Thèses sur le sujet « Apprentissage avec peu de données »

L'apprentissage automatique consiste en l'étude et la conception d'algorithmes qui construisent des modèles capables de traiter des tâches non triviales aussi bien ou mieux que les humains et, si possible, à un moindre coût.Ces modèles sont généralement entraînés à partir d'un ensemble de données où chaque exemple décrit une instance de la même tâche et est représenté par un ensemble de caractéristiques et un résultat ou étiquette que nous voulons généralement prédire.Un élément nécessaire au succès de tout algorithme d'apprentissage automatique est lié à la qualité de l'ensemble de caractéristiques décrivant les données, également appelé représentation des données.Dans l'apprentissage supervisé, plus les caractéristiques décrivant les exemples sont corrélées avec l'étiquette, plus le modèle sera efficace.Il existe trois grandes familles de caractéristiques : les caractéristiques ``observables'', les caractéristiques ``fabriquées à la main'' et les caractéristiques ``latentes'' qui sont généralement apprises automatiquement à partir des données d'entraînement.Les contributions de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de cette dernière catégorie. Plus précisément, nous nous intéressons au cadre spécifique de l'apprentissage d'une représentation discriminatoire lorsque le nombre de données d'intérêt est limité.Un manque de données d'intérêt peut être constaté dans différents scénarios.Tout d'abord, nous abordons le problème de l'apprentissage déséquilibré avec une classe d'intérêt composée de peu d'exemples en apprenant une métrique qui induit un nouvel espace de représentation où les modèles appris ne favorisent pas les exemples majoritaires.Deuxièmement, nous proposons de traiter un scénario avec peu d'exemples disponibles en apprenant en même temps une représentation de données pertinente et un modèle qui généralise bien en boostant des modèles basés sur des noyaux et des caractéristiques de Fourier aléatoires.Enfin, pour traiter le scénario d'adaptation de domaine où l'ensemble cible ne contient pas d'étiquette alors que les exemples sources sont acquis dans des conditions différentes, nous proposons de réduire l'écart entre les deux domaines en ne conservant que les caractéristiques les plus similaires qui optimisent la solution d'un problème de transport optimal entre les deux domaines
Machine learning consists in the study and design of algorithms that build models able to handle non trivial tasks as well as or better than humans and hopefully at a lesser cost.These models are typically trained from a dataset where each example describes an instance of the same task and is represented by a set of characteristics and an expected outcome or label which we usually want to predict.An element required for the success of any machine learning algorithm is related to the quality of the set of characteristics describing the data, also referred as data representation or features.In supervised learning, the more the features describing the examples are correlated with the label, the more effective the model will be.There exist three main families of features: the ``observable'', the ``handcrafted'' and the ``latent'' features that are usually automatically learned from the training data.The contributions of this thesis fall into the scope of this last category. More precisely, we are interested in the specific setting of learning a discriminative representation when the number of data of interest is limited.A lack of data of interest can be found in different scenarios.First, we tackle the problem of imbalanced learning with a class of interest composed of a few examples by learning a metric that induces a new representation space where the learned models do not favor the majority examples.Second, we propose to handle a scenario with few available examples by learning at the same time a relevant data representation and a model that generalizes well through boosting models using kernels as base learners approximated by random Fourier features.Finally, to address the domain adaptation scenario where the target set contains no label while the source examples are acquired in different conditions, we propose to reduce the discrepancy between the two domains by keeping only the most similar features optimizing the solution of an optimal transport problem between the two domains

En reconnaissance d’écriture manuscrite, les architectures Transformer permettent de faibles taux d’erreur, mais sont difficiles à entraîner avec le peu de données annotées disponibles. Dans ce manuscrit, nous proposons des architectures Transformer légères adaptées aux données limitées. Nous introduisons une architecture rapide basée sur un encodeur Transformer, et traitant jusqu’à 60 pages par seconde. Nous proposons aussi des architectures utilisant un décodeur Transformer pour inclure l’apprentissage de la langue dans la reconnaissance des caractères. Pour entraîner efficacement nos architectures, nous proposons des algorithmes de génération de données synthétiques adaptées au style visuel des documents modernes et anciens. Nous proposons également des stratégies pour l’apprentissage avec peu de données spécifiques, et la réduction des erreurs de prédiction. Nos architectures, combinées à l’utilisation de données synthétiques et de ces stratégies, atteignent des taux d’erreur compétitifs sur des lignes de texte de documents modernes. Sur des documents anciens, elles parviennent à s’entraîner avec des nombres limités de données annotées, et surpassent les approches de l’état de l’art. En particulier, 500 lignes annotées sont suffisantes pour obtenir des taux d’erreur caractères proches de 5%
Transformer architectures deliver low error rates but are challenging to train due to limited annotated data in handwritten text recognition. We propose lightweight Transformer architectures to adapt to the limited amounts of annotated handwritten text available. We introduce a fast Transformer architecture with an encoder, processing up to 60 pages per second. We also present architectures using a Transformer decoder to incorporate language modeling into character recognition. To effectively train our architectures, we offer algorithms for generating synthetic data adapted to the visual style of modern and historical documents. Finally, we propose strategies for learning with limited data and reducing prediction errors. Our architectures, combined with synthetic data and these strategies, achieve competitive error rates on lines of text from modern documents. For historical documents, they train effectively with minimal annotated data, surpassing state-ofthe- art approaches. Remarkably, just 500 annotated lines are sufficient for character error rates close to 5%

Cette thèse traite de techniques promouvant la parcimonie pour déterminer des estimateurs performants n’utilisant les mesures que d’un très faible nombre de capteurs. La position de ces capteurs est cruciale pour de bonnes performances et doit être déterminée avec soin. Les méthodes proposées dans ce travail reposent sur l’utilisation d’une base d’apprentissage du champ d’intérêt considéré et ne nécessitent pas de modèle dynamique du système physique. Les éléments de cette base d’apprentissage sont obtenus à l’aide de mesures effectuées sur le système réel ou par simulation numérique. Se basant uniquement sur ces éléments d’apprentissage, et non sur des modèles dynamiques, les approches proposées sont générales et applicables à des systèmes issus de domaines variés.Les approches proposées sont illustrées sur le cas d’un écoulement fluide 2-D autour d’un obstacle cylindrique. Le champ de pression dans un voisinage du cylindre doit être estimé à partir de quelques mesures de pression effectuées en paroi. En utilisant des positions préalablement fixées des capteurs, des estimateurs adaptés à ces positions sont proposés. Ces estimateurs tirent pleinement parti du très faible nombre de mesures en manipulant des représentations creuses et en exploitant la notion de classes. Des situations où les mesures ne portent pas sur le champ d’intérêt à estimer peuvent également être traitées. Un algorithme de placement de capteurs est proposé et permet une amélioration significative des performances des estimateurs par rapport à des capteurs placés a priori.Plusieurs extensions sont discutées : utilisation de mesures passées, utilisation de commandes passées, estimation du champ d’une quantité d’intérêt reliée de façon non linéaire aux mesures, estimation d’un champ à valeurs vectorielles, etc
This thesis deals with sparsity promoting techniques in order to produce efficient estimators relying only on a small amount of measurements given by sensors. These sensor locations are crucial to the estimators and have to be chosen meticulously. The proposed methods do not require dynamical models and are instead based on a collection of snapshots of the field of interest. This learning sequence can be acquired through measurements on the real system or through numerical simulation. By relying only on a learning sequence, and not on dynamical models, the proposed methods become general and applicable to a variety of systems.These techniques are illustrated on the 2-D fluid flow around a cylindrical body. The pressure field in the neighbourhood of the cylinder has to be estimated from a limited amount of surface pressure measurements. For a given arrangement of the sensors, efficient estimators suited to these locations are proposed. These estimators fully harness the information given by the limited amount of sensors by manipulating sparse representations and classes. Cases where the measurements are no longer made on the field to be estimated can also be considered. A sensor placement algorithm is proposed in order to improve the performances of the estimators.Multiple extensions are discussed : incorporating past measurements, past control inputs, recovering a field non-linearly related to the measurements, estimating a vectorial field, etc

