spherical shape. Surprisingly, 15 days later, area occupied by bacteria highly increases compared to D7. Finally, after a month, mostly dead bacteria cover the substrate. These E. coli are characterized by a complete collapse of their envelop: only the external edges remain high. Despite unfavorable conditions, i.e. no external source of nutrients, the dense film and even the growth and multiplication of bacteria at D15 lead us to assume that materials released by dying bacteria at D7 (Fig. 5) might act as an intrinsic nutrition source for the weakened cells. Even with this nutrient alternative, bacteria end up mostly dead after a month. This might be explained (i) by the lack of sufficient amounts of nutrients which stops the bacterial metabolism, (ii) by dehydration or (iii) by the production of toxins by some E. coli cells. Further experiments will be needed to check these assumptions out.

We did not note in our images any sign which could reveal changes in the EPS organization at the surface of E. coli bacteria, and which could confirm that these molecules are a potential nutrient source. It is rather unlikely that bacteria used EPS as nutrient source, since it would imply for them to break some specific bounds in EPS, using enzymes which are not present in such cells. To our knowledge, there is no clear information in literature describing such phenomenon. However, sharper morphology of bacteria at D7 could be due, indeed, to a dehydration of EPS. Another explanation (which does not exclude the previous one) could be related to the fact that bacteria suffer from nutrient starvation and are probably dehydrated. It is well known that starved E. coli bacteria are smaller than healthy ones, especially as they are stressed being initially in exponential growth phase.

Thus the morphology of E. coli bacteria has been highlighted with very fine details and, this, along with all processes occurring in a cell life. Indeed, AFM height images allow for the determination of topographic characteristics of E. coli length around 2.0 m, width around 1.2 m and height around 300 nm.

The results shown in our manuscript are reproducible, with, on the whole, a lower contrast in the case of weakened cells having lost their typical rounded shape. However, it is difficult to obtain statistics from our images, because all cells do not age with the same "speed". Area-dependent variations can be observed, probably due to differences in the bacteria immediate vicinity in terms of nutrient concentration.

Restructuration of the E. coli outer membrane over time-contribution of AFM phase images in tapping mode

In addition to morphological characteristics of a soft material such as the outer membrane of E. coli, AFM provides rheological information at the nanometer scale. Indeed, local variations of the phase signal can be related to dissipation processes due to the interaction between the AFM tip and the E. coli membrane. But the correct interpretation of the observed contrast is a delicate point which requires, in particular, the control of tip-surface interaction, to be able to distinguish between the contributions of topography and different mechanical properties. Therefore, and in order to obtain representative topographic images, we performed experiments using rather large amplitude oscillations of the cantilever (dominant repulsive mode). In this case, if the composition of the membrane and/or the organization of membrane molecules are homogeneous, the corresponding phase images should not show any contrast. This is not the case with the results obtained in this study.

Fig. 6 shows an isolated bacterium, imaged after its deposition, and a zoom on its membrane. The first striking feature is the E. coli external surface outer membrane structure, which is mainly visible thanks to AFM phase. Indeed, one can clearly see a phase separation pattern with "hills and valleys", composed of different materials having specific mechanical properties as shown in phase image (Fig. 6b). Another important observation, that can be made in particular in the zoom (Fig. 6b), is that the contrast of the phase images is consistent with that of the corresponding topographic ones. The same structure of the membrane with well-defined nanodomains is observed in phase image, these domains appearing brighter than their edges. The difference in mechanical properties between the different areas is probably responsible for the observed phase contrast, which suggests a different composition and/or a different molecular organization between the two areas (dark and bright). For example, the phase contrast should be as well in the case of a sample composed of different species (elastomer and glassy type) or a mixture of components with different organizations (rigid and fluid). The clearest areas would be the more organized/rigid ones, whereas darker ones would correspond to medium/soft ones.

The typical structure in nanodomains is referred as "ripples" thereafter. The high lateral resolution of AFM allows getting the dimensions of these linear structures. Their shape is not exactly constant but we estimate their width to be in the range [20-50 nm], their height in [2.5-5.0 nm] and their length up to several microns. These estimations are in agreement with a previous study [START_REF] Kotra | Dynamics of the lipopolysaccharide assembly on the surface of Escherichia c oli[END_REF], stating that these large observed ranges are probably due to the number of O-units present in LPS. In between these "ripples", soft material is found compared to that within the structure which is, hence, stiffer. These structures have been already described in the literature [START_REF] Lebedev | High resolution AFM and single-cell resonance raman spectroscopy of geobacter sulfurreducens biofilms early in growth[END_REF][START_REF] Greif | High resolution imaging of surface patterns of single bacterial cells[END_REF] but without identification and explanations of the phenomena.

