Tesis sobre el tema "Modèles transformeurs"

L'ère du numérique génère des quantités énormes de données non structurées telles que des images et des documents, nécessitant des méthodes de traitement spécifiques pour en tirer de la valeur. Les données textuelles présentent une difficulté supplémentaire car elles ne contiennent pas de valeurs numériques. Les plongements de mots sont des techniques permettant de transformer automatiquement du texte en données numériques, qui permettent aux algorithmes d'apprentissage automatique de les traiter. Les tâches non-supervisées sont un enjeu majeur dans l'industrie car elles permettent de créer de la valeur à partir de grandes quantités de données sans nécessiter une labellisation manuelle coûteuse. Cette thèse explore l'utilisation des modèles Transformeurs pour les tâches non-supervisées telles que la classification automatique, la détection d'anomalies et la visualisation de données. Elle propose également des méthodologies pour exploiter au mieux les modèles Transformeurs multicouches dans un contexte non-supervisé pour améliorer la qualité et la robustesse du clustering de documents tout en s'affranchissant du choix de la couche à utiliser et du nombre de classes. En outre, la thèse examine les méthodes de transfert d'apprentissage pour améliorer la qualité des modèles Transformeurs pré-entraînés sur une autre tâche en les utilisant pour la tâche de clustering. Par ailleurs, nous investiguons plus profondément dans cette thèse les modèles de langage "Transformers" et leur application au clustering en examinant en particulier les méthodes de transfert d'apprentissage qui consistent à réapprendre des modèles pré-entraînés sur une tâche différente afin d'améliorer leur qualité pour de futures tâches. Nous démontrons par une étude empirique que les méthodes de post-traitement basées sur la réduction de dimension sont plus avantageuses que les stratégies de réapprentissage proposées dans la littérature pour le clustering. Enfin, nous proposons un nouveau cadre de détection d'anomalies textuelles en français adapté à deux cas : celui où les données concernent une thématique précise et celui où les données ont plusieurs sous-thématiques. Dans les deux cas, nous obtenons des résultats supérieurs à l'état de l'art avec un temps de calcul nettement inférieur
The digital era generates enormous amounts of unstructured data such as images and documents, requiring specific processing methods to extract value from them. Textual data presents an additional challenge as it does not contain numerical values. Word embeddings are techniques that transform text into numerical data, enabling machine learning algorithms to process them. Unsupervised tasks are a major challenge in the industry as they allow value creation from large amounts of data without requiring costly manual labeling. In thesis we explore the use of Transformer models for unsupervised tasks such as clustering, anomaly detection, and data visualization. We also propose methodologies to better exploit multi-layer Transformer models in an unsupervised context to improve the quality and robustness of document clustering while avoiding the choice of which layer to use and the number of classes. Additionally, we investigate more deeply Transformer language models and their application to clustering, examining in particular transfer learning methods that involve fine-tuning pre-trained models on a different task to improve their quality for future tasks. We demonstrate through an empirical study that post-processing methods based on dimensionality reduction are more advantageous than fine-tuning strategies proposed in the literature. Finally, we propose a framework for detecting text anomalies in French adapted to two cases: one where the data concerns a specific topic and the other where the data has multiple sub-topics. In both cases, we obtain superior results to the state of the art with significantly lower computation time

Les composants magnétiques sont des constituants essentiels des convertisseurs électroniques de puissance en termes de volume et de coût, en particulier dans les alimentations à découpage. Pour cette raison, il est intéressant de développer des méthodes et des outils logiciels pour optimiser la conception de dispositif magnétiques en relation avec les paramètres de conversion. Concevoir et optimiser un composant magnétique suppose de définir parfaitement les contraintes induites par les spécifications, de choisir des conducteurs, isolants et circuits magnétiques, tant sur le plan des matériaux que des géométries, de calculer finement les pertes dans ces différentes parties et enfin, de disposer de modèles thermiques permettant de conduire le design en considérant la contrainte majeure que constituent les températures de fonctionnement des différentes parties du composant. L'objectif de cette thèse est de jeter les bases d'un outil générique d'aide à la conception optimale de composants magnétiques en s'appuyant sur des modélisations analytiques et numériques
The magnetic components are essential constituents of the power electronic converters in terms of volume and cost, particularly in switching power supplies. Therefore, it is essential to develop methods and software tools that can optimize the magnetic device design in relation to the conversion parameters. The design and optimization of the magnetic component includes several constraints that are imposed by the specifications including the choice of electrical conductors and magnetic circuits, both in terms of materials and their geometries. It is necessary to calculate the losses in these parts and to know the thermal models that allows a better design by considering the major constraint namely, the operation temperatures of different parts of the component.The current work describes the basics of a generic tool that will help in the optimal design of a magnetic components based on both analytical and numerical modeling

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de l'analyse et la modélisation de la distribution du champ magnétique dans les machines électriques à circuit magnétique feuilleté avec des tôles à grains orientés. L'anisotropie des tôles magnétiques des transformateurs induit des phénomènes 3D complexes au niveau des joints magnétiques où les tôles se chevauchent. Concernant l'augmentation de l'efficacité énergétique des machines tournantes, de nouvelles structures à base de tôles à grains orientés font leur apparition. Néanmoins, simuler finement en 3D un paquet de tôles minces recouvertes d'un isolant de quelques microns d'épaisseur conduit à des temps de calculs très importants.Dans cette optique, nous présentons une méthode d'homogénéisation dont le but est de définir les caractéristiques magnétiques équivalentes d'un empilement quelconque de tôles et d'entrefers. Sa formulation est basée sur la minimisation de l'énergie et la conservation du flux magnétique. Les résultats de cette méthode appliquée à un joint magnétique de transformateur à joints step-lap sont confrontés à des mesures expérimentales et à un modèle élément fini 3D. Ce dernier requiert de connaître les caractéristiques magnétiques des tôles dans les directions de laminage, transverse et normale. La détermination de la perméabilité des tôles dans la direction normale est problématique et constitue un point original de notre étude. Deux méthodes, analytique et numérique, s'appuient sur les mesuresd'un banc de caractérisation en régime statique pour déterminer cette perméabilité normale
This thesis focuses on the analysis and the modeling the magnetic flux distribution in electrical machines with anisotropic laminated magnetic circuit. The anisotropy of magnetic sheets in transformers induces complex 3D phenomena in step-lap magnetic joints where the sheets are overlapped. Moreover, in order to increase the energy efficiency of rotating machines, new structures based on grain-oriented electrical steel are developed.However, an accurate 3D simulation of a laminated core with thin sheets and insulation of a few microns leads to very large computation time. In this context, we present a homogenization method, which purpose is to define the equivalent magnetic characteristics of any laminated core made of sheets and air gaps. Its formulation is based on the energy minimization and the magnetic flux conservation. The results of this method applied to a step-lap magnetic joint are compared with experimental measurements and a 3D finite element model. The latter requires to know the magnetic characteristics of the sheets in the rolling, transverse and normal directions. The determination of the sheets permeability in the normal direction is problematic and it constitutes an original point of our study.Two methods, analytical and numerical, based on measurements obtained with a static characterization bench makes possible the determination of the normale permeability