Cette thèse est consacrée à l'étude de l'équation de Hamilton-Jacobi avec viscosité (VHJ) sur des ouverts bornés à frontière régulière. Cette équation est un problème parabolique non-linéaire dont le second terme est une puissance du gradient de la solution. On étudie l'existence, l'unicité et la régularité des solutions faibles des problèmes aux limites (VHJ) avec une condition au bord homogène de type Dirichlet ou Neumann et des données initiales peu régulières, plus précisément des mesures de Radon bornées ou des fonctions mesurables dans un espace de Lebesgue. Des propriétés qualitatives des solutions faibles sont étudiées à l'aide d'une technique due à S. N. Bernstein. Un intérêt particulier est accordé au comportement asymptotique de ces solutions pour des temps grands en fonction du signe et de l'exposant du terme non-linéaire
This thesis deal with the viscous Hamilton-Jacobi equations (VHJ) on bounded domains with smooth boundary. This equation is a nonlinear parabolic problem for which the second term is a power of the gradient of the solution. We study the existence, uniqueness and regularity of weak solutions for (VHJ) equation with Dirichlet or Neumann homogeneous boundary conditions and irregular initial data. The cases of initial data a bounded Radon measure, or a measurable function in the Lebesgue space are investigated. Next, using the Bernstein technique we prove some qualitative properties of these solutions. A particular attention is given to the long time behaviour depending on the sign and the exponent of the nonlinear term

Un besoin ayant toujours existé dans le domaine de la vision numérique est celui d'avoir accès à des ensembles d'images annotées. Les avancements scientifiques et technologiques ont exacerbé les besoins en données étiquetées; un modèle d'apprentissage profond peut nécessiter des milliers, voire des centaines de milliers (dépendamment de la complexité du problème), d'images étiquetées. Cela peut causer un problème puisque générer de grands ensembles de données étiquetées est une tâche longue et ardue. Est-il possible de travailler en vision numérique sans avoir à collecter et étiqueter des ensembles de données de plus en plus grands ? Dans le cadre de cette thèse, nous tentons de répondre à cette question sur deux fronts différents. Premièrement, nous avons développé une approche de détection et segmentation d'objets nécessitant peu de données d'entraînement. Cette approche, inspirée des modèles par les bag-of-words, modélise l'apparence et la forme des objets de façon éparse; la modélisation de la forme se fait par l'entremise d'un nouveau descripteur de forme. Deuxièmement, nous nous sommes penchés sur le fait que certains ensembles de données sont difficilement capturables et étiquetables. Nous nous sommes concentrés sur un exemple particulier, c'est-à-dire générer un ensemble d'images de scènes extérieures avec de la pluie dont les annotations consistent au taux de précipitation (mm/h). Notre solution consiste à augmenter des images réelles avec de la pluie synthétique. Si ces images augmentées sont suffisamment réalistes, il est possible d'expérimenter sur celles-ci comme si elles étaient des images de pluie réelle. Dans nos expérimentations, nous avons évalué l'effet de la pluie sur différents algorithmes de vision numérique et nous avons augmenté la robustesse de ceux-ci sur des images contenant de la vraie pluie.

Ces dernières années, la reconnaissance d’action humaine (HAR) a attiré l’attention de la recherche grâce à ses diverses applications telles que les systèmes de surveillance intelligents, l’indexation vidéo, l’analyse des activités humaines, les interactions homme-machine, et ainsi de suite. Les problèmes typiques que les chercheurs envisagent sont la complexité des mouvements humains, les variations spatio-temporelles, l'encombrement, l'occlusion et le changement des conditions d'éclairage. Cette thèse porte sur la reconnaissance automatique des actions humaines en cours dans une vidéo. Nous abordons ce problème de recherche en utilisant à la fois des approches d'apprentissage traditionnel peu profond et d'apprentissage profond.Premièrement, nous avons commencé les travaux de recherche avec des méthodes d’apprentissage traditionnelles peu profondes, fondées sur des caractéristiques créées manuellement, en introduisant un nouveau fonctionnalité appelée descripteur MOMP (Motion of Oriented Magnitudes Patterns). Nous avons ensuite intégré ce descripteur discriminant aux techniques de représentation simples mais puissantes telles que le sac de mots visuels, le vecteur de descripteurs agrégés localement (VLAD) et le vecteur de Fisher pour mieux représenter les actions. En suite l'PCA (Principal Component Analysis) et la sélection des caractéristiques (la dépendance statistique, l'information mutuelle) sont appliquées pour rechercher le meilleur sous-ensemble des caractéristiques afin d'améliorer les performances et de réduire les coûts de calcul. La méthode proposée a permis d'obtenir les résultats d'état de l'art sur plusieurs bases de données communes.Les approches d'apprentissage profond récentes nécessitent des calculs intensifs et une utilisation importante de la mémoire. Ils sont donc difficiles à utiliser et à déployer sur des systèmes aux ressources limitées. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous présentons un nouvel algorithme efficace pour compresser les modèles de réseau de neurones convolutionnels afin de réduire à la fois le coût de calcul et l’empreinte mémoire au moment de l’exécution. Nous mesurons la redondance des paramètres en fonction de leurs relations à l'aide des critères basés sur la théorie de l'information, puis nous éliminons les moins importants. La méthode proposée réduit considérablement la taille des modèles de différents réseaux tels qu'AlexNet, ResNet jusqu'à 70% sans perte de performance pour la tâche de classification des images à grande échelle.L'approche traditionnelle avec le descripteur proposé a permis d'obtenir d'excellentes performances pour la reconnaissance de l'action humaine mais seulement sur de petits bases de données. Afin d'améliorer les performances de la reconnaissance sur les bases de données de grande échelle, dans la dernière partie de cette thèse, nous exploitons des techniques d'apprentissage profond pour classifier les actions. Nous introduisons les concepts de l'image MOMP en tant que couche d'entrée de CNN et incorporons l'image MOMP dans des réseaux de neurones profonds. Nous appliquons ensuite notre algorithme de compression réseau pour accélérer et améliorer les performances du système. La méthode proposée réduit la taille du modèle, diminue le sur-apprentissage et augmente ainsi la performance globale de CNN sur les bases de données d'action à grande échelle.Tout au long de la thèse, nous avons montré que nos algorithmes obtenaient de bonnes performances sur bases de données d'action complexes (Weizmann, KTH, UCF Sports, UCF-101 et HMDB51) avec des ressources limitées
In recent years, human action recognition (HAR) has attracted the research attention thanks to its various applications such as intelligent surveillance systems, video indexing, human activities analysis, human-computer interactions and so on. The typical issues that the researchers are envisaging can be listed as the complexity of human motions, the spatial and temporal variations, cluttering, occlusion and change of lighting condition. This thesis focuses on automatic recognizing of the ongoing human actions in a given video. We address this research problem by using both shallow learning and deep learning approaches.First, we began the research work with traditional shallow learning approaches based on hand-scrafted features by introducing a novel feature named Motion of Oriented Magnitudes Patterns (MOMP) descriptor. We then incorporated this discriminative descriptor into simple yet powerful representation techniques such as Bag of Visual Words, Vector of locally aggregated descriptors (VLAD) and Fisher Vector to better represent actions. Also, PCA (Principal Component Analysis) and feature selection (statistical dependency, mutual information) are applied to find out the best subset of features in order to improve the performance and decrease the computational expense. The proposed method obtained the state-of-the-art results on several common benchmarks.Recent deep learning approaches require an intensive computations and large memory usage. They are therefore difficult to be used and deployed on the systems with limited resources. In the second part of this thesis, we present a novel efficient algorithm to compress Convolutional Neural Network models in order to decrease both the computational cost and the run-time memory footprint. We measure the redundancy of parameters based on their relationship using the information theory based criteria, and we then prune the less important ones. The proposed method significantly reduces the model sizes of different networks such as AlexNet, ResNet up to 70% without performance loss on the large-scale image classification task.Traditional approach with the proposed descriptor achieved the great performance for human action recognition but only on small datasets. In order to improve the performance on the large-scale datasets, in the last part of this thesis, we therefore exploit deep learning techniques to classify actions. We introduce the concepts of MOMP Image as an input layer of CNNs as well as incorporate MOMP image into deep neural networks. We then apply our network compression algorithm to accelerate and improve the performance of system. The proposed method reduces the model size, decreases the over-fitting, and thus increases the overall performance of CNN on the large-scale action datasets.Throughout the thesis, we have showed that our algorithms obtain good performance in comparison to the state-of-the-art on challenging action datasets (Weizmann, KTH, UCF Sports, UCF-101 and HMDB51) with low resource required

