Academic literature on the topic 'Apprentissage de la similarité'
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Journal articles on the topic "Apprentissage de la similarité"
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Thibaut, Jean-Pierre. "Similarité et catégorisation." L'année psychologique 97, no. 4 (1997): 701–36. http://dx.doi.org/10.3406/psy.1997.28989.
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Bernier, Paul. "Fonctionnalisme et similarité phénoménale." Philosophiques 27, no. 1 (October 2, 2002): 99–114. http://dx.doi.org/10.7202/004902ar.
Full textAbstract:
RÉSUMÉ Dans la foulée de divers arguments antiphysicalistes visant à montrer que les qualia ne sont pas fonctionnalisables, Ned Block a proposé un autre argument de ce type, qui repose sur son expérience de pensée de la Terre inversée. L’argument de Block montrerait qu’un sujet peut avoir deux expériences de couleur du même type « phénoménal » qui seraient de deux types fonctionnels distincts puisque, selon lui, elles auraient des contenus intentionnels distincts. Il existerait donc une différence fondamentale entre le contenu phénoménal des expériences sensorielles et leur contenu intentionnel et, dans la mesure où le contenu phénoménal ne pourrait être fonctionnalisé, le fonctionnalisme serait ainsi réfuté, à tout le moins en ce qui concerne les expériences sensorielles. Je soulève une objection qui, si elle est correcte, montre que la distinction que Block tente d’établir entre le contenu phénoménal et le contenu intentionnel des expériences est incohérente.
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Rosales Sequeiros, Xose. "Degrees of Acceptability in Literary Translation." Babel. Revue internationale de la traduction / International Journal of Translation 44, no. 1 (January 1, 1998): 1–14. http://dx.doi.org/10.1075/babel.44.1.01ros.
Full textAbstract:
Abstract This article argues that acceptability in literary translation depends on judgements of relevance regarding the degree of (non-)interpretive resemblance between the interpretations intended in the original and target texts. Interpretive resemblance is defined as the relationship between two propositions in terms of the logical and contextual assumptions shared by them. Faithfulness in translation reflects this degree of interpretive resemblance and, as a result, is susceptible to varying degrees. The claim is made that for a translation to be acceptable, its degree of (non-)interpretive resemblance must be such that the resulting translation ought to meet the expectations of relevance it raises in the audience. Résumé Dans cet article nous voulons démontrer que l'acceptabilité dans la traduction littéraire dépend de ce qu'on juge être pertinent quant au degré de similarité (non-)interprétative entre les interprétations du texte original et du texte traduit. La similarité interprétative se définit comme le rapport entre deux propositions en termes de suppositions logiques et contextuelles qu'elles partagent. La fidélité dans la traduction reflète le degré de similarité interprétative et par conséquent elle y est sensible à différents degrés. Nous affirmons qu'une traduction est acceptable si le degré de similarité (non-)interprétative est tel que la traduction qui en résulte répond à l'attente de pertinence soulevée chez le public.
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Bischoff, Thomas. "Apprentissage." Revue Médicale Suisse 18, no. 767 (2022): 210–11. http://dx.doi.org/10.53738/revmed.2022.18.767.210a.
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Bèzes, Christophe, and Maria Mercanti-Guérin. "La similarité en marketing : périmètre, mesure et champs d’application." Recherche et Applications en Marketing (French Edition) 32, no. 1 (July 8, 2016): 86–109. http://dx.doi.org/10.1177/0767370116653551.
Full textAbstract:
Le concept de similarité est central dans la recherche en marketing. Ses domaines d’applications sont très variés. Pourtant, ce concept plus complexe qu’il ne paraît, reste encore méconnu. Il doit être distingué d’autres concepts très proches comme la similitude, la différence, le fit et la congruence. Cet article montre que le type de similarité utilisé (littérale ou relationnelle) a des conséquences différentes sur les processus cognitifs des consommateurs. Ceci peut modifier radicalement les résultats d’une expérimentation. Il en va de même du type de mesure utilisée.
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Bonardi, Alain, and Francis Rousseaux. "Similarité en intension versus similarité en extension. A la croisée de l'informatique et du théâtre." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 1-2 (April 1, 2005): 281–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.281-288.
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Moreau, Clément, Thomas Devogele, and Laurent Etienne. "Calcul de similarité sémantique entre trajectoires." Revue Internationale de Géomatique 29, no. 1 (January 2019): 107–27. http://dx.doi.org/10.3166/rig.2019.00077.
Full textAbstract:
La compréhension de la mobilité, qu’elle soit physique au sens spatial ou virtuelle au sens navigation web, soulève de nombreux enjeux en termes de surveillance des individus, d’aménagement du territoire ou de recommandation d’activité. Ayant accès aujourd’hui à de nombreuses ressources sur le caractère contextuel de cette mobilité, une des préoccupations actuelles est de réussir à dégager des groupes d’individus similaires, relativement à leur mobilité. Pour cela nous proposons dans cet article, un modèle de trajectoire sémantique enrichis par des ontologies au niveau des données contextuelles et permettant de calculer la similarité entre chaque épisode de mobilité de l’individu. Par la suite, une distance d’édition est définie afin d’évaluer de manière fine et contextuelle la similarité entre deux trajectoires sémantiques.
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Harris, Ruth. "D’un apprentissage passif à un apprentissage actif." Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l'APLIUT 13, no. 4 (1994): 20–30. http://dx.doi.org/10.3406/apliu.1994.3368.
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CONDAMINES, ANNE. "Expression de la méronymie dans les petites annonces immobilières: comparaison français/anglais/espagnol." Journal of French Language Studies 19, no. 1 (March 2009): 3–23. http://dx.doi.org/10.1017/s0959269508003554.
Full textAbstract:
RÉSUMÉCet article s'intéresse aux modes d'expression de la méronymie dans les petites annonces immobilières en français/anglais/espagnol. Il met en évidence une utilisation très proche de avec, with et con dans ce genre textuel, pour exprimer cette relation, et propose des pistes pour expliquer cette similarité: étymologie (la préposition introduit dans les trois langues une notion de proximité), contamination linguistique (influence entre langues), similarité de situation: nécessité de mettre en saillance un objet pour le valoriser, fonctionnement cognitif: possibilité de mettre en valeur un objet en insistant sur ses parties originales. L'étude comparative est réalisée à partir d'un corpus comportant 100 petites annonces pour chaque langue.