Based on our study of bacteria evolution over time, we correlate this particular organization with healthy E. coli cells. More precisely," ripples", made of hard material, may be due to LPS, localized in the outer membrane, this structure reminding copolymers behavior [START_REF] Rasmont | Microphase separation at the surface of block copolymers, as studied with atomic force microscopy[END_REF][START_REF] Dubourg | Phase-separated microstructures in all-acrylic thermoplastic elastomers[END_REF]. This is not surprising as the typical polymeric behavior of these macromolecules was proved, for instance, at the air-water interface by Abraham et al. [START_REF] Abraham | Monolayer Film behavior of lipopolysaccharide from Pseudomonas aeruginosa at the air-water interface[END_REF] who link the conformation of LPS to the lateral stress exposure. Consequently, the soft material might be the peptidoglycan layer under the external membrane of Gram negative bacteria.

After a week, this structure appears modified for some bacteria. Indeed, on Fig. 7 (top), one can observe a reduction in the value of the phase signal (increased dissipation) in the middle of the bacterium, which comes along with the loss of the "ripples" organization. Instead, molecules are arranged in small, rather spherical, aggregates, less tightly organized than "ripples" observed on the edges. A second example is shown in Fig. 7 (bottom): in the bottom right-hand corner, the bacterium exhibits this aggregate structure whereas the other two present "ripples" on their outer membrane. This rough heterogeneous surface comes along with a spread out of the bacterium and a decrease in its height. Pits in between aggregates represent soft material whereas the latter are made of stiffer material as observed in the zoom phase image. Taking into account the ageing of the sample, this specific re-structuration of LPS molecules and the decreased height are likely characteristic of a weakened E. coli. A comparison between healthy and weakened E. coli bacteria is shown in Fig. 8.

This structural evolution might be explained by the reorganization of molecules of the external membrane. As our samples are left under the AFM setup, drying occurs and no culture medium is added to reinforce bacteria. Under these circumstances, the outer membrane is the first to endure any modifications, notably in the organization of its molecules. Firstly, assembled in "ripples", ambient air could induce oxidative damage, resulting in metal depletion. According to Amro et al. [START_REF] Amro | High-Resolution atomic force microscopy studies of the Escherichia coli outer membrane: structural basis for permeability[END_REF] this depletion forces LPS molecules to re-organize and most of them are released out of the membrane. The bumps observed on our samples might be the left LPS molecules and the pits, zones where they are now missing.

In addition, when exposed to lateral stress, LPS molecules are more compact and packed together, as polymers behave [START_REF] Abraham | Monolayer Film behavior of lipopolysaccharide from Pseudomonas aeruginosa at the air-water interface[END_REF], which explain the aggregates and the sphere-cylindrical shape observed on the surface of weakened bacteria.

Conclusion

To conclude, this study emphasizes the ageing of E. coli bacteria from a morphological and rheological point of view. These bacteria were found to collapse and release some of their cellular components after a week, which became, in turn, a nutrient source for weakened bacteria. Most importantly, along with the morphological evolution of bacteria, their outer membrane exhibit strong signs of re-organization with time: "ripples", characteristic of healthy bacteria, turn into spherical aggregates with irregular boundaries. These modifications are likely due to the reorganization of LPS molecules, major constituents of Gram negative bacteria external membrane, under the exposure of external stress. The understanding of how E. coli bacteria behave over time and in contact with a surface might help, in turn, getting deeper information on their predominant lifeform, i.e. biofilms. Indeed, our AFM study allows discriminating, in quite a simple and fast way, between alive and dead bacteria but also emphasizing the outer surface modifications of bacteria, notably the specific structure of LPS molecules.

Fig. 1 .

 1 Fig. 1. Schemes and associated AFM topography images of the surfaces of nude mica (a) and mica recovered by PEM (b).

Fig. 2 .

 2 Fig. 2. (a) Homogeneous distribution of E. coli bacteria on nude mica observed by optic microscopy and on functionalized (PEM) mica observed by AFM in tapping mode. Morphology characteristics of E. coli deposited on either PEM (b) or nude mica (c) observed using AFM in tapping mode. For (b) and (c) height scales are the same: 300 nm. Pili and flagelles are rarely observed still attached to the bacteria because of their fragility.

Fig. 3 .

 3 Fig. 3. Different organizations of bacterial sub-populations, observed with AFM in tapping mode. Amplitude images are shown. (a) Random organization on PEM with a highlight on the minimized occupied area (hexagonal shape). (b) Organization following cell division events occurring for bacteria deposited on nude mica; from left to right: single file, side by side and an emphasize on the septum during cell division and bridge across two bacteria.

Fig. 4 .

 4 Fig. 4. AFM topographic images in tapping mode showing the evolution of E. coli population on a PEM-mica substrate over a month (D0: first day D7: after a week, D15: after two weeks and D30: after a month).

Fig. 5 .

 5 Fig. 5. Loss of membrane integrity for some E. coli bacteria after 7 days on PEM. (a) A topographical overview of the population after 7 days; (b) 3D topography of a bacterium releasing its components on the substrate, resulting in the collapse of the cell.

Fig. 6 .

