Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Alignement temporal“

Le présent article étudie deux constructions, capacitive (The main dining room seats 65) et à sujet locatif (The reign of Charles II saw the end of the great Forest courts), qui se prêtent à comparaison à plus d’un titre. Le sujet animé des constructions prototypiques des verbes à l’étude (seat et sleep, les deux verbes les plus employés pour le capacitif ; see et witness, les deux seuls verbes de ‘perception’ présents dans les constructions à sujet locatif) laisse place, dans ces constructions moins prototypiques, à un sujet inanimé locatif spatial, mais aussi temporel pour les constructions à sujet locatif. L’alignement entre fonction syntaxique et rôle sémantique n’y est pas prototypique car le référent du sujet n’est ni agent ni expérient, mais dénote, à première vue, une localisation spatiale ou temporelle. Enfin, ces deux types d’énoncés s’éloignent de l’expression d’une expérience et situation concrètes (ce que les verbes concernés dénotent habituellement).Cette étude interroge les mécanismes à l’œuvre dans les deux types de constructions, et montre que non seulement la différence d’alignement syntaxe-sémantique entre les énoncés prototypiques et les énoncés non prototypiques permet l’émergence d’une nouvelle signification verbale relevant de l’abstraction, mais qu’il existe aussi une logique de continuité entre les énoncés prototypiques (She slept well ou We saw a car with only one headlight on) et les énoncés non prototypiques. L’analyse de l’alignement syntaxe-sémantique présent dans ces deux types d’énoncés permet, dans un premier temps, d’identifier les déviations présentes à l’interface syntaxe-sémantique dans les constructions capacitives et à sujet locatif, puis de tenter de catégoriser plus précisément le type d’alignement à l’œuvre dans ces constructions, le constituant locatif thématisé n'étant ni un sujet, ni un topique habituel ; il est plutôt conçu comme un participant au procès à part entière, et non comme une circonstance. À la lumière de ces analyses, la motivation de cet alignement syntaxe-sémantique et de la topicalisation du locatif est mise au jour, de même que le sens à l’œuvre dans les deux types de constructions.

L’alignement de multiples séries temporelles est un problème important non résolu dans de nombreuses disciplines scientifiques. Les principaux défis pour l’alignement temporel de multiples séries comprennent la détermination et la modélisation des caractéristiques communes et différentielles de classes de séries. Cette thèse est motivée par des travaux récents portant sur l'extension de la DTW pour l’alignement de séries multiples issues d’applications diverses incluant la reconnaissance vocale, l'analyse de données micro-array, la segmentation ou l’analyse de mouvements humain. Ces travaux fondés sur l’extension de la DTW souffrent cependant de plusieurs limites : 1) Ils se limitent au problème de l'alignement par pair de séries 2) Ils impliquent uniformément les descripteurs des séries 3) Les alignements opérés sont globaux. L'objectif de cette thèse est d'explorer de nouvelles approches d’alignement temporel pour la classification non supervisée de séries. Ce travail comprend d'abord le problème de l'extraction de prototypes, puis de l'alignement de séries multiples multidimensionnelles
Temporal alignment of multiple time series is an important unresolved problem in many scientific disciplines. Major challenges for an accurate temporal alignment include determining and modeling the common and differential characteristics of classes of time series. This thesis is motivated by recent works in extending Dynamic time warping for aligning multiple time series from several applications including speech recognition, curve matching, micro-array data analysis, temporal segmentation or human motion. However these DTW-based works suffer of several limitations: 1) They address the problem of aligning two time series regardless of the remaining time series, 2) They involve uniformly the features of the multiple time series, 3) The time series are aligned globally by including the whole observations. The aim of this thesis is to explore a generalized dynamic time warping for time series clustering. This work includes first the problem of prototype extraction, then the alignment of multiple and multidimensional time series