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Hanna, Pierre, Pascal Ferraro, Matthias Robine, and Julien Allali. "Recherche de documents musicaux par similarité mélodique." Document numérique 11, no. 3-4 (December 30, 2008): 107–25. http://dx.doi.org/10.3166/dn.11.3-4.107-125.
Full textDissertations / Theses on the topic "Apprentissage de la similarité"
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Risser-Maroix, Olivier. "Similarité visuelle et apprentissage de représentations." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2022. http://www.theses.fr/2022UNIP7327.
Full textAbstract:
L’objectif de cette thèse CIFRE est de développer un moteur de recherche par image, basé sur la vision par ordinateur, afin d’assister les officiers des douanes. En effet, nous constatons, paradoxalement, une augmentation des menaces sécuritaires (terrorisme, trafic, etc.) couplée d’une diminution des effectifs en Douane. Les images de cargos acquises par des scanners à rayons X permettent déjà l’inspection d’un chargement sans nécessiter l’ouverture et la fouille complète d’un chargement contrôlé. En proposant automatiquement des images similaires, un tel moteur de recherche permettrait d’aider le douanier dans sa prise de décision face à des signatures visuelles de produits peu fréquents ou suspects. Grâce à l’essor des techniques modernes en intelligence artificielle (IA), notre époque subit de grands changements : l’IA transforme tous les secteurs de l’économie. Certains voient dans cet avènement de la "robotisation" la déshumanisation de la force de travail, voire son remplacement. Cependant, réduire l’utilisation de l’IA à la simple recherche de gains de productivité serait réducteur. En réalité, l’IA pourrait permettre d’augmenter la capacité de travail des humains et non à les concurrencer en vue de les remplacer. C’est dans ce contexte, la naissance de l’Intelligence Augmentée, que s’inscrit cette thèse. Ce manuscrit consacré à la question de la similarité visuelle se décompose en deux parties. Deux cas pratiques où la collaboration entre l’Homme et l’IA est bénéfique sont ainsi proposés. Dans la première partie, le problème de l’apprentissage de représentations pour la recherche d’images similaires fait encore l’objet d’investigations approfondies. Après avoir implémenté un premier système semblable à ceux proposés par l’état de l’art, l’une des principales limitations est pointée du doigt : le biais sémantique. En effet, les principales méthodes contemporaines utilisent des jeux de données d’images couplées de labels sémantiques uniquement. Les travaux de la littérature considèrent que deux images sont similaires si elles partagent le même label. Cette vision de la notion de similarité, pourtant fondamentale en IA, est réductrice. Elle sera donc remise en question à la lumière des travaux en psychologie cognitive afin de proposer une amélioration : la prise en compte de la similarité visuelle. Cette nouvelle définition permet une meilleure synergie entre le douanier et la machine. Ces travaux font l’objet de publications scientifiques et d’un brevet. Dans la seconde partie, après avoir identifié les composants clefs permettant d’améliorer les performances du système précédemment proposé, une approche mêlant recherche empirique et théorique est proposée. Ce second cas, l’intelligence augmentée est inspirée des développements récents en mathématiques et physique. D’abord appliquée à la com- préhension d’un hyperparamètre important (la température), puis à une tâche plus large (la classification), la méthode proposée permet de fournir une intuition sur l’importance et le rôle de facteurs corrélés à la variable étudiée (ex. hyperparamètre, score, etc.). La chaîne de traitement ainsi mise en place a démontré son efficacité en fournissant une solution hautement explicable et en adéquation avec des décennies de recherches en apprentissage automatique. Ces découvertes permettront l’amélioration des solutions précédemment développéesThe objective of this CIFRE thesis is to develop an image search engine, based on computer vision, to assist customs officers. Indeed, we observe, paradoxically, an increase in security threats (terrorism, trafficking, etc.) coupled with a decrease in the number of customs officers. The images of cargoes acquired by X-ray scanners already allow the inspection of a load without requiring the opening and complete search of a controlled load. By automatically proposing similar images, such a search engine would help the customs officer in his decision making when faced with infrequent or suspicious visual signatures of products. Thanks to the development of modern artificial intelligence (AI) techniques, our era is undergoing great changes: AI is transforming all sectors of the economy. Some see this advent of "robotization" as the dehumanization of the workforce, or even its replacement. However, reducing the use of AI to the simple search for productivity gains would be reductive. In reality, AI could allow to increase the work capacity of humans and not to compete with them in order to replace them. It is in this context, the birth of Augmented Intelligence, that this thesis takes place. This manuscript devoted to the question of visual similarity is divided into two parts. Two practical cases where the collaboration between Man and AI is beneficial are proposed. In the first part, the problem of learning representations for the retrieval of similar images is still under investigation. After implementing a first system similar to those proposed by the state of the art, one of the main limitations is pointed out: the semantic bias. Indeed, the main contemporary methods use image datasets coupled with semantic labels only. The literature considers that two images are similar if they share the same label. This vision of the notion of similarity, however fundamental in AI, is reductive. It will therefore be questioned in the light of work in cognitive psychology in order to propose an improvement: the taking into account of visual similarity. This new definition allows a better synergy between the customs officer and the machine. This work is the subject of scientific publications and a patent. In the second part, after having identified the key components allowing to improve the performances of thepreviously proposed system, an approach mixing empirical and theoretical research is proposed. This secondcase, augmented intelligence, is inspired by recent developments in mathematics and physics. First applied tothe understanding of an important hyperparameter (temperature), then to a larger task (classification), theproposed method provides an intuition on the importance and role of factors correlated to the studied variable(e.g. hyperparameter, score, etc.). The processing chain thus set up has demonstrated its efficiency byproviding a highly explainable solution in line with decades of research in machine learning. These findings willallow the improvement of previously developed solutions
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Grimal, Clément. "Apprentissage de co-similarités pour la classification automatique de données monovues et multivues." Thesis, Grenoble, 2012. http://www.theses.fr/2012GRENM092/document.
