Добірка наукової літератури з теми "Apprentissages profond"

L’intégration des TICE (technologie d’information et de communication dans l’enseignement) nécessite une réflexion profonde sur l’évolution des pratiques de classe. Elle nécessite surtout l’innovation dans le choix et dans la conception des situations des apprentissages qui utilisent d’une façon progressive et rationnelle les ressources numériques. Le choix adéquat des approches pédagogiques et didactiques de l'enseignant et des ressources numériques à utiliser ont un impact direct sur l’amélioration de la qualité des apprentissages mathématiques. Dans notre contribution nous réservons une place pour l’impact de la scénarisation et le film éducatif notamment dans l’apprentissage et l’enseignement à distance pour assurer la continuité pédagogique. Nous nous concentrons aussi sur la classe inversée et le e-learning pour leurs rôles dans l’auto-apprentissage des apprenants. Toutefois, il faut signaler que la conception de nouvelles ressources éducatives numériques et leur mise en oeuvre présentent un défi majeur pour les enseignants ; pour produire une nouvelle ressource numérique, il faut combiner les fonctionnalités de plusieurs logiciels. On parle alors des concepts liés à la genèse et l’orchestration instrumentale [1, 12].

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.

L’intensité face à la durée amène le thérapeute à regarder comment résonne pour lui, senior en âge, l’urgence vitale de sa cliente de 30 ans. Thérapeute, je pense ma cliente, comment est-ce que je prends le temps de me penser moi-même ? Devant l’urgence ressentie par la cliente, quelles sont mes ressources ? Comment agit cette perception différenciée du temps ? Dans quel apprentissage ma cliente m’emmène-t-elle ? Ces questions sont examinées à travers la centration, l’alignement au soi profond et les enjeux des cycles des âges.

Le présent article expose les résultats d’un projet pilote de deux années. Par l’entremise d’une communauté de pratique, ce projet visait à soutenir des équipes enseignantes (ÉEs) à développer des pratiques pédagogiques en littératie adaptées à leurs élèves ayant une déficience intellectuelle (DI) moyenne, sévère ou profonde. Les résultats illustrent que peu importe le niveau de sévérité de la DI, il est possible de déployer une diversité de pratiques pédagogiques. Outre ces résultats, des effets positifs sur le développement professionnel des ÉEs et sur les apprentissages des élèves sont présentés.

Cet article souhaite proposer une description du parcours relativement peu connu de l'installation de Régine Robin en territoire québécoise. Sous une forme à la fois humoristique et affectueuse, le narrateur décrit de quelle façon l'expérience de l'expatriation de Régine Robin a orienté son propre itinéraire intellectuel en devenir. Il ressort de cette réflexion le rôle singulier que Montréal joua dans la rencontre de l'étudiant et de la professeure, les apprentissages culturels de chacun, les malentendus et la profonde estime que le narrateur entretient envers cette intellectuelle hors du commun.

Assistants virtuels, objets connectés, intelligence artificielle, données massives, apprentissage machine ou apprentissage profond ; nul jour sans que les journaux ne rapportent une nouvelle spectaculaire sur les technologies algorithmiques dites « intelligentes ». Aucune activité humaine ou presque ne semble échapper à la mainmise algorithmique et à la volonté de contrôle sans limite qu’elle traduit. Ce constat sur l’emprise des technologies algorithmiques sur nos vies n’est pas nouveau, mais nous avons souhaité le transmuer en enquête en consacrant un numéro du Cygne noir à l’exploration des liens entre sémiotique et procédés algorithmiques. Relevant tantôt de la sémiotique théorique, tantôt de la sémiotique appliquée, les textes ici rassemblés travaillent à leur façon ces rapports. Ce dossier témoigne de la manière dont la sémiotique continue d’étonner par sa capacité de renouvellement conceptuel, par sa force de saisie d’objets toujours nouveaux et par sa disposition épistémologique à se « suturer » à de nombreux cadres théoriques. Il réaffirme en dernier lieu à quel point la sémiotique peut tenir un rôle éminemment critique et démystifiant, à contre-pied de la technolâtrie dominant l’espace social, dans un contexte marqué par une numérisation toujours plus croissante des activités humaines et sociales.