S’écouter, se répondre, faire se coïncider, se coordonner, s’accorder, se suivre, s’adapter, être à l’unisson, se synchroniser, s’aligner... Le riche vocabulaire dédié à la mise en correspondance dans le temps des activités humaines montre l’importance que revêt leur organisation temporelle. La communication humaine, multi-modale par nature, est pleinement concernée par cette problématique puisqu’il existe un écart sémantique entre les locutions orales et leurs séquences symboliques : comment bien interpréter un message écrit sans l’intonation vocale ? quel style performatif au delà d’une partition musicale figée ? Cette thèse se propose de révéler et expliquer les complexes relations entre les domaines audio et symbolique afin de réduire cet écart grâce à l’étude fine de l’inhérente temporalité contenue dans les enregistrements vocaux. Au coeur de cet objectif, se trouve la tâche d’alignement de voix qui vise à déterminer l’occurrence temporelle de symboles supposés présents dans un signal vocal. Ces travaux s’intéressent tout particulièrement au développement d’un modèle acoustique, ADAGIO, capable d’estimer de tels liens temps-symboles. Les récents progrès en apprentissage profond amènent à implémenter ADAGIO sous la forme d’un réseau de neurones profond dans un puissant formalisme générique : la “Classification Temporelle Connectioniste” (CTC). Cependant, la grande flexibilité offerte par la CTC est mise en défaut par son absence intrinsèque de garanties de prédictions temporellement précises. Les contributions clefs de cette recherche visent à renforcer la CTC par des contraintes temporelles supplémentaires pour améliorer la qualité des alignements déduits. Pour cela, trois tâches annexes de (1) reconstruction du contenu spectral, (2) propagation de la structure audio, et (3) monotonie guidée sont introduites et induisent un impact positif sur l’alignement entre voix, textes, et notes. Dès lors, ADAGIO contribue à de nombreuses applications pratiques au travers de collaborations telles que la synthèse vocale concaténative ou l’étude des stratégies de production expressives en jeu tant pour les attitudes sociales dans la parole que pour le style de chant dans des performances musicales
To listen, to respond, to make coincide, to coordinate, to adjust, to follow, to adapt, to be in unison, to synchronize, to align... The rich vocabulary dedicated to the correspondence of human activities shows the importance of their temporal organization. Human communication, multi-modal by nature, is fully concerned by this problematic since there exists a semantic gap between oral locutions and their symbolic sequences: how to interpret a written message without the vocal intonation? what performative style beyond a fixed musical score? This thesis proposes to uncover the complex underlying relationships between the audio and symbolic domains in order to reduce this gap through the fine study of the inherent temporality contained in voice recordings. The voice alignment task lies at the core of this objective, as it aims to determine the temporal occurrence of symbols that are assumed to be present in a voice signal. This work notably focuses on the development of an acoustic model, ADAGIO, capable of estimating such time-symbol links. Recent progress in deep learning have led to implement ADAGIO as a deep neural network in a powerful generic formalism: the “Connectionist Temporal Classification” (CTC). However, the great flexibility offered by CTC is undermined by its intrinsic lack of guarantees for temporally accurate predictions. Therefore, the key contributions of this research consist in reinforcing CTC with additional temporal constraints to improve the quality of the inferred alignments. To do so, three ancillary tasks of (1) spectral content reconstruction; (2) audio structure propagation; and (3) guided monotony are introduced and induce a positive impact on the alignment between voices, texts, and notes. Then, ADAGIO contributes to many practical applications via collaborations such as concatenative speech synthesis or the study of expressive production strategies at play for both social attitudes in speech and singing style in musical performances