Les travaux présentés dans ce document s’inscrivent dans un projet (dBET : diminution des Bruits Electriques de Trains) qui vise une meilleure compréhension des phénomènes vibratoires (indirectement le bruit) d’origine électromagnétique des dispositifs électrotechniques (transformateurs, inductances, moteurs électriques) des trains. Ce projet met en collaboration plusieurs laboratoires (le laboratoire Roberval et électromécanique de l’université de technologie de Compiègne...) et industriels parmi lesquels Alstom Transport, ESI Group… Notre contribution, dans ce projet, consiste en la proposition d’un modèle pertinent permettant de prédire la déformation magnétostrictive, considérée comme l’une des causes des bruits d’origine électromagnétique des dispositifs électrotechniques. Un processus d’identification des paramètres du modèle, à partir de données expérimentales, est présenté ainsi que l’application du modèle à un dispositif expérimental grâce à l’utilisation des éléments finis. Les résultats du modèle seront confrontés aux mesures faites à l’échelle d’une tôle ferromagnétique et d’un dispositif expérimental constitué d’un ensemble de tôles
The work presented in this document is part of a project (dBET : diminution des Bruits Electriques de Trains) which aims a better understanding of electromagnetic-origin vibration phenomena (indirectly noise) from electrical devices (transformers, inductors, motors) in trains. This project results from the collaboration of several laboratories and companies including Alstom, ESI Group.... Our contribution in this project consists in building a relevant model to predict the magnetostrictive strain, considered as one of the causes of electromagnetic-origin noise of electrical devices. A process of identification of the model parameters from experimental data is presented. The model is used to compute the magnetostrictive strain of a test bench thanks to finite elements method. Model results will be compared with measurements about ferromagnetic single sheet and the test bench which is a stack of ferromagnetic sheets

Au cours des dernières décennies, les modèles de langage (MLs) ont atteint des performances équivalentes à celles de l'homme sur plusieurs tâches. Ces modèles peuvent générer des représentations vectorielles qui capturent diverses propriétés linguistiques des mots d'un texte, telles que la sémantique ou la syntaxe. Les neuroscientifiques ont donc mis à profit ces progrès et ont commencé à utiliser ces modèles pour explorer les bases neurales de la compréhension du langage. Plus précisément, les représentations des ML calculées à partir d'une histoire sont utilisées pour modéliser les données cérébrales d'humains écoutant la même histoire, ce qui permet l'examen de plusieurs niveaux de traitement du langage dans le cerveau. Si les représentations du ML s'alignent étroitement avec une région cérébrale, il est probable que le modèle et la région codent la même information. En utilisant les données cérébrales d'IRMf de participants américains écoutant l'histoire du Petit Prince, cette thèse 1) examine les facteurs influant l'alignement entre les représentations des MLs et celles du cerveau, ainsi que 2) les limites de telles alignements. La comparaison de plusieurs MLs pré-entraînés et personnalisés (GloVe, LSTM, GPT-2 et BERT) a révélé que les Transformers s'alignent mieux aux données d'IRMf que LSTM et GloVe. Cependant, aucun d'entre eux n'est capable d'expliquer tout le signal IRMf, suggérant des limites liées au paradigme d'encodage ou aux MLs. En étudiant l'architecture des Transformers, nous avons constaté qu'aucune région cérébrale n'est mieux expliquée par une couche ou une tête d'attention spécifique. Nos résultats montrent que la nature et la quantité de données d'entraînement affectent l'alignement. Ainsi, les modèles pré-entraînés sur de petits ensembles de données ne sont pas efficaces pour capturer les activations cérébrales. Nous avons aussi montré que l'entraînement des MLs influence leur capacité à s'aligner aux données IRMf et que la perplexité n'est pas un bon prédicteur de leur capacité à s'aligner. Cependant, entraîner les MLs améliore particulièrement leur performance d'alignement dans les régions coeur de la sémantique, indépendamment de l'architecture et des données d'entraînement. Nous avons également montré que les représentations du cerveau et des MLs convergent d'abord pendant l'entraînement du modèle avant de diverger l'une de l'autre. Cette thèse examine en outre les bases neurales de la syntaxe, de la sémantique et de la sensibilité au contexte en développant une méthode qui peut sonder des dimensions linguistiques spécifiques. Cette méthode utilise des MLs restreints en information, c'est-à-dire des architectures entraînées sur des espaces de représentations contenant un type spécifique d'information. Tout d'abord, l'entraînement de MLs sur des représentations sémantiques et syntaxiques a révélé un bon alignement dans la plupart du cortex mais avec des degrés relatifs variables. La quantification de cette sensibilité relative à la syntaxe et à la sémantique a montré que les régions cérébrales les plus sensibles à la syntaxe sont plus localisées, contrairement au traitement de la sémantique qui reste largement distribué dans le cortex. Une découverte notable de cette thèse est que l'étendue des régions cérébrales sensibles à la syntaxe et à la sémantique est similaire dans les deux hémisphères. Cependant, l'hémisphère gauche a une plus grande tendance à distinguer le traitement syntaxique et sémantique par rapport à l'hémisphère droit. Dans un dernier ensemble d'expériences, nous avons conçu une méthode qui contrôle les mécanismes d'attention dans les Transformers afin de générer des représentations qui utilisent un contexte de taille fixe. Cette approche fournit des preuves de la sensibilité au contexte dans la plupart du cortex. De plus, cette analyse a révélé que les hémisphères gauche et droit avaient tendance à traiter respectivement des informations contextuelles plus courtes et plus longues
In the last decades, language models (LMs) have reached human level performance on several tasks. They can generate rich representations (features) that capture various linguistic properties such has semantics or syntax. Following these improvements, neuroscientists have increasingly used them to explore the neural bases of language comprehension. Specifically, LM's features computed from a story are used to fit the brain data of humans listening to the same story, allowing the examination of multiple levels of language processing in the brain. If LM's features closely align with a specific brain region, then it suggests that both the model and the region are encoding the same information. LM-brain comparisons can then teach us about language processing in the brain. Using the fMRI brain data of fifty US participants listening to "The Little Prince" story, this thesis 1) investigates the reasons why LMs' features fit brain activity and 2) examines the limitations of such comparisons. The comparison of several pre-trained and custom-trained LMs (GloVe, LSTM, GPT-2 and BERT) revealed that Transformers better fit fMRI brain data than LSTM and GloVe. Yet, none are able to explain all the fMRI signal, suggesting either limitations related to the encoding paradigm or to the LMs. Focusing specifically on Transformers, we found that no brain region is better fitted by specific attentional head or layer. Our results caution that the nature and the amount of training data greatly affects the outcome, indicating that using off-the-shelf models trained on small datasets is not effective in capturing brain activations. We showed that LMs' training influences their ability to fit fMRI brain data, and that perplexity was not a good predictor of brain score. Still, training LMs particularly improves their fitting performance in core semantic regions, irrespective of the architecture and training data. Moreover, we showed a partial convergence between brain's and LM's representations.Specifically, they first converge during model training before diverging from one another. This thesis further investigates the neural bases of syntax, semantics and context-sensitivity by developing a method that can probe specific linguistic dimensions. This method makes use of "information-restricted LMs", that are customized LMs architectures trained on feature spaces containing a specific type of information, in order to fit brain data. First, training LMs on semantic and syntactic features revealed a good fitting performance in a widespread network, albeit with varying relative degrees. The quantification of this relative sensitivity to syntax and semantics showed that brain regions most attuned to syntax tend to be more localized, while semantic processing remain widely distributed over the cortex. One notable finding from this analysis was that the extent of semantic and syntactic sensitive brain regions was similar across hemispheres. However, the left hemisphere had a greater tendency to distinguish between syntactic and semantic processing compared to the right hemisphere. In a last set of experiments we designed "masked-attention generation", a method that controls the attention mechanisms in transformers, in order to generate latent representations that leverage fixed-size context. This approach provides evidence of context-sensitivity across most of the cortex. Moreover, this analysis found that the left and right hemispheres tend to process shorter and longer contextual information respectively