Full textAbstract:
L'apprentissage automatique consiste à concevoir des programmes informatiques capables d'apprendre à partir de leurs environnement, ou bien à partir de données. Il existe différents types d'apprentissage, selon que l'on cherche à faire apprendre au programme, et également selon le cadre dans lequel il doit apprendre, ce qui constitue différentes tâches. Les mesures de similarité jouent un rôle prépondérant dans la plupart de ces tâches, c'est pourquoi les travaux de cette thèse se concentrent sur leur étude. Plus particulièrement, nous nous intéressons à la classification de données, qui est une tâche d'apprentissage dit non supervisé, dans lequel le programme doit organiser un ensemble d'objets en plusieurs classes distinctes, de façon à regrouper les objets similaires ensemble. Dans de nombreuses applications, ces objets (des documents par exemple) sont décrits à l'aide de leurs liens à d'autres types d'objets (des mots par exemple), qui peuvent eux-même être classifiés. On parle alors de co-classification, et nous étudions et proposons dans cette thèse des améliorations de l'algorithme de calcul de co-similarités XSim. Nous montrons que ces améliorations permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes de l'état de l'art. De plus, il est fréquent que ces objets soient liés à plus d'un autre type d'objets, les données qui décrivent ces multiples relations entre différents types d'objets sont dites multivues. Les méthodes classiques ne sont généralement pas capables de prendre en compte toutes les informations contenues dans ces données. C'est pourquoi nous présentons dans cette thèse l'algorithme de calcul multivue de similarités MVSim, qui peut être vu comme une extension aux données multivues de l'algorithme XSim. Nous montrons que cette méthode obtient de meilleures performances que les méthodes multivues de l'état de l'art, ainsi que les méthodes monovues, validant ainsi l'apport de l'aspect multivue. Finalement, nous proposons également d'utiliser l'algorithme MVSim pour classifier des données classiques monovues de grandes tailles, en les découpant en différents ensembles. Nous montrons que cette approche permet de gagner en temps de calcul ainsi qu'en taille mémoire nécessaire, tout en dégradant relativement peu la classification par rapport à une approche directe sans découpageMachine learning consists in conceiving computer programs capable of learning from their environment, or from data. Different kind of learning exist, depending on what the program is learning, or in which context it learns, which naturally forms different tasks. Similarity measures play a predominant role in most of these tasks, which is the reason why this thesis focus on their study. More specifically, we are focusing on data clustering, a so called non supervised learning task, in which the goal of the program is to organize a set of objects into several clusters, in such a way that similar objects are grouped together. In many applications, these objects (documents for instance) are described by their links to other types of objects (words for instance), that can be clustered as well. This case is referred to as co-clustering, and in this thesis we study and improve the co-similarity algorithm XSim. We demonstrate that these improvements enable the algorithm to outperform the state of the art methods. Additionally, it is frequent that these objects are linked to more than one other type of objects, the data that describe these multiple relations between these various types of objects are called multiview. Classical methods are generally not able to consider and use all the information contained in these data. For this reason, we present in this thesis a new multiview similarity algorithm called MVSim, that can be considered as a multiview extension of the XSim algorithm. We demonstrate that this method outperforms state of the art multiview methods, as well as classical approaches, thus validating the interest of the multiview aspect. Finally, we also describe how to use the MVSim algorithm to cluster large-scale single-view data, by first splitting it in multiple subsets. We demonstrate that this approach allows to significantly reduce the running time and the memory footprint of the method, while slightly lowering the quality of the obtained clustering compared to a straightforward approach with no splitting
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Boutin, Luc. "Biomimétisme, génération de trajectoires pour la robotique humanoïde à partir de mouvements humains." Poitiers, 2009. http://theses.edel.univ-poitiers.fr/theses/2009/Boutin-Luc/2009-Boutin-Luc-These.pdf.
Full textAbstract:
La reproduction fidèle de la locomotion humaine est une problématique d'actualité concernant les robots humanoïdes. Les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objectif de définir une procédure permettant l'imitation par les robots humanoïdes du mouvement humain. Dans un premier temps les techniques de l'analyse du mouvement humain sont présentées. Le protocole de mesure adopté est exposé, ainsi que le calcul des angles articulaires. La problématique de la détection des évènements de contact est abordée en proposant l'adaptation des méthodes existantes pour des mouvements complexes. Les algorithmes sont validés par une série de mesures effectuées sur une trentaine de sujets sains. La deuxième partie traite de la transposition du mouvement humain aux robots. Une fois la problématique générale et le processus de transposition définis, le critère d'équilibre des robots marcheurs est présenté. A partir des données du mouvement humain capturé, les trajectoires de référence des pieds et du ZMP sont définies. Une modification de ces trajectoires est ensuite effectuée dans le cas de risque de collision entre les pieds notamment dans le cas de l'exécution d’un slalom. Finallement un algorithme de cinématique inverse, développé pour cette problématique est utilisé pour déterminer les angles articulaires du robot associés aux trajectoires de référence des pieds et du ZMP. Plusieurs applications sur les robots HOAP-3 et HPR-2 sont présentées. Les trajectoires sont validées vis-à-vis du maintien de l'équilibre grâce à des simulations dynamiques du mouvement ainsi que vis-à-vis des limites des actionneursThe true reproduction of human locomotion is a topical issue on humanoid robots. The goal of this work is to define a process to imitate the human motion with humanoid robots. In the first part, the motion capture techniques are presented. The measurement protocol adopted is exposed and the calculation of joint angles. An adaptation of three existing algorithms is proposed to detect the contact events during complex movements. The method is valided by measurements on thirty healthy subjects. The second part deals with the generation of humanoid trajectories imitating the human motion. Once the problem and the imitation process are defined, the balance criterion of walking robots is presented. Using data from human motion capture, the reference trajectories of the feet and ZMP are defined. These paths are modified to avoid collision between feet, particularly in the case of executing a slalom. Finally an inverse kinematics algorithm developed for this problem is used to determine the joint angles associated with the robot reference trajectories of the feet and ZMP. Several applications on robots HOAP-3 and HRP-2 are presented. The trajectories are validated according to the robot balance through dynamic simulations of the computed motion, and respecting the limits of actuators
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Grimal, Clement. "Apprentissage de co-similarités pour la classification automatique de données monovues et multivues." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00819840.