Dans cette thèse nous proposons des algorithmes pour le suivi 3D du mouvement des objects déformables à partir de plusieurs caméras vidéo. Bien qu’une suite de reconstructions tridimensionnelles peut être obtenue par des méthodes de reconstruction statique, celle-ci ne représente pas le mouvement. Nous voulons produire une représentation temporellement cohérente de la suite de formes prises par l’object. Précisément, nous souhaitons représenter l’objet par une surface maillée 3D dont les sommets se déplacent au cours du temps mais dont la topologie reste identique.Contrairement à beaucoup d’approches existantes, nous proposons de représenter le mouvement du volume intérieur des formes, dans le but de mieux représenter la nature volumétrique des objets. Nous traitons de manière volumétrique les problèmes fondamentaux du suivi déformable que sont l’association d’éléments semblables entre deux formes et la modélisation de la déformation. En particulier, nous adaptons au formes volumétriques les modèles d’association EM-ICP non-rigide ansi que l’association par détection par apprentissage automatique.D’autre part, nous abordons la question de la modélisation de l’évolution temporelle de la déformation au cours d’une séquence dans le but de mieux contraindre le problème du suivi temporel. Pour cela, nous modélisons un espace de forme construit autour de propriétés de déformations locales que nous apprenons automatiqument lors du suivi.Nous validons nos algorithmes de suivi sur des séquences vidéo multi-caméras avec vérité terrain (silhouettes et suivi par marqueurs). Nos résultats se révèlent meilleurs ou équivalents à ceux obtenus avec les méthodes de l’état de l’art.Enfin, nous démontrons que le suivi volumétrique et la représentation que nous avons choisie permettent de produire des animations 3D qui combinent l’acquisition et la simulation de mouvement
In this thesis we propose algorithms for tracking 3D deformable shapes in motion from multiview video. Although series of reconstructed 3D shapes can be obtained by applying a static reconstruction algorithm to each temporal frame independently, such series do not represent motion. Instead, we want to provide a temporally coherent representation of the sequence of shapes resulting from temporal evolutions of a shape. Precisely, we want to represent the observed shape sequence as a 3D surface mesh whose vertices move in time but whose topology is constant.In contrast with most existing approaches, we propose to represent the motion of inner shape volumes, with the aim of better accounting for the volumetric nature of the observed object. We provide a fully volumetric approach to the fundamental problems of deformable shape tracking, which are the association between corresponding shape elements and the deformation model. In particular, we extend to a volumetric shape representation the EM-ICP tracking framework and the association-by-detection strategy.Furthermore, in order to better constrain the shape tracking problem, we propose a model for the temporal evolution of deformation. Our deformation model defines a shape space parametrized by variables that capture local deformation properties of the shape and whose values are automatically learned during the tracking process.We validate our tracking algorithms on several multiview video sequences with ground truth (silhouette and marker-based tracking). Our results are better or comparable to state of the art approaches.Finally, we show that volumetric tracking and the shape representation we choose can be leveraged for producing shape animations which combine captured and simulatated motion

Cette thèse porte sur l'alignement automatique d'un enregistrement audio avec la partition de musique correspondante. Nous adoptons une approche probabiliste et proposons une démarche théorique pour la modélisation algorithmique de ce problème d'alignement automatique. La question est de modéliser l'évolution temporelle des événements par des processus stochastiques. Notre démarche part d'une spécificité de l'alignement musical : une partition attribue à chaque événement une durée nominale, qui est une information a priori sur la durée probable d'occurrence de l'événement. La problématique qui nous occupe est celle de la modélisation probabiliste de cette information de durée. Nous définissons la notion de cohérence temporelle à travers plusieurs critères de cohérence que devrait respecter tout algorithme d'alignement musical. Ensuite, nous menons une démarche axiomatique autour du cas des modèles de semi-Markov cachés. Nous démontrons que ces critères sont respectés lorsque des conditions mathématiques particulières sont vérifiées par les lois a priori du modèle probabiliste de la partition. Ces conditions proviennent de deux domaines mathématiques jusqu'ici étrangers à la question de l'alignement : les processus de Lévy et la totale positivité d'ordre deux. De nouveaux résultats théoriques sont démontrés sur l'interrelation entre ces deux notions. En outre, les bienfaits pratiques de ces résultats théoriques sont démontrés expérimentalement sur des algorithmes d'alignement en temps réel
