Letteratura scientifica selezionata sul tema "Apprentissage profond des représentations"
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Articoli di riviste sul tema "Apprentissage profond des représentations":
1
Narcy, Jean-Paul. "Représentations, apprentissage et supports multimédias". Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l'APLIUT 17, n. 3 (1998): 14–24. http://dx.doi.org/10.3406/apliu.1998.1154.
2
Tremblay, Marc-Adélard. "L'anthropologie de la santé en tant que représentation". Articles - Le quotidien 23, n. 3 (12 aprile 2005): 253–73. http://dx.doi.org/10.7202/055985ar.
Abstract (sommario):
Trois traditions scientifiques particulières sont à l'origine de l'anthropologie de la santé en tant que champ distinctif de l'ethnologie: l'intérêt de l'ethnographie traditionnelle pour les médecines dites primitives (les études ethnomédicinales) ; les travaux sur la personnalité et la culture dans les années trente et quarante qui ont favorisé une étroite collaboration entre anthropologues et psychiatres et l'extraordinaire expansion des programmes internationaux de santé publique durant la période qui a suivi la Seconde Guerre mondiale. Ces trois traditions scientifiques ont contribué à la constitution d'un corpus de connaissances se rapportant à la santé et à la maladie dans des contextes transculturels qui élargissent les conceptions bio-médicales de la maladie ainsi que les représentations professionnelles et les modèles thérapeutiques des intervenants du monde occidental. Les anthropologues médicaux américains ainsi que les spécialistes européens de l'ethnomédecine ont mis en relief des modèles opératoires qui incarnent ces conceptions élargies de la santé : ils proposent aux praticiens de la médecine occidentale une définition plus compréhensive de la santé, des démarches thérapeutiques qui tiennent compte du contexte socio-culturel de la dispensation des soins, des principes de réinsertion sociale qui respectent l'univers phénoménologique des patients ainsi que les systèmes d'attente de l'univers social plus large. Ces conceptions scientifiques nouvelles découlent, dans une large mesure, des acquis récents des sciences de l'homme, et, pour autant, elles ne constituent pas pour les agents traditionnels un paradigme évident d'explication de la réalité pathologique ni ne justifient de transformations profondes dans les démarches thérapeutiques centrées sur le patient en tant qu'unité clinique exclusive. D'autres disciplines, telles que la sociologie, la psychiatrie sociale, la psychologie, par des cheminements parallèles ou analogues proposent elles aussi des définitions nouvelles de la maladie et des procès thérapeutiques rajeunis en vue de restaurer la santé. Pourtant la médecine, en tant que science et en tant que pratique, évolue lentement dans sa démarche de renouvellement. L'anthropologie de la santé, une des sciences humaines dont les traditions de recherche portent à la fois sur le biologique, le psychologique et le culturel dans des voies comparatives peut apporter une contribution d'importance dans le rajeunissement des perspectives conceptuelles sur la santé et la maladie et dans la conception de pratiques professionnelles. Une conception systémique de la santé, par exemple, nécessite l'examen d'expériences pathologiques en tant que phénomènes totaux. Ainsi les analyses que poursuit l'anthropologie de la santé établissent les relations qui existent entre la maladie, les systèmes de dispensation des soins et les patrons culturels sans oublier l'univers phénoménologique du patient et les conceptions prophylactiques du professionnel de la santé. Toutes les civilisations du monde ont élaboré des conceptions de la maladie, ont développé des systèmes de dispensation des soins et ont mandaté des spécialistes pour traiter les malades et les aider à restaurer les équilibres physiologiques, psychosomatiques et socioculturels rompus. Conceptions de la maladie, élaboration des méthodes prophylactiques, apprentissage des spécialistes, application des thérapeutiques, constituent autant d'éléments du système médical qui sont influencés par les visions du monde, les systèmes de pensée et les modes de vie. Une des contributions les plus substantielles de l'anthropologie culturelle dans l'étude des diverses civilisations du monde fut d'énoncer des généralisations qui possèdent un caractère d'universalité puisqu'elles se fondent sur des observations récoltées dans des contextes transculturels. Significatifs furent aussi les apports ethnologiques à la connaissance de la maladie et de la pratique médicale dans « la petite communauté » en mettant en relief les représentations sociales de la maladie tant chez les praticiens que chez les clientèles. Les connaissances récemment acquises en ethnomédecine témoignent d'un intérêt renouvelé pour la compréhension des médecines traditionnelles et primitives ainsi que pour la connaissance de leurs fondements philosophiques et théologiques. Finalement, les histoires de vie des medicine men et des guérisseurs représentent des contributions de première main qui donnent directement accès à la culture vécue des malades et des thérapeutes, révélant ainsi non seulement la dynamique d'un segment culturel mais aussi l'ensemble des éléments significatifs de l'organisation sociale et des patrons culturels d'une civilisation particulière. L'anthropologie de la santé est une discipline scientifique, nul ne saurait le contester. Le modèle d'explication de la santé qu'elle propose (basé principalement sur les notions d'adaptation, d'équilibre et de croissance) découle d'études empiriques transculturelles. Toutefois, en tant que représentation scientifique, elle ne peut être dissociée des contextes socio-historiques de sa naissance et de son évolution ni des univers idéologiques de ses premiers promoteurs. Dans cette perspective, il nous apparaît intéressant et instructif à la fois de mieux connaître comment cette sous-discipline est née ici, le processus de son implantation, le genre d'études auxquelles elle a donné lieu, les principaux résultats auxquels elle arrive et les enseignements qu'ils traduisent, les pistes de recherche qu'elle suggère. La pénétration de cette nouvelle représentation dans notre milieu a-t-elle suscité des transformations du monde de la santé ?
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Lieury, Alain, Catherine Clinet, Marc Gimonet e Muriel Lefebre. "Représentations imagées et apprentissage d'un vocabulaire étranger". Bulletin de psychologie 41, n. 386 (1988): 701–9. http://dx.doi.org/10.3406/bupsy.1988.12928.
4
Milovanovic, Julie, Daniel Siret, Guillaume Moreau e Francis Miguet. "Écosystème de représentations et apprentissage de la conception". SHS Web of Conferences 47 (2018): 01003. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20184701003.