Le travail dans cette thèse porte sur le problème de détection «one among many» où l’on doit distinguer entre un bruit sous H0 et une parmi L alternatives connues sous H1. Ce travail se concentre sur l’étude et la mise en œuvre de méthodes de détection robustes de dimension réduite utilisant des dictionnaires optimisés. Ces méthodes de détection sont associées au test de Rapport de Vraisemblance Généralisé. Les approches proposées sont principalement évaluées sur des données hyperspectrales. Dans la première partie, plusieurs sujets techniques associés à cette thèse sont présentés. La deuxième partie met en évidence les aspects théoriques et algorithmiques des méthodes proposées. Deux inconvénients liés à un grand nombre d’alternatives se posent. Dans ce cadre, nous proposons des techniques d’apprentissage de dictionnaire basées sur un critère robuste qui cherche à minimiser la perte de puissance dans le pire des cas (type minimax). Dans le cas où l’on cherche un dictionnaire à K = 1 atome, nous montrons que la solution exacte peut être obtenue. Ensuite, nous proposons dans le cas K > 1 trois algorithmes d’apprentissage minimax. Finalement, la troisième partie de ce manuscrit présente plusieurs applications. L’application principale concerne les données astrophysiques hyperspectrales de l’instrument Multi Unit Spectroscopic Explorer. Les résultats numériques montrent que les méthodes proposées sont robustes et que le cas K > 1 permet d’augmenter les performances de détection minimax par rapport au cas K = 1. D’autres applications possibles telles que l’apprentissage minimax de visages et la reconnaissance de chiffres manuscrits dans le pire cas sont présentées
This Ph.D dissertation deals with a "one among many" detection problem, where one has to discriminate between pure noise under H0 and one among L known alternatives under H1. This work focuses on the study and implementation of robust reduced dimension detection tests using optimized dictionaries. These detection methods are associated with the Generalized Likelihood Ratio test. The proposed approaches are principally assessed on hyperspectral data. In the first part, several technical topics associated to the framework of this dissertation are presented. The second part highlights the theoretical and algorithmic aspects of the proposed methods. Two issues linked to the large number of alternatives arise in this framework. In this context, we propose dictionary learning techniques based on a robust criterion that seeks to minimize the maximum power loss (type minimax). In the case where the learned dictionary has K = 1 column, we show that the exact solution can be obtained. Then, we propose in the case K > 1 three minimax learning algorithms. Finally, the third part of this manuscript presents several applications. The principal application regards astrophysical hyperspectral data of the Multi Unit Spectroscopic Explorer instrument. Numerical results show that the proposed algorithms are robust and in the case K > 1 they allow to increase the minimax detection performances over the K = 1 case. Other possible applications such as worst-case recognition of faces and handwritten digits are presented

Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à l’apprentissage de fonctions d’ordonnancement avec peu d’exemples étiquetés. Nous avons abordé cette problématique sous deux angles différents. D’une part, nous avons cherché à améliorer les performances en apprentissage supervisé en exploitant l’information contenue dans un grand nombre de données non-étiquetées. Ce cadre est connu sous le nom d’apprentissage semi-supervisé. D’autre part, nous avons considéré l’apprentissage actif, dont le but est d’inclure itérativement les exemples les plus informatifs dans la base d’apprentissage. Dans une première partie de ce mémoire, nous présentons nos modèles développés en apprentissage semi-supervisé et actif pour l’ordonnancement biparti. Nous nous sommes intéressés à des modèles de faible complexité. Dans une deuxième partie, nous validons nos modèles sur les tâches de routage d’information, de résumé automatique de textes et de filtrage collaboratif qui rentrent dans le cadre de notre étude.

Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales ainsi que sur les problèmes de reconstructions parcimonieux.Les sections successives de cette thèse traite de la découverte de structure sur des modèles graphiques “undirected” construit à partir de peu de données. En particulier, on se concentre sur des hypothèses de parcimonie et autres hypothèses de structures dans les modèles graphiques gaussiens. Deux contributions s’en dégagent. On construit une approche pour identifier les différentes entre des modèles graphiques gaussiens (GGMs) qui partagent la même structure sous-jacente. On dérive la distribution de différences de paramètres sous une pénalité jointe quand la différence des paramètres est parcimonieuse. On montre ensuite comment cette approche peut être utilisée pour obtenir des intervalles de confiances sur les différences prises par le GGM sur les arêtes. De là, on introduit un nouvel algorithme d’apprentissage lié au problème de découverte de structure sur les modèles graphiques non dirigées des échantillons observés. On démontre que les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour apprendre des estimateurs efficacaces de ce problèmes. On montre empiriquement que ces méthodes sont une alternatives flexible et performantes par rapport aux techniques existantes
This dissertation presents novel structured sparse learning methods on graphs that address commonly found problems in the analysis of neuroimaging data as well as other high dimensional data with few samples. The first part of the thesis proposes convex relaxations of discrete and combinatorial penalties involving sparsity and bounded total variation on a graph as well as bounded `2 norm. These are developed with the aim of learning an interpretable predictive linear model and we demonstrate their effectiveness on neuroimaging data as well as a sparse image recovery problem.The subsequent parts of the thesis considers structure discovery of undirected graphical models from few observational data. In particular we focus on invoking sparsity and other structured assumptions in Gaussian Graphical Models (GGMs). To this end we make two contributions. We show an approach to identify differences in Gaussian Graphical Models (GGMs) known to have similar structure. We derive the distribution of parameter differences under a joint penalty when parameters are known to be sparse in the difference. We then show how this approach can be used to obtain confidence intervals on edge differences in GGMs. We then introduce a novel learning based approach to the problem structure discovery of undirected graphical models from observational data. We demonstrate how neural networks can be used to learn effective estimators for this problem. This is empirically shown to be flexible and efficient alternatives to existing techniques

Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le développement des méthodes d'optimisation pour résoudre certaines classes de problèmes d'apprentissage avec la parcimonie et/ou avec l'incertitude des données. Nos méthodes sont basées sur la programmation DC (Difference of Convex functions) et DCA (DC Algorithms) étant reconnues comme des outils puissants d'optimisation. La thèse se compose de deux parties : La première partie concerne la parcimonie tandis que la deuxième partie traite l'incertitude des données. Dans la première partie, une étude approfondie pour la minimisation de la norme zéro a été réalisée tant sur le plan théorique qu'algorithmique. Nous considérons une approximation DC commune de la norme zéro et développons quatre algorithmes basées sur la programmation DC et DCA pour résoudre le problème approché. Nous prouvons que nos algorithmes couvrent tous les algorithmes standards existants dans le domaine. Ensuite, nous étudions le problème de la factorisation en matrices non-négatives (NMF) et fournissons des algorithmes appropriés basés sur la programmation DC et DCA. Nous étudions également le problème de NMF parcimonieuse. Poursuivant cette étude, nous étudions le problème d'apprentissage de dictionnaire où la représentation parcimonieuse joue un rôle crucial. Dans la deuxième partie, nous exploitons la technique d'optimisation robuste pour traiter l'incertitude des données pour les deux problèmes importants dans l'apprentissage : la sélection de variables dans SVM (Support Vector Machines) et le clustering. Différents modèles d'incertitude sont étudiés. Les algorithmes basés sur DCA sont développés pour résoudre ces problèmes
In this thesis, we focus on developing optimization approaches for solving some classes of optimization problems in sparsity and robust optimization for data uncertainty. Our methods are based on DC (Difference of Convex functions) programming and DCA (DC Algorithms) which are well-known as powerful tools in optimization. This thesis is composed of two parts: the first part concerns with sparsity while the second part deals with uncertainty. In the first part, a unified DC approximation approach to optimization problem involving the zero-norm in objective is thoroughly studied on both theoretical and computational aspects. We consider a common DC approximation of zero-norm that includes all standard sparse inducing penalty functions, and develop general DCA schemes that cover all standard algorithms in the field. Next, the thesis turns to the nonnegative matrix factorization (NMF) problem. We investigate the structure of the considered problem and provide appropriate DCA based algorithms. To enhance the performance of NMF, the sparse NMF formulations are proposed. Continuing this topic, we study the dictionary learning problem where sparse representation plays a crucial role. In the second part, we exploit robust optimization technique to deal with data uncertainty for two important problems in machine learning: feature selection in linear Support Vector Machines and clustering. In this context, individual data point is uncertain but varies in a bounded uncertainty set. Different models (box/spherical/ellipsoidal) related to uncertain data are studied. DCA based algorithms are developed to solve the robust problems

L’algorithme développé durant ma thèse utilise la théorie de l’information pour l’apprentissage d’une grande variété de classes de modèles graphiques à partir de données issues uniquement de l’observation d’un système. Il permet également de prendre en compte les effets de variables dites « latentes » c’est-à-dire non observées durant l’expérimentation, un problème majeur de ce domaine de recherche. Notre méthode, baptisée Miic (Multivariate Information-based Inductive Causation), part d’un réseau entièrement connecté, et supprime de façon itérative les liens non essentiels à l’explication des données. La seconde partie de mon travail de thèse a été d’analyser les réseaux reconstruits sur deux types de données biologiques. Des données génomiques d’une part : Miic a été utilisé pour reconstituer les réseaux d’interactions transcriptomiques entre les facteurs de transcriptions responsables de la différentiation des premières cellules hématopoïétiques de l’embryon. Des données cliniques d’autre part : Miic a également été utilisé sur deux jeux de données issus de deux cohortes distinctes, obtenues grâce à des collaborations avec la Pitié-Salpétrière (données de neurologie) et avec l’Institut Curie (données sur le cancer du sein). Nous démontrons l’apport de la reconstruction de modèles graphiques sur l’analyse et la compréhension de ces données. Les tests réalisés durant le développement ainsi que les résultats obtenus via l’analyse des résultats des différentes applications présentées dans ce manuscrit démontrent l’efficacité de Miic non seulement pour la détection de relations précédemment inconnues, mais également pour le contrôle de la qualité de données de ce type
During my PhD, I worked on the development of an information theory based algorithm allowing the reconstruction of a wide variety of graphical model classes from observationnal datas. This method also allows to tackle the effect of latent (unobserved) latent variables ; which is essential given the difficultyto observe a biological/clinical system as a whole. Our method, called Miic (for Multivariate Information-based Inductive Causation), starts from a complete network (all nodes are connected to each other), and iteratively removes non essential edges from it. The second part of my thesis was to analyze and interpret the networks reconstructed from two kinds of biological datasets : Genomic dataset on one hand : Miic was used to learn networks of transcriptomic interactions driving the differentiation of the first hematopoietic cells of the embryo. Clinical datasets on the other hand : Miic was also used on two datasets extracted from two distinct cohort, obtained thanks to two collaborations, with la Pitié-Salpétrière (neurology dataset) and with Institut Curie Hospital (breast cancer dataset). The testing during Miic development, along with the results obtained when we analyzed the different applications presented in this manuscript show Miic’s efficiency at both confirming already known interactions, and getting previously unknown associations

Le développement d'algorithmes efficaces pour apprendre des représentations appropriées des données structurées, telles des sequences ou des graphes, est un défi majeur et central de l'apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, l'apprentissage profond est devenu populaire pour modéliser des données structurées. Les réseaux de neurones profonds ont attiré une attention particulière dans divers domaines scientifiques tels que la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel ou la biologie. Par exemple, ils fournissent aux biologistes des outils de calcul qui leur permettent de comprendre et de découvrir les propriétés biologiques ou les relations entre les macromolécules des organismes vivants. Toutefois, leur succès dans ces domaines repose essentiellement sur des connaissances empiriques ainsi que d'énormes quantités de données annotées. Exploiter des modèles plus efficaces est nécessaire car les données annotées sont souvent rares.Un autre axe de recherche est celui des méthodes à noyaux, qui fournissent une approche systématique et fondée sur des principes théoriquement solides pour l'apprentissage de modèles non linéaires à partir de données de structure arbitraire. Outre leur simplicité, elles présentent une manière naturelle de contrôler la régularisation et ainsi d'éviter le surapprentissage.Cependant, les représentations de données fournies par les méthodes à noyaux ne sont définies que par des caractéristiques artisanales simplement conçues, ce qui les rend moins performantes que les réseaux de neurones lorsque suffisamment de données étiquetées sont disponibles. Des noyaux plus complexes, inspirés des connaissances préalables utilisées dans les réseaux de neurones, ont ainsi été développés pour construire des représentations plus riches et ainsi combler cette lacune. Pourtant, ils sont moins adaptatifs. Par comparaison, les réseaux de neurones sont capables d'apprendre une représentation compacte pour une tâche d'apprentissage spécifique, ce qui leur permet de conserver l'expressivité de la représentation tout en s'adaptant à une grande taille d'échantillon.Il est donc utile d'intégrer les vues complémentaires des méthodes à noyaux et des réseaux de neurones profonds pour construire de nouveaux cadres afin de bénéficier du meilleur des deux mondes.Dans cette thèse, nous construisons un cadre général basé sur les noyaux pour la modélisation des données structurées en tirant parti des connaissances préalables des méthodes à noyaux classiques et des réseaux profonds. Notre cadre fournit des outils algorithmiques efficaces pour l'apprentissage de représentations sans annotations ainsi que pour l'apprentissage de représentations plus compactes de manière supervisée par les tâches. Notre cadre peut être utilisé pour modéliser efficacement des séquences et des graphes avec une interprétation simple. Il offre également de nouvelles perspectives sur la construction des noyaux et de réseaux de neurones plus expressifs pour les séquences et les graphes
Developing efficient algorithms to learn appropriate representations of structured data, including sequences or graphs, is a major and central challenge in machine learning. To this end, deep learning has become popular in structured data modeling. Deep neural networks have drawn particular attention in various scientific fields such as computer vision, natural language understanding or biology. For instance, they provide computational tools for biologists to possibly understand and uncover biological properties or relationships among macromolecules within living organisms. However, most of the success of deep learning methods in these fields essentially relies on the guidance of empirical insights as well as huge amounts of annotated data. Exploiting more data-efficient models is necessary as labeled data is often scarce.Another line of research is kernel methods, which provide a systematic and principled approach for learning non-linear models from data of arbitrary structure. In addition to their simplicity, they exhibit a natural way to control regularization and thus to avoid overfitting.However, the data representations provided by traditional kernel methods are only defined by simply designed hand-crafted features, which makes them perform worse than neural networks when enough labeled data are available. More complex kernels inspired by prior knowledge used in neural networks have thus been developed to build richer representations and thus bridge this gap. Yet, they are less scalable. By contrast, neural networks are able to learn a compact representation for a specific learning task, which allows them to retain the expressivity of the representation while scaling to large sample size.Incorporating complementary views of kernel methods and deep neural networks to build new frameworks is therefore useful to benefit from both worlds.In this thesis, we build a general kernel-based framework for modeling structured data by leveraging prior knowledge from classical kernel methods and deep networks. Our framework provides efficient algorithmic tools for learning representations without annotations as well as for learning more compact representations in a task-driven way. Our framework can be used to efficiently model sequences and graphs with simple interpretation of predictions. It also offers new insights about designing more expressive kernels and neural networks for sequences and graphs