Au sortir de l'époque maoïste, le Parti communiste chinois a cherché à s’appuyer sur une bureaucratie plus compétente pour réussir le développement économique dans un contexte de stabilité politique. Les réformes ont concerné le recrutement, la gestion et l'organisation d’encadrement des fonctionnaires, mais aussi leur formation, dans l’objectif de renforcer leurs compétences. L'introduction en 1999 du Master in Public Administration (MPA) en milieu universitaire valorise la scientificité du savoir administratif, sans abandonner les dispositifs et les critères de sélection préexistants. À la lumière d’une mise en perspective historique, de l’analyse de la circulation transnationale de modèle éducatif et de l’étude de la modernisation de la bureaucratie, le MPA se révèle être l’instrument d’une double transformation, celle de l’enseignement supérieur et celle de l’administration chinoise contemporaine. Le MPA accompagne et rend possible la modernisation du pays, en permettant à l’enseignement supérieur d’introduire de nouvelles pratiques, à l'État-Parti de réformer l’administration sans rupture et aux agents du secteur public d’acquérir des ressources valorisables, quel que soit le scénario de transformation
Changing nothing to change everything: innovation and continuity in the reforms of Chinese administrative training — At the end of the Maoist era, the Communist Party of China (CPC) attempted to create a more highly‑skilled bureaucracy to achieve economic development in a stable political context. Reforms concerned not just recruitment, management and civil service organization, but also the training of officials in order to improve their skills. The introduction of the Master of Public Administration (MPA) in 1999 enhanced the scientific character of administrative knowledge while pre‑existing selective mechanisms were retained. The MPA supports the country’s modernization by enabling the State‑Party to undertake continuous reform of public administration. It allows as well the emergence of a new ethos and a community of vision among the new generation of civil servants, whose competences are adjustable to several possible political scenarios

La conception des machines électriques a une longue tradition et l'approche " business as usual " est un processus itératif d'essais et d'erreur, certes convergent mais nécessairement stoppé prématurément, car trop couteux. Un perfectionnement récent a consisté à remplacer les prototypes et les maquettes par des prototypes virtuels, entièrement numériques, comme ceux fournis par la méthode des éléments finis. Néanmoins, le procédé s'arrête toujours sur une frustration car le concepteur n'est jamais sûr d'avoir exploré complètement l'espace de conception qui s'offre à lui. La démarche de conception optimale se propose d'améliorer ce processus en le guidant, c'est-à-dire en proposant une méthodologie, et en l'automatisant, c'est-à-dire en proposant des outils logiciels. Mais dans cette démarche apparaissent de nombreuses difficultés. Ainsi, les objectifs généraux de cette thèse sont multiples. Il s'agit de définir des problèmes d'optimisation spécifiques représentatifs des choix structurels et d'élaborer des benchmarks de référence : discret, multiphysique, multidisciplinaire, multi-objectif et multi-niveaux. Ensuite, il faut rechercher, adapter et qualifier les méthodes d'optimisation les mieux à même de résoudre ces problèmes. Enfin, les différentes méthodes d'optimisation proposées sont implantées et testées de façon à prouver leur efficacité et leur adaptation. Un objectif secondaire mais important est de les capitaliser et diffuser les connaissances élaborées