Abstract (sommario):
L’article construit une articulation des notions d’écosystème de représentations, d’apprentissage et de conception. Le modèle descriptif proposé permet d’interroger l’impact d’une altération de l’écosystème de représentations sur l’apprentissage de la conception en studio de projet. Deux écosystèmes utilisant des techniques de Réalité Virtuelle pour favoriser l’immersion dans le projet sont analysés. Les implications sur les processus d’apprentissage de la conception sont décrites par rapport au modèle descriptif proposé.
5
Sánchez Abchi, Verónica, e Amelia Lambelet. "Enseignement/apprentissage des langues et cultures d’origine: changements, synergies et représentations". Babylonia Journal of Language Education 1 (25 aprile 2023): 8–11. http://dx.doi.org/10.55393/babylonia.v1i.277.
Abstract (sommario):
Dans ce numéro de Babylonia, nous nous intéressons aux migrant.es de première et deuxième génération. Non pas, comme c’est souvent le cas, à propos de leur apprentissage de la langue majoritaire ou leur intégration dans la société d’accueil, mais en ce qui concerne leur maintien, ou leur apprentissage, de leur langue d’origine.
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Auger, Nathalie. "L’enseignement-apprentissage de la langue française en France. Dé-complexifier la question". Diversité 151, n. 1 (2007): 121–26. http://dx.doi.org/10.3406/diver.2007.2835.
Abstract (sommario):
Il est difficile de comprendre les enjeux de la langue française et de son enseignement-apprentissage sans avoir un regard distancié. Les débats sont si passionnés, passionnants, qu’ils entraînent souvent les locuteurs à généraliser des représentations fortement marquées par la subjectivité et les affects ; d’autant mieux que les débatteurs n’ont pas toujours conscience des constructions sociales qui sous-tendent ces représentations.
7
Fotso Kono, Hervé, e José Ángel Vera Noriega. "Propriétés psychométriques d’un instrument de mesure des représentations des approches grammaticales inductives/déductives des enseignants de FLE au Mexique". Verbum et Lingua, n. 20 (30 giugno 2022): 7–24. http://dx.doi.org/10.32870/vel.vi20.181.
Abstract (sommario):
Sur la base des paradigmes dominants de l’enseignement des langues étrangères, le présent article vise à construire un instrument de mesure des représentations de la langue, de l’enseignement/apprentissage, de la fréquence et de l’usage conditionné des approches grammaticales inductives et déductives. À partir d’une population de 142 professeurs de français langue étrangère (FLE) du Mexique et d’un ensemble de tests (l’analyse factorielle exploratoire, le calcul des coefficients alfa de Cronbach et l’analyse de Rasch), les évidences de fiabilité, de cohérence interne, d’agroupement et même de dimensionnalité sont produites. De façon générale, l’ensemble des échelles développées et testées présentent des critères de normalité acceptables. Cependant, on observe particulièrement une difficulté liée à la mesure des représentations constructivistes d’une langue étrangère, de son enseignement et de son apprentissage
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Fillières-Riveau, Gauthier, Jean-Marie Favreau, Vincent Barra e Guillaume Touya. "Génération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond". Revue Internationale de Géomatique 30, n. 1-2 (gennaio 2020): 105–26. http://dx.doi.org/10.3166/rig.2020.00104.
Abstract (sommario):
Les cartes tactiles photoréalistes sont un des outils mobilisés par les personnes en situation de déficience visuelle pour appréhender leur environnement urbain proche, notamment dans le cadre de la mobilité, pour la traversée de carrefours par exemple. Ces cartes sont aujourd’hui principalement fabriquées artisanalement. Dans cet article, nous proposons une approche permettant de produire une segmentation sémantique d’une imagerie aérienne de précision, étape centrale de cette fabrication. Les différents éléments d’intérêt tels que trottoirs, passages piétons, ou îlots centraux sont ainsi localisés et tracés dans l’espace urbain. Nous présentons en particulier comment l’augmentation de cette imagerie par des données vectorielles issues d’OpenStreetMap permet d’obtenir par une technique d’apprentissage profond (réseau adverse génératif conditionnel) des résultats significatifs. Après avoir présenté les enjeux de ce travail et un état de l’art des techniques existantes, nous détaillons l’approche proposée, et nous étudions les résultats obtenus, en comparant en particulier les segmentations obtenues sans et avec enrichissement par données vectorielles. Les résultats sont très prometteurs.
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Pouliquen, Geoffroy, e Catherine Oppenheim. "Débruitage par apprentissage profond: impact sur les biomarqueurs quantitatifs des tumeurs cérébrales". Journal of Neuroradiology 49, n. 2 (marzo 2022): 136. http://dx.doi.org/10.1016/j.neurad.2022.01.040.
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Narcy-Combes, Marie-Françoise. "Conflits de représentations et adaptation des dispositifs d’enseignement/apprentissage". Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l APLIUT, Vol. XXVII N° 1 (15 febbraio 2008): 32–50. http://dx.doi.org/10.4000/apliut.1525.
Tesi sul tema "Apprentissage profond des représentations":
1
Moradi, Fard Maziar. "Apprentissage de représentations de données dans un apprentissage non-supervisé". Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM053.