La neuroimagerie est devenue un outil essentiel dans l'étude des marqueurs de la maladie d'Alzheimer. Cependant, l'analyse de ces images complexes provenant de différentes modalités d'imagerie cérébrale reste un défi majeur pour les cliniciens. Pour surmonter cette difficulté, les méthodes de deep learning ont émergé comme une solution prometteuse pour l'analyse automatique et robuste des données de neuroimagerie. Dans cette thèse, nous explorons l'utilisation de modèles génératifs profonds pour la détection d'anomalies associées à la démence dans les données de tomographie par émission de positons au 18F-fluorodésoxyglucose (TEP au FDG). Notre méthode repose sur le principe de la reconstruction pseudo-saine, où nous entraînons un modèle génératif à reconstruire des images saines à partir de données pathologiques. Cette approche présente l'avantage de ne pas nécessiter de données annotées, qui sont longues et couteuses à acquérir, ainsi que d'être généralisable à différents types d'anomalies. Nous avons choisi d'implémenter un autoencodeur variationnel (VAE), un modèle simple mais qui a fait ses preuves dans le domaine du deep learning. Cependant, analyser la performance de nos modèles génératifs sans disposer de données labellisées ou de cartes d'anomalies mène à une évaluation incomplète. Pour résoudre ce problème, nous avons mis en place un cadre d'évaluation basé sur la simulation d'hypométabolisme dans les images de TEP au FDG. Ainsi, en créant des paires d'images saines et pathologiques, nous sommes en mesure d'évaluer la capacité du modèle à reconstruire des images pseudo-saines. De plus, cette méthodologie nous a permis de définir de nouvelles métriques pour évaluer la qualité des reconstructions générées par les modèles génératifs. Le cadre d'évaluation a rendu possible une étude comparative sur une vingtaine de variantes du VAE dans le contexte de la reconstruction pseudo-saine de TEP au FDG. Cela nous a permis d'identifier les modèles les plus performants pour la détection des anomalies liées à la démence. Enfin, plusieurs contributions significatives ont été apportées à des logiciels open-source. Un pipeline de traitement d'images TEP a été intégré au logiciel Clinica. De plus, cette thèse a donné lieu à de nombreux apports au logiciel ClinicaDL, avec notamment l'amélioration de sa structure, l'ajout de nouvelles fonctionnalités, la maintenance du logiciel, ou encore la participation à la gestion du projet
Neuroimaging has become an essential tool in the study of markers of Alzheimer's disease. However, analyzing complex multimodal brain images remains a major challenge for clinicians. To overcome this difficulty, deep learning methods have emerged as a promising solution for the automatic and robust analysis of neuroimaging data. In this thesis, we explore the use of deep generative models for the detection of anomalies associated with dementia in 18F-fluorodesoxyglucose positron emission tomography (FDG PET) data. Our method is based on the principle of pseudo-healthy reconstruction, where we train a generative model to reconstruct healthy images from pathological data. This approach has the advantage of not requiring annotated data, which are time-consuming and costly to acquire, as well as being generalizable to different types of anomalies. We chose to implement a variational autoencoder (VAE), a simple model, but that proved its worth in the field of deep learning. However, assessing the performance of our generative models without labeled data or ground truth anomaly maps leads to an incomplete evaluation. To solve this issue, we have introduced an evaluation framework based on the simulation of hypometabolism on FDG PET images. Thus, by creating pairs of healthy and diseased images, we are able to assess the model's ability to reconstruct pseudo-healthy images. In addition, this methodology has enabled us to define new metrics for assessing the quality of reconstructions obtained from generative models. The evaluation framework allowed us to carry out a comparative study on twenty VAE variants in the context of FDG PET pseudo-healthy reconstruction. The proposed benchmark enabled us to identify the best-performing models for detecting dementia-related anomalies. Finally, several significant contributions have been made to open-source software. A PET image processing pipeline has been integrated into the Clinica software. In addition, this thesis gave rise to numerous contributions to the development of the ClinicaDL software, including its improvement, the addition of new functionalities, software maintenance and participation in project management

Cette thèse explore les caractéristiques et les applications des réseaux Lipschitz dans les tâches d'apprentissage automatique. Tout d'abord, le cadre de "l'optimisation en tant que couche" est présenté, mettant en avant diverses applications, notamment la paramétrisation des couches contraintes Lipschitz. Ensuite, l'expressivité de ces réseaux dans les tâches de classification est étudiée, révélant un compromis précision/robustesse contrôlé par la régularisation entropique de la perte, accompagnée de garanties de généralisation. Par la suite, la recherche se penche sur l'utilisation des fonctions de distance signée comme solution à un problème de transport optimal régularisé, mettant en avant leur efficacité dans l'apprentissage robuste en classe unique et la construction de surfaces implicites neurales. Ensuite, la thèse démontre l'adaptabilité de l'algorithme de rétropropagation pour propager des bornes au lieu de vecteurs, permettant un entraînement confidentiel des réseaux Lipschitz sans entraîner de surcoût en termes de temps d'exécution et de mémoire. Enfin, elle va au-delà des contraintes Lipschitz et explore l'utilisation de contraintes de convexité pour les quantiles multivariés
This thesis explores the characteristics and applications of Lipschitz networks in machine learning tasks. First, the framework of "optimization as a layer" is presented, showcasing various applications, including the parametrization of Lipschitz-constrained layers. Then, the expressiveness of these networks in classification tasks is investigated, revealing an accuracy/robustness tradeoff controlled by entropic regularization of the loss, accompanied by generalization guarantees. Subsequently, the research delves into the utilization of signed distance functions as a solution to a regularized optimal transport problem, showcasing their efficacy in robust one-class learning and the construction of neural implicit surfaces. After, the thesis demonstrates the adaptability of the back-propagation algorithm to propagate bounds instead of vectors, enabling differentially private training of Lipschitz networks without incurring runtime and memory overhead. Finally, it goes beyond Lipschitz constraints and explores the use of convexity constraint for multivariate quantiles