Méthode de résolution des équations du système modélisé, indépendante de son environnement électrique, donnant un programme modulaire, utilisable dans un ensemble plus complexe. Extension de la méthode et procédure d'identification des paramètres. Expérimentation en fonctionnement redresseur et gradateur

Chaque jour, les entreprises du monde entier reçoivent et traitent d'énormes volumes de documents, entraînant des coûts considérables. Pour réduire ces coûts, de grandes entreprises automatisent le traitement documentaire, visant une automatisation complète. Cette thèse se concentre sur l'utilisation de modèles d'apprentissage machine pour extraire des informations de documents. Les progrès récents en matière d'architecture de modèle, en particulier les transformeurs, ont révolutionné le domaine grâce à leur utilisation généralisée de l'attention et à l'amélioration des pré-entraînements auto-supervisés. Nous montrons que les transformeurs, pré-entraînés sur des documents, effectuent des tâches de compréhension de documents avec précision et surpassent les modèles à base de réseaux récurrents pour l'extraction d'informations par classification de mots. Les transformeurs nécessitent également moins de données d'entraînement pour atteindre des performances élevées, soulignant l'importance du pré-entraînement auto-supervisé. Dans la suite, nous introduisons des tâches de pré-entraînement spécifiquement adaptées aux documents d'entreprise, améliorant les performances même avec des modèles plus petits. Cela permet d'atteindre des niveaux de performance similaires à ceux de modèles plus gros, ouvrant la voie à des modèles plus petits et plus économiques. Enfin, nous abordons le défi du coût d'évaluation des transformeurs sur de longues séquences. Nous montrons que des architectures plus efficaces dérivées des transformeurs nécessitent moins de ressources et donnent de meilleurs résultats sur de longues séquences. Cependant, elles peuvent perdre légèrement en performance sur de courtes séquences par rapport aux transformeurs classiques. Cela suggère l'avantage d'utiliser plusieurs modèles en fonction de la longueur des séquences à traiter, ouvrant la possibilité de concaténer des séquences de différentes modalités
Every day, an uncountable amount of documents are received and processed by companies worldwide. In an effort to reduce the cost of processing each document, the largest companies have resorted to document automation technologies. In an ideal world, a document can be automatically processed without any human intervention: its content is read, and information is extracted and forwarded to the relevant service. The state-of-the-art techniques have quickly evolved in the last decades, from rule-based algorithms to statistical models. This thesis focuses on machine learning models for document information extraction. Recent advances in model architecture for natural language processing have shown the importance of the attention mechanism. Transformers have revolutionized the field by generalizing the use of attention and by pushing self-supervised pre-training to the next level. In the first part, we confirm that transformers with appropriate pre-training were able to perform document understanding tasks with high performance. We show that, when used as a token classifier for information extraction, transformers are able to exceptionally efficiently learn the task compared to recurrent networks. Transformers only need a small proportion of the training data to reach close to maximum performance. This highlights the importance of self-supervised pre-training for future fine-tuning. In the following part, we design specialized pre-training tasks, to better prepare the model for specific data distributions such as business documents. By acknowledging the specificities of business documents such as their table structure and their over-representation of numeric figures, we are able to target specific skills useful for the model in its future tasks. We show that those new tasks improve the model's downstream performances, even with small models. Using this pre-training approach, we are able to reach the performances of significantly bigger models without any additional cost during finetuning or inference. Finally, in the last part, we address one drawback of the transformer architecture which is its computational cost when used on long sequences. We show that efficient architectures derived from the classic transformer require fewer resources and perform better on long sequences. However, due to how they approximate the attention computation, efficient models suffer from a small but significant performance drop on short sequences compared to classical architectures. This incentivizes the use of different models depending on the input length and enables concatenating multimodal inputs into a single sequence