Abstract (sommario):
En raison du grand impact de l’apprentissage profond sur divers domaines de l’apprentissage automatique, leurs capacités à améliorer les approches de clustering ont récemment été étudiées. Dans un premier temps, des approches d’apprentissage profond (principalement des autoencodeurs) ont été utilisées pour réduire la dimensionnalité de l’espace d’origine et pour supprimer les éventuels bruits (également pour apprendre de nouvelles représentations de données). De telles approches de clustering qui utilisent des approches d’apprentissage en profondeur sont appelées deep clustering. Cette thèse se concentre sur le développement de modèles de deep clustering qui peuvent être utilisés pour différents types de données (par exemple, des images, du texte). Tout d’abord, nous proposons un algorithme DKM (Deep k-means) dans lequel l’apprentissage des représentations de données (via un autoencodeur profond) et des représentants de cluster (via k-means) est effectué de manière conjointe. Les résultats de notre approche DKM indiquent que ce modèle est capable de surpasser des algorithmes similaires en Deep Clustering. En effet, notre cadre proposé est capable de propager de manière lisse l’erreur de la fonction de coût à travers toutes les variables apprenables.De plus, nous proposons deux modèles nommés SD2C et PCD2C qui sont capables d’intégrer respectivement des mots d’amorçage et des contraintes par paires dans des approches de Deep Clustering de bout en bout. En utilisant de telles approches, les utilisateurs peuvent observer le reflet de leurs besoins en clustering. Enfin, les résultats obtenus à partir de ces modèles indiquent leur capacité à obtenir des résultats plus adaptésDue to the great impact of deep learning on variety fields of machine learning, recently their abilities to improve clustering approaches have been investi- gated. At first, deep learning approaches (mostly Autoencoders) have been used to reduce the dimensionality of the original space and to remove possible noises (also to learn new data representations). Such clustering approaches that utilize deep learning approaches are called Deep Clustering. This thesis focuses on developing Deep Clustering models which can be used for different types of data (e.g., images, text). First we propose a Deep k-means (DKM) algorithm where learning data representations (through a deep Autoencoder) and cluster representatives (through the k-means) are performed in a joint way. The results of our DKM approach indicate that this framework is able to outperform similar algorithms in Deep Clustering. Indeed, our proposed framework is able to truly and smoothly backpropagate the loss function error through all learnable variables.Moreover, we propose two frameworks named SD2C and PCD2C which are able to integrate respectively seed words and pairwise constraints into end-to-end Deep Clustering frameworks. In fact, by utilizing such frameworks, the users can observe the reflection of their needs in clustering. Finally, the results obtained from these frameworks indicate their ability to obtain more tailored results
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Tamaazousti, Youssef. "Vers l’universalité des représentations visuelle et multimodales". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC038/document.
Abstract (sommario):
En raison de ses enjeux sociétaux, économiques et culturels, l’intelligence artificielle (dénotée IA) est aujourd’hui un sujet d’actualité très populaire. L’un de ses principaux objectifs est de développer des systèmes qui facilitent la vie quotidienne de l’homme, par le biais d’applications telles que les robots domestiques, les robots industriels, les véhicules autonomes et bien plus encore. La montée en popularité de l’IA est fortement due à l’émergence d’outils basés sur des réseaux de neurones profonds qui permettent d’apprendre simultanément, la représentation des données (qui était traditionnellement conçue à la main), et la tâche à résoudre (qui était traditionnellement apprise à l’aide de modèles d’apprentissage automatique). Ceci résulte de la conjonction des avancées théoriques, de la capacité de calcul croissante ainsi que de la disponibilité de nombreuses données annotées. Un objectif de longue date de l’IA est de concevoir des machines inspirées des humains, capables de percevoir le monde, d’interagir avec les humains, et tout ceci de manière évolutive (c’est `a dire en améliorant constamment la capacité de perception du monde et d’interaction avec les humains). Bien que l’IA soit un domaine beaucoup plus vaste, nous nous intéressons dans cette thèse, uniquement à l’IA basée apprentissage (qui est l’une des plus performante, à ce jour). Celle-ci consiste `a l’apprentissage d’un modèle qui une fois appris résoud une certaine tâche, et est généralement composée de deux sous-modules, l’un représentant la donnée (nommé ”représentation”) et l’autre prenant des décisions (nommé ”résolution de tâche”). Nous catégorisons, dans cette thèse, les travaux autour de l’IA, dans les deux approches d’apprentissage suivantes : (i) Spécialisation : apprendre des représentations à partir de quelques tâches spécifiques dans le but de pouvoir effectuer des tâches très spécifiques (spécialisées dans un certain domaine) avec un très bon niveau de performance; ii) Universalité : apprendre des représentations à partir de plusieurs tâches générales dans le but d’accomplir autant de tâches que possible dansdifférents contextes. Alors que la spécialisation a été largement explorée par la communauté de l’apprentissage profond, seules quelques tentatives implicites ont été réalisée vers la seconde catégorie, à savoir, l’universalité. Ainsi, le but de cette thèse est d’aborder explicitement le problème de l’amélioration de l’universalité des représentations avec des méthodes d’apprentissage profond, pour les données d’image et de texte. [...]Because of its key societal, economic and cultural stakes, Artificial Intelligence (AI) is a hot topic. One of its main goal, is to develop systems that facilitates the daily life of humans, with applications such as household robots, industrial robots, autonomous vehicle and much more. The rise of AI is highly due to the emergence of tools based on deep neural-networks which make it possible to simultaneously learn, the representation of the data (which were traditionally hand-crafted), and the task to solve (traditionally learned with statistical models). This resulted from the conjunction of theoretical advances, the growing computational capacity as well as the availability of many annotated data. A long standing goal of AI is to design machines inspired humans, capable of perceiving the world, interacting with humans, in an evolutionary way. We categorize, in this Thesis, the works around AI, in the two following learning-approaches: (i) Specialization: learn representations from few specific tasks with the goal to be able to carry out very specific tasks (specialized in a certain field) with a very good level of performance; (ii) Universality: learn representations from several general tasks with the goal to perform as many tasks as possible in different contexts. While specialization was extensively explored by the deep-learning community, only a few implicit attempts were made towards universality. Thus, the goal of this Thesis is to explicitly address the problem of improving universality with deep-learning methods, for image and text data. We have addressed this topic of universality in two different forms: through the implementation of methods to improve universality (“universalizing methods”); and through the establishment of a protocol to quantify its universality. Concerning universalizing methods, we proposed three technical contributions: (i) in a context of large semantic representations, we proposed a method to reduce redundancy between the detectors through, an adaptive thresholding and the relations between concepts; (ii) in the context of neural-network representations, we proposed an approach that increases the number of detectors without increasing the amount of annotated data; (iii) in a context of multimodal representations, we proposed a method to preserve the semantics of unimodal representations in multimodal ones. Regarding the quantification of universality, we proposed to evaluate universalizing methods in a Transferlearning scheme. Indeed, this technical scheme is relevant to assess the universal ability of representations. This also led us to propose a new framework as well as new quantitative evaluation criteria for universalizing methods
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Droniou, Alain. "Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l'apprentissage profond pour la robotique autonome". Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066056/document.