This thesis deals with automatic alignment of audio recordings with corresponding music scores. We study algorithmic solutions for this problem in the framework of probabilistic models which represent hidden evolution on the music score as stochastic process. We begin this work by investigating theoretical foundations of the design of such models. To do so, we undertake an axiomatic approach which is based on an application peculiarity: music scores provide nominal duration for each event, which is a hint for the actual and unknown duration. Thus, modeling this specific temporal structure through stochastic processes is our main problematic. We define temporal coherency as compliance with such prior information and refine this abstract notion by stating two criteria of coherency. Focusing on hidden semi-Markov models, we demonstrate that coherency is guaranteed by specific mathematical conditions on the probabilistic design and that fulfilling these prescriptions significantly improves precision of alignment algorithms. Such conditions are derived by combining two fields of mathematics, Lévy processes and total positivity of order 2. This is why the second part of this work is a theoretical investigation which extends existing results in the related literature

Cette thèse porte sur l'alignement automatique d'un enregistrement audio avec la partition de musique correspondante. Nous adoptons une approche probabiliste et proposons une démarche théorique pour la modélisation algorithmique de ce problème d'alignement automatique. La question est de modéliser l'évolution temporelle des événements par des processus stochastiques. Notre démarche part d'une spécificité de l'alignement musical : une partition attribue à chaque événement une durée nominale, qui est une information a priori sur la durée probable d'occurrence de l'événement. La problématique qui nous occupe est celle de la modélisation probabiliste de cette information de durée. Nous définissons la notion de cohérence temporelle à travers plusieurs critères de cohérence que devrait respecter tout algorithme d'alignement musical. Ensuite, nous menons une démarche axiomatique autour du cas des modèles de semi-Markov cachés. Nous démontrons que ces critères sont respectés lorsque des conditions mathématiques particulières sont vérifiées par les lois a priori du modèle probabiliste de la partition. Ces conditions proviennent de deux domaines mathématiques jusqu'ici étrangers à la question de l'alignement : les processus de Lévy et la totale positivité d'ordre deux. De nouveaux résultats théoriques sont démontrés sur l'interrelation entre ces deux notions. En outre, les bienfaits pratiques de ces résultats théoriques sont démontrés expérimentalement sur des algorithmes d'alignement en temps réel
This thesis deals with automatic alignment of audio recordings with corresponding music scores. We study algorithmic solutions for this problem in the framework of probabilistic models which represent hidden evolution on the music score as stochastic process. We begin this work by investigating theoretical foundations of the design of such models. To do so, we undertake an axiomatic approach which is based on an application peculiarity: music scores provide nominal duration for each event, which is a hint for the actual and unknown duration. Thus, modeling this specific temporal structure through stochastic processes is our main problematic. We define temporal coherency as compliance with such prior information and refine this abstract notion by stating two criteria of coherency. Focusing on hidden semi-Markov models, we demonstrate that coherency is guaranteed by specific mathematical conditions on the probabilistic design and that fulfilling these prescriptions significantly improves precision of alignment algorithms. Such conditions are derived by combining two fields of mathematics, Lévy processes and total positivity of order 2. This is why the second part of this work is a theoretical investigation which extends existing results in the related literature