En tant qu’animaux sociaux, les humains communiquent entre eux en se transmettant divers types d’information sur le monde et sur eux-mêmes. Au cœur de ce processus, la voix permet la transmission de messages linguistiques dénotant un sens strict qui peut être décodé par l’interlocuteur. En transmettant d’autres informations telles que des attitudes ou des émotions qui connotent le sens strict, la voix enrichit et facilite le processus de communication. Au cours des dernières décennies, l’importance des technologies numériques dans nos vies n’a cessé de croître. Dans de nombreuses situations quotidiennes, nous délaissons les claviers, les souris et même les écrans tactiles au profit d’interactions avec des assistants vocaux ou même des agents virtuels qui permettent de communiquer avec les machines comme on le fait avec nos congénères. Avec l’émergence d’un monde hybride où coexistent réalités physique et virtuelle, il devient crucial de permettre aux machines de capter, d’interpréter et de reproduire les émotions et les attitudes véhiculées par la voix humaine. Cette recherche se concentre sur les attitudes sociales de la parole, qui peuvent être définies dans un contexte d’interaction comme des dispositions vocales envers les autres, et vise à développer des algorithmes pour leur conversion. Pour atteindre cet objectif, des données - c’est-à-dire une collection d’enregistrements audio d’énoncés véhiculant diverses attitudes vocales - sont nécessaires. Cette recherche est donc construite à partir de cette étape initiale de collecte d’une matière première, à savoir un jeu de données dédié aux attitudes sociales de la parole. La conception d’algorithmes de conversion des attitudes vocales implique de comprendre ce qui les définit, à la fois en termes de production - comment les individus utilisent-ils leur appareil vocal pour produire des attitudes ? - et de perception - comment décodent-ils ces attitudes dans la parole?. Nous avons donc mené deux études, une première mettant en évidence les stratégies de production des attitudes vocales et une seconde - basée sur une expérience de Best Worst Scaling (BWS) - mettant principalement en évidence les biais impliqués dans la perception de ces attitudes vocales, fournissant ainsi une double compréhension de la manière dont les attitudes vocales sont communiquées par les individus français. Ces résultats nous ont permis de motiver notre choix de représentation du signal vocal ainsi que nos choix d’architecture et d’optimisation pour la conception d’algorithmes de conversion des attitudes vocales. Afin d’étendre à l’ensemble de la base de données les connaissances sur la perception des attitudes vocales recueillies lors de cette seconde étude, nous avons travaillé à l’élaboration d’un BWS-Net permettant la détection des attitudes mal communiquées, fournissant ainsi des données propres pour l’apprentissage de la conversion. Afin d’apprendre à convertir les attitudes vocales, nous avons adopté une approche basée sur un réseau transformer dans un paradigme de conversion many-to-many utilisant le mel-spectrogramme comme représentation du signal de parole. Les premières expériences ayant révélé une perte d’intelligibilité dans les échantillons convertis, nous avons proposé un conditionnement linguistique de l’algorithme de conversion en lui incorporant un module de reconnaissance de parole. Des mesures objectives et subjectives ont montré que l’algorithme résultant obtient de meilleures performances que le transformer de référence aussi bien en termes d’intelligibilité et d’attitude véhiculée
As social animals, humans communicate with each other by transmitting various types of information about the world and about themselves. At the heart of this process, the voice allows the transmission of linguistic messages denoting a strict meaning that can be decoded by the interlocutor. By conveying other information such as attitudes or emotions that connote the strict meaning, the voice enriches and enhances the communication process. In the last few decades, the digital world has become an important part of our lives. In many everyday situations, we are moving away from keyboards, mice and even touch screens to interactions with voice assistants or even virtual agents that enable human-like communication with machines. In the emergence of a hybrid world where physical and virtual reality coexist, it becomes crucial to enable machines to capture, interpret, and replicate the emotions and attitudes conveyed by the human voice.This research focuses on speech social attitudes, which can be defined - in a context of interaction - as speech dispositions towards others and aims to develop algorithms for their conversion. Fulfilling this objective requires data, i.e. a collection of audio recordings of utterances conveying various vocal attitudes. This research is thus built out of this initial step in gathering raw material - a dataset dedicated to speech social attitudes. Designing such algorithms involves a thorough understanding of what these attitudes are both in terms of production - how do individuals use their vocal apparatus to produce attitudes? - and perception - how do they decode those attitudes in speech? We therefore conducted two studies, a first uncovering the production strategies of speech attitudes and a second - based on a Best Worst Scaling (BWS) experiment - mainly hinting at biases involved in the perception such vocal attitudes, thus providing a twofold account for how speech attitudes are communicated by French individuals. These findings were the basis for the choice of speech signal representation as well as the architectural and optimisation choices for the design of a speech attitude conversion algorithm. In order to extend the knowledge on the perception of vocal attitudes gathered during this second study to the whole database, we worked on the elaboration of a BWS-Net allowing the detection of mis-communicated attitudes, and thus provided clean data for conversion learning. In order to learn how to convert vocal attitudes, we adopted a transformer-based approach in a many-to-many conversion paradigm with mel-spectrogram as speech signal representation. Since early experiments revealed a loss of intelligibility in the converted utterances, we proposed a linguistic conditioning of the conversion algorithm through incorporation of a speech-to-text module. Both objective and subjective measures have shown the resulting algorithm achieves better performance than the baseline transformer both in terms of intelligibility and attitude conveyed

Avec un encombrement minimal et rendement de 99% les transformateurs planars haute fréquence sont des solutions technologiques importantes pour les systèmes de conversion et de conditionnement de l'énergie électrique en électronique de puissance. L'objectif de l'étude consiste à rechercher un modèle du composant permettant à la fois de simuler son comportement dans un circuit d'électronique de puissance et d'optimiser ses performances lors de sa conception. Les modèles proposés prennent en compte les propriétés physiques et géométriques du composant. Les validations sont basées sur des confrontations avec les mesures. Une autre motivation forte de ce travail est que les modélisations numériques doivent prendre en compte simultanément les effets des courants induits et les capacités parasites, ce qui conduit, en haute fréquence, à des besoins prohibitifs en termes de capacité mémoire ou de temps de calcul. En se limitant aux transformateurs planar. La modélisation (dite LEEC) présentée ici s'appuie sur une discrétisation à échelle intermédiaire : spire par spire, c'est-à-dire couche par couche. Elle assemble deux approches analytiques déjà introduites par l'équipe : la première traite les aspects électrocinétiques (incluant les courants induits) et magnétiques et l'autre les aspects électrostatiques. Les circuits à constantes localisées basés sur la méthode LEEC montrent un très bon accord avec toutes les mesures jusqu'à 40 MHz. Des outils numériques sont aussi développés pour faciliter l'obtention de ces différents circuits en partant : soit de la description du composant, soit de mesures d'impédances. Pour compléter, la représentation des capacités d'un transformateur quelconque, développée en plusieurs étapes par l'équipe, est résumée et des précautions expérimentales originales appliquées à l'impédancemétrie sont exposées dans le détail. D'autres travaux visant à élargir le champ d'application de la méthode LEEC sont également présentés.