Abstract (sommario):
Afin de pouvoir évoluer de manière autonome et sûre dans leur environnement, les robots doivent être capables d'en construire un modèle fiable et pertinent. Pour des tâches variées dans des environnements complexes, il est difficile de prévoir de manière exhaustive les capacités nécessaires au robot. Il est alors intéressant de doter les robots de mécanismes d'apprentissage leur donnant la possibilité de construire eux-mêmes des représentations adaptées à leur environnement. Se posent alors deux questions : quelle doit être la nature des représentations utilisées et par quels mécanismes peuvent-elles être apprises ? Nous proposons pour cela l'utilisation de l'hypothèse des sous-variétés afin de développer des architectures permettant de faire émerger une représentation symbolique de flux sensorimoteurs bruts. Nous montrons que le paradigme de l'apprentissage profond fournit des mécanismes appropriés à l'apprentissage autonome de telles représentations. Nous démontrons que l'exploitation de la nature multimodale des flux sensorimoteurs permet d'en obtenir une représentation symbolique pertinente. Dans un second temps, nous étudions le problème de l'évolution temporelle des stimuli. Nous discutons les défauts de la plupart des approches aujourd'hui utilisées et nous esquissons une approche à partir de laquelle nous approfondissons deux sous-problèmes. Dans une troisième partie, nous proposons des pistes de recherche pour permettre le passage des expériences de laboratoire à des environnements naturels. Nous explorons plus particulièrement la problématique de la curiosité artificielle dans des réseaux de neurones non supervisésThis thesis studies the use of deep neural networks to learn high level representations from raw inputs on robots, based on the "manifold hypothesis"
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Moreau, Thomas. "Représentations Convolutives Parcimonieuses -- application aux signaux physiologiques et interpétabilité de l'apprentissage profond". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLN054/document.
Abstract (sommario):
Les représentations convolutives extraient des motifs récurrents qui aident à comprendre la structure locale dans un jeu de signaux. Elles sont adaptées pour l’analyse des signaux physiologiques, qui nécessite des visualisations mettant en avant les informations pertinentes. Ces représentations sont aussi liées aux modèles d’apprentissage profond. Dans ce manuscrit, nous décrivons des avancées algorithmiques et théoriques autour de ces modèles. Nous montrons d’abord que l’Analyse du Spectre Singulier permet de calculer efficacement une représentation convolutive. Cette représentation est dense et nous décrivons une procédure automatisée pour la rendre plus interprétable. Nous proposons ensuite un algorithme asynchrone, pour accélérer le codage parcimonieux convolutif. Notre algorithme présente une accélération super-linéaire. Dans une seconde partie, nous analysons les liens entre représentations et réseaux de neurones. Nous proposons une étape d’apprentissage supplémentaire, appelée post-entraînement, qui permet d’améliorer les performances du réseau entraîné, en s’assurant que la dernière couche soit optimale. Puis nous étudions les mécanismes qui rendent possible l’accélération du codage parcimonieux avec des réseaux de neurones. Nous montrons que cela est lié à une factorisation de la matrice de Gram du dictionnaire. Finalement, nous illustrons l’intérêt de l’utilisation des représentations convolutives pour les signaux physiologiques. L’apprentissage de dictionnaire convolutif est utilisé pour résumer des signaux de marche et le mouvement du regard est soustrait de signaux oculométriques avec l’Analyse du Spectre SingulierConvolutional representations extract recurrent patterns which lead to the discovery of local structures in a set of signals. They are well suited to analyze physiological signals which requires interpretable representations in order to understand the relevant information. Moreover, these representations can be linked to deep learning models, as a way to bring interpretability intheir internal representations. In this disserta tion, we describe recent advances on both computational and theoretical aspects of these models.First, we show that the Singular Spectrum Analysis can be used to compute convolutional representations. This representation is dense and we describe an automatized procedure to improve its interpretability. Also, we propose an asynchronous algorithm, called DICOD, based on greedy coordinate descent, to solve convolutional sparse coding for long signals. Our algorithm has super-linear acceleration.In a second part, we focus on the link between representations and neural networks. An extra training step for deep learning, called post-training, is introduced to boost the performances of the trained network by making sure the last layer is optimal. Then, we study the mechanisms which allow to accelerate sparse coding algorithms with neural networks. We show that it is linked to afactorization of the Gram matrix of the dictionary.Finally, we illustrate the relevance of convolutional representations for physiological signals. Convolutional dictionary learning is used to summarize human walk signals and Singular Spectrum Analysis is used to remove the gaze movement in young infant’s oculometric recordings
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Droniou, Alain. "Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l'apprentissage profond pour la robotique autonome". Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066056.
Abstract (sommario):
Afin de pouvoir évoluer de manière autonome et sûre dans leur environnement, les robots doivent être capables d'en construire un modèle fiable et pertinent. Pour des tâches variées dans des environnements complexes, il est difficile de prévoir de manière exhaustive les capacités nécessaires au robot. Il est alors intéressant de doter les robots de mécanismes d'apprentissage leur donnant la possibilité de construire eux-mêmes des représentations adaptées à leur environnement. Se posent alors deux questions : quelle doit être la nature des représentations utilisées et par quels mécanismes peuvent-elles être apprises ? Nous proposons pour cela l'utilisation de l'hypothèse des sous-variétés afin de développer des architectures permettant de faire émerger une représentation symbolique de flux sensorimoteurs bruts. Nous montrons que le paradigme de l'apprentissage profond fournit des mécanismes appropriés à l'apprentissage autonome de telles représentations. Nous démontrons que l'exploitation de la nature multimodale des flux sensorimoteurs permet d'en obtenir une représentation symbolique pertinente. Dans un second temps, nous étudions le problème de l'évolution temporelle des stimuli. Nous discutons les défauts de la plupart des approches aujourd'hui utilisées et nous esquissons une approche à partir de laquelle nous approfondissons deux sous-problèmes. Dans une troisième partie, nous proposons des pistes de recherche pour permettre le passage des expériences de laboratoire à des environnements naturels. Nous explorons plus particulièrement la problématique de la curiosité artificielle dans des réseaux de neurones non supervisésThis thesis studies the use of deep neural networks to learn high level representations from raw inputs on robots, based on the "manifold hypothesis"
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Caron, Stéphane. "Détection d'anomalies basée sur les représentations latentes d'un autoencodeur variationnel". Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69185.