 6 Fig. 6. (a) AFM height image, in tapping mode, of an isolated bacterium on nude mica, on D0 and its corresponding phase. (b) A zoom reveals the specific structure, in "ripples", of the outer membrane of E. coli: height image and the corresponding phase.

Fig. 7 .

 7 Fig. 7. Partial re-organization of molecules on the outer membrane of E. coli for two different bacteria population, observed on PEM, after a week (D7). (a) Amplitude images and corresponding zooms in phase images (b) on weakened bacteria.

Fig. 8 .

 8 Fig. 8. Comparison of bacteria imaged by AFM in tapping mode on (a) D0 and (b) D7: Zooms reveal the re-organization of LPS molecules of the outer membrane of E. coli, in aggregates instead of "ripples". 2D height images (scale: 500 nm), zooms in 3D and their corresponding phase images (scale: 45 • ) are presented.

  Bacteria imaged on nude mica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 2.3. Bacteria immobilization on a polyelectrolyte multilayer surface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 2.4. Optic microscopy experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 2.5. AFM experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 3. Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 3.1. Morphological study of healthy E. coli immobilized on nude mica or PEM film substrates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 3.2. Different cell division patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 3.3. Biofilm lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361 3.4. Restructuration of the E. coli outer membrane over time-contribution of AFM phase images in tapping mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 4.

1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 2. Materials and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 2.1. Materials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 2.2. Conclusion . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363

Acknowledgments

Authors thank the Région Aquitaine and CNRS (France) for supporting this work through the equipment of the NanoSpec-troImagerie (NSI-LOMA) platform used in this work (CPER COLA2). They thank also the Direction Générale de l'Armement (DGA, Ministère de la Défense, France) and the Région Aquitaine (France) for the Ph.D. grant of M. Mathelié-Guinlet.

Authors thank also NSI-LOMA platform for technical help. Bacteria were kindly provided by the Centre d'Etudes du Bouchet (DGA, France).


Joffrey Leblay
email: joffrey.leblay@univ-lr.fr

Aide à la navigation dans les parcours d'apprentissage par reconnaissance de procédés et recommandations à base de traces

Cet article est un positionnement des travaux en cours sur « l'aide à l'utilisation des applications interactives ». Ceux-ci sont centrés sur l'utilisateur par reconnaissance de procédés types, en fonction des comportements et des exécutions passées, dans le domaine des EIAH. Nous présentons l'état de l'art des méthodes dans différents domaines dont nous souhaitons combiner les techniques et les résultats. L'objectif est de montrer en quoi ces travaux peuvent être intéressants pour le domaine d'application des EIAH. Pour cela, nous présenterons des contextes possibles d'applications et nous détaillerons quelquesuns des travaux importants. Ils regroupent plusieurs domaines de recherche comme les Systèmes à Base de Traces (SBT), les Systèmes de Recommandation (SR), et la fouille de procédés ou process mining. Notre approche visera ainsi à proposer une contextualisation des traces en vue de l'optimisation du processus global en s'appuyant sur des stratégies d'identification et de recommandation de processus.

Introduction

Actuellement, dans le processus d'apprentissage, certains apprenants abandonnent ou échouent dans leurs parcours à cause de leurs qualifications insuffisantes pour suivre l'apprentissage entrepris. Nos travaux cherchent à identifier les processus d'apprentissage menant à un de ces échecs (l'abandon étant considéré comme une forme d'échec) pour trouver le(s) point(s) commun(s) entre ceux-ci. Une fois qu'ils sont identifiés, il est nécessaire de les reconnaître quand un apprenant les entame. Pour finir, il faut recadrer l'apprenant avec des recommandations adaptées à son profil (le parcours entrepris, les enseignements déjà suivis, etc.).

Lors de la découverte de trajectoire inadaptée, le système notifiera l'apprenant ou le formateur sur cette trajectoire d'éventuel échec. Ou pourra aussi intervenir automatiquement en indiquant au système l'action ou l'enchaînement d'actions qui permettra à l'apprenant ou au formateur de reconfigurer les séquences d'activités pédagogiques. Afin de résoudre ce problème, le système s'appuiera sur plusieurs domaines d'expertise.

Dans le but d'intervenir dans le cas de l'exécution d'un processus d'apprentissage inadapté, il est nécessaire de les reconnaître. Pour cela, le domaine du process mining, ou fouille de procédés, a été choisi pour identifier les processus représentant les trajectoires des apprenants dans l'application. Cependant, l'identification de ces processus nécessite une base de connaissances. Pour ce faire, la collecte et l'analyse des traces d'apprentissage permettront de récupérer les informations depuis les expériences passées des apprenants afin d'en récupérer cette base de connaissances. Ceci permettra au système d'identifier les processus pouvant aboutir à un échec. De plus, en utilisant un réseau constitué de l'entrelacement des processus prévus et représentant les trajectoires nominales, il devient possible de découvrir des anomalies de tous types. Grâce à l'observation de ces anomalies, il devient possible de découvrir de nouvelles méthodes pour certains traitements (comme des raccourcis ou des méthodes alternatives) ; à noter que toutes les méthodes ne sont pas forcément meilleures que l'initiale. Pour finir, afin d'intervenir auprès de l'apprenant, dans le but de le recadrer, le domaine de la recommandation sera utilisé. La recommandation pourra aussi répondre à d'autres objectifs. Elle permettra l'identification des processus à échec en cours, de manière dynamique. Puis, elle permettra de recommander à l'apprenant, au formateur ou directement au système, les processus de correction pour éviter les parcours finaux inadaptés.