L'émergence des transformateurs piézoélectriques coïncident avec le développement dans les années 1950 des céramiques ferroélectriques appartenant à la famille cristalline des pérovskites qui n'ont cessé de s'améliorer depuis. Outre la compacité dont bénéficie ces structures, les transformateurs piézoélectriques offrent des performances remarquables en terme de gain en tension et rendement utiles pour des applications nécessitant une adaptation de tension ou une isolation galvanique, parfaitement dédiés aux applications de faibles puissances à haut rendement. Toutefois, les transformateurs piézoélectriques peuvent être déviés de leurs applications premières. En effet, la dernière décennie a été marquée par l'apparition de générateur de plasma par effet piézoélectrique utilisant principalement des architectures de type transformateur. Pourtant, si quelques applications usuelles illustrent parfaitement cette interaction, la compréhension des phénomènes physiques qui en sont à l'origine reste à approfondir. L'objectif de cette thèse est d'en expliquer les fondements par une approche méthodique. Ce travail s'articule autour de plusieurs étapes comprenant la mise en oeuvre d'une méthode systématique de la modélisation analytique d'un transformateur piézoélectrique, de l'étude de la carte de champ produit par un transformateur ainsi qu'une étude expérimentale vue des bornes en guise de premières investigations. La modélisation analytique est basée sur l'exploitation du Principe de Moindre Action (PMA). A partir de la théorie linéaire de la piézoélectricité, un modèle général applicable à toutes les géométries de transformateur, exploitant des modes de couplage piézoélectrique multiples, est proposé. Son caractère multimodal est par ailleurs mis en exergue. Cette modélisation est appliquée à une structure classique de transformateur piézoélectrique de type Rosen et les résultats obtenus sont validés d'une part par une identification numérique, issue d'un logiciel de calcul par éléments finis, et d'autre part par une caractérisation expérimentale. La modélisation analytique précédente ne tient pas compte dans sa mise en oeuvre de l'influence de l'environnement dans lequel évolue le transformateur piézoélectrique. Afin de caractériser le potentiel électrique produit, un modèle numérique 2D du champ électrique environnant est proposé selon la méthode des différences finies. Ce modèle est basé sur une extension du modèle analytique précédemment développé incluant les pertes mécaniques afin de quantifier le potentiel électrique de surface. Même si l'influence du plasma est négligée en première approximation, la modélisation permet de mettre en lumière les zones de fort champ correspondant aux zones de décharges luminescentes observées expérimentalement. Finalement, afin de valider le concept de générateur de plasma piézoélectrique, une caractérisation vue des bornes du transformateur piézoélectrique de type Rosen a été entreprise. Une étude systématique du déclenchement de la décharge plasma en fonction du niveau de tension et de la pression environnante a été menée. Cette part expérimentale de l'étude constitue une approche pionnière pour qualifier le comportement électromécanique du transformateur et a ainsi permis de mettre en évidence des comportements non linéaires issus de ce mode de fonctionnement atypique qu'est la génération de décharges de surface par effet piézoélectrique.

Si l'utilisation des transformateurs piézoélectriques se bornait jusqu'alors à l'alimentation ou la protection de dispositifs électriques, ils sont aujourd'hui envisagés pour la génération de décharges plasma directement à leur surface. Les propriétés remarquables de ces générateurs piézoélectriques en font une alternative intéressante aux dispositifs conventionnels, notamment par la simplicité de mise en œuvre. La surface du transformateur constitue à la fois le support de décharge et l'élément élévateur de tension réduisant significativement l'encombrement des dispositifs. En outre les gains en tension de ces transformateurs sont remarquablement élevés et permettent d'obtenir des décharges pour des tensions d'alimentation n'excédant pas quelques volts. Ces avantages peuvent répondre avantageusement à certains problèmes rencontrés dans les procédés plasmas dont l'implantation dans les processus industriels, bien qu'elle soit en constante amélioration, est parfois confrontée à des problèmes de mise en œuvre d'enceintes complexes, rendant le procédé couteux ou inadapté aux conditions opératoires. L'objet de cette thèse porte sur l'étude fondamentale d'un transformateur piézoélectrique de type Rosen dédié à la génération de décharges électriques. Plus particulièrement, ce travail s'attèle au développement d'un modèle analytique permettant de mieux appréhender les limites de ce procédé innovant, ainsi qu'une meilleure compréhension du comportement des décharges plasma face aux spécificités de ce transformateur et de son matériau. Pour ce faire l'étude se consacre en première partie à la caractérisation du transformateur piézoélectrique hors décharge à partir de ses bornes, puis à l'extension d'un modèle analytique afin d'appréhender la distribution du potentiel électrique à sa surface. Le développement d'un dispositif expérimental permettra la mesure du potentiel ainsi que la discussion du modèle. Dans un second temps l'étude s'attache au comportement du transformateur piézoélectrique en décharge. La distribution de potentiel à présent connue constitue une donnée d'entrée nécessaire à l'étude de la dynamique de décharges dans ces différentes configurations. Les phénomènes à l'œuvre dans ce processus de génération étant complexes, l'étude est conduite suivant différentes étapes. Tout d'abord en passant par l'étude des propriétés des céramiques ferroélectriques au travers d'une décharge à barrière diélectrique plan-plan. Ensuite la dynamique des décharges est abordée par modélisation numérique suivant trois configurations différentes. Ces cas d'études conduisent à des régimes de décharges différents pouvant faire l'objet de mise en application future. Bien que le problème soit sous l'hypothèse d'un couplage faible, les résultats ont corroborés les observations expérimentales et ont permis de mieux comprendre l'influence des hautes permittivités et de la distribution du potentiel sur l'évolution spatio-temporelle de ce procédé
Nowadays piezoelectric transformers are not only used to supply or protect electrical devices, but also to generate plasma discharges directly on their surface. The remarkable properties of these piezoelectric generators make them an interesting alternative to conventional devices, especially the simple implementation. The surface of the transformer constitutes both the discharge support and the voltage elevator component reducing significantly the bulk of the devices. Besides the transformers' gain voltage are remarkably high and permit to generate discharges for low voltage supply not exceeding a few volts. These advantages respond to some problems met in the plasma processes of which the establishment in industrial processes - in constant improvement - is sometimes confronted to problems of chambers implementations, making this process expensive and not adequate to the operating conditions. The purpose of this thesis focuses on the fundamental studies of a Rosen piezoelectric transformer dedicated to the generation of electrical discharges. In particular, this work tackles the development of an analytical model allowing to improve the understanding of the limits of this innovating process, as well as a better comprehension of the plasma discharges behavior face with transformer and material features. In order to do this the first part of the study is devoted to the characterization of the piezoelectric transformer without discharge, then the extension of the analytical modeling in order to comprehend the distribution of surface electrical potential. The development of an experimental device will allow the potential measurement and the discussion of the model. In a second part the study focuses on behavior of the piezoelectric transformer in discharge. The potential distribution known today constitutes a necessary input data for the study of the discharge dynamic in different configurations. The complexity of the phenomena implemented in this process of generation requires to conduct the study following different steps. First of all, by the study of ferroelectric ceramic features through a dielectric-barrier discharge. Then the discharges dynamic is approached by numerical modeling following three different configurations. This cases conduct to different discharge regimes that can be the subject of future application. Even if the problem is under the hypothesis of a weak coupling, the results confirmed the experimental observations and permitted to understand better the influence of high permittivity and of the potential distribution on the saptio-temporal evolution of this process