Full textAbstract:
L'apprentissage automatique consiste à concevoir des programmes informatiques capables d'apprendre à partir de leurs environnement, ou bien à partir de données. Il existe différents types d'apprentissage, selon que l'on cherche à faire apprendre au programme, et également selon le cadre dans lequel il doit apprendre, ce qui constitue différentes tâches. Les mesures de similarité jouent un rôle prépondérant dans la plupart de ces tâches, c'est pourquoi les travaux de cette thèse se concentrent sur leur étude. Plus particulièrement, nous nous intéressons à la classification de données, qui est une tâche d'apprentissage dit non supervisé, dans lequel le programme doit organiser un ensemble d'objets en plusieurs classes distinctes, de façon à regrouper les objets similaires ensemble. Dans de nombreuses applications, ces objets (des documents par exemple) sont décrits à l'aide de leurs liens à d'autres types d'objets (des mots par exemple), qui peuvent eux-même être classifiés. On parle alors de co-classification, et nous étudions et proposons dans cette thèse des améliorations de l'algorithme de calcul de co-similarités XSim. Nous montrons que ces améliorations permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes de l'état de l'art. De plus, il est fréquent que ces objets soient liés à plus d'un autre type d'objets, les données qui décrivent ces multiples relations entre différents types d'objets sont dites multivues. Les méthodes classiques ne sont généralement pas capables de prendre en compte toutes les informations contenues dans ces données. C'est pourquoi nous présentons dans cette thèse l'algorithme de calcul multivue de similarités MVSim, qui peut être vu comme une extension aux données multivues de l'algorithme XSim. Nous montrons que cette méthode obtient de meilleures performances que les méthodes multivues de l'état de l'art, ainsi que les méthodes monovues, validant ainsi l'apport de l'aspect multivue. Finalement, nous proposons également d'utiliser l'algorithme MVSim pour classifier des données classiques monovues de grandes tailles, en les découpant en différents ensembles. Nous montrons que cette approche permet de gagner en temps de calcul ainsi qu'en taille mémoire nécessaire, tout en dégradant relativement peu la classification par rapport à une approche directe sans découpage.
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Boyer, Laurent. "Apprentissage probabiliste de similarités d'édition." Phd thesis, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00718835.
Full textAbstract:
De nombreuses applications informatiques nécessitent l'utilisation de distances. Dans le cadre de données structurées, chaînes ou arbres, nous utilisons majoritairement la distance d'édition. Celle-ci correspond au nombre minimal d'opérations d'édition (insertion, délétion et substitution) nécessaire pour transformer la première donnée en la seconde. Suivant l'application traitée, il est possible de paramétrer la distance d'édition en associant à chaque opération d'édition un poids. Dans le cadre de ce manuscrit, nous proposons une technique d'apprentissage automatique supervisée pour apprendre les poids de la distance décrite précédemment. L'algorithme utilisé, appelé Expectation-Maximisation, maximise la vraisemblance des paramètres du modèle à l'aide d'un échantillon d'apprentissage composé de paires d'exemples considérés comme similaires. La première contribution de ce manuscrit est une extension de précédents travaux sur les chaînes aux arbres sous la forme de transducteur à un unique état. Nous montrons sur une tâche de reconnaissance de caractères manuscrits, l'efficacité de l'apprentissage par rapport à l'utilisation de poids non appris. La seconde est une approche sur les chaînes sous contraintes. Le modèle est représenté par un ensemble fini d'états dans lequel les transitions sont contraintes. Une contrainte est représentée par un ensemble fini de fonctions booléennes définies sur la chaîne d'entrée et une de ses positions. Nous utilisons notre modèle pour aborder une application de recherche de sites de facteur de transcription dans des séquences génomiques
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Vogel, Robin. "Similarity ranking for biometrics : theory and practice." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT031.
Full textAbstract:
L’augmentation rapide de la population combinée à la mobilité croissante des individus a engendré le besoin de systèmes de gestion d’identités sophistiqués. À cet effet, le terme biométrie se réfère généralement aux méthodes permettant d’identifier les individus en utilisant des caractéristiques biologiques ou comportementales. Les méthodes les plus populaires, c’est-à-dire la reconnaissance d’empreintes digitales, d’iris ou de visages, se basent toutes sur des méthodes de vision par ordinateur. L’adoption de réseaux convolutifs profonds, rendue possible par le calcul générique sur processeur graphique, ont porté les récentes avancées en vision par ordinateur. Ces avancées ont permis une amélioration drastique des performances des méthodes conventionnelles en biométrie, ce qui a accéléré leur adoption pour des usages concrets, et a provoqué un débat public sur l’utilisation de ces techniques. Dans ce contexte, les concepteurs de systèmes biométriques sont confrontés à un grand nombre de challenges dans l’apprentissage de ces réseaux. Dans cette thèse, nous considérons ces challenges du point de vue de l’apprentissage statistique théorique, ce qui nous amène à proposer ou esquisser des solutions concrètes. Premièrement, nous répondons à une prolifération de travaux sur l’apprentissage de similarité pour les réseaux profonds, qui optimisent des fonctions objectif détachées du but naturel d’ordonnancement recherché en biométrie. Précisément, nous introduisons la notion d’ordonnancement par similarité, en mettant en évidence la relation entre l’ordonnancement bipartite et la recherche d’une similarité adaptée à l’identification biométrique. Nous étendons ensuite la théorie sur l’ordonnancement bipartite à ce nouveau problème, tout en l’adaptant aux spécificités de l’apprentissage sur paires, notamment concernant son coût computationnel. Les fonctions objectif usuelles permettent d’optimiser la performance prédictive, mais de récents travaux ont mis en évidence la nécessité de prendre en compte d’autres facteurs lors de l’entraı̂nement d’un système biométrique, comme les biais présents dans les données, la robustesse des prédictions ou encore des questions d’équité. La thèse aborde ces trois exemples, en propose une étude statistique minutieuse, ainsi que des méthodes pratiques qui donnent les outils nécessaires aux concepteurs de systèmes biométriques pour adresser ces problématiques, sans compromettre la performance de leurs algorithmesThe rapid growth in population, combined with the increased mobility of people has created a need for sophisticated identity management systems.For this purpose, biometrics refers to the identification of individuals using behavioral or biological characteristics. The most popular approaches, i.e. fingerprint, iris or face recognition, are all based on computer vision methods. The adoption of deep convolutional networks, enabled by general purpose computing on graphics processing units, made the recent advances incomputer vision possible. These advances have led to drastic improvements for conventional biometric methods, which boosted their adoption in practical settings, and stirred up public debate about these technologies. In this respect, biometric systems providers face many challenges when learning those networks.In this thesis, we consider those challenges from the angle of statistical learning theory, which leads us to propose or sketch practical solutions. First, we answer to the proliferation of papers on similarity learningfor deep neural networks that optimize objective functions that are disconnected with the natural ranking aim sought out in biometrics. Precisely, we introduce the notion of similarity ranking, by highlighting the relationship between bipartite ranking and the requirements for similarities that are well suited to biometric identification. We then extend the theory of bipartite ranking to this new problem, by adapting it to the specificities of pairwise learning, particularly those regarding its computational cost. Usual objective functions optimize for predictive performance, but recentwork has underlined the necessity to consider other aspects when training a biometric system, such as dataset bias, prediction robustness or notions of fairness. The thesis tackles all of those three examplesby proposing their careful statistical analysis, as well as practical methods that provide the necessary tools to biometric systems manufacturers to address those issues, without jeopardizing the performance of their algorithms
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Philippeau, Jérémy. "Apprentissage de similarités pour l'aide à l'organisation de contenus audiovisuels." Toulouse 3, 2009. http://thesesups.ups-tlse.fr/564/.