Pour l’apprentissage automatisé de données régulières comme des images ou des signaux sonores, les réseaux convolutifs profonds s’imposent comme le modèle de deep learning le plus performant. En revanche, lorsque les jeux de données sont irréguliers (par example : réseaux de capteurs, de citations, IRMs), ces réseaux ne peuvent pas être utilisés. Dans cette thèse, nous développons une théorie algébrique permettant de définir des convolutions sur des domaines irréguliers, à l’aide d’actions de groupe (ou, plus généralement, de groupoïde) agissant sur les sommets d’un graphe, et possédant des propriétés liées aux arrêtes. A l’aide de ces convolutions, nous proposons des extensions des réseaux convolutifs à des structures de graphes. Nos recherches nous conduisent à proposer une formulation générique de la propagation entre deux couches de neurones que nous appelons la contraction neurale. De cette formule, nous dérivons plusieurs nouveaux modèles de réseaux de neurones, applicables sur des domaines irréguliers, et qui font preuve de résultats au même niveau que l’état de l’art voire meilleurs pour certains
Convolutional neural networks have proven to be the deep learning model that performs best on regularly structured datasets like images or sounds. However, they cannot be applied on datasets with an irregular structure (e.g. sensor networks, citation networks, MRIs). In this thesis, we develop an algebraic theory of convolutions on irregular domains. We construct a family of convolutions that are based on group actions (or, more generally, groupoid actions) that acts on the vertex domain and that have properties that depend on the edges. With the help of these convolutions, we propose extensions of convolutional neural netowrks to graph domains. Our researches lead us to propose a generic formulation of the propagation between layers, that we call the neural contraction. From this formulation, we derive many novel neural network models that can be applied on irregular domains. Through benchmarks and experiments, we show that they attain state-of-the-art performances, and beat them in some cases

La démocratisation récente et massive des outils numériques a donné à tous le moyen de produire de l'information et de la partager sur le web, que ce soit à travers des blogs, des réseaux sociaux, des plateformes de partage, ... La croissance exponentielle de cette masse d'information disponible, en grande partie textuelle, nécessite le développement de modèles de traitement automatique du langage naturel (TAL), afin de la représenter mathématiquement pour ensuite la classer, la trier ou la recommander. C'est l'apprentissage de représentation. Il vise à construire un espace de faible dimension où les distances entre les objets projetées (mots, textes) reflètent les distances constatées dans le monde réel, qu'elles soient sémantique, stylistique, ...La multiplication des données disponibles, combinée à l'explosion des moyens de calculs et l'essor de l'apprentissage profond à permis de créer des modèles de langue extrêmement performant pour le plongement des mots et des documents. Ils assimilent des notions sémantiques et de langue complexes, en restant accessibles à tous et facilement spécialisables sur des tâches ou des corpus plus spécifiques. Il est possible de les utiliser pour construire des plongements d'auteurices. Seulement il est difficile de savoir sur quels aspects un modèle va se focaliser pour les rapprocher ou les éloigner. Dans un cadre littéraire, il serait préférable que les similarités se rapportent principalement au style écrit. Plusieurs problèmes se posent alors. La définition du style littéraire est floue, il est difficile d'évaluer l'écart stylistique entre deux textes et donc entre leurs plongements. En linguistique computationnelle, les approches visant à le caractériser sont principalement statistiques, s'appuyant sur des marqueurs du langage. Fort de ces constats, notre première contribution propose une méthode d'évaluation de la capacité des modèles de langue à appréhender le style écrit. Nous aurons au préalable détaillé comment le texte est représenté en apprentissage automatique puis en apprentissage profond, au niveau du mot, du document puis des auteurices. Nous aurons aussi présenté le traitement de la notion de style littéraire en TAL, base de notre méthode. Le transfert de connaissances entre les boîtes noires que sont les grands modèles de langue et ces méthodes issues de la linguistique n'en demeure pas moins complexe. Notre seconde contribution vise à réconcilier ces approches via un modèle d'apprentissage de représentations d'auteurices se focalisant sur le style, VADES (Variational Author and Document Embedding with Style). Nous nous comparons aux méthodes existantes et analysons leurs limites dans cette optique-là. Enfin, nous nous intéressons à l'apprentissage de plongements dynamiques d'auteurices et de documents. En effet, l'information temporelle est cruciale et permet une représentation plus fine des dynamiques d'écriture. Après une présentation de l'état de l'art, nous détaillons notre dernière contribution, B²ADE (Brownian Bridge for Author and Document Embedding), modélisant les auteurices comme des trajectoires. Nous finissons en décrivant plusieurs axes d'améliorations de nos méthodes ainsi que quelques problématiques pour de futurs travaux
The recent and massive democratization of digital tools has empowered individuals to generate and share information on the web through various means such as blogs, social networks, sharing platforms, and more. The exponential growth of available information, mostly textual data, requires the development of Natural Language Processing (NLP) models to mathematically represent it and subsequently classify, sort, or recommend it. This is the essence of representation learning. It aims to construct a low-dimensional space where the distances between projected objects (words, texts) reflect real-world distances, whether semantic, stylistic, and so on.The proliferation of available data, coupled with the rise in computing power and deep learning, has led to the creation of highly effective language models for word and document embeddings. These models incorporate complex semantic and linguistic concepts while remaining accessible to everyone and easily adaptable to specific tasks or corpora. One can use them to create author embeddings. However, it is challenging to determine the aspects on which a model will focus to bring authors closer or move them apart. In a literary context, it is preferable for similarities to primarily relate to writing style, which raises several issues. The definition of literary style is vague, assessing the stylistic difference between two texts and their embeddings is complex. In computational linguistics, approaches aiming to characterize it are mainly statistical, relying on language markers. In light of this, our first contribution is a framework to evaluate the ability of language models to grasp writing style. We will have previously elaborated on text embedding models in machine learning and deep learning, at the word, document, and author levels. We will also have presented the treatment of the notion of literary style in Natural Language Processing, which forms the basis of our method. Transferring knowledge between black-box large language models and these methods derived from linguistics remains a complex task. Our second contribution aims to reconcile these approaches through a representation learning model focusing on style, VADES (Variational Author and Document Embedding with Style). We compare our model to state-of-the-art ones and analyze their limitations in this context.Finally, we delve into dynamic author and document embeddings. Temporal information is crucial, allowing for a more fine-grained representation of writing dynamics. After presenting the state of the art, we elaborate on our last contribution, B²ADE (Brownian Bridge Author and Document Embedding), which models authors as trajectories. We conclude by outlining several leads for improving our methods and highlighting potential research directions for the future

La connaissance de la mobilité est un enjeu majeur pour les autorités organisatrices de mobilité et l'aménagement urbain. En raison du manque de définition formelle de la mobilité humaine, l'expression "mobilité des personnes" sera utilisée dans cette ouvrage. Ce sujet sera introduit par une description de l'écosystème en considérant ces acteurs et ces applications.La création d'un modèle d'apprentissage a des prérequis: la compréhension des typologies des ensembles de données disponibles, leurs forces et leurs faiblesses. Cet état de l'art de la connaissance de la mobilité passe par le modèle à quatre étapes qui existe et est utilisé depuis 1970 pour finir sur le renouvellement des méthodologies de ces dernières années.Nos modélisations de la mobilité des personnes sont ensuite présentées. Leur point commun est la mise en avant de l'individu contrairement aux approches classiques qui prennent comme référence la localité. Les modèles que nous proposons s'appuient sur le fait que la prise de décision des individus se fait selon leur perception de l'environnement.Cet ouvrage fini sur l'étude des méthodes d'apprentissage profond des machines de Boltzmann restreintes. Après un état de l'art de cette famille de modèles, nous recherchons des stratégies pour rendre ces modèles viables dans le monde applicatif. Ce dernier chapitre est notre contribution théorique principale, par l'amélioration de la robustesse et la performance de ces modèles
Knowledge of mobility is a major challenge for authorities mobility organisers and urban planning. Due to the lack of formal definition of human mobility, the term "people's mobility" will be used in this book. This topic will be introduced by a description of the ecosystem by considering these actors and applications.The creation of a learning model has prerequisites: an understanding of the typologies of the available data sets, their strengths and weaknesses. This state of the art in mobility knowledge is based on the four-step model that has existed and been used since 1970, ending with the renewal of the methodologies of recent years.Our models of people's mobility are then presented. Their common point is the emphasis on the individual, unlike traditional approaches that take the locality as a reference. The models we propose are based on the fact that the intake of individuals' decisions is based on their perception of the environment.This finished book on the study of the deep learning methods of Boltzmann machines restricted. After a state of the art of this family of models, we are looking for strategies to make these models viable in the application world. This last chapter is our contribution main theoretical, by improving robustness and performance of these models

Que ce soit pour le divertissement ou le design industriel, l’infographie est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Cependant, reproduire une scène réelle dans un environnement virtuel reste une tâche complexe, nécessitant de nombreuses heures de travail. L’acquisition de géométries et de matériaux à partir d’exemples réels est une solution, mais c’est souvent au prix de processus d'acquisitions et de calibrations complexes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la capture légère de matériaux afin de simplifier et d’accélérer le processus d’acquisition et de résoudre les défis industriels tels que la calibration des résultats. Les textures et les ombres sont quelques-uns des nombreux indices visuels qui permettent aux humains de comprendre l'apparence d'un matériau à partir d'une seule image. La conception d'algorithmes capables de tirer parti de ces indices pour récupérer des fonctions de distribution de réflectance bidirectionnelles (SVBRDF) variant dans l'espace à partir de quelques images pose un défi aux chercheurs en infographie depuis des décennies. Nous explorons l'utilisation de l'apprentissage profond pour la capture légère de matériaux et analyser ces indices visuels. Une fois entraînés, nos réseaux sont capables d'évaluer, par pixel, les normales, les albedos diffus et spéculaires et une rugosité à partir d’une seule image d’une surface plane éclairée par l'environnement ou un flash tenu à la main. Nous montrons également comment notre méthode améliore ses prédictions avec le nombre d'images en entrée et permet des reconstructions de haute qualité en utilisant jusqu'à 10 images d'entrées --- un bon compromis entre les approches existantes
Whether it is used for entertainment or industrial design, computer graphics is ever more present in our everyday life. Yet, reproducing a real scene appearance in a virtual environment remains a challenging task, requiring long hours from trained artists. A good solution is the acquisition of geometries and materials directly from real world examples, but this often comes at the cost of complex hardware and calibration processes. In this thesis, we focus on lightweight material appearance capture to simplify and accelerate the acquisition process and solve industrial challenges such as result image resolution or calibration. Texture, highlights, and shading are some of many visual cues that allow humans to perceive material appearance in pictures. Designing algorithms able to leverage these cues to recover spatially-varying bi-directional reflectance distribution functions (SVBRDFs) from a few images has challenged computer graphics researchers for decades. We explore the use of deep learning to tackle lightweight appearance capture and make sense of these visual cues. Once trained, our networks are capable of recovering per-pixel normals, diffuse albedo, specular albedo and specular roughness from as little as one picture of a flat surface lit by the environment or a hand-held flash. We show how our method improves its prediction with the number of input pictures to reach high quality reconstructions with up to 10 images --- a sweet spot between existing single-image and complex multi-image approaches --- and allows to capture large scale, HD materials. We achieve this goal by introducing several innovations on training data acquisition and network design, bringing clear improvement over the state of the art for lightweight material capture

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes sémantiques de réassemblage dans le cadre compliqué des collections patrimoniales, où certains blocs sont érodés ou manquants.Le remontage de vestiges archéologiques est une tâche importante pour les sciences du patrimoine : il permet d’améliorer la compréhension et la conservation des vestiges et artefacts anciens. Certains ensembles de fragments ne peuvent être réassemblés grâce aux techniques utilisant les informations de contour et les continuités visuelles. Il est alors nécessaire d’extraire les informations sémantiques des fragments et de les interpréter. Ces tâches peuvent être accomplies automatiquement grâce aux techniques d’apprentissage profond couplées à un solveur, c’est-à-dire un algorithme de prise de décision sous contraintes.Cette thèse propose deux méthodes de réassemblage sémantique pour fragments 2D avec érosion, ainsi qu’un jeu de données et des métriques d’évaluation.La première méthode, Deepzzle, propose un réseau de neurones auquel succède un solveur. Le réseau de neurones est composé de deux réseaux convolutionnels siamois entraînés à prédire la position relative de deux fragments : il s'agit d'une classification à 9 classes. Le solveur utilise l’algorithme de Dijkstra pour maximiser la probabilité jointe. Deepzzle peut résoudre le cas de fragments manquants et surnuméraires, est capable de traiter une quinzaine de fragments par puzzle, et présente des performances supérieures à l’état de l’art de 25%.La deuxième méthode, Alphazzle, s’inspire d’AlphaZero et de recherche arborescente Monte Carlo (MCTS) à un joueur. Il s’agit d’une méthode itérative d’apprentissage profond par renforcement : à chaque étape, on place un fragment sur le réassemblage en cours. Deux réseaux de neurones guident le MCTS : un prédicteur d’action, qui utilise le fragment et le réassemblage en cours pour proposer une stratégie, et un évaluateur, qui est entraîné à prédire la qualité du résultat futur à partir du réassemblage en cours. Alphazzle prend en compte les relations entre tous les fragments et s’adapte à des puzzles de taille supérieure à ceux résolus par Deepzzle. Par ailleurs, Alphazzle se place dans le cadre patrimonial : en fin de réassemblage, le MCTS n’accède pas à la récompense, contrairement à AlphaZero. En effet, la récompense, qui indique si un puzzle est bien résolu ou non, ne peut être qu’estimée par l’algorithme, car seul un conservateur peut être certain de la qualité d’un réassemblage
The objective of this thesis is to develop semantic methods of reassembly in the complicated framework of heritage collections, where some blocks are eroded or missing.The reassembly of archaeological remains is an important task for heritage sciences: it allows to improve the understanding and conservation of ancient vestiges and artifacts. However, some sets of fragments cannot be reassembled with techniques using contour information or visual continuities. It is then necessary to extract semantic information from the fragments and to interpret them. These tasks can be performed automatically thanks to deep learning techniques coupled with a solver, i.e., a constrained decision making algorithm.This thesis proposes two semantic reassembly methods for 2D fragments with erosion and a new dataset and evaluation metrics.The first method, Deepzzle, proposes a neural network followed by a solver. The neural network is composed of two Siamese convolutional networks trained to predict the relative position of two fragments: it is a 9-class classification. The solver uses Dijkstra's algorithm to maximize the joint probability. Deepzzle can address the case of missing and supernumerary fragments, is capable of processing about 15 fragments per puzzle, and has a performance that is 25% better than the state of the art.The second method, Alphazzle, is based on AlphaZero and single-player Monte Carlo Tree Search (MCTS). It is an iterative method that uses deep reinforcement learning: at each step, a fragment is placed on the current reassembly. Two neural networks guide MCTS: an action predictor, which uses the fragment and the current reassembly to propose a strategy, and an evaluator, which is trained to predict the quality of the future result from the current reassembly. Alphazzle takes into account the relationships between all fragments and adapts to puzzles larger than those solved by Deepzzle. Moreover, Alphazzle is compatible with constraints imposed by a heritage framework: at the end of reassembly, MCTS does not access the reward, unlike AlphaZero. Indeed, the reward, which indicates if a puzzle is well solved or not, can only be estimated by the algorithm, because only a conservator can be sure of the quality of a reassembly

La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est difficile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spécifiquement pour les séries financières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions. L’apprentissage hybride fusionne simultanément un réseau de neurones convolutifs (CNN) et un réseau récurrent à mémoire long et court termes (LSTM). Ce modèle se distingue par sa capacité à capturer globalement différentes propriétés telles que les caractéristiques locales du signal, d’apprendre les dépendances non linéaires à long terme et de s’adapter également à une résistance élevée au bruit. La seconde contribution concerne les limitations des approches globales en raison des changements de régimes dynamiques dans le signal. Nous présentons donc une modification locale non-supervisée de notre architecture précédente afin d’ajuster les résultats en pilotant le modèle par un modèle de Markov caché (HMM). Enfin, on s’est également intéressé aux techniques de multi-résolutions pour améliorer les performances des couches convolutives, notamment par la méthode de décomposition en mode variationnel (VMD)
Time series prediction is a problem that has been addressed for many years. In this thesis, we have been interested in methods resulting from deep learning. It is well known that if the relationships between the data are temporal, it is difficult to analyze and predict accurately due to non-linear trends and the existence of noise specifically in the financial and electrical series. From this context, we propose a new hybrid noise reduction architecture that models the recursive error series to improve predictions. The learning process fusessimultaneouslyaconvolutionalneuralnetwork(CNN)andarecurrentlongshort-term memory network (LSTM). This model is distinguished by its ability to capture globally a variety of hybrid properties, where it is able to extract local signal features, to learn long-term and non-linear dependencies, and to have a high noise resistance. The second contribution concerns the limitations of the global approaches because of the dynamic switching regimes in the signal. We present a local unsupervised modification with our previous architecture in order to adjust the results by adapting the Hidden Markov Model (HMM). Finally, we were also interested in multi-resolution techniques to improve the performance of the convolutional layers, notably by using the variational mode decomposition method (VMD)

Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilote. Un petit nombre d’enregistrement longue durée a été réalisé, et des enregistrements existants ont été récupérés au CHU Grenoble.Nous commençons par valider l’efficacité des réseaux de neurones profonds pour l’analyse EEG d’échantillons bruts. Nous choisissons à cet effet de travailler sur la classification de stades de sommeil. Nous utilisons un réseau de neurones convolutionnel adapté pour l’EEG que nous entrainons et évaluons sur le jeu de données SHHS (Sleep Heart Health Study). Cela constitue le premier system neuronal à cette échelle (5000 patients) pour l’analyse du sommeil. Les performances de classification atteignent ou dépassent l’état de l’art.En utilisation réelle, pour la plupart des applications cliniques le défi principal est le manque d’annotations adéquates sur les patterns EEG ou sur de court segments de données (et la difficulté d’en établir). Les annotations disponibles sont généralement haut niveau (par exemple, le devenir clinique) est sont donc peu nombreuses. Nous recherchons comment apprendre des représentations compactes de séquences EEG de façon non-supervisée/semi-supervisée. Le domaine de l’apprentissage non supervisé est encore jeune. Pour se comparer aux travaux existants nous commençons avec des données de type image, et investiguons l’utilisation de réseaux adversaires génératifs (GANs) pour l’apprentissage adversaire non-supervisé de représentations. La qualité et la stabilité de différentes variantes sont évaluées. Nous appliquons ensuite un GAN de Wasserstein avec pénalité sur les gradients à la génération de séquences EEG. Le système, entrainé sur des séquences mono-piste de patients en coma post anoxique, est capable de générer des séquences réalistes. Nous développons et discutons aussi des idées originales pour l’apprentissage de représentations en alignant des distributions dans l’espace de sortie du réseau représentatif.Pour finir, les signaux EEG multipistes ont des spécificités qu’il est souhaitable de prendre en compte dans les architectures de caractérisation. Chaque échantillon d’EEG est un mélange instantané des activités d’un certain nombre de sources. Partant de ce constat nous proposons un système d’analyse composé d’un sous-système d’analyse spatiale suivi d’un sous-système d’analyse temporelle. Le sous-système d’analyse spatiale est une extension de méthodes de séparation de sources construite à l’aide de couches neuronales avec des poids adaptatifs pour la recombinaison des pistes, c’est à dire que ces poids ne sont pas appris mais dépendent de caractéristiques du signal d’entrée. Nous montrons que cette architecture peut apprendre à réaliser une analyse en composantes indépendantes, si elle est entrainée sur une mesure de non-gaussianité. Pour l’analyse temporelle, des réseaux convolutionnels classiques utilisés séparément sur les pistes recombinées peuvent être utilisés
The objective of this research is to explore and develop machine learning methods for the analysis of continuous electroencephalogram (EEG). Continuous EEG is an interesting modality for functional evaluation of cerebral state in the intensive care unit and beyond. Today its clinical use remains more limited that it could be because interpretation is still mostly performed visually by trained experts. In this work we develop automated analysis tools based on deep neural models.The subparts of this work hinge around post-anoxic coma prognostication, chosen as pilot application. A small number of long-duration records were performed and available existing data was gathered from CHU Grenoble. Different components of a semi-supervised architecture that addresses the application are imagined, developed, and validated on surrogate tasks.First, we validate the effectiveness of deep neural networks for EEG analysis from raw samples. For this we choose the supervised task of sleep stage classification from single-channel EEG. We use a convolutional neural network adapted for EEG and we train and evaluate the system on the SHHS (Sleep Heart Health Study) dataset. This constitutes the first neural sleep scoring system at this scale (5000 patients). Classification performance reaches or surpasses the state of the art.In real use for most clinical applications, the main challenge is the lack of (and difficulty of establishing) suitable annotations on patterns or short EEG segments. Available annotations are high-level (for example, clinical outcome) and therefore they are few. We search how to learn compact EEG representations in an unsupervised/semi-supervised manner. The field of unsupervised learning using deep neural networks is still young. To compare to existing work we start with image data and investigate the use of generative adversarial networks (GANs) for unsupervised adversarial representation learning. The quality and stability of different variants are evaluated. We then apply Gradient-penalized Wasserstein GANs on EEG sequences generation. The system is trained on single channel sequences from post-anoxic coma patients and is able to generate realistic synthetic sequences. We also explore and discuss original ideas for learning representations through matching distributions in the output space of representative networks.Finally, multichannel EEG signals have specificities that should be accounted for in characterization architectures. Each EEG sample is an instantaneous mixture of the activities of a number of sources. Based on this statement we propose an analysis system made of a spatial analysis subsystem followed by a temporal analysis subsystem. The spatial analysis subsystem is an extension of source separation methods built with a neural architecture with adaptive recombination weights, i.e. weights that are not learned but depend on features of the input. We show that this architecture learns to perform Independent Component Analysis if it is trained on a measure of non-gaussianity. For temporal analysis, standard (shared) convolutional neural networks applied on separate recomposed channels can be used

Le bégaiement est un trouble de la parole qui est le plus fréquemment observé parmi les troubles de la parole et se traduit par des comportements principaux. La fastidieuse tâche de détection et d'analyse des schémas de parole des Persons who stutter (PWS), dans le but de les rectifier, est souvent traitée manuellement par les orthophonistes et est biaisée par leurs croyances subjectives. De plus, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole, «Automatic speech recognition (ASR)», ne parviennent pas non plus à reconnaître les bégaiements. Cela empêche les personnes handicapées d'accéder à des assistants numériques virtuels tels que Siri, Alexa, etc. Cette thèse tente de développer des systèmes de détection du bégaiement, Stuttering detection (SD), basés sur l'audio qui réussissent à capturer les différentes variabilités des énoncés de bégaiement telles que les styles d'expression, l'âge, les accents, etc., et apprennent des représentations robustes du bégaiement dans le but de fournir une évaluation juste, cohérente et impartiale de la parole bégayée. Alors que la plupart des systèmes SD existants utilisent plusieurs classificateurs binaires pour chaque type de bégaiement, nous présentons un système multi-classe unifié nommé StutterNet capable de détecter plusieurs types de bègues. En abordant le problème du déséquilibre des classes dans le domaine du bégaiement, nous avons étudié l'impact de l'application d'une fonction de perte pondérée et nous avons également présenté un StutterNet multi-contextuel pour améliorer la détection des types minoritaires. En exploitant les informations sur le locuteur et en supposant que les modèles de bégaiement sont invariants par rapport aux méta-données telles que les informations sur le locuteur, nous présentons un apprentissage multi-tâches «Multi-task learning (MTL)» SD qui apprend des représentations robustes discriminant le bégaiement et les invariantes par rapport au locuteur. En raison de la rareté des données non étiquetées, la tâche automatisée de détection du bégaiement est limitée dans son utilisation des modèles d'apprentissages profonds de grande taille lorsqu'il s'agit de capturer différentes variabilités. Nous avons introduit la toute première architecture d'apprentissage auto-supervisé «Self-supervised learning (SSL)», dans le domaine de la détection du bégaiement. L'architecture SSL entraîne d'abord un extracteur de caractéristiques pour une tâche de pré-texte en utilisant une grande quantité de données audio non étiquetées et non bégayantes pour capturer ces différentes variabilités. Puis elle applique l'extracteur de caractéristiques appris à une tâche SD en aval, en utilisant des données audio étiquetées limitées et bégayantes
Stuttering is a speech disorder that is most frequently observed among speech impairments and results in the form of core behaviours. The tedious and time-consuming task of detecting and analyzing speech patterns of PWS, with the goal of rectifying them is often handled manually by speech therapists, and is biased towards their subjective beliefs. Moreover, the ASR systems also fail to recognize the stuttered speech, which makes it impractical for PWS to access virtual digital assistants such as Siri, Alexa, etc.This thesis tries to develop audio based SD systems that successfully capture different variabilities from stuttering utterances such as speaking styles, age, accents, etc., and learns robust stuttering representations with an aim to provide a fair, consistent, and unbiased assessment of stuttered speech.While most of the existing SD systems use multiple binary classifiers for each stutter type, we present a unified multi-class StutterNet capable of detecting multiple stutter types. Approaching the class-imbalance problem in stuttering domain, we investigated the impact of applying weighted loss function, and, also presented Multi-contextual (MC) Multi-branch (MB) StutterNet to improve the detection performance of minority classes.Exploiting the speaker information with an assumption that the stuttering models should be invariant to meta-data such as speaker information, we present, an adversarial MTL SD method that learns robust stutter discrimintaive speaker-invariant representations.Due to paucity of unlabeled data, the automated SD task is limited in its use of large deep models in capturing different varaibilities, we introduced the first-ever SSL framework to SD domain. The SSL framework first trains a feature extractor for a pre-text task using a large quantity of unlabeled non-stuttering audio data to capture these different varaibilities, and then applies the learned feature extractor to a downstream SD task using limited labeled stuttering audio data

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.

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.

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.

Ce chapitre dresse un panorama des approches en authentification de documents matérialisés avant de traiter de la protection par anticopie. Il passe en revue les différents types de dispositifs anticopies de l'état de l'art en distinguant les formes-tests soumis à l’impression et les codes sensibles à la copie. Les procédés d’authentification associés, améliorés/améliorables par des apprentissages profonds, sont conjointement décrits.

Ce chapitre détaille comment analyser une image numérique en vue d’obtenir des informations sur les données cachées par une méthode de stéganographie. Après une présentation des objectifs, plusieurs stratégies de détection sont ensuite détaillées, notamment les méthodes statistiques utilisant le rapport de vraisemblance, les méthodes par apprentissage reposant soit sur l’extraction de caractéristiques, soit sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds.

Un bref état des lieux de l'enseignement des langues vivantes au Japon ne peut que mettre en évidence son caractère «monolingue», tant le seul apprentissage de l'anglais se trouve mis en valeur à tous les niveaux de l'enseignement, du primaire au supérieur. Or, dans un monde à la complexité sans cesse croissante sur tous les plans, un pays peut-il encore se passer de personnes compétentes capables d'agir dans une langue autre que l'anglais? De la même façon, afin de mieux saisir cette complexité de manière adéquate et profonde, n'est-il pas mieux pour un individu de posséder plusieurs langues? À travers plusieurs exemples, nous voudrions montrer que le «monolinguisme» institutionnel est un fait «fabriqué», que ce que l'on appelle le «besoin» langagier est souvent manipulé et qu'au final, il appartient aux enseignants et aux institutions scolaires et universitaires de faire découvrir de vrais besoins aux apprenants. Nous pourrions ainsi faire de l'enseignement des langues vivantes une authentique éducation à l'altérité et non un outil coercitif d'uniformisation.

« 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. »