Le déploiement d'une infrastructure de supervision permet une gestion plus intelligente des réseaux de distribution d'électricité comparé à un renforcement traditionnel pour répondre aux nouveaux enjeux de la maitrise de l'énergie (Consommations, EnR, VE, ...). Pour acheminer les données, les Courants Porteurs en Ligne (CPL) possèdent un atout majeur. En effet, cette technologie permet de superposer un signal de plus haute fréquence au signal électrique 50/60 Hz. Toutefois, le support de transmission est difficile et non maîtrisable. Ces travaux de recherche ont pour objectif d'apporter une contribution à cette problématique par l'élaboration d'une plateforme de simulation des réseaux pour des fréquences allant jusqu'à 1 MHz dans un but de transmission de données. Des éléments clés des réseaux sont traités de façon séparés puis assemblés pour estimer les performances des CPL « Outdoor » actuels. La variation du comportement des réseaux en fonction du temps et de la fréquence, en particulier des perturbations en tête d'installation clients sur 24h est étudiée. Les transformateurs entre les réseaux HTA et BT sont modélisés sous la forme d'un « modèle à constantes localisées » et d'un « modèle boite noire ». Les deux modèles sont appliqués sur un transformateur H61 100 kVA. Par la suite, une modélisation des câbles de distribution est proposée sous forme d'un « modèle cascadé ». Celle-ci est appliquée sur un câble souterrain BT. Chaque modèle est obtenu à l'aide de mesures d'impédances, et validé par des mesures de transmissions. Pour compléter, une étude préliminaire sur les communications radio mobile est réalisée pour la supervision des réseaux de distribution
Establishing a supervisory infrastructure allows a better smart management than an expensive strengthening of distribution network to respond to new constraints at the energies control (Consumption, REN, EV ...). To transmit data, Power Line Communication (PLC) technologies present an advantage in this context. In fact, it enables a superposition of High Frequency (HF) signals on electrical signal 50/60 Hz. However, electric networks have not been developed to this application because of difficult propagation conditions. This research work makes a contribution to develop a simulation platform in objective to transmit data to 1 MHz. In first time, each network element is studied singly and in second time, together, to estimate "Outdoor PLC" transmission performance. The first element studied is the networks variation in function of frequency and time. Several 24h disturbance measurements on LV customers are presented. The second element is the transformers which established connection between Medium Voltage (MV) and Low Voltage (LV). The proposed modeling method is based on a "lumped model" and a "black box model". These models are applied to a 100 kVA H61 transformer most commonly used by French distribution system operator in rural and suburban networks. The third element is the power line used in MV and LV networks. The proposed modeling method is based on a "cascaded model" from the theory of transmission line. This model is applied to one power line used in LV underground network. Each model is obtained from various impedance measurements. To complete, an introductory study on mobile radio communication is performed to remote network distribution

Ce mémoire commence par une présentation de l'état de l'art en matière de circuits équivalents et de caractérisation expérimentale des composants bobinés. Il précise ensuite les modifications à apporter au circuit équivalent initial, pour des transformateurs à faible rendement et/ou faible couplage, ainsi que les méthodes de caractérisation expérimentale applicables à de tels composants. Les éléments du circuit équivalent du composant faisant l'objet de cette étude sont ensuite " évalués expérimentalement. La simulation, à l'aide du logiciel PSPICE, du comportement d'un circuit électronique intégrant ce composant est confrontée à l'expérience. Le gain en précision résultant de l'emploi d'un modèle adéquat pour chaque composant bobiné est ainsi mis en évidence. La suite de l'étude porte sur le calcul des éléments du circuit équivalent du transformateur à partir des données technologiques. Dans un premier temps, l'accent est mis sur les capacités parasites. En menant en parallèle une étude analytique et une modélisation électrostatique grâce au logiciel FLUX2D, l'incidence du mode de bobinage sur la valeur des capacités est analysée en détail. Des règles pratiques de bobinage, visant à diminuer ces capacités parasites, sont justifiées et appliquées à des prototypes industriels, avec succès. Le calcul des grandeurs magnétiques et des pertes à l'aide du logiciel FLUX2D, nécessite l'introduction d'une perméabilité complexe. Nous discutons alors de certaines limites de validité des méthodes classiques de caractérisation des matériaux magnétiques. Enfin, une méthode expérimentale originale, destinée à mesurer, à chaque fréquence, la résistivité et la perméabilité complexe d'un matériau magnétique conducteur linéaire est proposée et validée. Cette méthode est ensuite étendue au cas des matériaux composites (ferrites)
This report begins by a digest concerning the représentation by équivalent circuits and the expérimental characterization of wound electronic components. Then, focus is on low power efliciency and/or weak coupling transformer : équivalent circuits and expérimental characterization are adapted to such components. As a second step, équivalent circuit of the component under test is experimentally established. Thanks to PSPICE software, the simuiated behavior of the electronic circuit in which this component is used, is compared to measurements. The benefit that results from the use of an appropriate model for each wound component is highlighted. Subsequently, we pay attention to the calculation of the transformer équivalent circuit éléments from technological data. First, focus is on stray capacitances. Thanks to both an analytical study and an electrostatic simulation, carried out with FLUX2D software, the way the winding mode influences stray capacitance values is carefully analyzed. Practical winding rules, intended to decrease thèse capacitances, are justified and successfully applied to industrial prototypes. Magnetic core simulation is worked out, thanks to FLUX2D software. Loss calculation require the introduction of a complex penneabiiity. Then, some validity limits of standard characterization methods are discussed. Finally, an original expérimental method, intended to measure, at each frequency, resistivity and complex permeability of a Hnear conductive magnetic material, is proposed and validated. This method is then extended to composite materials (ferrite)