Full textAbstract:
Dans une optique d'adaptation aux nouveaux usages de consultation d'archives audiovisuelles, nous souhaitons aider un utilisateur issu du grand public à organiser des contenus audiovisuels, c'est-à-dire les classifier, les caractériser, les identifier ou les ordonner. Pour ce faire, nous proposons d'utiliser un vocabulaire autre que ce que l'on pourrait trouver dans une notice documentaire de l'Ina, afin de répondre à des envies qui ne sont pas facilement définissables avec des mots. Nous avons conçu pour cela une interface graphique qui s'appuie sur un formalisme de graphe dédié à l'expression d'une tâche organisationnelle. La similarité numérique est un bon outil au regard des éléments que nous manipulons, à savoir des objets informationnels présentés sur un écran d'ordinateur et des valeurs descriptives de " bas niveau " audio et vidéo extraites de manière automatique. Nous avons choisi de prédire la similarité entre ces éléments grâce à un modèle statistique. Parmi les nombreux modèles existants, la prédiction statistique basée sur la régression univariée et fondéeIn the perspective of new usages in the field of the access to audiovisual archives, we have created a semi-automatic system that helps a user to organize audiovisual contents while performing tasks of classification, characterization, identification and ranking. To do so, we propose to use a new vocabulary, different from the one already available in INA documentary notices, to answer needs which can not be easily defined with words. We have conceived a graphical interface based on graph formalism designed to express an organisational task. The digital similarity is a good tool in respect with the handled elements which are informational objects shown on the computer screen and the automatically extracted audio and video low-level features. We have made the choice to estimate the similarity between those elements with a predictive process through a statistical model. Among the numerous existing models, the statistical prediction based on the univaried regression and on support vectors has been chosen. H)
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Qamar, Ali Mustafa. "Mesures de similarité et cosinus généralisé : une approche d'apprentissage supervisé fondée sur les k plus proches voisins." Phd thesis, Université de Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00591988.
Full textAbstract:
Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exemple le cosinus) que des distances. Il est donc important, dans ces situations, d'apprendre correctement les métriques à la base des mesures de similarité. Il n'existe pas à notre connaissance de travaux complets sur le sujet, et c'est une des motivations de cette thèse. Dans le cas des systèmes de filtrage d'information où le but est d'affecter un flot de documents à un ou plusieurs thèmes prédéfinis et où peu d'information de supervision est disponible, des seuils peuvent être appris pour améliorer les mesures de similarité standard telles que le cosinus. L'apprentissage de tels seuils représente le premier pas vers un apprentissage complet des mesures de similarité. Nous avons utilisé cette stratégie au cours des campagnes CLEF INFILE 2008 et 2009, en proposant des versions en ligne et batch de nos algorithmes. Cependant, dans le cas où l'on dispose de suffisamment d'information de supervision, comme en catégorisation, il est préférable d'apprendre des métriques complètes, et pas seulement des seuils. Nous avons développé plusieurs algorithmes qui visent à ce but dans le cadre de la catégorisation à base de k plus proches voisins. Nous avons tout d'abord développé un algorithme, SiLA, qui permet d'apprendre des similarités non contraintes (c'est-à-dire que la mesure peut être symétrique ou non). SiLA est une extension du perceptron par vote et permet d'apprendre des similarités qui généralisent le cosinus, ou les coefficients de Dice ou de Jaccard. Nous avons ensuite comparé SiLA avec RELIEF, un algorithme standard de re-pondération d'attributs, dont le but n'est pas sans lien avec l'apprentissage de métrique. En effet, il a récemment été suggéré par Sun et Wu que RELIEF pouvait être considéré comme un algorithme d'apprentissage de métrique avec pour fonction objectif une approximation de la fonction de perte 0-1. Nous montrons ici que cette approximation est relativement mauvaise et peut être avantageusement remplacée par une autre, qui conduit à un algorithme dont les performances sont meilleurs. Nous nous sommes enfin intéressés à une extension directe du cosinus, extension définie comme la forme normalisée d'un produit scalaire dans un espace projeté. Ce travail a donné lieu à l'algorithme gCosLA. Nous avons testé tous nos algorithmes sur plusieurs bases de données. Un test statistique, le s-test, est utilisé pour déterminer si les différences entre résultats sont significatives ou non. gCosLA est l'algorithme qui a fourni les meilleurs résultats. De plus, SiLA et gCosLA se comparent avantageusement à plusieurs algorithmes standard, ce qui illustre leur bien fondé.
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Aseervatham, Sujeevan. "Apprentissage à base de Noyaux Sémantiques pour le Traitement de Données Textuelles." Phd thesis, Université Paris-Nord - Paris XIII, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00274627.
Full textAbstract:
Depuis le début des années 80, les méthodes statistiques et, plus spécifiquement, les méthodes d'apprentissage appliquées au traitement de données textuelles connaissent un intérêt grandissant. Cette tendance est principalement due au fait que la taille des corpus est en perpétuelle croissance. Ainsi, les méthodes utilisant le travail d'experts sont devenues des processus coûteux perdant peu à peu de leur popularité au profit des systèmes d'apprentissage.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons principalement à deux axes.
Le premier axe porte sur l'étude des problématiques liées au traitement de données textuelles structurées par des approches à base de noyaux. Nous présentons, dans ce contexte, un noyau sémantique pour les documents structurés en sections notamment sous le format XML. Le noyau tire ses informations sémantiques à partir d'une source de connaissances externe, à savoir un thésaurus. Notre noyau a été testé sur un corpus de documents médicaux avec le thésaurus médical UMLS. Il a été classé, lors d'un challenge international de catégorisation de documents médicaux, parmi les 10 méthodes les plus performantes sur 44.
Le second axe porte sur l'étude des concepts latents extraits par des méthodes statistiques telles que l'analyse sémantique latente (LSA). Nous présentons, dans une première partie, des noyaux exploitant des concepts linguistiques provenant d'une source externe et des concepts statistiques issus de la LSA. Nous montrons qu'un noyau intégrant les deux types de concepts permet d'améliorer les performances. Puis, dans un deuxième temps, nous présentons un noyau utilisant des LSA locaux afin d'extraire des concepts latents permettant d'obtenir une représentation plus fine des documents.