Dans cette thèse, nous considérons le problème de la classification supervisée sur un flux de données sujets à des changements de concepts. Afin de pouvoir apprendre dans cet environnement, nous pensons qu’un algorithme d’apprentissage doit combiner plusieurs caractéristiques. Il doit apprendre en ligne, ne pas faire d’hypothèses sur le concept ou sur la nature des changements de concepts et doit être autorisé à s’abstenir de prédire lorsque c’est nécessaire. Les algorithmes en ligne sont un choix évident pour traiter les flux de données. De par leur structure, ils sont capables de continuellement affiner le modèle appris à l’aide des dernières observations reçues. La structure instance based a des propriétés qui la rende particulièrement adaptée pour traiter le problème des flux de données sujet à des changements de concept. En effet, ces algorithmes font très peu d’hypothèses sur la nature du concept qu’ils essaient d’apprendre ce qui leur donne une flexibilité qui les rend capable d’apprendre un vaste éventail de concepts. Une autre force est que stocker certaines des observations passées dans la mémoire peux amener de précieuses meta-informations qui pourront être utilisées par la suite par l’algorithme. Enfin, nous mettons en valeur l’importance de permettre à un algorithme d’apprentissage de s’abstenir de prédire lorsque c’est nécessaire. En effet, les changements de concepts peuvent être la source de beaucoup d’incertitudes et, parfois, l’algorithme peux ne pas avoir suffisamment d’informations pour donner une prédiction fiable
In this thesis, we investigate the problem of supervised classification on a data stream subject to concept drifts. In order to learn in this environment, we claim that a successful learning algorithm must combine several characteristics. It must be able to learn and adapt continuously, it shouldn’t make any assumption on the nature of the concept or the expected type of drifts and it should be allowed to abstain from prediction when necessary. On-line learning algorithms are the obvious choice to handle data streams. Indeed, their update mechanism allows them to continuously update their learned model by always making use of the latest data. The instance based (IB) structure also has some properties which make it extremely well suited to handle the issue of data streams with drifting concepts. Indeed, IB algorithms make very little assumptions about the nature of the concept they are trying to learn. This grants them a great flexibility which make them likely to be able to learn from a wide range of concepts. Another strength is that storing some of the past observations into memory can bring valuable meta-informations which can be used by an algorithm. Furthermore, the IB structure allows the adaptation process to rely on hard evidences of obsolescence and, by doing so, adaptation to concept changes can happen without the need to explicitly detect the drifts. Finally, in this thesis we stress the importance of allowing the learning algorithm to abstain from prediction in this framework. This is because the drifts can generate a lot of uncertainties and at times, an algorithm might lack the necessary information to accurately predict

Dans ce travail, on s'intéresse à des outils mathématiques spéciaux appelés tenseurs qui sont formellement définis comme des tableaux multidimensionnels définis sur le produit tensoriel d'espaces vectoriels (chaque espace vectoriel étant muni de son système de coordonnées), le nombre d'espaces vectoriels impliqués dans ce produit étant l'ordre du tenseur. L'intérêt pour les tenseurs est motivé par certains travaux expérimentaux qui ont prouvé, dans divers contextes, que traiter des données multidimensionnelles avec des tenseurs plutôt que des matrices donne un meilleur résultat aussi bien pour des tâches de régression que de classification. Dans le cadre de la thèse, nous nous sommes focalisés sur une décomposition dite de Tucker et avons mis en place une méthode pour l'apprentissage de dictionnaires, une technique pour l'apprentissage en ligne de dictionnaires, une approche pour la décomposition d'un tenseur de grandes tailles et enfin une méthodologie pour la décomposition d'un tenseur qui croît par rapport à tous les modes. De nouveaux résultats théoriques concernant la convergence et la vitesse de convergence sont établis et l'efficacité des algorithmes proposés, reposant soit sur la minimisation alternée, soit sur la descente de gradients par coordonnées, est démontrée sur des problèmes réels
In this work, we are interested in special mathematical tools called tensors, that are multidimensional arrays defined on tensor product of some vector spaces, each of which has its own coordinate system and the number of spaces involved in this product is generally referred to as order. The interest for these tools stem from some empirical works (for a range of applications encompassing both classification and regression) that prove the superiority of tensor processing with respect to matrix decomposition techniques. In this thesis framework, we focused on specific tensor model named Tucker and established new approaches for miscellaneous tasks such as dictionary learning, online dictionary learning, large-scale processing as well as the decomposition of a tensor evolving with respect to each of its modes. New theoretical results are established and the efficiency of the different algorithms, which are based either on alternate minimization or coordinate gradient descent, is proven via real-world problems

Le laboratoire DOMUS développe des applications pour assister les personnes en perte d'autonomie et les personnes avec des troubles cognitifs. Chaque application est ou a déjà été le sujet de plusieurs études d'utilisabilité qui permettent de les améliorer. Ces études prennent beaucoup de temps à mettre en place, car l'on rencontre souvent des problèmes de logistique (format et sensibilité des données, chercheurs répartis sur une grande aire géographique). C'est pourquoi un outil appelé GEDOPAL a été développé. Il permet de partager entre chercheurs de différents centres les données créées et utilisées lors de la mise en place des études d'utilisabilité. La conception et la réalisation de cet outil ont nécessité une réflexion en amont sur la nature et la sensibilité de ces données. Cette réflexion est l'objet du Chapitre 3. Ces études prennent aussi beaucoup de temps lors de l'analyse des résultats. De plus, certaines données créées lors de ces études, telles que les traces d'utilisation ont des volumétries trop importantes pour être analysées manuellement. C'est pourquoi nous avons créé un processus permettant d'analyser ces traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs dans l'espoir de les relier à des problèmes d'utilisabilité. Ce processus se compose de deux parties : la première est une analyse formelle de l'application, qui sera présentée au Chapitre 4, et la seconde l'application d'un outil d'apprentissage automatique aux traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs. Cet outil est présenté au Chapitre 5.