Abstract (sommario):
Dans ce mémoire, nous proposons une méthodologie qui permet de détecter des anomalies parmi un ensemble de données complexes, plus particulièrement des images. Pour y arriver, nous utilisons un type spécifique de réseau de neurones, soit un autoencodeur variationnel (VAE). Cette approche non-supervisée d'apprentissage profond nous permet d'obtenir une représentation plus simple de nos données sur laquelle nous appliquerons une mesure de distance de Kullback-Leibler nous permettant de discriminer les anomalies des observations "normales". Pour déterminer si une image nous apparaît comme "anormale", notre approche se base sur une proportion d'observations à filtrer, ce qui est plus simple et intuitif à établir qu'un seuil sur la valeur même de la distance. En utilisant notre méthodologie sur des images réelles, nous avons démontré que nous pouvons obtenir des performances de détection d'anomalies supérieures en termes d'aire sous la courbe ROC, de précision et de rappel par rapport à d'autres approches non-supervisées. De plus, nous avons montré que la simplicité de l'approche par niveau de filtration permet d'adapter facilement la méthode à des jeux de données ayant différents niveaux de contamination d'anomalies.In this master's thesis, we propose a methodology that aims to detect anomalies among complex data, such as images. In order to do that, we use a specific type of neural network called the varitionnal autoencoder (VAE). This non-supervised deep learning approach allows us to obtain a simple representation of our data on which we then use the Kullback-Leibler distance to discriminate between anomalies and "normal" observations. To determine if an image should be considered "abnormal", our approach is based on a proportion of observations to be filtered, which is easier and more intuitive to establish than applying a threshold based on the value of a distance metric. By using our methodology on real complex images, we can obtain superior anomaly detection performances in terms of area under the ROC curve (AUC),precision and recall compared to other non-supervised methods. Moreover, we demonstrate that the simplicity of our filtration level allows us to easily adapt the method to datasets having different levels of anomaly contamination.
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Thomas, Hugues. "Apprentissage de nouvelles représentations pour la sémantisation de nuages de points 3D". Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEM048/document.
Abstract (sommario):
Aujourd’hui, de nouvelles technologies permettent l’acquisition de scènes 3D volumineuses et précises sous la forme de nuages de points. Les nouvelles applications ouvertes par ces technologies, comme les véhicules autonomes ou la maintenance d'infrastructure, reposent sur un traitement efficace des nuages de points à grande échelle. Les méthodes d'apprentissage profond par convolution ne peuvent pas être utilisées directement avec des nuages de points. Dans le cas des images, les filtres convolutifs ont permis l’apprentissage de nouvelles représentations, jusqu’alors construites « à la main » dans les méthodes de vision par ordinateur plus anciennes. En suivant le même raisonnement, nous présentons dans cette thèse une étude des représentations construites « à la main » utilisées pour le traitement des nuages de points. Nous proposons ainsi plusieurs contributions, qui serviront de base à la conception d’une nouvelle représentation convolutive pour le traitement des nuages de points. Parmi elles, une nouvelle définition de voisinages sphériques multi-échelles, une comparaison avec les k plus proches voisins multi-échelles, une nouvelle stratégie d'apprentissage actif, la segmentation sémantique des nuages de points à grande échelle, et une étude de l'influence de la densité dans les représentations multi-échelles. En se basant sur ces contributions, nous introduisons la « Kernel Point Convolution » (KPConv), qui utilise des voisinages sphériques et un noyau défini par des points. Ces points jouent le même rôle que les pixels du noyau des convolutions en image. Nos réseaux convolutionnels surpassent les approches de segmentation sémantique de l’état de l’art dans presque toutes les situations. En plus de ces résultats probants, nous avons conçu KPConv avec une grande flexibilité et une version déformable. Pour conclure notre réflexion, nous proposons plusieurs éclairages sur les représentations que notre méthode est capable d'apprendreIn the recent years, new technologies have allowed the acquisition of large and precise 3D scenes as point clouds. They have opened up new applications like self-driving vehicles or infrastructure monitoring that rely on efficient large scale point cloud processing. Convolutional deep learning methods cannot be directly used with point clouds. In the case of images, convolutional filters brought the ability to learn new representations, which were previously hand-crafted in older computer vision methods. Following the same line of thought, we present in this thesis a study of hand-crafted representations previously used for point cloud processing. We propose several contributions, to serve as basis for the design of a new convolutional representation for point cloud processing. They include a new definition of multiscale radius neighborhood, a comparison with multiscale k-nearest neighbors, a new active learning strategy, the semantic segmentation of large scale point clouds, and a study of the influence of density in multiscale representations. Following these contributions, we introduce the Kernel Point Convolution (KPConv), which uses radius neighborhoods and a set of kernel points to play the role of the kernel pixels in image convolution. Our convolutional networks outperform state-of-the-art semantic segmentation approaches in almost any situation. In addition to these strong results, we designed KPConv with a great flexibility and a deformable version. To conclude our argumentation, we propose several insights on the representations that our method is able to learn
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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.
Abstract (sommario):
De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au problème de l'attribution de catégories d'actions aux séquences vidéos. Cela peut être considéré comme un ingrédient clé pour construire la prochaine génération de systèmes visuels. Nous l'abordons avec des méthodes d'intelligence artificielle, sous le paradigme de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs. Les réseaux de neurones convolutifs actuels sont de plus en plus profonds, plus gourmands en données et leur succès est donc tributaire de l'abondance de données d'entraînement étiquetées. Les réseaux de neurones convolutifs s'appuient également sur le pooling qui réduit la dimensionnalité des couches de sortie (et donc atténue leur sensibilité à la disponibilité de données étiquetées)Nowadays, video contents are ubiquitous through the popular use of internet and smartphones, as well as social media. Many daily life applications such as video surveillance and video captioning, as well as scene understanding require sophisticated technologies to process video data. It becomes of crucial importance to develop automatic means to analyze and to interpret the large amount of available video data. In this thesis, we are interested in video action recognition, i.e. the problem of assigning action categories to sequences of videos. This can be seen as a key ingredient to build the next generation of vision systems. It is tackled with AI frameworks, mainly with ML and Deep ConvNets. Current ConvNets are increasingly deeper, data-hungrier and this makes their success tributary of the abundance of labeled training data. ConvNets also rely on (max or average) pooling which reduces dimensionality of output layers (and hence attenuates their sensitivity to the availability of labeled data); however, this process may dilute the information of upstream convolutional layers and thereby affect the discrimination power of the trained video representations, especially when the learned action categories are fine-grained
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Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.