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Qamar, Ali Mustafa. "Mesures de similarité et cosinus généralisé : une approche d'apprentissage supervisé fondée sur les k plus proches voisins." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM083.
Full textAbstract:
Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exemple le cosinus) que des distances. Il est donc important, dans ces situations, d'apprendre correctement les métriques à la base des mesures de similarité. Il n'existe pas à notre connaissance de travaux complets sur le sujet, et c'est une des motivations de cette thèse. Dans le cas des systèmes de filtrage d'information où le but est d'affecter un flot de documents à un ou plusieurs thèmes prédéfinis et où peu d'information de supervision est disponible, des seuils peuvent être appris pour améliorer les mesures de similarité standard telles que le cosinus. L'apprentissage de tels seuils représente le premier pas vers un apprentissage complet des mesures de similarité. Nous avons utilisé cette stratégie au cours des campagnes CLEF INFILE 2008 et 2009, en proposant des versions en ligne et batch de nos algorithmes. Cependant, dans le cas où l'on dispose de suffisamment d'information de supervision, comme en catégorisation, il est préférable d'apprendre des métriques complètes, et pas seulement des seuils. Nous avons développé plusieurs algorithmes qui visent à ce but dans le cadre de la catégorisation à base de k plus proches voisins. Nous avons tout d'abord développé un algorithme, SiLA, qui permet d'apprendre des similarités non contraintes (c'est-à-dire que la mesure peut être symétrique ou non). SiLA est une extension du perceptron par vote et permet d'apprendre des similarités qui généralisent le cosinus, ou les coefficients de Dice ou de Jaccard. Nous avons ensuite comparé SiLA avec RELIEF, un algorithme standard de re-pondération d'attributs, dont le but n'est pas sans lien avec l'apprentissage de métrique. En effet, il a récemment été suggéré par Sun et Wu que RELIEF pouvait être considéré comme un algorithme d'apprentissage de métrique avec pour fonction objectif une approximation de la fonction de perte 0-1. Nous montrons ici que cette approximation est relativement mauvaise et peut être avantageusement remplacée par une autre, qui conduit à un algorithme dont les performances sont meilleures. Nous nous sommes enfin intéressés à une extension directe du cosinus, extension définie comme la forme normalisée d'un produit scalaire dans un espace projeté. Ce travail a donné lieu à l'algorithme gCosLA. Nous avons testé tous nos algorithmes sur plusieurs bases de données. Un test statistique, le s-test, est utilisé pour déterminer si les différences entre résultats sont significatives ou non. GCosLA est l'algorithme qui a fourni les meilleurs résultats. De plus, SiLA et gCosLA se comparent avantageusement à plusieurs algorithmes standard, ce qui illustre leur bien fondéAlmost all machine learning problems depend heavily on the metric used. Many works have proved that it is a far better approach to learn the metric structure from the data rather than assuming a simple geometry based on the identity matrix. This has paved the way for a new research theme called metric learning. Most of the works in this domain have based their approaches on distance learning only. However some other works have shown that similarity should be preferred over distance metrics while dealing with textual datasets as well as with non-textual ones. Being able to efficiently learn appropriate similarity measures, as opposed to distances, is thus of high importance for various collections. If several works have partially addressed this problem for different applications, no previous work is known which has fully addressed it in the context of learning similarity metrics for kNN classification. This is exactly the focus of the current study. In the case of information filtering systems where the aim is to filter an incoming stream of documents into a set of predefined topics with little supervision, cosine based category specific thresholds can be learned. Learning such thresholds can be seen as a first step towards learning a complete similarity measure. This strategy was used to develop Online and Batch algorithms for information filtering during the INFILE (Information Filtering) track of the CLEF (Cross Language Evaluation Forum) campaign during the years 2008 and 2009. However, provided enough supervised information is available, as is the case in classification settings, it is usually beneficial to learn a complete metric as opposed to learning thresholds. To this end, we developed numerous algorithms for learning complete similarity metrics for kNN classification. An unconstrained similarity learning algorithm called SiLA is developed in which case the normalization is independent of the similarity matrix. SiLA encompasses, among others, the standard cosine measure, as well as the Dice and Jaccard coefficients. SiLA is an extension of the voted perceptron algorithm and allows to learn different types of similarity functions (based on diagonal, symmetric or asymmetric matrices). We then compare SiLA with RELIEF, a well known feature re-weighting algorithm. It has recently been suggested by Sun and Wu that RELIEF can be seen as a distance metric learning algorithm optimizing a cost function which is an approximation of the 0-1 loss. We show here that this approximation is loose, and propose a stricter version closer to the the 0-1 loss, leading to a new, and better, RELIEF-based algorithm for classification. We then focus on a direct extension of the cosine similarity measure, defined as a normalized scalar product in a projected space. The associated algorithm is called generalized Cosine simiLarity Algorithm (gCosLA). All of the algorithms are tested on many different datasets. A statistical test, the s-test, is employed to assess whether the results are significantly different. GCosLA performed statistically much better than SiLA on many of the datasets. Furthermore, SiLA and gCosLA were compared with many state of the art algorithms, illustrating their well-foundedness
Books on the topic "Apprentissage de la similarité"
1
Gaspar, Lorand. Apprentissage. [Paris]: Deyrolle, 1994.
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2
Michel, Récopé, ed. L' apprentissage. Paris: Ed. Revue EP.S, 2001.
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3
Dreyfus, Ge rard. Apprentissage statistique. 3rd ed. Paris: Eyrolles, 2008.
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Cordier, Françoise. Apprentissage et mémoire. Paris: Armand Colin, 2005.
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5
Pléty, Robert. L' apprentissage coopérant. Bron: ARCI, 1996.
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6
Michèle, Kail, Fayol Michel 1947-, and Hickmann Maya, eds. Apprentissage des langues. Paris: CNRS, 2009.
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7
Goupil, Georgette. L 'apprentissage cognitif. Laval, Qué: Université du Québec, 1996.
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8
Scheinert, David. L' apprentissage inutile. Bruxelles: Société de commercialisation des Editions J. Antoine, 1985.
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9
Annie, Guédez. Compagnonnage et apprentissage. Paris: Presses universitaires de France, 1994.
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10
Berbaum, Jean. Apprentissage et formation. 4th ed. Paris: Presses universitaires de France, 1994.
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1
Hartmann, Werner, Michael Näf, and Raimond Reichert. "Apprentissage par la découverte." In Enseigner l’informatique, 95–103. Paris: Springer Paris, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0262-6_16.
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2
Gaté, Jean-Pierre. "Apprentissage." In L'ABC de la VAE, 79–80. Érès, 2009. http://dx.doi.org/10.3917/eres.bouti.2009.01.0079.
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3
de Maillard, Jacques. "Apprentissage." In Dictionnaire des politiques publiques, 62–68. Presses de Sciences Po, 2019. http://dx.doi.org/10.3917/scpo.bouss.2019.01.0062.
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4
de Maillard, Jacques. "Apprentissage." In Dictionnaire des politiques publiques, 68–75. Presses de Sciences Po, 2014. http://dx.doi.org/10.3917/scpo.bouss.2014.01.0068.
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5
de Maillard, Jacques. "Apprentissage." In Dictionnaire des politiques publiques, 68–75. Presses de Sciences Po, 2010. http://dx.doi.org/10.3917/scpo.bouss.2010.01.0068.
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6
Jeanguiot, Nicole. "Apprentissage." In Les concepts en sciences infirmières, 72–74. Association de Recherche en Soins Infirmiers, 2012. http://dx.doi.org/10.3917/arsi.forma.2012.01.0072.
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7
"Calcul de l’indice de similarité (SIM)." In Le contrôle parlementaire des finances publiques dans les pays de la francophonie, 139–41. Les Presses de l’Université de Laval, 2019. http://dx.doi.org/10.1515/9782763737997-013.
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8
Brien, Robert. "Apprentissage collaboratif :." In Collaborer pour apprendre et faire apprendre, 55–74. Presses de l'Université du Québec, 2003. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgvgg.7.
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9
Durocher, Éric. "Apprentissage collaboratif." In Repères contemporains pour l’éducation aux sciences et à la technologie, 7–14. Presses de l'Université Laval, 2020. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv1h0p2jg.4.
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10
Battistelli, Adalgisa. "Apprentissage organisationnel." In Psychologie du Travail et des Organisations : 110 notions clés, 63–66. Dunod, 2019. http://dx.doi.org/10.3917/dunod.valle.2019.01.0063.
Full textConference papers on the topic "Apprentissage de la similarité"
1
Delisle, Sylvain, Sylvain Létourneau, and Stan Matwin. "Expérimentation en apprentissage d'heuristiques pour l'analyse syntaxique." In the 17th international conference. Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics, 1998. http://dx.doi.org/10.3115/980451.980896.
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2
Delisle, Sylvain, Sylvain Létourneau, and Stan Matwin. "Expérimentation en apprentissage d'heuristiques pour l'analyse syntaxique." In the 36th annual meeting. Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics, 1998. http://dx.doi.org/10.3115/980845.980896.
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3
Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.
Full textAbstract:
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »
4
Villard, Marie-Aline. "Commentaire de la postface de Mouvements d’Henri Michaux : déplacement, (dés)apprentissage, écart." In Penser le mouvement. Fabula, 2015. http://dx.doi.org/10.58282/colloques.2593.
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5
Gresse, Adrien, Richard Dufour, Vincent Labatut, Mickael Rouvier, and Jean-François Bonastre. "Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voix." In XXXIIe Journées d’Études sur la Parole. ISCA: ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.
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6
Preiss, R., and M. Gabrea. "Modelisation du canal telephonique pstn et apprentissage multireferences en reconnaissance robuste de la parole." In 2006 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/ccece.2006.277295.
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7
Marin, Brigitte, and Jacques Crinon. "Approches des genres dans l'enseignement apprentissage de la production verbale écrite à l'école élémentaire française." In 2ème Congrès Mondial de Linguistique Française. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2010. http://dx.doi.org/10.1051/cmlf/2010207.
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8
Guan, Qianwen, and Pierrick Philippe. "Influence de la similarité acoustique entre L1 et L2 dans la production des voyelles anglaises par les natifs français." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-85.
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9
CHTIOUI, Researcher Jamila. "HOW CAN STUDY GROUPS BE MADE EFFECTIVE AT UNIVERSITY?" In IV. International research Scientific Congress of Humanities and Social Sciences. Rimar Academy, 2023. http://dx.doi.org/10.47832/ist.con4-2.
Full textAbstract:
Le passage vers l’éducation supérieure constitue un nouveau départ pour les bacheliers, une opportunité de s’ouvrir sur des domaines d’études qui les intéressent, qui les mèneront potentiellement vers la carrière qu’ils désirent. Ce passage constitue également la continuité d’environ douze ans d’apprentissage. Néanmoins, durant ces douze années, les étudiants n’auront jamais réellement « appris à apprendre ». Les études scientifiques montrent que les étudiants ont tendance à avoir une perception de leur apprentissage réel qui est relativement déformée, c'est-à-dire qu’il existe un écart entre leur sentiment d’apprendre et leur apprentissage réel (Deslauriers, McCarty, Callaghan, Kestin, 2019). Ils ont toujours du mal à identifier quelles méthodes sont les plus efficaces pour eux quand il s’agit d’apprentissage, ou de mémorisation à long terme. Elles montrent d’un autre côté, que l’apprentissage en groupe, et le fait de s’auto-évaluer sont des méthodes qui ont fait leur preuves au niveau scientifique. A travers ce papier, nous effectuons un état de l’art des études scientifiques concernant l’effet du travail en groupe sur la performance académique des étudiants, ainsi que leur propre perception des apports de cette méthode. Nous tentons ensuite de montrer les apports du travail en groupe et du fait de s’évaluer les uns les autres au sein d’un groupe de travail sur le rendement scolaire et l’apprentissage. Nous suggérons enfin un modèle expérimental qui nous permettra de cerner si le fait d’inciter les étudiants en université à s’évaluer les uns les autres durant leurs sessions de travail en groupe rendrait ce travail plus efficace et fructueux. Ce travail s’inscrit dans le cadre de travaux plus généraux qui permettront, nous le souhaitons, de constituer un guide pratique, basé sur des preuves scientifiques pour les étudiants et les enseignants sur les méthodes et les activités qui favorisent au mieux l’apprentissage.
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Marnet, Béatrice. "Les expressions idiomatiques et l’approche actionnelle – L'apprentissage du français langue étrangère à travers les unités phraséologiques qui ont pour thème l'eau." In XXV Coloquio AFUE. Palabras e imaginarios del agua. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/xxvcoloquioafue.2016.3799.