Les transformateurs de courant débitent généralement dans une charge de faible impédance. Si cette condition n'est pas remplie, l'induction dans le tore et le courant magnétisant ne sont plus négligeables. Ce mémoire traite ce cas de figure avec en plus des courants éventuellement non sinusordaux et avec une composante contin!le. Un modèle analytique s'étoffe au fur et à mesure afin de tenir compte de ces spécificités. - D'abord nous analysons le comportement de la chaîne de mesure avec des courants sinusoidaux, nous développons un modèle analytique non linéaire de l'impédance magnétisante et évaluons l'importance des flux de fuite. Ensuite nous étendons ce modèle d'impédance magnétisante aux types de courants cités. Notre modèle, analytique, est alors robuste en fréquence. Enfin nous enrichissons notre modèle en tenant compte de la non-linéarité des matériaux. N est alors valable quelque soient les conditions de fonctionnement Une étude sur la caractérisation des matériaux magnétiques soumis à une excitation dissymétrique clôt ce mémoire
Current transformers are generally connected to small impedance. If it is not the case, the flux density and the magnetizing current are not negligIble. This report deals with this case. More over the current may he non sinusoidal and its mean value May he different than zero. To take account these specificity an anaIytical model is developed. In a first time the hehavior of the assembly (current transformer and its load) with sinusoidal currents is studied. An non linear, analytical, model is developed. The importance of the leakage flux is evaluated In a second time the model is extended to any type of current' s wave form. The frequency' s variations of the magnetic characteristic are taken into account In a third time the non linearity of the magnetic material is modelised At this time the hehavior of the transformer submitted to any type of current May he computed. This report is closed by a study of magnetic characterization using a non symmetrical current

La tendance actuelle des équipements électriques ferroviaires est une concentration de matériels dans des volumes de plus en plus faibles et pour des puissances de plus en plus élevées. Ce progrès est permis par des composants à fort rendement (IGBT) qui ont la caractéristique de générer des pertes harmoniques importantes dans les composants magnétiques, provoquant du bruit à forte composante tonale. En conséquence, les cahiers des charges deviennent de plus en plus drastiques et augmente la difficulté de conception optimale des transformateurs. C'est pourquoi il est nécessaire de développer des modèles multi-physiques afin d'intégrer les différents phénomènes tels que la thermique, le bruit ou les effets de la PWM. Cette thèse porte plus précisément sur le dimensionnement optimal des transformateurs et inductances présent dans les convertisseurs auxiliaires ferroviaires. L'intérêt de la mise en place une boucle d'optimisation sur un modèle multi-physique est montrée. Pour cela il est important de développer des modèles comportent un bon compromis entre le temps de calcul et la précision. Dans cette thèse seule les composants magnétiques refroidis par une ventilation forcée sont étudiés. Un modèle thermique 3D semi-analytique couplé avec un modèle électromagnétique est utilisé. Le choix de l'optimiseur s'est porté sur l'algorithme NSGA-II permettant d'effectuer des optimisations multi-objectifs (poids et pertes) en incluant des contraintes thermiques. Pour finir une étude de sensibilité est effectuée grâce à une méthode de plan d'expérience afin de juger de la robustesse des solutions optimales

L'augmentation des fréquences de fonctionnement des convertisseurs statiques de l'Electronique de Puissance a rendu obligatoire une modélisation plus réaliste des composants magnétiques. Déduit uniquement de mesures extérieures au composant, le circuit électrique équivalent qui leur est associé comporte une vingtaine d'éléments discrets. Déterminé de façon systématique, grâce à une approche théorique et expérimentale rigoureuse, et rapide, grâce à l'utilisation de moyens informatiques adaptés, il permet de représenter l'ensemble des phénomènes physiques qui interviennent du continu jusqu'à une où deux décades au-delà de leur fréquence de travail. Une étude en température uniforme a montré que la possibilité de prédire le comportement électrique d'un transformateur à toute température, à partir de sa caractérisation à la température ambiante uniquement, était assurée pour les enroulements. Les données constructeur demeurent par contre insuffisantes pour quantifier correctement l'évolution du circuit magnétique. Les résistances du circuit équivalent, représentatives des pertes dans le composant, ont par ailleurs été validées par calorimétrie. Elles permettent ainsi d'estimer, avec une très bonne précision, les puissances dissipées pour une excitation et une charge données. En vue de répondre à l'absence de données complètes et réalistes de la part des fournisseurs de ferrites, une nouvelle méthode de caractérisation des matériaux magnétiques a été développée. Moyennant quelques précautions expérimentales, elle permet d'accéder, à toute fréquence et toute température uniforme, aux données perméabilité et permittivité complexes au moyen de relations analytiques simples. La méthode donne des grandeurs applicables à tout circuit magnétique, quelle que soit sa forme, et elle rend compte de tous les phénomènes physiques qui prennent naissance dans ie matériau lorsque la fréquence augmente, notamment du comportement capacitif que l'on observe dans les ferrites MnZn dès quelques dizaines de kHz. Cette méthode permet d'estimer les pertes fer jusqu'à environ 10 MHz
The increase of working frequencies in static converters used in power electronic applications requires a more realistic modeling of magnetic componems. The lumped équivalent electrical circuit assîgned to a comportent has about twenty éléments, derived by extemal impédance measurements only. This équivalent circuit, designed with a rigorous theoretical and expérimental approach, and quickly worked out using well ada^ted computer tools, enables ail the physical phenomena to be represented from DC to one or two décades beyond its operating frequency. A uniform température study has shown that the prédiction of the electric behavior of a transformer at any température, from its characterization at ambient température only, was possible for windings. On the other hand, suoplier data remain insufficient to correctly quantify the behavior of magnetic core. Moreover, résistances placed on the équivalent circuit to represent losses of the component hâve been validated by calorimetry. Thus, they allow dissipations to be determined with fine accuracy for a given source and load. To better characterize high frequency magnetic materials in the absence of complète and reliable data from ferrite manufacturers, a new origina! method has been developed. With this method requiring some expérimental précautions, simple analytical relations lead to the déduction of both complex permeability and complex permittivity at each frequency and uniform température. It also gives parameters applicable to any geometry of magnetic core and accounts for ail the physical phenomena occurring in the material when the frequency increases, notabiy the capacitive behavior that can be noticed in MnZn ferrites above tens of kHz. This method allows îron losses to be computed up to 10 MHz