Abstract (sommario):
L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnementThe recent rise of deep learning has been motivated by numerous scientific breakthroughs, particularly regarding representation learning and generative modeling. However, most of these achievements have been obtained on image or text data, whose evolution through time remains challenging for existing methods. Given their importance for autonomous systems to adapt in a constantly evolving environment, these challenges have been actively investigated in a growing body of work. In this thesis, we follow this line of work and study several aspects of temporality and dynamical systems in deep unsupervised representation learning and generative modeling. Firstly, we present a general-purpose deep unsupervised representation learning method for time series tackling scalability and adaptivity issues arising in practical applications. We then further study in a second part representation learning for sequences by focusing on structured and stochastic spatiotemporal data: videos and physical phenomena. We show in this context that performant temporal generative prediction models help to uncover meaningful and disentangled representations, and conversely. We highlight to this end the crucial role of differential equations in the modeling and embedding of these natural sequences within sequential generative models. Finally, we more broadly analyze in a third part a popular class of generative models, generative adversarial networks, under the scope of dynamical systems. We study the evolution of the involved neural networks with respect to their training time by describing it with a differential equation, allowing us to gain a novel understanding of this generative model
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Francis, Danny. "Représentations sémantiques d'images et de vidéos". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS605.
Abstract (sommario):
Des travaux de recherche récents en apprentissage profond ont permis d’améliorer significativement les performances des modèles multimédias : avec la création de grands jeux de données d’images ou de vidéos annotées, les réseaux de neurones profonds ont surpassé les modèles précédemment utilisés dans la plupart des cas. Dans cette thèse, nous avons développé de nouveaux modèles neuronaux profonds permettant de générer des représentations sémantiques d’images et de vidéos. Nous nous sommes intéressés à deux tâches principales : l’appariement d’images ou de vidéos et de textes, et la génération automatique de légendes. La tâche d’appariement peut être réalisée par le biais d’un espace multimodal commun permettant de comparer images ou vidéos et textes. Nous avons pour cela défini deux types de modèles d’appariement en nous inspirant des travaux récents sur les réseaux de capsules. La génération automatique de légendes textuelles est une tâche ardue, puisqu’elle demande à analyser un objet visuel, et à le transcrire en une description en langage naturel. Pour cela, nous proposons deux méthodes d’apprentissage par curriculum. Par ailleurs, nous avons défini une méthode permettant à un modèle de génération de légendes de vidéos de combiner des informations spatiales et temporelles. Des expériences ont permis de prouver l’intérêt de nos propositions par rapport aux travaux existantsRecent research in Deep Learning has sent the quality of results in multimedia tasks rocketing: thanks to new big datasets of annotated images and videos, Deep Neural Networks (DNN) have outperformed other models in most cases. In this thesis, we aim at developing DNN models for automatically deriving semantic representations of images and videos. In particular we focus on two main tasks : vision-text matching and image/video automatic captioning. Addressing the matching task can be done by comparing visual objects and texts in a visual space, a textual space or a multimodal space. Based on recent works on capsule networks, we define two novel models to address the vision-text matching problem: Recurrent Capsule Networks and Gated Recurrent Capsules. In image and video captioning, we have to tackle a challenging task where a visual object has to be analyzed, and translated into a textual description in natural language. For that purpose, we propose two novel curriculum learning methods. Moreover regarding video captioning, analyzing videos requires not only to parse still images, but also to draw correspondences through time. We propose a novel Learned Spatio-Temporal Adaptive Pooling method for video captioning that combines spatial and temporal analysis. Extensive experiments on standard datasets assess the interest of our models and methods with respect to existing works
Libri sul tema "Apprentissage profond des représentations":
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Les représentations des langues et de leur apprentissage: Références, modèles, données et méthodes. Paris: Didier, 2001.
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de Diesbach-Dolder, Stéphanie. Apprentissage scolaire : lorsque les émotions s’invitent en classe… Une analyse socioculturelle des pratiques d’enseignement en éducation interculturelle. Éditions Alphil-Presses universitaires suisses, 2022. http://dx.doi.org/10.33055/alphil.03189.
Abstract (sommario):
Parler des émotions à l’école n’est pas anodin. Certains enseignants expriment d’ailleurs se sentir comme « un funambule » lorsqu’ils les abordent en classe. Objet de représentations contradictoires, les émotions sont considérées comme un moteur potentiel aux apprentissages, mais sont parfois perçues comme un frein au raisonnement. Leur émergence dans l’espace de la classe représente un risque d’intrusion dans la sphère intime de l’élève. Ces tensions sont ravivées depuis quelques années par l’introduction en classe de thèmes tels que la diversité culturelle, le rapport à l’altérité et les questions migratoires. Faisant écho aux défis d’une société marquée par la pluralité culturelle et linguistique, ces thèmes associés à une éducation interculturelle deviennent des objets d’enseignement aux enjeux brûlants. L’auteure étudie des pratiques réelles d’enseignement en éducation interculturelle. Elle examine les processus d’apprentissage à l’œuvre lorsque les émotions verbalisées des élèves sont sollicitées dans des activités interculturelles. À partir d’un travail d’analyse fin des interactions sociales, le livre met en lumière les défis de la prise en compte des émotions et de leur secondarisation dans ces pratiques. Il participe à la réflexion sur les conditions d’enseignement des objets interculturels en proposant un travail innovant à partir des émotions verbalisées des élèves, une voie pour aller au-delà des pièges des approches interculturelles et répondre à leurs finalités.
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Hodieb, Liliane, a cura di. Plurilinguisme et tensions identitaires. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.9782813003614.
Abstract (sommario):
L’enseignement-apprentissage des langues doit prendre en compte la diversité des situations plurilingues dans les régions les plus diverses du monde, avec en présence, des langues transnationales, nationales, régionales et locales. En tant que vecteur essentiel de l’identité et tributaire de dimensions idéologiques et politiques, le statut d’une langue est l’expression de rapports de force entre groupes sociaux. Traversée de questionnements culturels, la didactique des langues articule ces divers éléments constitutifs de l’identité. Ces questionnements, dont l’intérêt concerne toutes les aires culturelles, ont fait l’objet d’une journée d’étude organisée par l’équipe de recherche PLIDAM EA4514 à l’INALCO à Paris, le 24 mai 2018. Le présent volume rassemble dix communications autour du thème "plurilinguisme et tensions identitaires : discours, représentations et médiations".
