Academic literature on the topic 'Apprentissage à partir de démonstrations'
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Journal articles on the topic "Apprentissage à partir de démonstrations"
1
Bat-Zeev Shyldkrot, Hava. "Meillet, les juifs et la Bible." Langages N° 233, no. 1 (March 6, 2024): 79–94. http://dx.doi.org/10.3917/lang.233.0079.
Full textAbstract:
La contribution de Hava Bat-Zeev Shyldkrot discute de la position de Meillet à l’égard des juifs. Trois aspects sont élaborés. Le premier concerne la façon dont Meillet ramène les différentes langues du peuple juif à la même culture. Ce type de travaux illustre la volonté de Meillet d’examiner les cultures liées aux langues auxquelles il s’intéressait. Le second sujet traite de l’influence de la Bible hébraïque sur les langues européennes. Les démonstrations et les explications de Meillet laissent penser que son apprentissage chez Carrière a été très fructueux et lui a permis d’acquérir une connaissance profonde des textes religieux en général. La troisième partie est dédiée à l’attitude de Meillet au moment de l’affaire Dreyfus.
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Bamba, Aboubacar, and Saddo Ag Almouloud. "Démonstration par l’absurde: une épine dans l´enseignement et l´apprentissage des mathématiques - une étude de cas au Mali." Revista Eletrônica de Educação Matemática 16 (March 9, 2021): 1–35. http://dx.doi.org/10.5007/1981-1322.2021.e78939.
Full textAbstract:
Le présent travail a comme thème « Une épine dans l’enseignement et l’apprentissage des mathématiques : Une étude de cas au Mali . Pour le réaliser nous avons fait une revue de la littérature ayant porté sur des travaux autour du raisonnement par l'absurde et l’étude institutionnelle de la démonstration par l’absurde. La problématique est relative au rôle que la démonstration par l’absurde joue dans les pratiques de classe et dans les manuels scolaires et son absence dans les programmes. Les questions de recherche sont libellées comme suit : Au Mali la démonstration par l’absurde est-elle considérée comme étant au-dessus des capacités de l’élève du secondaire ? Au regard d’un énoncé, le futur enseignant reconnait-il la nécessité d’une démonstration par l’absurde ou alors peut-il le transformer de manière qu’une démonstration par l’absurde s’impose ? L’étude mathématique de la démonstration par l’absurde, nous a permis d’analyser cette méthode de démonstration comme savoir de référence et de faire son interprétation logique. La classification des problèmes faite par le premier auteur dans sa thèse, nous a permis de faire le choix des variables didactiques. La partie expérimentale comporte le choix et l’analyse a priori de trois problèmes proposés à des élèves-professeurs de l’École Normale Supérieure de Bamako, la passation des items en une séance, l’analyse à postériori des productions. Les élèves-professeurs ont été mis dans une situation de résolution de problèmes par la méthode de démonstration par l’absurde pour éventuellement connaitre leur rapport à la démonstration par l’absurde. L’analyse a postériori nous a permis de constater la confirmation du fait que la démonstration par l’absurde pose des difficultés aux professeurs de l’enseignement secondaire.
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Haddad, Maroua, Philippe Leray, and Nahla Ben Amor. "Apprentissage des réseaux possibilistes à partir de données." Revue d'intelligence artificielle 29, no. 2 (April 28, 2015): 229–52. http://dx.doi.org/10.3166/ria.29.229-252.
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Dzogang, Fabon, Marie-Jeanne Lesot, and Maria Rifqi. "Apprentissage de concepts émotionnels à partir de descripteurs bas niveau." Revue d'intelligence artificielle 28, no. 1 (February 2014): 131–57. http://dx.doi.org/10.3166/ria.28.131-157.
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5
Dubé, Raymonde, Gabriel Goyette, Monique Lebrun, and Marie-Thérèse Vachon. "Image mentale et apprentissage de l’orthographe lexicale." Articles 17, no. 2 (November 16, 2009): 191–205. http://dx.doi.org/10.7202/900695ar.
Full textAbstract:
Cette étude analyse le rôle de la mémoire visuelle et, plus particulièrement, le recours à l’image mentale dans l’apprentissage de l’orthographe lexicale. Pour ce faire, on a proposé à des écoliers de première et de deuxième années une série de tests sollicitant l’habileté à analyser et à reproduire des images mentales à partir de dessins et de mots. Les données quantitatives ne fournissent pas de résultats toujours significatifs; par contre, l’entrevue montre un développement des habilités à utiliser l’image mentale et à mettre en branle la métacognition.
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Sampson, H. Grant. "The Physico-Theological Epic in the Later Eighteenth Century." Man and Nature 2 (August 20, 2012): 49–60. http://dx.doi.org/10.7202/1011811ar.
Full textAbstract:
L’élaboration et la défense des sytèmes religieux chrétiens étaient plus importants dans la poésie anglaise du 18e siècle que la plupart des lecteurs modernes ne pensent. Environ cent poèmes de longueur considérable étaient consacrés à ce sujet. Dans les termes proposés par la science contemporaine, ils élaborent des démonstrations de l’existence de Dieu à partir du monde créé par lui, et ils font valoir la justice de Dieu envers les hommes.
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Clémence, Alain, Jean-Claude Deschamps, and Patricia Roux. "La perception de l'entrée en apprentissage." L’Orientation scolaire et professionnelle 15, no. 4 (1986): 311–30. http://dx.doi.org/10.3406/binop.1986.1605.