Ce travail s’inscrit dans une démarche d’implémentation d’un processus d’analytique des apprentissages avec le numérique dans un contexte où la production documentaire est réalisée via une approche d’ingénierie dirigée par les modèles. Nous nous intéressons principalement aux possibilités qui pourraient émerger si une même approche est utilisée afin de réaliser une telle implémentation. Notre problématique porte sur l’identification de ces possibilités, notamment en s’assurant de permettre, via le métamodèle proposé, l’enrichissement d’indicateurs d’apprentissage avec la sémantique et la structure des documents pédagogiques consultés par les apprenants, ainsi qu’une définition en amont des indicateurs pertinents. Afin de concevoir le métamodèle en question, nous avons d’un côté procédé à une étude exploratoire auprès des apprenants afin de connaître leurs besoins et la réception d’indicateurs enrichis. D’un autre côté, nous avons réalisé une revue systématique de la littérature des indicateurs d’interaction existants dans le domaine de l’analytique des apprentissages avec le numérique afin de connaître les éléments potentiellement à abstraire pour la construction d’un métamodèle qui les représente. L’enjeu a été celui de concevoir un métamodèle où les éléments nécessaires à l’abstraction de ce domaine soient présents sans être inutilement complexes, permettant de modéliser à la fois des indicateurs d’apprentissage se basant sur une analyse descriptive et ceux faisant une prévision ou un diagnostic. Nous avons ensuite procédé à une preuve de concept et à une évaluation de ce métamodèle auprès des modélisateurs
This work is part of a process of implementing a learning analytics process in a context where documentary production is carried out via an engineering approach driven by models. We are mainly interested in the possibilities that could emerge if the same approach is used in order to achieve such an implementation. Our problematic concerns the identification of these possibilities, in particular by ensuring to allow, via the proposed metamodel, the enrichment of learning indicators with the semantics and the structure of the educational documents consulted by the learners, as well as an a priori definition of relevant indicators. In order to design the metamodel in question, we first carried out an exploratory study with learners, aimed at knowing their needs and the reception of enriched indicators. On the other hand, we carried out a systematic review of the literature of existing interaction indicators in the field of learning analytics in order to gather the potential elements to be abstracted for the construction of the corresponding metamodel. The challenge was to design a metamodel where the elements necessary for the abstraction of this domain are present without being unnecessarily complex, making it possible to model both learning indicators based on a descriptive analysis and those used for a prediction or a diagnosis. We then proceeded to a proof of concept and an evaluation of this metamodel

La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibilités pour un raisonnement à un niveau 3D sur les photographies. Cette thèse étudie l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour mettre en relation les modèles 3D et les images.Nous présentons tout d'abord deux contributions qui sont utilisées tout au long de cette thèse : une bibliothèque pour la réduction automatique de la mémoire pour les CNN profonds, et une étude des représentations internes apprises par les CNN pour la mise en correspondance d'images appartenant à des domaines différents. Dans un premier temps, nous présentons une bibliothèque basée sur Torch7 qui réduit automatiquement jusqu'à 91% des besoins en mémoire pour déployer un CNN profond. Dans un second temps, nous étudions l'efficacité des représentations internes des CNN extraites d'un réseau pré-entraîné lorsqu'il est appliqué à des images de modalités différentes (réelles ou synthétiques). Nous montrons que malgré la grande différence entre les images synthétiques et les images naturelles, il est possible d'utiliser certaines des représentations des CNN pour l'identification du modèle de l'objet, avec des applications possibles pour le rendu basé sur l'image.Récemment, les CNNs ont été utilisés pour l'estimation de point de vue des objets dans les images, parfois avec des choix de modélisation très différents. Nous présentons ces approches dans un cadre unifié et nous analysons les facteur clés qui ont une influence sur la performance. Nous proposons une méthode d'apprentissage jointe qui combine à la fois la détection et l'estimation du point de vue, qui fonctionne mieux que de considérer l'estimation de point de vue de manière indépendante.Nous étudions également l'impact de la formulation de l'estimation du point de vue comme une tâche discrète ou continue, nous quantifions les avantages des architectures de CNN plus profondes et nous montrons que l'utilisation des données synthétiques est bénéfique. Avec tous ces éléments combinés, nous améliorons l'état de l'art d'environ 5% pour la précision de point de vue moyenne sur l'ensemble des données Pascal3D+.Dans l'étude de recherche de modèle d'objet 3D dans une base de données, l'image de l'objet est fournie et l'objectif est d'identifier parmi un certain nombre d'objets 3D lequel correspond à l'image. Nous étendons ce travail à la détection d'objet, où cette fois-ci un modèle 3D est donné, et l'objectif consiste à localiser et à aligner le modèle 3D dans image. Nous montrons que l'application directe des représentations obtenues par un CNN ne suffit pas, et nous proposons d'apprendre une transformation qui rapproche les répresentations internes des images réelles vers les représentations des images synthétiques. Nous évaluons notre approche à la fois qualitativement et quantitativement sur deux jeux de données standard: le jeu de données IKEAobject, et le sous-ensemble du jeu de données Pascal VOC 2012 contenant des instances de chaises, et nous montrons des améliorations sur chacun des deux
The recent availability of large catalogs of 3D models enables new possibilities for a 3D reasoning on photographs. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for relating 3D objects to 2D images.We first introduce two contributions that are used throughout this thesis: an automatic memory reduction library for deep CNNs, and a study of CNN features for cross-domain matching. In the first one, we develop a library built on top of Torch7 which automatically reduces up to 91% of the memory requirements for deploying a deep CNN. As a second point, we study the effectiveness of various CNN features extracted from a pre-trained network in the case of images from different modalities (real or synthetic images). We show that despite the large cross-domain difference between rendered views and photographs, it is possible to use some of these features for instance retrieval, with possible applications to image-based rendering.There has been a recent use of CNNs for the task of object viewpoint estimation, sometimes with very different design choices. We present these approaches in an unified framework and we analyse the key factors that affect performance. We propose a joint training method that combines both detection and viewpoint estimation, which performs better than considering the viewpoint estimation separately. We also study the impact of the formulation of viewpoint estimation either as a discrete or a continuous task, we quantify the benefits of deeper architectures and we demonstrate that using synthetic data is beneficial. With all these elements combined, we improve over previous state-of-the-art results on the Pascal3D+ dataset by a approximately 5% of mean average viewpoint precision.In the instance retrieval study, the image of the object is given and the goal is to identify among a number of 3D models which object it is. We extend this work to object detection, where instead we are given a 3D model (or a set of 3D models) and we are asked to locate and align the model in the image. We show that simply using CNN features are not enough for this task, and we propose to learn a transformation that brings the features from the real images close to the features from the rendered views. We evaluate our approach both qualitatively and quantitatively on two standard datasets: the IKEAobject dataset, and a subset of the Pascal VOC 2012 dataset of the chair category, and we show state-of-the-art results on both of them

Le développement de systèmes d'analyse discursive automatique des documents est un enjeu actuel majeur en Traitement Automatique des Langues. La difficulté principale correspond à l'étape d'identification des relations (comme Explication, Contraste. . . ) liant les segments constituant le document. En particulier, l'identification des relations dites implicites, c'est-à-dire non marquées par un connecteur discursif (comme mais, parce que. . . ), est réputée difficile car elle nécessite la prise en compte d'indices variés et correspond à des difficultés particulières dans le cadre d'un système de classification automatique. Dans cette thèse, nous utilisons des données brutes pour améliorer des systèmes d'identification automatique des relations implicites. Nous proposons d'abord d'utiliser les connecteurs pour annoter automatiquement de nouvelles données. Nous mettons en place des stratégies issues de l'adaptation de domaine qui nous permettent de gérer les différences en termes distributionnels entre données annotées automatiquement et manuellement : nous rapportons des améliorations pour des systèmes construits sur le corpus français ANNODIS et sur le corpus anglais du Penn Discourse Treebank Ensuite, nous proposons d'utiliser des représentations de mots acquises à partir de données brutes, éventuellement annotées automatiquement en connecteurs, pour enrichir la représentation des données fondées sur les mots présents dans les segments à lier. Nous rapportons des améliorations sur le corpus anglais du Penn Discourse Treebank et montrons notamment que cette méthode permet de limiter le recours à des ressources riches, disponibles seulement pour peu de langues
Building discourse parsers is currently a major challenge in Natural Language Processing. The identification of the relations (such as Explanation, Contrast. . . ) linking spans of text in the document is the main difficulty. Especially, identifying the so-called implicit relations, that is the relations that lack a discourse connective (such as but, because. . . ), is known as an hard tank sine it requires to take into account varions factors, and because it leads to specific difficulties in a classification system. In this thesis, we use raw data to improve automatic identification of implicit relations. First, we propose to use discourse markers in order to automatically annotate new data. We use domain adaptation methods to deal with the distributional differences between automatically and manually annotated data : we report improvements for systems built on the French corpus ANNODIS and on the English corpus Penn Discourse Treebank. Then, we propose to use word representations built from raw data, which may be automatically annotated with discourse markers, in order to feed a representation of the data based on the words found in the spans of text to be linked. We report improvements on the English corpus Penn Discourse Treebank, and especially we show that this method alleviates the need for rich resources, available but for a few languages