Dans ce qui suit, nous commençons par présenter les différents domaines qui vont être utilisés dans nos travaux. Les domaines d'expertise sont décrits dans l'ordre de leur utilisation dans le système que nous souhaitons mettre en place. Ensuite, nous décrivons l'intégration de ces trois domaines pour la résolution de notre problématique. Enfin, nous concluons l'article et donnons des éléments de perspective.

Systèmes à Base de Traces

Les traces présentées dans cette partie sont l'oeuvre des travaux du LIRIS de l'université de Lyon par l'équipe TWEAK1 , mais il aurait été aussi possible de citer les travaux de l'équipe EIAH du LIG2 de Grenoble ou de IEIAH3 de l'université du Maine.

Le mot traces, selon ce qui est dit dans la thèse (Quiang 2013), peut se définir ainsi : la trace est une interaction entre deux entités par contact.

Bien utilisées, les traces fournissent une image des activités du système. Elles sont d'ailleurs le point central de certains systèmes [START_REF] Mille | Une théorie de la trace informatique pour faciliter l'adaptation dans la confrontation logique d'utilisation/logique de conception[END_REF]. Comprendre les traces permet de pouvoir récupérer des informations d'usages et de les analyser afin de visualiser les interactions entre un ou plusieurs humains et un système d'information (Lund et Mille 2009). Mais, il est aussi possible de récupérer et agréger les informations de plusieurs utilisateurs afin d'obtenir des informations sur les masses (comme dans le crowdsensing, les interfaces utilisatrices intelligentes, etc.) [START_REF] Bigham | TrailBlazer: Enabling blind users to blaze trails through the Web[END_REF]. Ce type d'agrégation de traces s'effectue dans le cadre de l'étape de transformation (cf. Transformation) de traces.

Le principe d'utilisation des traces se décompose en trois étapes :

Collecte

La collecte permet l'observation de l'utilisation d'un système à partir d'une ou plusieurs sources de données, appelées sources de traçage. Elle sert à convertir ou à transformer des informations générées par l'interaction utilisateur/système pendant l'activité en une trace initiale, dite trace première. Il y a deux techniques de traçage [START_REF] Ho | Trace-Based Multi-Criteria Decision Making in Interactive Application for Adaptive Execution[END_REF]. La première est une approche ad hoc qui consiste à tracer tous les observables (l'ensemble des traces enregistrables) ce qui conduit généralement à une grande quantité de traces brutes non directement interprétables par un utilisateur humain (par exemple, les traces collectées par un serveur web ou une application du type Keylogger). La seconde approche fonctionne par instrumentation de l'environnement de travail. Elle consiste à collecter les traces par rapport à un objectif d'observation ainsi que de tracer un ensemble restreint d'observables, jugés pertinents, pendant la session d'observation. Avec cette méthode, il est possible d'associer des labels aux traces pour mieux pouvoir les traiter par la suite. Ces labels s'appellent obsels 4 et sont utilisés dans le cadre des traces modélisées ou m-traces [START_REF] Champin | Vers des traces numériques comme objets informatiques de premier niveau : une approche par les traces modélisées[END_REF]. Elles seront détaillées dans la suite de cette communication. Dans beaucoup de cas, il est plus efficace d'utiliser le système de traçage par instrumentation. En revanche il n'est pas souvent possible de le mettre en place. Souvent, les logiciels utilisés ne peuvent pas être modifiés directement. Il donne donc généralement des traces de l'approche ad hoc ou dont l'instrumentation est inadaptée à l'utilisation voulue. Il est donc nécessaire, dans ces caslà, de transformer les traces.

Transformation

La transformation récupère les traces obtenues à l'issue de la phase de collecte. Ces traces n'étant pas toujours exploitables directement, il est alors nécessaire d'effectuer une ou plusieurs transformations dont le résultat est une nouvelle trace appelée trace transformée. Cela permet à l'utilisateur de comprendre les éléments obtenus et permet de faciliter l'analyse de ces éléments selon des besoins différents. Souvent dans le cas des EIAH les traces sont récupérées de système déjà existant et sans le soutien de l'équipe de développement. Aussi, ces traces n'étant pas récupérées par instrumentation, il est nécessaire de les mettre en forme afin qu'elles soient utilisables par les algorithmes qui vont les exploiter.