Full textAbstract:
Cet article propose une analyse psychosociologique de l’entrée en apprentissage telle qu’elle est perçue par les apprentis. Les résultats présentés sont issus d’une enquête menée dans une école professionnelle de Suisse Romande. A partir du cadre théorique de l’attribution, nous montrons que le sens attribué par les apprentis à leur «choix » de formation est tributaire de leur insertion professionnelle. Il faut moduler ceci par le fait qu’il existe une articulation entre la position antérieure de l’apprenti (sociale mais surtout scolaire) qui définit le probable et sa position actuelle dans le monde du travail qui rend compte des possibles. Quatre secteurs regroupant différents apprentissages sont analysés : le Technique, la Métallurgie, le Garage et le Bâtiment. Les différences caractérisant ces secteurs entre eux ainsi que celles qui apparaissent à l’intérieur de chaque secteur sont observables sur deux axes. Le premier se rapporte au type d’explication donnée par les apprentis (en termes de causes ou de raisons), le second au type d’attribution (normative ou expressive). La perception que les apprentis ont de leur entrée en apprentissage est plus liée à leur appartenance professionnelle qu’à leur parcours scolaire. Contrairement à nos prédictions, ce sont les apprentis du Garage qui considèrent le plus clairement leur entrée dans la profession comme résultant d’un choix.
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Ourahay, Mustapha, Claude Janvier, and Richard Pallascio. "Le rapport caractérisation-validation dans une activité d’exploration en géométrie." Articles 22, no. 2 (October 10, 2007): 391–415. http://dx.doi.org/10.7202/031886ar.
Full textAbstract:
Résumé Cet article présente la synthèse d'une étude sur les difficultés des élèves du secondaire à produire des démonstrations en géométrie. Il aborde ce problème dans un cadre d'exploration et à partir d'une analyse du rapport liant le raffinement de la caractérisation des objets mathématiques au développement de la validation mathématique. Le traitement expérimental proposé pour résoudre ce problème illustre le rôle que joue la manipulation dans le raffinement de la caractérisation des objets et dans le développement de la validation mathématique.
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Ernult, Boris, Anne Le Roux, and Jean-François Thémines. "Un modèle référentiel pour analyser les pratiques cartographiques dans l’enseignement et la formation." Cahiers de géographie du Québec 43, no. 120 (April 12, 2005): 473–93. http://dx.doi.org/10.7202/022851ar.
Full textAbstract:
Cet article présente la construction d'un modèle référentiel destiné à analyser, à partir d'entretiens et d'observations, les pratiques cartographiques supposées innovantes de professeurs d'histoire-géographie de l'enseignement secondaire. Des références d'épistémologie de la géographie et de la cartographie sont sollicitées pour définir des postures d'enseignants vis-à-vis des rapports entre espace terrestre, espace cartographique, espace géographique et apprentissage.
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Álvarez Correa, Emilce, and Juliana P. Lianes Sánchez. "Quand l'enseignement des langues étrangères s'intéresse a la bioethique." Interacción 13 (October 1, 2014): 29–36. http://dx.doi.org/10.18041/1657-7531/interaccion.0.2271.
Full textAbstract:
L’enseignement-apprentissage des langues-cultures étrangères a un nouvel objectif social et une nouvelle situation sociale de référence, à savoir former des acteurs sociaux dans une société multilingue et multiculturelle. A partir des réflexions disciplinaires et des résultats préliminaires d’un travail de recherche, les auteurs traceront quelques pistes d’analyse pour répondre à cette nouvelle exigence en s’appuyant sur la bioéthique. L’article commencera par étudier les rapports entre la bioéthique et les langues étrangères puis s’orientera vers le domaine de leur enseignement-apprentissage. Ensuite des imphcations didactiques seront ébauchées et enfin une application en contexte du français langue étrangère sera détaillée. L’ampleur et la complexité du sujet invitent à poursuivre la réflexion et méritent des recherches formelles sur les effets éventuels d’une telle proposition pour la didactique des langues étrangères.
Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage à partir de démonstrations"
1
Chenu, Alexandre. "Leveraging sequentiality in Robot Learning : Application of the Divide & Conquer paradigm to Neuro-Evolution and Deep Reinforcement Learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS342.
Full textAbstract:
"Pour réussir, il ne suffit pas de prévoir, il faut aussi savoir improviser." Cette citation d’Isaac Asimov, père fondateur de la robotique et auteur des Trois lois de la robotique, souligne toute l’importance d’être capable de s’adapter et d’agir dans l’instant présent pour réussir. Même si, aujourd’hui, les robots peuvent résoudre des tâches d’une complexité qui était inimaginable il y a encore quelques années, ces capacités d’adaptation leur font encore défaut, ce qui les empêche d’être déployé à une plus grande échelle. Pour remédier à ce manque d’adaptabilité, les roboticiens utilisent des algorithmes d’apprentissage afin de permettre aux robots de résoudre des tâches complexes de manière autonome. Deux types d’algorithmes d’apprentissage sont particulièrement adaptés à l’apprentissage autonome de contrôleurs par les robots : l’apprentissage profond par renforcement et la neuro-évolution. Cependant, ces deux classes d’algorithmes ne sont capables de résoudre des problèmes d’exploration difficiles, c’est-à- dire des problèmes avec un horizon long et un signal de récompense rare, que s’ils sont guidés dans leur processus d’apprentissage. Différentes approches peuvent être envisagées pour permettre à un robot de résoudre un tel problème sans être guidé. Une première approche consiste à rechercher une diversité de comportements plutôt qu’un comportement spécifique. L’idée étant que parmi cette diversité, certains comportements seront probablement capables de résoudre la tâche qui nous intéresse. Nous les appelons les algorithmes de recherche de diversité. Une deuxième approche consiste à guider le processus d’apprentissage en utilisant des démonstrations fournies par un expert. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage par démonstration. Cependant, chercher des comportements divers ou apprendre par démonstration peut être inefficace dans certains contextes. En effet, la recherche de comportements divers peut être fastidieuse si l’environnement est complexe. D’autre part, l’apprentissage à partir d’une seule et unique démonstration peut être très difficile. Dans cette thèse, nous tentons d’améliorer l’efficacité des approches de recherche par diversité et d’apprentissage à partir d’une seule démonstration dans des problèmes d’exploration difficiles. Pour ce faire, nous supposons que les comportements robotiques complexes peuvent être décomposés en sous-comportements plus simples. Sur la base de ce biais séquentiel, nous adoptons une stratégie dite de "diviser-pour-régner", qui est bien connue pour être efficace lorsque le problème est composable. Nous proposons deux approches en particulier. Premièrement, après avoir identifié certaines limites des algorithmes de recherche de diversité basés sur la l’évolution de réseaux de neurones artificiels, nous proposons Novelty Search Skill Chaining. Cet algorithme combine la recherche de diversité avec l’enchaînement de compétences pour naviguer efficacement dans des labyrinthes qui sont difficiles à explorer pour des algorithmes de l’état-de-l’art. Dans une deuxième série de contributions, nous proposons les algorithmes Divide & Conquer Imitation Learning. L’intuition derrière ces méthodes est de décomposer la tâche complexe d’apprentissage à partir d’une seule démonstration en plusieurs sous-tâches plus simples consistant à atteindre des sous-buts successifs. DCIL-II, la variante la plus avancée, est capable d’apprendre des comportements de marche pour des robots humanoïdes sous-actionnés avec une efficacité sans précédent. Au-delà de souligner l’efficacité du paradigme de diviser-pour-régner dans l’apprentissage des robots, cette thèse met également en évidence les difficultés qui peuvent survenir lorsqu’on compose de comportements, même dans des environnements élémentaires. Il faudra inévitablement résoudre ces difficultés avant d’appliquer ces algorithmes directement à des robots réels. C’est peut-être une condition nécessaire pour le succès des prochaines générations [...]“To succeed, planning alone is insufficient. One must improvise as well.” This quote from Isaac Asimov, founding father of robotics and author of the Three Laws of Robotics, emphasizes the importance of being able to adapt and think on one’s feet to achieve success. Although robots can nowadays resolve highly complex tasks, they still need to gain those crucial adaptability skills to be deployed on a larger scale. Robot Learning uses learning algorithms to tackle this lack of adaptability and to enable robots to solve complex tasks autonomously. Two types of learning algorithms are particularly suitable for robots to learn controllers autonomously: Deep Reinforcement Learning and Neuro-Evolution. However, both classes of algorithms often cannot solve Hard Exploration Problems, that is problems with a long horizon and a sparse reward signal, unless they are guided in their learning process. One can consider different approaches to tackle those problems. An option is to search for a diversity of behaviors rather than a specific one. The idea is that among this diversity, some behaviors will be able to solve the task. We call these algorithms Diversity Search algorithms. A second option consists in guiding the learning process using demonstrations provided by an expert. This is called Learning from Demonstration. However, searching for diverse behaviors or learning from demonstration can be inefficient in some contexts. Indeed, finding diverse behaviors can be tedious if the environment is complex. On the other hand, learning from demonstration can be very difficult if only one demonstration is available. This thesis attempts to improve the effectiveness of Diversity Search and Learning from Demonstration when applied to Hard Exploration Problems. To do so, we assume that complex robotics behaviors can be decomposed into reaching simpler sub-goals. Based on this sequential bias, we try to improve the sample efficiency of Diversity Search and Learning from Demonstration algorithms by adopting Divide & Conquer strategies, which are well-known for their efficiency when the problem is composable. Throughout the thesis, we propose two main strategies. First, after identifying some limitations of Diversity Search algorithms based on Neuro-Evolution, we propose Novelty Search Skill Chaining. This algorithm combines Diversity Search with Skill- Chaining to efficiently navigate maze environments that are difficult to explore for state-of-the-art Diversity Search. In a second set of contributions, we propose the Divide & Conquer Imitation Learning algorithms. The key intuition behind those methods is to decompose the complex task of learning from a single demonstration into several simpler goal-reaching sub-tasks. DCIL-II, the most advanced variant, can learn walking behaviors for under-actuated humanoid robots with unprecedented efficiency. Beyond underlining the effectiveness of the Divide & Conquer paradigm in Robot Learning, this work also highlights the difficulties that can arise when composing behaviors, even in elementary environments. One will inevitably have to address these difficulties before applying these algorithms directly to real robots. It may be necessary for the success of the next generations of robots, as outlined by Asimov
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Tokmakov, Pavel. "Apprentissage à partir du mouvement." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM031/document.