L'extraction d'événements épidémiques a pour but d'extraire de textes des incidents d'importance pour la santé publique, tels que des épidémies. Alors que l'extraction d'événements a fait l'objet de recherches approfondies pour les langues à fortes ressources comme l'anglais, les systèmes existants d'extraction d'événements épidémiques ne sont pas optimaux pour les contextes multilingues à faibles ressources en raison de la rareté des données d'entraînement. Tout d'abord, nous nous attaquons au problème de la rareté des données en transformant et en annotant un ensemble de données multilingues existantes au niveau des documents en un ensemble de données annotées au niveau des jetons, adapté à l'apprentissage supervisé des séquences. Ensuite, nous formulons la tâche d'extraction d'événements comme une tâche d'étiquetage de séquences et nous utilisons l'ensemble de données annotées au niveau des jetons pour entraîner des modèles supervisés d'apprentissage automatique et profond pour l'extraction d'événements épidémiques. Les résultats montrent que les modèles linguistiques pré-entraînés ont produit la meilleure performance globale dans toutes les langues évaluées. Troisièmement, nous proposons une technique d'adaptation au domaine en incluant des entités épidémiologiques (noms de maladies et lieux) dans le vocabulaire des modèles pré-entraînés. L'incorporation de ces entités a eu un impact positif sur la qualité de la tokénisation, contribuant ainsi à l'amélioration des performances du modèle. Enfin, nous évaluons l'auto-formation et observons que l'approche est légèrement plus performante que les modèles formés par apprentissage supervisé
Epidemic event extraction aims to extract incidents of public health importance from text, such as disease outbreaks. While event extraction has been extensively researched for high-resource languages such as English, existing systems for epidemic event extraction are sub-optimal for low-resource, multilingual settings due to training data scarcity. First, we tackle the data scarcity challenge by transforming and annotating an existing document-level multilingual dataset into a token-level annotated dataset suitable for supervised sequence learning. Second, we formulate the event extraction task as a sequence labeling task and utilize the token-level annotated dataset to train supervised machine and deep learning models for epidemic event extraction. The results show that pre-trained language models produced the best overall performance across all the evaluated languages. Third, we propose a domain adaptation technique by including epidemiological entities (disease names and locations) in the vocabulary of pre-trained models. Incorporating the entities positively impacted the tokenization quality, contributing to model performance improvement. Finally, we evaluate self-training and observe that the approach performs marginally better than models trained using supervised learning

Au cours des dernières décennies, l’émergence d’une large gamme de nouvelles technologies a permis de produire une quantité massive de données biologiques (génomique, protéomique...). Ainsi, une grande quantité de données de séries temporelles est maintenant élaborée tous les jours. Nouvellement produites, ces données peuvent nous fournir des nouvelles interprétations sur le comportement des Systèmes Biologiques (SB). Cela conduit alors à des développements considérables dans le domaine de la bioinformatique qui peuvent tirer profit de ces données. Ceci justifie notre motivation pour le développement de méthodes efficaces qui exploitent ces données pour l’apprentissage des Réseaux de Régulation Biologique (RRB) modélisant les SB. Nous introduisons alors, dans cette thèse, une nouvelle approche qui infère des RRB à partir des données de séries temporelles. Les RRB appris sont présentés avec un nouveau formalisme, introduit dans cette thèse, appelé " réseau d’automates avec le temps" (T-AN). Ce dernier assure le raffinement de la dynamique des RRB, modélisés avec le formalisme des réseaux d’automates (AN), grâce à l’intégration d’un paramètre temporel (délai) dans les transitions locales des automates. Cet enrichissement permet de paramétrer les transitions entre les états locaux des automates et aussi entre les états globaux du réseau. À posteriori de l’apprentissage des RRB, et dans le but d’avoir une meilleure compréhension de la nature du fonctionnement des SB, nous procédons à l’analyse formelle de la dynamique des RRB. Nous introduisons alors des méthodes logiques originales (développées en Answer Set Programming) pour déchiffrer l’énorme complexité de la dynamique des SB. Les propriétés dynamiques étudiées sont : l’identification des attracteurs (ensemble d’états globaux terminaux dont le réseau ne peut plus s’échapper) et la vérification de la propriété d’atteignabilité d’un objectif (un ensemble de composants) à partir d’un état global initial du réseau
Over the last few decades, the emergence of a wide range of new technologies has produced a massive amount of biological data (genomics, proteomics...). Thus, a very large amount of time series data is now produced every day. The newly produced data can give us new ideas about the behavior of biological systems. This leads to considerable developments in the field of bioinformatics that could benefit from these enormous data. This justifies the motivation to develop efficient methods for learning Biological Regulatory Networks (BRN) modeling a biological system from its time series data. Then, in order to understand the nature of system functions, we study, in this thesis, the dynamics of their BRN models. Indeed, we focus on developing original and scalable logical methods (implemented in Answer Set Programming) to deciphering the emerging complexity of dynamics of biological systems. The main contributions of this thesis are enumerated in the following. (i) Refining the dynamics of the BRN, modeling with the automata Network (AN) formalism, by integrating a temporal parameter (delay) in the local transitions of the automata. We call the extended formalism a Timed Automata Network (T-AN). This integration allows the parametrization of the transitions between each automata local states as well as between the network global states. (ii) Learning BRNs modeling biological systems from their time series data. (iii) Model checking of discrete dynamical properties of BRN (modeling with AN and T-AN) by dynamical formal analysis : attractors identification (minimal trap domains from which the network cannot escape) and reachability verification of an objective from a network global initial state

Cette thèse porte sur l'établissement de similarités de données textuelles dans le domaine de la gestion de la relation client. Elle se décline en deux parties : - l'analyse automatique de messages courts en réponse à des questionnaires de satisfaction ; - la recherche de produits à partir de l'énonciation de critères au sein d'une conversation écrite mettant en jeu un humain et un programme agent. La première partie a pour objectif la production d'informations statistiques structurées extraites des réponses aux questions. Les idées exprimées dans les réponses sont identifiées, organisées selon une taxonomie et quantifiées. La seconde partie vise à transcrire les critères de recherche de produits en requêtes compréhensibles par un système de gestion de bases de données. Les critères étudiés vont de critères relativement simples comme la matière du produit jusqu'à des critères plus complexes comme le prix ou la couleur. Les deux parties se rejoignent sur la problématique d'établissement de similarités entre données textuelles par des techniques de TAL. Les principales difficultés à surmonter sont liées aux caractéristiques des textes, rédigés en langage naturel, courts, et comportant fréquemment des fautes d'orthographe ou des négations. L'établissement de similarités sémantiques entre mots (synonymie, antonymie, etc) et l'établissement de relations syntaxiques entre syntagmes (conjonction, opposition, etc) sont également des problématiques abordées. Nous étudions également dans cette thèse des méthodes de regroupements et de classification automatique de textes afin d'analyser les réponses aux questionnaires de satisfaction
This Ph.D. thesis is about the establishment of textual data similarities in the client relation domain. Two subjects are mainly considered : - the automatic analysis of short messages in response of satisfaction surveys ; - the search of products given same criteria expressed in natural language by a human through a conversation with a program. The first subject concerns the statistical informations from the surveys answers. The ideas recognized in the answers are identified, organized according to a taxonomy and quantified. The second subject concerns the transcription of some criteria over products into queries to be interpreted by a database management system. The number of criteria under consideration is wide, from simplest criteria like material or brand, until most complex criteria like color or price. The two subjects meet on the problem of establishing textual data similarities thanks to NLP techniques. The main difficulties come from the fact that the texts to be processed, written in natural language, are short ones and with lots of spell checking errors and negations. Establishment of semantic similarities between words (synonymy, antonymy, ...) and syntactic relations between syntagms (conjunction, opposition, ...) are other issues considered in our work. We also study in this Ph. D. thesis automatic clustering and classification methods in order to analyse answers to satisfaction surveys