Full textAbstract:
Reflets du mode de pensée d'un peuple ou d'une communauté, les proverbes et les expressions idiomatiques posent souvent problème aux apprenants d'une langue étrangère. Aussi l'enseignant du français aura tout intérêt à enrichir le vocabulaire de ses étudiants avec quelques-unes de ces expressions. Dans l'enseignement/apprentissage du FLE, la connaissance approfondie de la culture française s'avère une question indéniable. Ainsi, pour pouvoir communiquer dans cette langue, l’apprenant doit adopter les attitudes culturelles adéquates. À travers les unités phraséologiques qui traitent du monde de l'eau, la présente communication se penche sur le rôle et l'importance de cet aspect du langage, en s'attardant sur la nécessité et la technique de son enseignement.DOI: http://dx.doi.org/10.4995/XXVColloqueAFUE.2016.3799
Reports on the topic "Apprentissage de la similarité"
1
Lopes, Helena. La Dimension Apprentissage de la Relation de Travail. DINÂMIA'CET-IUL, 1995. http://dx.doi.org/10.7749/dinamiacet-iul.wp.1995.04.
Full text
2
Melloni, Gian. Le leadership des autorités locales en matière d'assainissement et d'hygiène : expériences et apprentissage de l'Afrique de l'Ouest. Institute of Development Studies (IDS), January 2022. http://dx.doi.org/10.19088/slh.2022.002.
Full textAbstract:
Entre juillet et octobre 2021, la Sanitation Learning Hub a travaillé avec des représentants des pouvoirs publics et des partenaires de développement pour mettre au point, diffuser et analyser des études de cas qui se penchaient sur le renforcement des autorités et des systèmes locaux dans quatre zones locales à travers l’Afrique de l’Ouest : au Bénin (commune de N’Dali), au Ghana (district municipal de Yendi), en Guinée (commune de Molota) et au Nigéria (circonscription de Logo). Cette note d’apprentissage partage les leçons apprises et les recommandations dégagés des études de cas et des trois ateliers participatifs qui ont suivi. Une version initiale de cette note a été révisée par les participants à l’initiative. Les premières sections décrivent les principales parties prenantes et les actions des autorités locales en matière d’HA ; ensuite l’étude se concentre sur les leviers et les obstacles au changement, avant de formuler des recommandations.
3
Chambers, Robert, Naomi Vernon, and Jamie Myers. L’apprentissage rapide par l’action pour la programmation de l’assainissement et l’hygiène. The Sanitation Learning Hub, Institute of Development Studies, September 2020. http://dx.doi.org/10.19088/slh.2020.010.
Full textAbstract:
Ce numéro d’Aux Frontières de l’assainissement décrit quatre approaches d’apprentissage rapide par l’action qui ont été développées et testées en Inde par l’IDS et des partenaires afin d’épauler la Mission Swachh Bharat – Gramin, et il entend encourager des tiers à les utiliser, à mettre au point d’autres approches et à mettre en commun leurs expériences. Les quatre approches sont la visite officieuse, la recherche immersive, les ateliers d’apprentissage rapide par l’action (ARA) et les explorations thématiques rapides. Ces approches témoignent de la rigueur pratique d’un apprentissage qui est expédient, pertinent et pragmatique.
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Motulsky, Aude, Jean Noel Nikiema, Philippe Després, Alexandre Castonguay, Martin Cousineau, Joé T. Martineau, Cécile Petitgand, and Catherine Régis. Promesses de l’IA en santé - Fiche 2. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, March 2022. http://dx.doi.org/10.61737/votf6751.
Full textAbstract:
Cette fiche présente les principales promesses (ou les bénéfices potentiels ou cas d’usage potentiels) de l’IA en santé du point de vue du système de santé universel, celui qui vise à améliorer la santé de la population ainsi que l’expérience des patients et des soignants (Aung, Wong, and Ting 2021; Lovis 2019). Ces bénéfices potentiels sont présentés pour les usages les plus prometteurs des systèmes d’intelligence artificielle (SIA), en mettant l’accent sur les développements récents des techniques d’IA (p. ex. apprentissage automatique). Cette fiche ne couvre pas l’ensemble du potentiel des SIA qui pourraient améliorer la santé, notamment pour soutenir la recherche, la découverte, et la santé publique (p. ex. prévention et protection). Il s'agit de la deuxième fiche d'une série de 4 développée dans le cadre d'un mandat réalisé pour le Ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec (MSSS).
5
Brinkerhoff, Derick W., Sarah Frazer, and Lisa McGregor. S'adapter pour apprendre et apprendre pour s'adapter : conseils pratiques tirés de projets de développement internationaux. RTI Press, January 2018. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2018.pb.0015.1801.fr.
Full textAbstract:
Les principes de programmation et de gestion adaptables centrés sur l’apprentissage, l’expérimentation et la prise de décisions basée sur des faits gagnent en popularité chez les bailleurs de fonds et les partenaires de mise en œuvre dans le monde du développement international. L'adaptation exige un apprentissage de manière à ce que les ajustements apportés au cours du projet soient éclairés. Cela exige des méthodes de collecte d’informations qui fassent la promotion de la réflexion, de l’apprentissage et de l’adaptation, au-delà de données préalablement précisées. Une concentration sur l’adaptation modifie la réflexion traditionnelle sur le cycle des programmes. D'une part, elle fait disparaître les séparations entre la conception, la mise en œuvre et l’évaluation et, d'autre part, elle recadre la réflexion pour prendre en compte la complexité des problèmes de développement et des voies de changements non linéaires. Le soutien de structures et de processus de gestion est essentiel pour encourager la gestion adaptable. Les organisations de mise en œuvre et les bailleurs defonds expérimentent avec la manière dont les passations de marchés, la sous-traitance, la planification du travail et les rapports peuvent être modifiés afin que la programmation adaptable soit encouragée. Des systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage bien conçus peuvent aller au-delà des exigences en matière de redevabilité et de rapports pour produire des données et des enseignements pour une prise de décisions et une gestion adaptable basées sur les faits. Il est important de continuer l’expérimentation et l’apprentissage de manière à intégrer la programmation et la gestion adaptable dans les politiques et pratiques opérationnelles des bailleurs de fonds, despartenaires pays et des entités de mise en œuvre. Nous devons consacrer des efforts continus à la constitution d'une base de faits qui pourra contribuer àla gestion adaptable de manière à ce que les résultats de développement international soient atteints.