Cette thèse étudie le problème de l'alignement temporel d'un enregistrement musical et de la partition correspondante. Cette tâche peut trouver de nombreuses applications dans le domaine de l'indexation automatique de documents musicaux. Nous adoptons une approche probabiliste et nous proposons l'utilisation de modèles graphiques discriminatifs de type champs aléatoires conditionnels pour l'alignement, en l'exprimant comme un problème d'étiquetage de séquence. Cette classe de modèles permet d'exprimer des modèles plus flexibles que les modèles de Markov cachés ou les modèles semi-markoviens cachés, couramment utilisés dans ce domaine. En particulier, elle rend possible l'utilisation d'attributs (ou descripteurs acoustiques) extraits de séquences de trames audio qui se recouvrent, au lieu d'observations disjointes. Nous tirons parti de cette propriété pour introduire des attributs qui réalisent une modélisation implicite du tempo au plus bas niveau du modèle. Nous proposons trois structures de modèles différentes de complexité croissant, correspondant à différents niveaux de précision dans la modélisation de la durées des évènements musicaux. Trois types de descripteurs acoustiques sont utilisés, pour caractériser localement l'harmonie, les attaques de notes et le tempo de l'enregistrement. Une série d'expériences réalisées sur une base de données de piano classique et de musique pop permet de valider la grande précision de nos modèles. En effet, avec le meilleur des systèmes proposés, plus de 95 % des attaques de notes sont détectées à moins de 100 ms de leur position réelle. Plusieurs attributs acoustiques classiques, calculés à partir de différentes représentation de l'audio, sont utiliser pour mesurer la correspondance instantanée entre un point de la partition et une trame de l'enregistrement. Une comparaison de ces descripteurs est alors menée sur la base de leurs performances d'alignement. Nous abordons ensuite la conception de nouveaux attributs, grâce à l'apprentissage d'une transformation linéaire de la représentation symbolique vers une représentation temps-fréquence quelconque de l'audio. Nous explorons deux stratégies différentes, par minimum de divergence et maximum de vraisemblance, pour l'apprentissage de la transformation optimale. Les expériences effectuées montrent qu'une telle approche peut améliorer la précision des alignements, quelle que soit la représentation de l'audio utilisée. Puis, nous étudions différents ajustements à effectuer afin de confronter les systèmes à des cas d'utilisation réalistes. En particulier, une réduction de la complexité est obtenue grâce à une stratégie originale d'élagage hiérarchique. Cette méthode tire parti de la structure hiérarchique de la musique en vue d'un décodage approché en plusieurs passes. Une diminution de complexité plus importante que celle de la méthode classique de recherche par faisceaux est observée dans nos expériences. Nous examinons en outre une modification des modèles proposés afin de les rendre robustes à d'éventuelles différences structurelles entre la partition et l'enregistrement. Enfin, les propriétés de scalabilité des modèles utilisés sont étudiées.

La régulation de l’apprentissage est l’ensemble des compétences permettant de faciliter l’apprentissage. Cela inclut des compétences motivationnelles, émotionnelles, ainsi que des compétences de métacognition, comme le contrôle des objectifs et des stratégies d’apprentissage. Les situations d’apprentissage sont présentes au quotidien, et peuvent prendre la forme de problèmes ouverts, problèmes dont on ne connaît pas de solution ou bien de méthode pour y parvenir. La résolution de problème ouvert nécessite l’apprentissage des éléments inconnus, ce qui sollicite des compétences de régulation. Comprendre les stratégies employées par des apprenants pour résoudre des problèmes ouverts permet donc de mieux comprendre les processus de régulation et donc le processus d’apprentissage. Les processus de régulation peuvent être influencés et entraînés, et cette compréhension des processus pourrait mener, en plus, à des méthodes pédagogiques toujours plus adaptées. Cette thèse présente un modèle représentant le processus d’apprentissage d’un apprennant confronté à un problème ouvert, ainsi qu’une méthode permettant, à partir d’observations externes d’actions faites par des apprennants, de grouper des séquences de résolution de problème ouvert en fonction des stratégies employées. Les méthodes d’analyse ont recours à des algorithmes de regroupement utilisant l’alignement temporel comme mesure de la proximité entre des séquences de résolution de problèmes. Cet alignement temporel s’applique sur des données symboliques comparables grâce à une notion de métrique préalablement définie. Dans le cadre de petits jeux de données, une méthode de metaclustering est présentée à des fins de robustesse. Deux études de cas utilisent la méthode définie ici pour montrer les potentiels usages d’une telle méthode mais également en discuter ses limitations. La première, CreaCube, est l’étude d’une tâche créative de résolution de problème, dans laquelle nous essayons de cerner les processus de la créativité. La deuxième, Outer Wilds, essaye d’étendre l’analyse à des problèmes longs