Exploitation

L'exploitation est l'étape où les traces obtenues sont utilisées. Elles peuvent être exploitées telles quelles ou bien servir à l'élaboration d'indicateurs plus complexes. Il existe plusieurs méthodes d'exploitation des traces. La visualisation nécessite de faire quelques ajustements sur les traces comme la transformation pour les mettre dans le format demandé ou la transformation sous forme de primitives graphiques qui permet la visualisation des données. Une autre méthode 4 Obsel (observed element) est un néologisme désignant un élément observé. Ce mot construit sur le même principe que le mot pixel (picture element) permet d'alléger le discours lorsqu'il est souvent question d'éléments observés. [START_REF] Champin | Vers des traces numériques comme objets informatiques de premier niveau : une approche par les traces modélisées[END_REF] est le calcul d'indicateurs. Un indicateur est une variable à laquelle est attribuée une série de caractéristiques. Les valeurs de l'indicateur peuvent prendre des formes numériques, alphanumériques ou mêmes graphiques. La valeur possède un statut, c'est-àdire qu'elle peut être brute (sans unité définie), calibrée ou interprétée [START_REF] Djouad | Un Système à Base de Traces pour la modélisation et l'élaboration d'indicateurs d'activités éducatives individuelles et collectives. Mise à l'épreuve sur Moodle[END_REF]. Il est aussi possible d'utiliser les techniques de data mining (ou fouille de données) qui permettront l'analyse de grandes quantités de traces numériques [START_REF] Loghin | Traces, traces d'interactions, traces d'apprentissages : définitions, modèles informatiques, structurations, traitements et usages[END_REF]. Grâce à l'application de ces techniques de visualisation, il devient alors possible d'identifier des processus types ainsi que les points de blocage.

L'exploitation des traces est plus simple dans le cadre de l'utilisation de traces modélisées (m-trace) car, comme précisé plus haut, elles présentent des labels qui facilitent le traitement. Les m-traces sont des données plus complexes, car elles sont associées à la notion de modèle de traces. Ces deux points sont décrits ci-après.

M-Trace

Les m-traces sont des traces numériques respectant un modèle de trace. Elles sont constituées d'une référence à un modèle de m-trace, ainsi qu'une origine (date de début) et d'une durée délimitant l'extension temporelle de la m-trace, une liste d'obsels et d'un ensemble de relations binaires entre ces obsels.

Les m-traces sont donc utiles pour clarifier les enregistrements mais leur utilisation est impossible sans les modèles de trace auxquelles elles sont associées. Un modèle de traces est généralement constitué d'un domaine temporel définissant la façon dont le temps est représenté, d'un ensemble fini de types d'obsels, d'un ordre partiel permettant de les classer, d'un ensemble fini de types de relations permettant de définir quelles relations peuvent exister entre les obsels ainsi qu'un ordre de classement, d'un ensemble fini d'attributs décrivant chacun un obsel ainsi que de deux fonctions. La première contraint les types de relations et les attributs qu'un type d'obsel peut avoir, et la seconde garantit la cohérence et la consistance entre les éléments d'une relation pour respecter la hiérarchie [START_REF] Settouti | Systèmes à Base de Traces Modélisées : Modèles et Langages pour l'exploitation des traces d'Interactions[END_REF].

Un

Grâce aux traces (modélisées ou non), il est alors possible de faire des rétrospectives sur les expériences des apprenants et ainsi constituer une source de connaissances qui pourrait accompagner certains apprentissages pour des contextes définis. Il est envisageable d'utiliser ce principe en lien avec la fouille de procédés (process mining) pour construire une base des processus à échec et ainsi grâce à la recommandation de vérifier dynamiquement les traces afin d'identifier quel type de processus est entamé par l'apprenant.

Fouille de Procédés

La fouille de procédés, ou process mining, est utilisée pour la découverte et le suivi des processus métiers (business process). Les processus sont créés à partir des traces qui sont récupérées depuis un système. Le process mining analyse des traces/log et permet de trouver le modèle des processus. Le résultat de l'analyse est un schéma de modélisation de processus comme par exemple les réseaux de Petri ou un diagramme BPMN. Il est aussi possible, comme cité plus haut, de créer ces données à partir des traces d'un système. Le process mining a pour but d'identifier des processus particuliers comme un enchaînement d'actions non prévu par le système ou un processus bloquant ralentissant le travail des autres ressources. Pour la construction du graphe permettant ces recherches, il est possible d'utiliser les algorithmes de création (Discovery Algorithm) comme l'algorithme Alpha [START_REF] Van Der Aalst | Business process mining: An industrial application[END_REF]. Il serait aussi possible d'utiliser les algorithmes de data mining comme l'algorithme GSP (Generalized Sequential Pattern algorithm) [START_REF] Srikant | Mining sequential patterns: generalizations and performance improvements[END_REF]. En revanche, ceux-ci ont été développés spécifiquement pour la création de données propres au process mining et ont, naturellement, été implémentés dans les logiciels permettant leur visualisation et leur traitement. Ils seront donc préférés aux autres algorithmes potentiels.