Full textAbstract:
L’apprentissage faiblement supervisé cherche à réduire au minimum l’effort humain requis pour entrainer les modèles de l’état de l’art. Cette technique permet de tirer parti d’une énorme quantité de données. Toutefois, dans la pratique, les méthodes faiblement supervisées sont nettement moins efficaces que celles qui sont totalement supervisées. Plus particulièrement, dans l’apprentissage profond, où les approches de vision par ordinateur sont les plus performantes, elles restent entièrement supervisées, ce qui limite leurs utilisations dans les applications du monde réel. Cette thèse tente tout d’abord de combler le fossé entre les méthodes faiblement supervisées et entièrement supervisées en utilisant l’information de mouvement. Puis étudie le problème de la segmentation des objets en mouvement, en proposant l’une des premières méthodes basées sur l’apprentissage pour cette tâche.Dans une première partie de la thèse, nous nous concentrons sur le problème de la segmentation sémantique faiblement supervisée. Le défi est de capturer de manières précises les bordures des objets et d’éviter les optimums locaux (ex : segmenter les parties les plus discriminantes). Contrairement à la plupart des approches de l’état de l’art, qui reposent sur des images statiques, nous utilisons les données vidéo avec le mouvement de l’objet comme informations importantes. Notre méthode utilise une approche de segmentation vidéo de l’état de l’art pour segmenter les objets en mouvement dans les vidéos. Les masques d’objets approximatifs produits par cette méthode sont ensuite fusionnés avec le modèle de segmentation sémantique appris dans un EM-like framework, afin d’inférer pour les trames vidéo, des labels sémantiques au niveau des pixels. Ainsi, au fur et à mesure que l’apprentissage progresse, la qualité des labels s’améliore automatiquement. Nous intégrons ensuite cette architecture à notre approche basée sur l’apprentissage pour la segmentation de la vidéo afin d’obtenir un framework d’apprentissage complet pour l’apprentissage faiblement supervisé à partir de vidéos.Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions la segmentation vidéo non supervisée, plus précisément comment segmenter tous les objets dans une vidéo qui se déplace indépendamment de la caméra. De nombreux défis tels qu’un grand mouvement de la caméra, des inexactitudes dans l’estimation du flux optique et la discontinuité du mouvement, complexifient la tâche de segmentation. Nous abordons le problème du mouvement de caméra en proposant une méthode basée sur l’apprentissage pour la segmentation du mouvement : un réseau de neurones convolutif qui prend le flux optique comme entrée et qui est entraîné pour segmenter les objets qui se déplacent indépendamment de la caméra. Il est ensuite étendu avec un flux d’apparence et un module de mémoire visuelle pour améliorer la continuité temporelle. Le flux d’apparence tire profit de l’information sémantique qui est complémentaire de l’information de mouvement. Le module de mémoire visuelle est un paramètre clé de notre approche : il combine les sorties des flux de mouvement et d’apparence et agréger une représentation spatio-temporelle des objets en mouvement. La segmentation finale est ensuite produite à partir de cette représentation agrégée. L’approche résultante obtient des performances de l’état de l’art sur plusieurs jeux de données de référence, surpassant la méthode d’apprentissage en profondeur et heuristique simultanéeWeakly-supervised learning studies the problem of minimizing the amount of human effort required for training state-of-the-art models. This allows to leverage a large amount of data. However, in practice weakly-supervised methods perform significantly worse than their fully-supervised counterparts. This is also the case in deep learning, where the top-performing computer vision approaches remain fully-supervised, which limits their usage in real world applications. This thesis attempts to bridge the gap between weakly-supervised and fully-supervised methods by utilizing motion information. It also studies the problem of moving object segmentation itself, proposing one of the first learning-based methods for this task.We focus on the problem of weakly-supervised semantic segmentation. This is especially challenging due to the need to precisely capture object boundaries and avoid local optima, as for example segmenting the most discriminative parts. In contrast to most of the state-of-the-art approaches, which rely on static images, we leverage video data with object motion as a strong cue. In particular, our method uses a state-of-the-art video segmentation approach to segment moving objects in videos. The approximate object masks produced by this method are then fused with the semantic segmentation model learned in an EM-like framework to infer pixel-level semantic labels for video frames. Thus, as learning progresses, the quality of the labels improves automatically. We then integrate this architecture with our learning-based approach for video segmentation to obtain a fully trainable framework for weakly-supervised learning from videos.In the second part of the thesis we study unsupervised video segmentation, the task of segmenting all the objects in a video that move independently from the camera. This task presents challenges such as strong camera motion, inaccuracies in optical flow estimation and motion discontinuity. We address the camera motion problem by proposing a learning-based method for motion segmentation: a convolutional neural network that takes optical flow as input and is trained to segment objects that move independently from the camera. It is then extended with an appearance stream and a visual memory module to improve temporal continuity. The appearance stream capitalizes on the semantic information which is complementary to the motion information. The visual memory module is the key component of our approach: it combines the outputs of the motion and appearance streams and aggregates a spatio-temporal representation of the moving objects. The final segmentation is then produced based on this aggregated representation. The resulting approach obtains state-of-the-art performance on several benchmark datasets, outperforming the concurrent deep learning and heuristic-based methods
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Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage à partir d'exemples." Paris 11, 1986. http://www.theses.fr/1986PA112064.
Full textAbstract:
Cette thèse traite essentiellement du problème de la généralisation, en tant l'accent sur deux de ces aspects. Dans la première partie nous précisons ce que nous entendons par un exemple accepté par une description, ce qui nous conduit à donner une définition formelle de "plus général". Nous présentons aussi une méthode destinée à déterminer si une description est plus générale qu'une autre. La deuxième partie est consacrée à la présentation d'un algorithme de généralisation fondé sur l'appariement structurel. Nous décrivons d'abord la méthode de l'appariement structurel qui sert à transformer les descriptions des exemples jusqu'à ce qu'elles se ressemblent le plus possible. Cette opération a pour but de préserver un maximum d'information pendant la généralisation. Ensuite, nous présentons AGAPE, un algorithme de généralisation à partir d'exemples, ainsi que son implémentation. La tâche principale de cet algorithme est de mettre les exemples en appariement structurel ce qui rend triviale l'opération de la généralisation elle-même. A la fin de cette thèse, nous propo sons quelques extensions de cet algorithme. Surtout afin qu'il puisse également traiter des contre-exemplesThis thesis treats two aspects of the problem of generalization in machine learning. First, we give a formal definition of the relation "more general" which we deduce from our notion of an example that is accepted by a description. We present also a methodology for determining if one description is more general than another. In the second part, we describe the generalization algorithm AGAPE based on structural matching. This algorithm tries to preserve a maximum of information common to the examples by transforming the descriptions of the examples until they match structurally, i. E. Until the descriptions are almost identical. At the end of this thesis, we present some extensions of this algorithm especially designed for enabling the treatement of counter-examples
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Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage a partir d'exemples." Grenoble 2 : ANRT, 1986. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37596263z.
Full text
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Barlier, Merwan. "Sur le rôle de l’être humain dans le dialogue humain/machine." Thesis, Lille 1, 2018. http://www.theses.fr/2018LIL1I087/document.
Full textAbstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage par renforcement pour les systèmes de dialogue. Ce document propose différentes manières de considérer l'être humain, interlocuteur du système de dialogue. Après un aperçu des limites du cadre agent/environnement traditionnel, nous proposons de modéliser dans un premier temps le dialogue comme un jeu stochastique. Dans ce cadre, l'être humain n'est plus vu comme une distribution de probabilité stationnaire mais comme un agent cherchant à optimiser ses préférences. Nous montrons que ce cadre permet une prise en compte de phénomènes de co-adaptation intrinsèques au dialogue humain/machine et nous montrons que ce cadre étend le champ d'application des systèmes de dialogue, par exemple aux dialogues de négociations. Dans un second temps, nous présentons une méthode permettant à l'être humain d'accélérer et de sécuriser la phase d'apprentissage de son système de dialogue par le biais de conseils encodés sous la forme d'une fonction de récompense. Nous montrons que cette prise en compte de conseils permet de significativement améliorer les performances d'un agent apprenant par renforcement. Finalement, une troisième situation est considérée. Ici, un système écoute une conversation entre humains et agit de manière à influer sur le cours de la conversation. Une fonction de récompense originale permettant de maximiser le résultat de la conversation tout en minimisant l'intrusivité du système est proposé. Nous montrons que notre approche permet de significativement améliorer les conversations. Pour implémenter cette approche, un modèle de la conversation est requis. C'est pourquoi nous proposons dans une quatrième contribution d'apprendre ce modèle à partir d'un algorithme d'apprentissage d'automates à multiplicitéThe context of this thesis takes place in Reinforcement Learning for Spoken Dialogue Systems. This document proposes several ways to consider the role of the human interlocutor. After an overview of the limits of the traditional Agent/Environment framework, we first suggest to model human/machine dialogue as a Stochastic Game. Within this framework, the human being is seen as a rational agent, acting in order to optimize his preferences. We show that this framework allows to take into consideration co-adaptation phenomena and extend the applications of human/machine dialogue, e.g. negociation dialogues. In a second time, we address the issue of allowing the incorporation of human expertise in order to speed-up the learning phase of a reinforcement learning based spoken dialogue system. We provide an algorithm that takes advantage of those human advice and shows a great improvement over the performance of traditional reinforcement learning algorithms. Finally, we consider a third situation in which a system listens to a conversation between two human beings and talk when it estimates that its intervention could help to maximize the preferences of its user. We introduce a original reward function balancing the outcome of the conversation with the intrusiveness of the system. Our results obtained by simulation suggest that such an approach is suitable for computer-aided human-human dialogue. However, in order to implement this method, a model of the human/human conversation is required. We propose in a final contribution to learn this model with an algorithm based on multiplicity automata
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Ferrandiz, Sylvain. "Apprentissage supervisé à partir de données séquentielles." Caen, 2006. http://www.theses.fr/2006CAEN2030.
Full textAbstract:
En phase de préparation d’un processus de fouille de données, une part importante du travail est consacrée à la construction et à la sélection des variables descriptives. L’approche filtre univariée usuellement adoptée nécessite l’emploi d’une méthode d’évaluation d’une variable. Nous considérons la question de l’évaluation supervisée d’une variable séquentielle. Pour résoudre ce problème, nous montrons qu’il suffit de résoudre un problème plus général : celui de l’évaluation supervisée d’une mesure de similitude. Nous proposons une telle méthode d’évaluation. Pour l’obtenir, nous formulons le problème en un problème de recherche d’une bonne partition de Voronoi. Nous proposons un nouveau critère d’évaluation supervisée de ces partitions et une nouvelle heuristique de recherche optimisée. Le critère prévient automatiquement le risque de sur-apprentissage et l’heuristique trouve rapidement une bonne solution. Au final, la méthode réalise une estimation non paramétrique robuste de la densité d’une variable cible symbolique conditionnellement à une mesure de similitude définie à partir d’une variable. La méthode a été testée sur de nombreux jeux de données. Son utilisation permet de répondre à des questions comme : quel jour de la semaine ou quelle tranche horaire sur la semaine discrimine le mieux le segment auquel appartient un foyer à partir de sa consommation téléphonique fixe ? Quelle série de mesures permet de quantifier au mieux l’appétence à un nouveau service ?In the data mining process, the main part of the data preparation step is devoted to feature construction and selection. The filter approach usually adopted requires evaluation methods for any kind of feature. We address the problem of the supervised evaluation of a sequential feature. We show that this problem is solved if a more general problem is tackled : that of the supervised evaluation of a similarity measure. We provide such an evaluation method. We first turn the problem into the search of a discriminating Voronoi partition. Then, we define a new supervised criterion evaluating such partitions and design a new optimised algorithm. The criterion automatically prevents from overfitting the data and the algorithm quickly provides a good solution. In the end, the method can be interpreted as a robust non parametric method for estimating the conditional density of a nominal target feature given a similarity measure defined from a descriptive feature. The method is experimented on many datasets. It is useful for answering questions like : which day of the week or which hourly time segment is the most relevant to discriminate customers from their call detailed records ? Which series allows to better estimate the customer need for a new service ?
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Liquière, Michel. "Apprentissage à partir d'objets structurés : conception et réalisation." Montpellier 2, 1990. http://www.theses.fr/1990MON20038.
Full textAbstract:
Ce travail porte sur la mise en evidence par apprentissage de regularites dans la description d'objets complexes. Pour la description des exemples, nous utilisons un formalisme objet base sur le modele des graphes conceptuels de sowa. La recherche de regularites valides est ramenee a la recherche de sous-graphes conceptuels, donc connexes, apparaissant souvent dans les graphes decrivant les exemples et rarement dans ceux decrivant les contre-exemples. Nous proposons un algorithme qui procede en deux etapes: 1) recherche de chemins conceptuels; 2) assemblage de ces chemins pour former des arbres conceptuels. Les regularites extraites par cette methode sont ensuite structurees par l'intermediaire d'un treillis de galois, ce qui permet de batir des methodes tres interessantes de decision et d'explication des resultats. Ces algorithmes ont ete exploites dans le domaine de la biologie sur des problemes de grandes tailles
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Wolley, Chirine. "Apprentissage supervisé à partir des multiples annotateurs incertains." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM4070/document.
Full textAbstract:
En apprentissage supervisé, obtenir les réels labels pour un ensemble de données peut être très fastidieux et long. Aujourd'hui, les récentes avancées d'Internet ont permis le développement de services d'annotations en ligne, faisant appel au crowdsourcing pour collecter facilement des labels. Néanmoins, le principal inconvénient de ces services réside dans le fait que les annotateurs peuvent avoir des niveaux d'expertise très hétérogènes. De telles données ne sont alors pas forcément fiables. Par conséquent, la gestion de l'incertitude des annotateurs est un élément clé pour l'apprentissage à partir de multiples annotateurs non experts. Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes probabilistes qui traitent l'incertitude des annotateurs et la qualité des données durant la phase d'apprentissage. Trois modèles sont proposés: IGNORE permet de classer de nouvelles instances tout en évaluant les annotateurs en terme de performance d'annotation qui dépend de leur incertitude. X-IGNORE intègre la qualité des données en plus de l'incertitude des juges. En effet, X-IGNORE suppose que la performance des annotateurs dépend non seulement de leur incertitude mais aussi de la qualité des données qu'ils annotent. Enfin, ExpertS répond au problème de sélection d'annotateurs durant l'apprentissage. ExpertS élimine les annotateurs les moins performants, et se base ainsi uniquement sur les labels des bons annotateurs (experts) lors de l'étape d'apprentissage. De nombreuses expérimentations effectuées sur des données synthétiques et réelles montrent la performance et la stabilité de nos modèles par rapport à différents algorithmes de la littératureIn supervised learning tasks, obtaining the ground truth label for each instance of the training dataset can be difficult, time-consuming and/or expensive. With the advent of infrastructures such as the Internet, an increasing number of web services propose crowdsourcing as a way to collect a large enough set of labels from internet users. The use of these services provides an exceptional facility to collect labels from anonymous annotators, and thus, it considerably simplifies the process of building labels datasets. Nonetheless, the main drawback of crowdsourcing services is their lack of control over the annotators and their inability to verify and control the accuracy of the labels and the level of expertise for each labeler. Hence, managing the annotators' uncertainty is a clue for learning from imperfect annotations. This thesis provides three algorithms when learning from multiple uncertain annotators. IGNORE generates a classifier that predict the label of a new instance and evaluate the performance of each annotator according to their level of uncertainty. X-Ignore, considers that the performance of the annotators both depends on their uncertainty and on the quality of the initial dataset to be annotated. Finally, ExpertS deals with the problem of annotators' selection when generating the classifier. It identifies experts annotators, and learn the classifier based only on their labels. We conducted in this thesis a large set of experiments in order to evaluate our models, both using experimental and real world medical data. The results prove the performance and accuracy of our models compared to previous state of the art solutions in this context
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Arcadias, Marie. "Apprentissage non supervisé de dépendances à partir de textes." Thesis, Orléans, 2015. http://www.theses.fr/2015ORLE2080/document.
Full textAbstract:
Les grammaires de dépendance permettent de construire une organisation hiérarchique syntaxique des mots d’une phrase. La construction manuelle des arbres de dépendances étant une tâche exigeant temps et expertise, de nombreux travaux cherchent à l’automatiser. Visant à établir un processus léger et facilement adaptable nous nous sommes intéressés à l’apprentissage non supervisé de dépendances, évitant ainsi d’avoir recours à une expertise coûteuse. L’état de l’art en apprentissage non supervisé de dépendances (DMV) se compose de méthodes très complexes et extrêmement sensibles au paramétrage initial. Nous présentons dans cette thèse un nouveau modèle pour résoudre ce problème d’analyse de dépendances, mais de façon plus simple, plus rapide et plus adaptable. Nous apprenons une famille de grammaires (PCFG) réduites à moins de 6 non terminaux et de 15 règles de combinaisons des non terminaux à partir des étiquettes grammaticales. Les PCFG de cette famille que nous nommons DGdg (pour DROITE GAUCHE droite gauche) se paramètrent très légèrement, ainsi elles s’adaptent sans effort aux 12 langues testées. L’apprentissage et l’analyse sont effectués au moins deux fois plus rapidement que DMV sur les mêmes données. Et la qualité des analyses DGdg est pour certaines langues proches des analyses par DMV. Nous proposons une première application de notre méthode d’analyse de dépendances à l’extraction d’informations. Nous apprenons par des CRF un étiquetage en fonctions « sujet », « objet » et « prédicat », en nous fondant sur des caractéristiques extraites des arbres construitsDependency grammars allow the construction of a hierarchical organization of the words of sentences. The one-by-one building of dependency trees can be very long and it requries expert knowledge. In this regard, we are interested in unsupervised dependency learning. Currently, DMV give the state-of-art results in unsupervised dependency parsing. However, DMV has been known to be highly sensitive to initial parameters. The training of DMV model is also heavy and long. We present in this thesis a new model to solve this problem in a simpler, faster and more adaptable way. We learn a family of PCFG using less than 6 nonterminal symbols and less than 15 combination rules from the part-of-speech tags. The tuning of these PCFG is ligth, and so easily adaptable to the 12 languages we tested. Our proposed method for unsupervised dependency parsing can show the near state-of-the-art results, being twice faster. Moreover, we describe our interests in dependency trees to other applications such as relation extraction. Therefore, we show how such information from dependency structures can be integrated into condition random fields and how to improve a relation extraction task
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HANSER, THIERRY. "Apprentissage automatique de methodes de synthese a partir d'exemples." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1993. http://www.theses.fr/1993STR13106.
Full textAbstract:
La construction manuelle de bases de connaissance en synthese assistee par ordinateur (sao) est une tache longue et fastidieuse. Cette these decrit une methode qui permet d'automatiser ce travail. Le projet grams (generation de reseaux pour l'apprentissage de methodes de synthese) represente une nouvelle approche dans la maniere d'acquerir, de representer et d'exploiter la connaissance en synthese assistee par ordinateur. Le but du projet est d'etablir une connaissance generale sur des classes de reactions organiques a partir d'exemples extraits de banques de donnees. La methode proposee repose sur des techniques d'apprentissage automatique par induction
Books on the topic "Apprentissage à partir de démonstrations"
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences de l'activité physique pse4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Technologie de l'information en affaires btx4e cours préemploi. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Études informatiques ics4m cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Mathématiques de la technologie au collège mct4c cours précollégial. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Le Canada et le monde: une analyse géographique cgw4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Environnement et gestion des ressources cgr4e cours préemploi. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Histoire de l'Occident et du monde chy4c cours précollégial. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Géographie mondiale: le milieu humain cgu4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
Find full textBook chapters on the topic "Apprentissage à partir de démonstrations"
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PERKO, Gregor, and Patrice Pognan. "Dictionnaire langue maternelle - langue étrangère." In Dictionnaires et apprentissage des langues, 15–24. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4499.
Full textAbstract:
Nous proposons des traitements informatiques qui permettent de réaliser des dictionnaires doublement étiquetés (langue maternelle - langue étrangère) à partir d’une base de données lexicale langue étrangère avec traduction dans la langue maternelle ou même d’un dictionnaire langue étrangère - langue maternelle. Un tel dictionnaire à finalité d’apprentissage de la langue a déjà été proposé pour la méthode d’apprentissage du slovaque dans le cadre d’un contrat européen ALPCU. Nous présentons ici la réalisation en cours d’un dictionnaire français - slovène à partir du dictionnaire slovène - français de Gregor Perko.
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JACQUEMONT, Mikaël, Thomas VUILLAUME, Alexandre BENOIT, Gilles MAURIN, and Patrick LAMBERT. "Analyse d’images Cherenkov monotélescope par apprentissage profond." In Inversion et assimilation de données de télédétection, 303–35. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9142.ch9.
Full textAbstract:
Sur un problème d'analyse de rayonnement gamma à partir d'observations depuis des télescopes à imagerie Cherenkov, ce chapitre présente un modèle de réseau de neurones profond multitâche. Celui-ci permet la reconstruction des paramètres des rayonnements observés. Nous démontrons l’intérêt de l'approche multitâche. Nous montrons également que cette architecture obtient de meilleures performances qu’une méthode d’analyse standard largement utilisée pour cette problématique.
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COLIN RODEA, Marisela, and Mihaela MIHAELIESCU. "Dictionnaire d’apprentissage de langue roumaine." In Dictionnaires et apprentissage des langues, 7–14. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4498.
Full textAbstract:
L’objectif de cet article est d’exposer le processus méthodologique et le cadre théorique suivi dans la rédaction du Dictionnaire d’apprentissage de la langue roumaine, DAERUM. La méthodologie développée pour l’élaboration de cet ouvrage suit la théorie du signe centré dans le signifié et son contexte d’usage (Lara, 2016). L’analyse des mots répond à la question : À quoi cela correspond ? C’est une analyse contrastive des langues roumain-espagnol et ses vocables sont présentés dans des définitions bilingues pour faciliter la compréhension et fonctionner comme input pour l’étudiant. Le corpus a été construit à partir de la proposition Resultados numéricos del vocabulario fundamental del español en México dirigido por Luis Fernando Lara – México, D.F: El Colegio de México, Centro de Estudios Lingüísticos y Literarios, Diccionario del español de México, 2007 et le Vocabularul minimal al limbii române de Maria Iliescu et al. Bucuresti: Editura Didactică şi Pedagogică, 1981.
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ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER, and Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 247–71. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.
Full textAbstract:
Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
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Pambou, Jean-Aimé. "Appropriation du français à travers les détournements de sigles, d’acronymes ou d’abréviations chez des apprenants de filières techniques au Gabon." In Écoles, langues et cultures d’enseignement en contexte plurilingue africain, 67–90. Observatoire européen du plurilinguisme, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/oep.agbef.2018.01.0067.
Full textAbstract:
La plupart des travaux sur les particularités lexicales du français en Afrique portent sur les unités lexicales simples ou composées, voire sur les locutions figées classiques. Cette étude montre comment l’appropriation linguistique peut aussi se faire à partir des détournements de sigles, d’acronymes et d’abréviations. Le travail s’appuie sur un peu plus d’une centaine d’exemples obtenus en contexte d’enseignement/apprentissage chez des étudiants de filières techniques au Gabon. Les résultats de cette recherche de type sociodidactique constituent, in fine , une invite à diversifier les approches dans l’enseignement / apprentissage du français langue seconde.
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Koffi, Kouamé Emmanuel. "Problématique de l’apprentissage de l’orthographe à l’école primaire ivoirienne : une analyse pédagogique et didactique." In L’enseignement-apprentissage en/des langues européennes dans les systèmes éducatifs africains : place, fonctions, défis et perspectives, 165–77. Observatoire européen du plurilinguisme, 2020. http://dx.doi.org/10.3917/oep.kouam.2020.01.0165.
Full textAbstract:
Cette étude est une contribution à l’évaluation des pratiques pédagogiques et didactiques de l’enseignement / apprentissage de l’orthographe à l’école primaire. Il s’agit de jauger, à partir d’un questionnaire d’enquête, d’observations directes de cours, le niveau de connaissance théorique des enseignants en didactique de l’orthographe et les pratiques de classe. Dans ce sens, l’accent est mis sur les activités de l’enseignement/apprentissage de l’orthographe et leurs organisations, les difficultés rencontrées par les enseignants et les élèves, et les stratégies capables de les aider à surmonter ces obstacles. La recherche sonde à la fois l’aspect théorique et l’aspect pratique de l’enseignement / apprentissage de l’orthographe en vue d’appréhender les innovations apportées à son enseignement et d’évaluer leurs incidences.
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Weber, Corinne. "De la tradition à la modernité, quelques enjeux contemporains pour favoriser la compétence à communiquer langagièrement ?" In L'enseignement de l'oral en classe de langue, 1–14. Editions des archives contemporaines, 2020. http://dx.doi.org/10.17184/eac.3483.
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Considérer le langage comme un moyen d’action sur le monde n’est pas sans avoir de répercussions sur l’enseignement-apprentissage du FLE. L’enseignant en langue étrangère (LE) a aujourd’hui accès à de nombreuses données authentiques, à des méthodologies d’exploitation en ligne avec les apprenants, et ce dans des contextes variés qui permettent de contrebalancer la relation frontale enseignant-apprenant souvent source de blocages et d’insécurité chez l’apprenant. Avant de présenter quelques enjeux didactiques au service de la formation des enseignants de FLE, je montrerai dans cette contribution que des ressources comme les corpus oraux en ligne pour un apprentissage en autonomie ou semi-dirigé, peuvent aujourd’hui répondre aux attentes contemporaines, à savoir, stimuler la production orale des apprenants même si cette démarche apparait parfois complexe aux yeux de nombreux praticiens. À partir de l’hypothèse selon laquelle, offrir un cadre interprétatif - le plus varié et riche possibles – assurer en parallèle un contrôle cognitif (ou étayage cognitif) sur les éléments de la langue nouvelle, développe à l’oral une conscience grammaticale et langagière en LE. Un exemple pédagogique d’exploitation de corpus authentique illustre la démarche didactique ici défendue.
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BERK, Cybèle. "Enseigner la grammaire turque." In Enseignement-apprentissage de la grammaire en langue vivante étrangère, 21–32. Editions des archives contemporaines, 2023. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5810.
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L’enseignant de la langue turque parlerait volontiers des facilités d’apprentissage de cette langue ; alphabet phonétique, absence de genre, absence d’article, absence d’accord entre le sujet et le verbe, entre l’adjectif et le nom, régularité remarquable des conjugaisons, proximité phonétique avec le français, ainsi que des milliers de mots empruntés au français au 19e et 20e siècles. Cela étant dit, tout apprentissage a ses servitudes, celui du turc n’y échappe pas. C’est une langue agglutinante, donc loin des langues flexionnelles, quelque peu déconcertant pour un apprenant francophone, du moins au début de son apprentissage. L’étonnement continue pour ce qui est de l’ordre syntaxique dont l’ordre inversé contrarie les débutants, sans oublier la nécessaire appropriation de l’harmonie vocalique, l’une des particularités du turc. La sonorité turque demande ainsi une attention soutenue : bien qu’il y ait peu de sons sans équivalence en français, on doit néanmoins enseigner aux apprenants comment produire les quelques sons particuliers qu’ils n’ont jamais prononcés. Nous allons d’abord évoquer l’état de la question des erreurs des apprenants dans la littérature pédagogique. Ensuite, à partir de notre propre expérience, nous tenterons de faire un inventaire des problèmes les plus fréquents rencontrés dans l’apprentissage de la grammaire turque, notamment par les francophones, puis nous en analyserons les causes et les conséquences de ces problèmes et enfin, nous proposerons des solutions pédagogiques pour les surmonter.
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FERRANDIS, J. J. "La prise en charge médicale des gazés au front et à l’hôpital. Ambulances Z." In Médecine et Armées Vol. 45 No.1, 77–80. Editions des archives contemporaines, 2017. http://dx.doi.org/10.17184/eac.7459.
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Rien n’était prévu en cas d’attaque chimique en France avant le 22 avril 1915. Le Service de santé a été alors, seul, chargé d’organiser la protection et les démonstrations pratiques. En juillet 1915, six centres médico-légaux ont été chargés de l’étude scientifique des toxiques et de la recherche de moyens de protection. Le traitement des gazés a résulté d’abord d’initiatives individuelles en premières lignes. Voivenel, surtout, a défini les modalités de prise en charge : triage, traitement spécifique immédiat, résultant d’une meilleure connaissance des signes cliniques, des risques lors des transports et d’œdème pulmonaire secondaire à un effort musculaire. Un aide-mémoire a été rédigé. Durant les nombreuses attaques à Verdun, les « gazés » arrivant au poste de secours régimentaire, reçoivent une « carte blanche » d’évacuation puis sont dirigés en urgence dans la zone des armées vers un hital origine d’étapes spécialisé. En juillet 1917, a été mis en place un dispositif sanitaire avec du personnel de plus en plus spécialisé (officiers spécialistes des gaz de combat ou officiers Z.P. et pharmaciens). Les intoxiqués sont évacués vers les hôpitaux de l’Intérieur à Paris ou Lyon. À partir de juillet 1918, des ambulances (Z) sont spécialisées dans le traitement des gazés (une centaine d’ambulances à l’armistice).
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Aliaga, Isabelle, Teresa Creus, and Philippe Mesmin. "Enseignement, formation et compétences pour une communication interculturelle à partir d’un apprentissage de la diversité en maternelle." In L’école, instrument de sauvegarde des langues menacées ?, 369–79. Presses universitaires de Perpignan, 2007. http://dx.doi.org/10.4000/books.pupvd.31447.
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