Learning regulation is the set of skills that facilitate learning. This includes motivational and emotional skills, as well as meta-cognition skills, such as monitoring goals and strategies. Learning situations are present in every-day life, and mostly take the form of open problems, problems for which there is an unknown solution or method to achieve them. Open problem solving requires learning unknown elements, which requires regulation skills. Understanding the strategies used by learners to solve open-ended problems allows us to better understand the regulation processes and therefore the learning process. Regulatory processes can be influenced and trained, and this understanding of the processes could lead, to better-suited teaching methods. This thesis presents a model representing the learning process of a learner confronted with an open problem, as well as a method allowing, based on external observations of actions carried out by learners, to group problem-solving sequences depending on the strategies used. The analysis methods use clustering algorithms, which using dynamic time warping as a measure of similarity between problem-solving sequences. This dynamic time warping measure is applied to symbolic data, which can be compared through the use of proper metrics. In the context of small datasets, a metaclustering method is presented for robustness purposes. Two case studies use the method defined here to show the potential uses of such a method but also to discuss its limitations. The first, CreaCube, is the study of a creative problem-solving task, in which we try to understand the processes of creativity. Second, Outer Wilds tries to extend the analysis to long problems

Le suivi de partition est défini comme étant la synchronisation sur ordinateur entre une partition musicale connue et le signal sonore de l'interprète de cette partition. Dans le cas particulier de la voix chantée, il y a encore place à l'amélioration des algorithmes existants, surtout pour le suivi de partition en temps réel. L'objectif de ce projet est donc d'arriver à mettre en oeuvre un logiciel suiveur de partition robuste et en temps-réel utilisant le signal numérisé de voix chantée et le texte des chansons. Le logiciel proposé utilise à la fois plusieurs caractéristiques de la voix chantée (énergie, correspondance avec les voyelles et nombre de passages par zéro du signal) et les met en correspondance avec la partition musicale en format MusicXML. Ces caractéristiques, extraites pour chaque trame, sont alignées aux unités phonétiques de la partition. En parallèle avec cet alignement à court terme, le système ajoute un deuxième niveau d'estimation plus fiable sur la position en associant une segmentation du signal en blocs de chant à des sections chantées en continu dans la partition. La performance du système est évaluée en présentant les alignements obtenus en différé sur 3 extraits de chansons interprétés par 2 personnes différentes, un homme et une femme, en anglais et en français.

Dans ce travail nous abordons le problème des effets indésirables induits par la radiothérapie sur les tissus sains. L'objectif est de proposer un cadre mathématique pour comparer les effets de différentes modalités d'irradiation, afin de pouvoir éventuellement choisir les traitements qui produisent le moins d'effets indésirables pour l’utilisation potentielle en clinique. Les effets secondaires sont étudiés dans le cadre de deux types de données : en termes de réponse omique in vitro des cellules endothéliales humaines, et en termes d'effets indésirables observés sur des souris dans le cadre d'expérimentations in vivo. Dans le cadre in vitro, nous rencontrons le problème de l'extraction d'informations clés à partir de données temporelles complexes qui ne peuvent pas être traitées avec les méthodes disponibles dans la littérature. Nous modélisons le fold change radio-induit, l'objet qui code la différence d'effet de deux conditions expérimentales, d’une manière qui permet de prendre en compte les incertitudes des mesures ainsi que les corrélations entre les entités observées. Nous construisons une distance, avec une généralisation ultérieure à une mesure de dissimilarité, permettant de comparer les fold changes en termes de toutes leurs propriétés statistiques importantes. Enfin, nous proposons un algorithme computationnellement efficace effectuant le clustering joint avec l'alignement temporel des fold changes. Les caractéristiques clés extraites de ces dernières sont visualisées à l'aide de deux types de représentations de réseau, dans le but de faciliter l'interprétation biologique. Dans le cadre in vivo, l’enjeu statistique est d’établir un lien prédictif entre des variables qui, en raison des spécificités du design expérimental, ne pourront jamais être observées sur les mêmes animaux. Dans le contexte de ne pas avoir accès aux lois jointes, nous exploitons les informations supplémentaires sur les groupes observés pour déduire le modèle de régression linéaire. Nous proposons deux estimateurs des paramètres de régression, l'un basé sur la méthode des moments et l'autre basé sur le transport optimal, ainsi que des estimateurs des intervalles de confiance basés sur le bootstrap stratifié