Capitoli di libri sul tema "Apprentissage profond des représentations":
1
FLEURY SOARES, Gustavo, e Induraj PUDHUPATTU RAMAMURTHY. "Comparaison de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond". In Optimisation et apprentissage, 153–71. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch6.
Abstract (sommario):
Pour réaliser un audit, l'utilisation de toutes les informations disponibles relatives à l'univers ou au sujet de l'audit pourrait améliorer la qualité des résultats. La classification des documents textuels de l'audit pourrait permettre l'utilisation d'informations supplémentaires pour améliorer les données structurées existantes, ce qui conduirait à une meilleure connaissance pour soutenir le processus d'audit. Nous avons appliqué cette démarche au traitement du langage naturel.
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JACQUEMONT, Mikaël, Thomas VUILLAUME, Alexandre BENOIT, Gilles MAURIN e Patrick LAMBERT. "Analyse d’images Cherenkov monotélescope par apprentissage profond". In Inversion et assimilation de données de télédétection, 303–35. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9142.ch9.
Abstract (sommario):
Sur un problème d'analyse de rayonnement gamma à partir d'observations depuis des télescopes à imagerie Cherenkov, ce chapitre présente un modèle de réseau de neurones profond multitâche. Celui-ci permet la reconstruction des paramètres des rayonnements observés. Nous démontrons l’intérêt de l'approche multitâche. Nous montrons également que cette architecture obtient de meilleures performances qu’une méthode d’analyse standard largement utilisée pour cette problématique.
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ATIEH, Mirna, Omar MOHAMMAD, Ali SABRA e Nehme RMAYTI. "IdO, apprentissage profond et cybersécurité dans la maison connectée : une étude". In Cybersécurité des maisons intelligentes, 215–56. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9086.ch6.
Abstract (sommario):
Ce chapitre aborde l'utilisation de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans le contexte des maisons connectées. Plus précisément, il met l'accent sur les avantages de l'utilisation de l'apprentissage profond en termes de sécurité dans la cybersécurité des maisons connectées. Ce chapitre examine également divers cas d'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, tels que la reconnaissance des activités humaines dans les maisons connectées, en utilisant des réseaux de neurones et des techniques d'apprentissage automatique. Ces méthodes permettent de détecter et d'analyser les comportements et les actions des résidents, ce qui peut contribuer à améliorer la sécurité et le confort dans les maisons connectées.
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Guemkam Ouafo, Diane Armelle. "Multilinguisme camerounais, traitement computationnel et développement". In Multilinguisme, multiculturalisme et représentations identitaires, 303–12. Observatoire européen du plurilinguisme, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/oep.goron.2021.01.0303.
Abstract (sommario):
L’espace linguistique Camerounais est riche et diversifié.On y dénombre plus de 290 dialectes; avec la coopération internationale, s’ajoutent des langues dites étrangères à savoir : l’allemand, le chinois, l’espagnole, l’arabe, l’anglais et le français. La plupart de ces dialectes sont restés inexplorés, c’est à dire peu connus. Ces langues appellées dialectes ne béneficient pas encore du traitement computationnel, ce qui entrave leur apprentissage, leur developpement et leurs richesses culturelles tant il est vrai que la langue est le véhicule de la culture et de la vision du monde d’un peuple. La non exploration de ces véhicules de culture ne constituent elle pas un obstacle au développement de notre pays? Nous répondrons à cette question après avoir fait l’état des lieux.
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RAMANDIMBISOA, Farah-Sandy. "Langues et représentations linguistiques des étudiants issus de milieux défavorisés. Le cas du programme SÉSAME à Madagascar". In Langue(s) en mondialisation, 77–84. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5291.
Abstract (sommario):
Les métamorphoses du paysage linguistique qui s’observent notamment à l’école suivent l’évolution de la société ; elles s’intensifient en raison du phénomène de mondialisation qui semble accélérer l’intégration de plusieurs langues dans un pays, en le plongeant parfois dans un plurilinguisme controversé. Pour le cas de Madagascar, le contact entre plusieurs langues découle de l’histoire, mais cette pluralité s’avère problématique, des recherches ayant montré l’existence d’un clivage entre les usages et les représentations linguistiques des locuteurs. Pourtant, l’importance des représentations apparaît dans le fait qu’elles influent sur les pratiques et compétences linguistiques. La déficience au niveau socio-économique du pays et les difficultés en matière de gestion des langues se répercutent dans les différentes régions, allant vers l’exclusion scolaire des plus démunis. Ainsi, les inégalités s’accentuent dans le cadre d’une éducation mise en œuvre en contexte plurilingue. Une telle situation induit des réflexions plus approfondies sur la prise en compte des représentations linguistiques dans le curriculum et du rôle de ce dernier dans l’enseignement-apprentissage des langues. Des pré-enquêtes ont été effectuées au sein de l’établissement SÉSAME (Soutien aux Études Supérieures et Accès à un Métier) pour un premier aperçu des contacts de langues et de leurs représentations positives et négatives.
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Atangana, Marie Renée. "Apport du numérique dans la dynamisation et l’opérationnalisation des langues nationales au Cameroun". In Multilinguisme, multiculturalisme et représentations identitaires, 313–31. Observatoire européen du plurilinguisme, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/oep.goron.2021.01.0313.