L'algorithme Alpha, est un de ces algorithmes de création (discovery) qui vise à reconstruire les enchaînements des suites d'événements et à les assembler dans un graphe. Il fait cela en se servant d'une clé primaire comme lien entre les événements : si deux événements se suivent directement sur la même valeur de clé primaire alors ils sont liés par un lien de causalité. Si deux événements étant liés par un lien de causalité se retrouvent en succession directe dans le sens opposé au sens qui a engendré leur lien alors ils sont en parallèle.

Le domaine est encore jeune mais il existe déjà plusieurs outils pour modéliser les réseaux de processus comme ProM [START_REF] Van Dongen | The ProM Framework: A New Era in Process Mining Tool Support[END_REF] et Disco qui permettent de faire de la visualisation à partir de traces. Pour une utilisation plus simple de ces logiciels, la norme XES (Extensible Event Stream) à base de XML permet de faciliter la communication entre les outils de création et les outils de recherche dans le process mining [START_REF] Verbeek | XES, XESame, and ProM 6[END_REF].

Une fois que le process mining s'est chargé de créer l'enchaînement des processus, il devient possible de suivre les processus des apprenants depuis les traces observées par le système. Puis, grâce au système de recommandation, il deviendrait possible d'anticiper les futures actions entreprises et éventuellement proposer des processus alternatifs.

Systèmes de Recommandation

Les systèmes de recommandations (SR) ont été développés en parallèle du web. Ils recueillent des informations sur les préférences des utilisateurs pour construire un ensemble d'items (par exemple, des films, des chansons, des livres, etc.). L'information peut être acquise explicitement (typiquement en recueillant les évaluations des utilisateurs) ou implicitement (généralement en surveillant le comportement des utilisateurs, tels que les chansons écoutées, applications téléchargées, les sites Web visités et les livres lus) [START_REF] Lee | Collaborative filtering with ordinal scale-based implicit ratings for mobile music recommendations[END_REF]. Les SR peuvent inclure des caractéristiques démographiques des utilisateurs (comme l'âge, la nationalité, le sexe, etc.) ainsi que des informations sociales comme les likes, followers, followed, tweets, et posts. On observe une tendance grandissante pour l'utilisation des informations de l'Internet des objets (par exemple, des localisations GPS, RFID, etc.) permettant de faire des rapprochements aidant à la recommandation [START_REF] Levandoski | LARS: A Location-Aware Recommender System[END_REF]. Les SR essaient d'équilibrer les facteurs tels que l'exactitude, la nouveauté, la dispersion et la stabilité dans leurs recommandations. L'adaptation de ces facteurs se fait grâce à des méthodes de filtrage.

Filtrage Collaboratif

Le Filtrage Collaboratif (FC) est un algorithme de recommandation populaire qui fonde ses prédictions et recommandations sur les notes ou le comportement d'autres utilisateurs dans le système. L'hypothèse fondamentale est que les opinions des autres utilisateurs peuvent être sélectionnées et regroupées de manière à fournir une prédiction raisonnable des opinions des utilisateurs traités. Le principe est simple. Si plusieurs utilisateurs, qui ont un profil ou une liste d'opinions similaires avec l'utilisateur traité, ont une opinion sur un item (musique, film, livre ou même un autre utilisateur) que l'utilisateur traité n'a pas encore vu alors il est possible que celui-ci ait la même opinion que les autres. Le FC peut aussi être utilisé avec les items plutôt que les utilisateurs, on appelle cela le FC à base d'items. Le principe est simple, les items sont considérés comme approchant si un utilisateur les a appréciés. Dans ce cas, la similarité entre items est basée uniquement sur le jugement des utilisateurs [START_REF] Linden | Amazon. com recommendations: Item-to-item collaborative filtering[END_REF]. Pour le FC à base d'items, la représentation d'un item peut se limiter à son identifiant. Si on prend un exemple de recommandation de livres, le SR ne connaît pas quels sont les genres de livres que sont « Les Hauts de Hurlevent » et « Anna Karenine ». Il sait juste que les utilisateurs ont apprécié ces deux livres, ce qui permet d'inférer que les deux livres sont voisins. Les FC sont des méthodes qui jouent un rôle important dans les SR bien qu'ils soient, bien souvent, mixés avec d'autres techniques comme le filtrage à base de contenu (Alchiekh Haydar 2014).

Filtrage à Base de Contenu

Le Filtrage à Base de Contenu est une approche où chaque item est défini par un ensemble attributs, et les items ayant des valeurs proches dans leurs attributs sont considérés approchants (similaires). Quand un utilisateur attribue une bonne note à un item, un item approchant sera considéré comme une recommandation potentielle [START_REF] Pazzani | Content-Based Recommendation Systems. The adaptive web[END_REF].