In this work we address the problem of adverse effects induced by radiotherapy on healthy tissues. The goal is to propose a mathematical framework to compare the effects of different irradiation modalities, to be able to ultimately choose those treatments that produce the minimal amounts of adverse effects for potential use in the clinical setting. The adverse effects are studied in the context of two types of data: in terms of the in vitro omic response of human endothelial cells, and in terms of the adverse effects observed on mice in the framework of in vivo experiments. In the in vitro setting, we encounter the problem of extracting key information from complex temporal data that cannot be treated with the methods available in literature. We model the radio-induced fold change, the object that encodes the difference in the effect of two experimental conditions, in the way that allows to take into account the uncertainties of measurements as well as the correlations between the observed entities. We construct a distance, with a further generalization to a dissimilarity measure, allowing to compare the fold changes in terms of all the important statistical properties. Finally, we propose a computationally efficient algorithm performing clustering jointly with temporal alignment of the fold changes. The key features extracted through the latter are visualized using two types of network representations, for the purpose of facilitating biological interpretation. In the in vivo setting, the statistical challenge is to establish a predictive link between variables that, due to the specificities of the experimental design, can never be observed on the same animals. In the context of not having access to joint distributions, we leverage the additional information on the observed groups to infer the linear regression model. We propose two estimators of the regression parameters, one based on the method of moments and the other based on optimal transport, as well as the estimators for the confidence intervals based on the stratified bootstrap procedure

La campagne du LHC dans les premières années de prise de données a été un succès. La prise de données 2011 a permis d'enregistrer plus de $5~ifb$ de données à $sqrt{s} = 7$~TeV avec l'expérience ATLAS. Dans le travail présenté dans cette thèse l'ensemble de données 2011 est utilisé pour les différentes études. Cette thèse est organisée en cinq chapitres. Dans le premier chapitre est présenté une introduction théorique au modèle standard (MS) et son extension éventuelle la Technicouleur (TC). Le deuxième chapitre donne un aperçu du LHC et du détecteur ATLAS. Dans le troisième chapitre l'analyse temporelle des canaux de lecture du calorimètre à argon liquide est rapportée. Un alignement temporel de l'ensemble du calorimètre permet la synchronisation du système de lecture du détecteur avec l'horologe du LHC et est également utilisé dans des analyses de physique telles que celles pour la recherche de particules à longue durée de vie. Dans le cadre de recherches de nouvelle physique une excellente capacité identification des électrons avec un rendement élevé est nécessaire sur une gamme d'énergie étendue. Le quatrième chapitre de cette thèse présente les mesures d'efficacité du trigger (systeme de déclenchement ) et d'identification des électrons en utilisant les événements Zee . Enfin le dernier chapitre décrit la recherche de résonances à grandes masses dans le canal diélectron, ceci dans les cadre de deux scénarios différents, la Technicouleur "Low-scale" et la Technicouleur "Minimal Walking". L'importance de l'excès potentiel des événements TC par rapport aux prédictions du MS est évaluée dans la distribution de masse invariante dilepton. En l'absence d'écart significatif par rapport aux prédictions du MS des limites avec un niveau de confiance de 95% sont fixées sur la section transversale et sur la masse de résonance.