Cette thèse améliore la notation des clients. L’évaluation des clients est importante pour les entreprises dans leurs processus de prise de décision parce qu'elle aide à résoudre des problèmes de gestion clés tels que le choix des clients à cibler pour une campagne de marketing ou l'analyse des clients qui sont susceptibles de quitter l'entreprise. La recherche effectuée dans le cadre de cette thèse apporte plusieurs contributions dans trois domaines de la littérature sur la notation des clients. Premièrement, de nouvelles sources de données sont utilisées pour évaluer les clients. Deuxièmement, la méthodologie pour passer des données aux décisions est améliorée. Troisièmement, la prédiction des événements courants du client est proposée comme une nouvelle application de la notation des clients. Tous les résultats présentés dans cette thèse sont issus de données réelles et sont non seulement d'une grande valeur académique, mais aussi d'une grande pertinence commerciale
This dissertation improves customer scoring. Customer scoring is important for companies in their decision making processes because it helps to solve key managerial issues such as the decision of which customers to target for a marketing campaign or the assessment of customer that are likely to leave the company. The research in this dissertation makes several contributions in three areas of the customer scoring literature. First, new sources of data are used to score customers. Second, methodology to go from data to decisions is improved. Third, customer life event prediction is proposed as a new application of customer scoring

L'objet de la thèse est de contribuer à l'étude numérique des lois de conservation hyperboliques avec termes sources, ce qui est motivé par les applications aux équations de Saint-Venant pour les eaux peu profondes. La première partie traite des questions habituelles de l'analyse des approximations numériques des lois de conservation scalaires. On se concentre sur des schémas aux volumes finis semi-discrets, dans le cas général d'un maillage non-uniforme. Pour définir des discrétisations appropriées du terme source, on introduit le formalisme spécifique de la méthode "Upwind Interface Source" et on établit des conditions sur les fonctions numériques telles que le solveur discret préserve les solutions stationnaires. Une définition rigoureuse de consistance est ensuite formulée, adaptée aux "schémas équilibres", pour laquelle on est capable de prouver un théorème de convergence faible de type Lax-Wendroff. La méthode considérée dans un premier temps est essentiellement d'ordre un en espace. Pour améliorer la précision, on développe des approches à haute résolution pour la méthode "Upwind Interface Source" et on montre que celles-ci sont un moyen efficace de dériver des schémas d'ordre plus élevé avec des propriétés convenables. On prouve une estimation d'erreur dans $L^p$, $1\le p < +\infty$, qui est un résultat optimal dans le cas d'un maillage uniforme. On conclut alors que les mêmes taux de convergence $O(h)$ et $O(h^2)$ que pour les systèmes homogènes correspondants sont valables. La deuxième partie présente un schéma numérique pour approcher les équations de Saint-Venant, avec un terme source géométrique, qui vérifie les propriétés théoriques suivantes: il préserve les états stationnaires de l'eau au repos, vérifie une inégalité d'entropie discrète, préserve la positivité de la hauteur de l'eau et reste stable avec des profiles du fond discontinus. Cela est obtenu grâce à une approche cinétique au système; dans ce contexte, on utilise une description formelle du comportement microscopique du système pour définir les flux numériques aux interfaces d'un maillage non-structuré. On utilise aussi le concept de variables conservatives centrées (typique de la méthode des volumes finis) et des termes sources décentrés aux interfaces. Finalement, on présente des simulations numériques du système des équations de Saint-Venant modifiées pour prendre en compte le frottement et la viscosité, afin de retrouver les résultats de certaines études expérimentales. Une application à la modélisation des termes de frottement pour les avalanches de neige est discutée dans l'Appendice.

Cette thèse aborde le processus ponctuel déterminantal, un modèle probabiliste qui capture la répulsion entre les points d’un certain espace. Celle-ci est déterminée par une matrice de similarité, la matrice noyau du processus, qui spécifie quels points sont les plus similaires et donc moins susceptibles de figurer dans un même sous-ensemble. Contrairement à la sélection aléatoire uniforme, ce processus ponctuel privilégie les sous-ensembles qui contiennent des points diversifiés et hétérogènes. La notion de diversité acquiert une importante grandissante au sein de sciences comme la médecine, la sociologie, les sciences forensiques et les sciences comportementales. Le processus ponctuel déterminantal offre donc une alternative aux traditionnelles méthodes d’échantillonnage en tenant compte de la diversité des éléments choisis. Actuellement, il est déjà très utilisé en apprentissage automatique comme modèle de sélection de sous-ensembles. Son application en statistique est illustrée par trois articles. Le premier article aborde le partitionnement de données effectué par un algorithme répété un grand nombre de fois sur les mêmes données, le partitionnement par consensus. On montre qu’en utilisant le processus ponctuel déterminantal pour sélectionner les points initiaux de l’algorithme, la partition de données finale a une qualité supérieure à celle que l’on obtient en sélectionnant les points de façon uniforme. Le deuxième article étend la méthodologie du premier article aux données ayant un grand nombre d’observations. Ce cas impose un effort computationnel additionnel, étant donné que la sélection de points par le processus ponctuel déterminantal passe par la décomposition spectrale de la matrice de similarité qui, dans ce cas-ci, est de grande taille. On présente deux approches différentes pour résoudre ce problème. On montre que les résultats obtenus par ces deux approches sont meilleurs que ceux obtenus avec un partitionnement de données basé sur une sélection uniforme de points. Le troisième article présente le problème de sélection de variables en régression linéaire et logistique face à un nombre élevé de covariables par une approche bayésienne. La sélection de variables est faite en recourant aux méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov, en utilisant l’algorithme de Metropolis-Hastings. On montre qu’en choisissant le processus ponctuel déterminantal comme loi a priori de l’espace des modèles, le sous-ensemble final de variables est meilleur que celui que l’on obtient avec une loi a priori uniforme.
This thesis presents the determinantal point process, a probabilistic model that captures repulsion between points of a certain space. This repulsion is encompassed by a similarity matrix, the kernel matrix, which selects which points are more similar and then less likely to appear in the same subset. This point process gives more weight to subsets characterized by a larger diversity of its elements, which is not the case with the traditional uniform random sampling. Diversity has become a key concept in domains such as medicine, sociology, forensic sciences and behavioral sciences. The determinantal point process is considered a promising alternative to traditional sampling methods, since it takes into account the diversity of selected elements. It is already actively used in machine learning as a subset selection method. Its application in statistics is illustrated with three papers. The first paper presents the consensus clustering, which consists in running a clustering algorithm on the same data, a large number of times. To sample the initials points of the algorithm, we propose the determinantal point process as a sampling method instead of a uniform random sampling and show that the former option produces better clustering results. The second paper extends the methodology developed in the first paper to large-data. Such datasets impose a computational burden since sampling with the determinantal point process is based on the spectral decomposition of the large kernel matrix. We introduce two methods to deal with this issue. These methods also produce better clustering results than consensus clustering based on a uniform sampling of initial points. The third paper addresses the problem of variable selection for the linear model and the logistic regression, when the number of predictors is large. A Bayesian approach is adopted, using Markov Chain Monte Carlo methods with Metropolis-Hasting algorithm. We show that setting the determinantal point process as the prior distribution for the model space selects a better final model than the model selected by a uniform prior on the model space.