Nous pouvons constater une dichotomie entre les deux familles de techniques précédentes : le filtrage à base de contenu et le filtrage collaboratif à base d'items. L'un se sert des descriptions des items pour les rapprocher et l'autre se sert des liens entre les utilisateurs et les items pour le faire. Plusieurs recherches ont été menées pour les associer en vue de mettre en place des techniques dites d'hybridation.

Filtrage Hybride

Le Filtrage Hybride n'est pas une approche indépendante, mais plutôt la combinaison de plusieurs approches de recommandation. Normalement, pour prédire une note, on calcule un score de similarité entre les items ce qui permet de quantifier leur rapprochement. En filtrage hybride, le calcul de similarité est effectué par toutes les approches de l'hybridation, ce résultat est appelé « score local ». Puis le résultat est fusionné pour donner le « score final ». Cela étant, il est aussi possible d'appliquer la méthode d'hybridation à la fonction de similarité. Malgré le grand nombre de méthodes, il est possible de les rassembler en sept groupes distincts [START_REF] Burke | Hybrid web recommender systems. The adaptive web: Springer[END_REF].

Weighted ou Pondérée, est une technique qui combine numériquement les scores venant de deux techniques de recommandation (comme les méthodes de calcul de similarité). Elle est le moyen le plus simple pour une hybridation. Elle est flexible, car il suffit d'ajuster les paramètres de pondération pour quantifier la contribution de chaque approche.

Switch ou Alternance, est une technique un peu plus compliquée. Le but est que le système, à l'aide des paramètres qui lui sont donnés comme le profil de l'utilisateur ou les valeurs descriptives d'un produit, puisse alterner entre plusieurs techniques de recommandation et qu'il choisisse la plus efficace dans le contexte donné.

Mixed ou Mixte, est une technique qui utilise simplement chaque méthode qui lui est associée pour générer une liste d'items propices à être recommandés. Puis la liste passe dans chaque système mixé pour obtenir différentes listes classées. Enfin, ces listes sont fusionnées pour obtenir un classement des items potentiellement appréciés.

Feature Contribution ou Assimilé, est une technique dont le but est de fusionner les SR. Chaque attribut qui n'est normalement pas pris en compte par le SR sera pris en compte par un autre SR, ce qui permet de prendre en compte un panel d'items beaucoup plus large qu'avec un seul SR. Meta-Level, sans réelle traduction française, est une approche assez semblable à l'approche contributeur. Plusieurs SR s'enchaînent pour créer une liste de valeurs acceptables pour être recommandées. Puis, le SR final récupère cette liste pour faire sa recommandation. La contribution des SR secondaires est donc faite lors de la sélection.

Il est à noter que chaque méthode d'hybridation agit soit sur la méthode de recherche, soit sur le score obtenu par les calculs de similarité pour lesquels plusieurs méthodes existent.

Méthodes de Calcul de Similarité

Une méthode de Calcul de Similarité est une approche permettant de créer un score permettant de quantifier la ressemblance entre deux items sur les valeurs observées. Par exemple, en calculant la similarité entre deux apprenants, il est possible de savoir quels peuvent être les processus à échec que l'un d'eux doit éviter, compte tenu de ses faiblesses. Il existe plusieurs méthodes pour trouver ce score.

Les réseaux Bayésiens (Bayesian Networks), permettent de calculer la probabilité qu'un item soit le suivant en fonction de ce que l'utilisateur a déjà traité. Il s'agit d'un graphe pondéré possédant la capacité de voir les actions déjà effectuées. L'avantage des réseaux bayésiens est qu'ils permettent de recommander des items en prenant en compte les tendances de l'utilisateur. Par exemple, dans l'hypothèse où le processus d'apprentissage peut être réduit à un seul processus, si un apprenant suit un processus dont la continuité, selon son profil, a le plus de chance d'être une trajectoire inadaptée, alors le système notifiera l'apprenant pour le recadrer afin qu'il revienne sur un processus adapté. Il existe une forme de ces réseaux qui ne prend en compte que le dernier item traité, on parle alors de réseaux markoviens.

L'algorithme de Pearson, est une méthode permettant de trouver la corrélation entre deux variables. Il s'agit juste d'un calcul de covariance sur le produit des variances et permet d'obtenir un score de similarité compris entre 1 et -1, avec 1 pour une ressemblance parfaite, 0 aucune ressemblance et -1 une totale différence. L'algorithme de Pearson est souvent utilisé avec le filtrage collaboratif.

La similarité cosinus (ou mesure cosinus), permet de calculer la similarité entre deux vecteurs à n dimensions en déterminant le cosinus de l'angle entre eux. La similarité entre deux vecteurs s'obtient par le produit scalaire et la norme des vecteurs.

Le TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document

Frequency) est une méthode de pondération. Cette mesure statistique permet, par exemple, d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document en calculant son nombre (ou sa fréquence) d'occurrences.

Dans notre cas, l'utilisation des réseaux Bayésiens qui est la plus pertinente. Elle nous permet de prévoir la finalité des événements et de faire avancer l'apprenant dans ce graphe. Plus l'apprenant progresse dans le graphe plus il précise ces potentielles finalités. Si celui-ci réduit trop ces chances de réussite, le système de recommandation lui proposera les activités pour réussir à son processus d'apprentissage.

Mise en application

Le contexte d'application auquel nous nous intéressons est celui des EIAH. Notre objectif est d'analyser les parcours des utilisateurs dans l'application et de les utiliser pour : d'une part aider la progression des apprenants et d'autre part améliorer le pilotage global du système (cf. Figure 1). Le parcours désigne le processus suivi par un apprenant et peut avoir une granularité variable : par exemple, à un niveau bas, on peut considérer les activités réalisées et à un niveau haut considérer la réussite ou non de modules entiers de formation. L'orientation de nos travaux nous mène à combiner et à connecter plusieurs domaines d'expertise. Chaque domaine possède son emplacement dans le système. Le domaine des traces collecte et transforme celles-ci pour donner de la matière au process mining afin que celui-ci crée une base de connaissances. Le résultat respecte une norme de formatage de traces telle que le XES.

Le système commence par récupérer les traces d'exécution des apprenants. Chaque trace est ensuite traitée en fonction de sa granularité et selon le modèle de traces défini.

Ensuite, grâce à l'algorithme Alpha du process mining, un graphe d'actions est créé. Chaque finalité des processus de ce graphe est la réussite ou non de l'apprenant. Une fois chaque donnée associée, le graphe résultant peut être assimilé à un réseau bayésien utilisé dans le domaine de la recommandation. Le but de celui-ci est alors de déterminer le pourcentage de réussite des apprenants ayant pris chaque chemin référencé. Grâce à ce graphe, il sera aussi possible de corréler les actions possibles (comme utilisation de document de travail, les cours suivis ou les exercices faits) et les réussites/échecs des apprenants, ce qui permettrait de mesurer la pertinence des documents dans un contexte donné. Il sera également intéressant de corréler les processus obtenus au profil de l'apprenant.

Une fois le réseau bayésien créé alors le SR l'utilise pour déterminer les chances de réussite du processus entreprit par l'apprenant. Le système utilise les traces pour suivre chaque apprenant. À chaque avancée de l'apprenant dans le graphe, le système l'informe des actions qui seront les meilleures pour sa réussite.

Conclusion

Nous proposons de combiner trois domaines d'expertise pour aider les apprenants dans leur parcours d'apprentissage. L'intérêt de ce système est qu'il intègre une vision processus, au travers du process mining, dans le domaine de l'aide à l'utilisation d'applications interactives. Chaque domaine a une importance dans le système. Dans le cas de l'application aux EIAH, le domaine des traces se charge de la collecte et de la transformation des traces afin de pouvoir les trier et les filtrer, mais l'exploitation est laissée au domaine du process mining. Avec l'aide des algorithmes de création du process mining nous associons le domaine des traces à celui de la recommandation. Le domaine de la recommandation possède bon nombre de méthodes d'assimilation et de filtrage mais dans le cadre du traitement des processus l'utilisation des réseaux bayésiens est tout indiquée de par la ressemblance entre les données de sortie du process mining et les réseaux bayésien. Grâce à un jeu de données suffisant, comme les inscriptions, notes d'examens et profils des élèves, il serait possible de prouver ces hypothèses afin de mettre en place ce système et, potentiellement, aider à améliorer les processus d'apprentissage des apprenants.

Le positionnement présenté dans le présent article, décrit le début des travaux en cours sur l'aide au parcours à base de traces dans les applications interactives. Ces travaux se poursuivent par la définition du cas d'étude concret issu de données des parcours des étudiants à l'IUT de La Rochelle pour la validation des hypothèses exposées. Il est néanmoins à noter que les résultats pourront être exploités dans d'autres types de systèmes tels que les ERP (Entreprise Resource Planning).

  Modèle de m-Trace permet de définir les champs d'une trace tout comme le ferait une DTD pour un fichier XML, ou pour le définir plus formellement : « Un modèle de trace est une sorte d'ontologie décrivant, en plus des types, relations et attributs des observés constituant la trace, le domaine temporel associé à ces éléments » (Settouti 2011).

Feature

  Augmentation ou Contributeur, est une technique où le but est d'ajouter des SR à un autre, qui sera désigné comme principal, pour l'aider dans sa décision. L'idée est de pondérer les valeurs d'entrées appréciées des contributeurs pour les exposer à la critique du SR principal. Cascade, est une hybridation faite pour les SR utilisant un score de sortie probabiliste. Le SR principal va déterminer la probabilité d'appréciation des items et les SR secondaires vont se suivre les uns les autres pour affiner les résultats. Les SR secondaires ne peuvent pas changer le classement du SR principal.

Figure 1 :

 1 Figure 1: Mise en application

https://liris.cnrs.fr/equipes/?id=75&onglet=resume

http://www.liglab.fr/

http://www-lium.univ-lemans.fr/fr/content/ingenierie-eiah