Abstract (sommario):
Derrière une langue, se cachent une histoire, une intentionnalité et une culture ; d’où le réel besoin des Africains de s’exprimer en leurs langues identitaires. Aussi, constituent-elles un grand facteur de développement comme c’est le cas du Mandarin en Chine. Cela étant, la présente réflexion présente le dispositif de dynamisation des langues camerounaises. Il s’est agi de montrer la contribution de l’univers numérique dans la promotion des langues camerounaises à travers la localisation web. Ce procédé est d’un atout considérable dans la modernisation des techniques d’apprentissage et d’enseignement des langues camerounaises adaptées à leur portée et à leur complexité. Il embrasse plusieurs mécanismes, notamment la traduction à partir des corpus déjà écrits en langues officielles, comme c’est le cas ici de la traduction en bulu de la plateforme culinaire Camerdish. Ainsi, les résultats de nos enquêtes montrent que le numérique constitue un dispositif permettant de rendre nos langues attractives, performantes, compétitives et opérationnelles. Aussi, favorise-t-il le remodelage des politiques linguistiques en vue d’une gestion efficiente de nos langues dans leur cohabitation avec le français, l’anglais, et bien d’autres codes. Ce qui aboutira progressivement à des choix judicieux de langues vernaculaires visant l’officialisation d’une langue camerounaise capable d’œuvrer au développement économique et idéologico-culturel du Cameroun. Des orientations qui présentent des atouts et des contraintes face à cette diversité linguistique.
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Guehi, José-Gisèle, Marie Christelle Kouame e Anani Michael Kouabenan. "Et si le français ivoirien devient medium d’enseignement-apprentissage au primaire ? Représentations des enseignants et parents d’élèves". In Les parlers urbains africains au prisme du plurilinguisme : description sociolinguistique, 215–30. Observatoire européen du plurilinguisme, 2020. http://dx.doi.org/10.3917/oep.kosso.2020.01.0215.
Abstract (sommario):
L’enseignement en Côte d’Ivoire a toujours été fait dans la langue française et cela du préscolaire à l’Université. Cette langue s’étant introduite pendant la période coloniale elle intervient dans la quasi-totalité des institutions ivoiriennes, à l’école, et dans les pratiques langagières quotidiennes etc. Or, le français bien qu’ayant le statut de langue officielle, langue d’enseignement suscite des difficultés dans certaines situations telles que la compréhension des énoncés chez les apprenants. Depuis des années, l’appropriation du français en Côte d’Ivoire a donné naissance à des variétés de français telles que le français ivoirien, le nouchi etc. Ces parlers urbains ont fait leur entrée dans les pratiques langagières des Ivoiriens et prennent de plus en plus de l’ampleur. Dans l’enseignement-apprentissage le français ivoirien est souvent utilisé par certains enseignants pour faciliter la compréhension chez les apprenants. Dans cet article, il s’agit de mettre l’accent dans un premier temps sur le regard qu’ont les enseignants et les parents d’élèves sur ces parlers urbains en particulier le français ivoirien. Dans un second temps, recueillir leurs avis sur ce parler comme métalangue pouvant faciliter l’enseignement-apprentissage des matières.
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Chevalier, Laurence. "Les facteurs à l’oeuvre dans le maintien de l’enseignement traditionnel de la grammaire au Japon". In Le Japon, acteur de la Francophonie, 27–40. Editions des archives contemporaines, 2016. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5524.
Abstract (sommario):
Cette recherche a pour origine une question a priori classique: pourquoi la méthode traditionnelle basée sur l'enseignement de la grammaire continue-t-elle à dominer l'enseignement du FLE dans les universités japonaises alors qu'elle est publiquement critiquée et qu'il existe une forte pression externe pour une approche plus fonctionnelle de l'enseignement-apprentissage des langues? La réponse généralement avancée, le manque de formation pédagogique des enseignants, ne nous paraît pas une explication suffisante, même s'il s'agit d'un facteur déterminant. Au-delà des habitudes d'apprentissage des langues, dont l'influence est aussi capitale, n'existerait-il pas d'autres facteurs socioculturels jouant un rôle important dans cette résistance au changement~? Des entretiens auprès d'enseignants japonais de FLE, couplés à des observations de classe, ont confirmé dans un premier temps l'importance de la formation et des habitudes d'apprentissage, mais ont aussi mis au jour d'autres facteurs liés aux représentations de l'enseignement des langues en général et de la grammaire en particulier.
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Khadraoui, Errime, e Riad Messaour. "Apprentissage du FLE en Algérie : de l’analyse des représentations à la motivation des apprenants dans le milieu universitaire". In Para lá da tarefa: implicar os estudantes na aprendizagem de línguas estrangeiras no ensino superior, 208–25. Faculdade de Letras da Universidade do Porto, 2019. http://dx.doi.org/10.21747/9789898969217/paraa11.
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Houda, Melaouhia Ben Hamad. "Pratiques et représentations du français chez les étudiants tunisiens en classe de langue". In Écoles, langues et cultures d’enseignement en contexte plurilingue africain, 267–81. Observatoire européen du plurilinguisme, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/oep.agbef.2018.01.0267.
Abstract (sommario):
Cette étude pose le problème des difficultés que rencontrent les étudiants de français, langue en pleine mutation dont le statut s’est vu ces dernières décennies changer, de français langue seconde (FLS), elle est passée au statut de français langue étrangère (FLE) privilégiée. Notre objectif n’est pas de chercher les raisons de cette mutation, mais d’aborder la question de la conscience linguistique du locuteur-apprenant, de l’image qu’il a de lui-même et de l’Autre, à travers la pratique de la langue française. Nous avons essayé de voir comment le dialogue entre les cultures peut être bénéfique pour la compréhension des langues mises en contact, telles que l’arabe dialectal tunisien et le français. A cet effet, nous nous sommes appuyés sur les stratégies de l’approche interculturelle. Nous avons pris le cas de nos propres étudiants de 2 e année de la licence fondamentale, nous les avons amenés à interagir, à communiquer entre eux, afin d’intégrer la dimension culturelle. Grâce aux échanges verbaux, la relation entre les différentes cultures s’est instaurée, sachant que les locuteurs de la langue cible n’ont pas les mêmes origines. Il faut rappeler qu’avant de poursuivre leurs études supérieures, leur apprentissage de la langue de Voltaire ne s’est pas effectué de la même manière. Ainsi, chaque étudiant a évolué dans un milieu différent qui lui a permis de mémoriser et d’acquérir certaines informations qui lui donnent une vision du monde différente de celles de ses camarades. L’approche communicative interculturelle nous était d’un grand apport pour percevoir les différentes « représentations mentales » qui aident à la compréhension des règles grammaticales du français.
Atti di convegni sul tema "Apprentissage profond des représentations":
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Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens". In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.
Abstract (sommario):
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »