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RÉSUMÉUne approche analytique et critique fondée sur le langage constitue un outil d'exploration de l'utilisation du langage dans la construction d'identités, de rôles et de relations servant à représenter la réalité et à défier ou appuyer l'ordre social en place. Dans ce document, nous utilisons ce type d'analyse pour examiner la question du travail et du soin des aîné(e)s. Nous relevons l'épistémologie, les mécanismes et la lucidité de trois approches fondées sur le langage: la grammaire fonctionnelle, l'analyse du discours et la déconstruction. Les textes analysés sont extraits d'interviews en profondeur d'hommes et de femmes cadres qui habitent le Sud de l'Ontario et qui fournissent des soins à des parents âgés. Les analyses ciblent la réaction des gestionnaires au terme «soins des aîné(e)s» en plus d'examiner de quelle façon les gestionnaires créent l'équilibre entre leurs engagements professionnels et leurs responsabilités de soignants. Nous nous sommes penchés sur les gestionnaires parce que leur rôle sur le plan des soins aux aîné(e)s n'a reçu que peu d'attention dans la documentation de l'organisation ou de la gérontologie. On croit pourtant qu'ils pourraient être en position d'influencer le changement institutionnel.

Abstract. Government accountability in Canada depends on Canadian voters' attributing responsibility to multiple levels of government for policy outcomes. This study presents the first comprehensive account of these responsibility judgments. The data are from panel surveys of voters in Ontario and Saskatchewan as they faced provincial elections in the fall of 2003 and then the federal election of 2004. Voters were asked about conditions in a number of policy areas and then asked to separately attribute responsibility to the two senior levels of government. Voters do not strongly differentiate the governments' roles and there is little variation across issues. Attentiveness to politics only very slightly improves the quality of responsibility attributions, and only on issues where responsibility is objectively clearer. The results suggest that federalism is a major challenge for Canadian voters wishing to reward or punish their governments for policy outcomes.Résumé. La responsabilisation gouvernementale au Canada dépend de la capacité du citoyen à différencier clairement les sphères d'activité des divers paliers de gouvernement. Cette étude offre, pour la première fois, un portrait exhaustif des mécanismes d'attribution de la responsabilité dans le système fédéral canadien. Les données sont tirées de deux enquêtes en panel réalisées durant les campagnes électorales provinciales de l'Ontario et de la Saskatchewan à l'automne 2003, puis durant la campagne fédérale de 2004. Deux aspects principaux de ces enquêtes ont été retenus pour cette étude. Tout d'abord, les répondants ont été interrogés sur leur perception de l'état des choses quant à une série d'enjeux de politique publique (économie, système de santé, et ainsi de suite). Ils ont ensuite dû attribuer la responsabilité de ces politiques aux deux paliers supérieurs de gouvernement au Canada. Il s'avère que les électeurs ne différencient que faiblement le rôle de chaque palier de gouvernement et ce, quel que soit l'enjeu. La capacité d'attribution de la responsabilité n'est que légèrement affectée par le niveau d'attention à la politique de l'électeur. Les résultats de l'analyse suggèrent que la nature fédérale du système politique canadien demeure un défi important à surmonter pour l'électeur qui désire récompenser ou punir ses gouvernements pour une politique publique donnée.

Abstract. While comparative public law scholars report that we are witnessing a “global expansion of judicial power” (Tate and Vallinder, 1995), much of the comparative research also suggests that judicial power is subject to significant external constraints, including those associated with interests of governmental actors (such as Helmke, 2005; Vanberg, 2005). In Canada, however, the question of the extent to which governmental actors affect the Supreme Court of Canada's decision making in the wake of the Charter of Rights and Freedoms has not received systematic attention (but see Hennigar, 2010; Kelly, 2005). The paper analyzes the extent to which governmental mobilization through third-party intervention affects the Supreme Court's decision making. It relies on a dataset of all constitutional rights cases involving review of written laws decided by the Court in the post-charter period (1982–2007). It shows that third-party intervention is a powerful institutional mechanism providing governmental actors with an opportunity to systematically affect the exercise of judicial review.Résumé. Alors que les chercheurs en droit public comparé affirment que nous assistons à une «expansion globale du pouvoir judiciaire» (Tate et Vallinder, 1995), la recherché comparative suggère également que le pouvoir judiciaire est soumis à de fortes contraintes extérieures, y compris celles associées aux intérêts des acteurs gouvernementaux (Helmke, 2005; Vanberg, 2005). Au Canada, cependant, la question de l'impact des acteurs gouvernementaux sur le processus de décision de la Cour Suprême, dans la foulée de l'adoption de la Charte, a reçu peu d'attention (à l'exception des travaux d'Hennigar 2010; Kelly, 2005). Cet article explore dans quelle mesure la mobilisation gouvernementale par l'entremise de l'intervention des tiers influence le processus de décision de la Cour Suprême. Il s'appuie sur une base de données des décisions liées aux droits constitutionnels dans la période de l'après-Charte (1982–1997) qui ont nécessité un examen de législations gouvernementales. Il démontre que l'intervention de tiers est un puissant mécanisme institutionnel permettant aux acteurs gouvernementaux de systématiquement influencer l'exercice du contrôle judiciaire.

L'auteur de cet article étudie les différentes formules mises au point en vue de prévoir les besoins de main-d'oeuvre pour des catégories de travailleurs hautement spécialisés. Au fond, il s'agît de savoir s'il faut davantage accorder foi aux comparaisons touchant les gains, les taux de salaire escomptés et les ajustements du travail ou s'il est préférable de mettre l'accent sur la valeur comparative des métiers et des professions. Quelle que soit la formule utilisée, il est certain qu'elle comporte des lacunes qui la rende illusoire en autant que l'aspect pratique de la prévision des besoins de main-d'oeuvre est concerné. On peut, à ce sujet, soulever les problèmes suivants : 1. Du côté de la demande, la question principale qui se soulève a trait aux processus de substitution du capital au travail ou entre les différents types de travail ; 2. En ce qui regarde l'offre, il faut noter la difficulté de prédire le choix des métiers et la mobilité professionnelle ; 3. Pour ce qui est des marchés du travail et de la formation, la prévision n'est pas facile à cause des imperfections et des contraintes de la demande et de l'offre. Même si dans le passé plusieurs économistes ont fait enquête sur les principaux facteurs qui déterminent les changements dans la productivité, il n'a pas été possible d'introduire ces changements en tant que variables dans l'analyse d'un système économique. Celui qui veut y aller des prévisions en matière de main-d’oeuvre doit être en mesure de prévoir les changements technologiques en corrélation avec la modification des facteurs strictement économiques de façon à préconiser les ajustements de main-d'oeuvre en conséquence. C'est là le premier critère dont il faut tenir compte. Le deuxième élément nécessaire pour répondre à la demande, c'est la connaissance des procédés d'embauchage au niveau de l'entreprise. Ceux-ci, variant d'un employeur à l'autre, il est sûr que la prévision ne peut être que complexe. L'entreprise peut-elle substituer un technicien à un ingénieur, un manoeuvre à un ouvrier semi-qualifié, etc. ? Autant de faits qui dépendent de nombreux facteurs qu'on ne peut pas facilement cerner. Le degré de scolarité et de qualification exigé pour l'accession à un poste déterminé varie d'une entreprise à l'autre. On ne peut ignorer non plus le fait de la formation en atelier et de l'avancement par promotion. Dans certaines entreprises, on recourt à la main-d'oeuvre spécialisée au fur et à mesure des besoins. D'autres, au contraire, pratiquent une politique de main-d'oeuvre qui favorise les plans de carrière. Pour tous ces motifs, et bien d'autres encore, il s'avère donc qu'il soit fort difficile de faire des prévisions exactes à partir de la demande. En ce qui concerne l'offre, selon l'auteur, on a accordé pas mal d'attention au niveau du chômage, aux taux de participation à la main-d'oeuvre et à la mobilité géographique des travailleurs, mais on est loin d'avoir fait des efforts comparables en ce qui a trait aux choix des métiers et des professions ainsi qu'à la mobilité professionnelle. Ce qui existe se ramène à des hypothèses peu justifiées ou est exprimé en termes tellement généraux qu'on ne peut guère l'utiliser dans la prévision des besoins. Il est naturel que les personnes chargées de la prévision puissent disposer au moins de certains renseignements sur les choix professionnels qui ne le soient pas uniquement en fonction des taux de naissance, de mortalité et de participation. Il peut y avoir une centaine de variables qui influent sur le choix d'un métier ou d'une profession. En réalité, la situation en ce qui touche l'offre oblige à connaître les raisons qui, cette fois à un niveau individuel, déterminent les processus décisionnels. Les théories mises de l'avant en matière de capital humain laissent à désirer en tant qu'instrument général de prévision de l'offre en ce qu'elles ne font pas voir le lien entre les caractéristiques observables et les avantages d'emploi et l'idée que s'en font les individus et ce qu'ils espèrent en retirer dans la réalisation de leur carrière. On a sans doute fait des recherches sur les variables techniques, économiques, institutionnelles et personnelles qui influencent l'offre de travail, mais il s'agit presque toujours de considérations hypothétiques. Il faudrait disposer d'une théorie plus solide de l'offre qui permettrait de considérer les choix travail-loisir, les revenus espérés en rapport avec la décision de se spécialiser ou de changer d'emploi, le rôle des orienteurs, les renseignements diffusés sur la nature des emplois, les politiques de recrutement et d'embauchage, la formation en atelier. Outre les variables strictement démographiques, il faudrait avoir des renseignements sur la persistance des individus dans tel ou tel emploi, alors que les travaux préliminaires entrepris concernant l'usure des effectifs semblent indiquer que ce n'est pas là une tâche très facile. En troisième lieu, l'auteur signale que la connaissance des rapports fondamentaux entre la demande et l'offre de travail ne suffirait pas à mettre au point une méthode assurée de prévision. Il faut en outre pouvoir maîtriser les forces et les mécanismes agissant à l'intérieur des marchés du travail. Cela force à se poser un certain nombre de questions relativement au déphasage et aux imperfections des marchés qui peuvent influencer la prévision. On pourrait aussi s'interroger sur les effets des modifications de programmes d'éducation sur la composition de la main-d'oeuvre. Il y aurait également lieu d'établir certaines hypothèses relativement aux changements qui se produisent dans l'utilisation du travail : modification de la semaine de travail, des cadences de travail, des périodes de vacances. On pourrait encore ajouter à cette longue énumération. Il faudrait, enfin, penser à la création d'organismes composés d'ingénieurs industriels, de directeurs du personnel et d'experts qui faciliteraient le travail de prévision. Non seulement l'établissement de tels organismes permettrait-il de mettre en commun les données, mais il pourrait servir de moyens de communication auprès du public. On pourrait aussi procéder à des études sur les plans de carrière et sur certains groupes d'emplois en particulier, études qui seraient très utiles et pourraient conduire à la mise au point de techniques plus valables que les instruments dont disposent actuellement les spécialistes en matière de prévision des besoins en main-d'oeuvre.

Les relations du travail en Amérique Latine se caractérisent par la présence traditionnelle d'un autoritarisme étatique qui se manifeste par une intervention continuelle, une législation abondante et parfois contradictoire, ainsi que par un conflit permanent. Tout cela dans un cadre social hétérogène dans lequel les relations du travail ont depuis peu cesse d'être atomisé pour se centraliser dans les branches industrielles. Ces caractéristiques normalisent toujours les relations du travail en Amérique Latine, mais leur poids diminue chaque fois que de nouveaux facteurs, tant internes qu'externes, entrent en jeu. Les nouvelles tendances, encore embryonnaires, amplifient le caractère extra juridique de la relation employeur-travailleur, de même que l'autonomie des acteurs immédiats en relations du travail, ainsi que la faible présence d'une optique coopérative et participative. La gestion patronale a joué un rôle principal dans cette évolution, particulièrement dans les domaines nouveaux, là où l'absence de tradition a facilité l'innovation. Les multinationales et le secteur d'exportations non traditionnel constituent les meilleurs exemples. Ce résumé a pour objet de présenter ces nouvelles tendances, d'identifier les facteurs internes et externes qui les ont générés, ainsi que d'offrir une base de comparaison pour faciliter une évolution globale de l'état des relations du travail au niveau international. Facteurs internes : La gestion patronale actuelle en Amérique Latine montre qu'il y a une crise complexe chez les protagonistes des relations du travail, c'est-à-dire les travailleurs, les employeurs et l'État. D'un cote, l'augmentation inusitée des grèves locales et nationales, le caractère « illégal » de la majorité des grèves locales dues à l'échec de la négociation collective, ou encore, leur emploi comme outil de solution des conflits, et enfin, l'importante complexité des demandes constituent les principaux problèmes. La source immédiate de ceux-ci est syndicale, alors que les causes plus profondes se rencontrent, pour la majorité, en dehors du contrôle des acteurs. À cause de cette distanciation, les relations se polarisent chaque fois plus. Les relations du travail doivent ainsi en venir à se rencontrer devant un tiers, l'État, qui lui aussi, devient chaque fois plus décisif. De l'autre cote, le maintien, l'accroissement ou le changement fréquent des lois du travail ainsi que la partialité des gouvernements en place soit avec les employeurs ou les travailleurs, reflètent la continuité ou l'augmentation de l'interventionnisme étatique dans la détérioration des relations entre les parties. Les réajustements périodiques des salaires selon les changements au cout de la vie dus à l'inflation, par exemple, exigent des employeurs qu'ils réajustent subséquemment leurs politiques salariales et leurs couts divers. Les changements dans la législation imposent une adaptation de la part des employeurs. En général, l'important interventionnisme étatique ainsi que le réglementarisme limitent de manière irrationnelle le mouvement autonome des relations du travail. Cependant, autant les employeurs que les travailleurs ont exercé, ces dernières années, une force extraordinaire tendant à changer, en leur faveur, le schéma et les règles qui gouvernent les relations du travail. Tous deux ont influencé le processus politique afin de limiter le déterminisme étatique dans les deux secteurs de la propriété, publique et privée, mais aussi dans le but de forcer la réconciliation avec leur acteur rival et ceci, en accord avec la logique de leurs propres intérêts. Le solde net de ce changement a été une relative ouverture du système traditionnel des relations du travail vers des formes nouvelles de relations, comme le système d'administration des ressources humaines, la concertation sociale, la négociation par branche industrielle et la transformation du régime du travail dans le secteur public, particulièrement dans les entreprises de l'État. Facteurs externes : La crise économique que vivent pratiquement tous les pays de cette région, l'accroissement disproportionne de l'offre de travail et de ses accompagnateurs naturels comme le chômage et le travail au noir, l'intervention excessive de l'État dans l'économie, de même que son centralisme, et le défi de la concurrence internationale basé sur l'internationalisation des facteurs de production sont les changements contextuels qui ont eu un impact majeur dans les relations du travail en Amérique Latine. Ceux-ci ont exercé une influence variable aussi bien sur les facteurs internes mentionnes plus haut que sur les relations du travail elles-mêmes, de façon directe. La gestion patronale a répondu à ces divers facteurs avec une grande variété de critères et d'actions. Une des réponses a été l'adoption de systèmes d'administration du personnel en remplacement du système de relations du travail. Même si cette pratique est naissante, son développement rapide, et ceci dans les secteurs les pins modernes et les plus rentables (les multinationales en constituent l'avant-garde), lui a concédée une importance majeure ces dernières années. Le système d'administration des ressources humaines est un concept radicalement différent de celui du système traditionnel des relations du travail. Alors que le premier est centre sur la relation individuelle employeur-travailleur, le second l'est sur la relation collective employeur-syndicat. L'expérience latino-américaine montre que la tendance actuelle va vers la superposition des systèmes. Les entreprises qui furent organisées sous le système traditionnel de relations du travail continuent dans cette direction, alors que les nouvelles entreprises, particulièrement celles qui participent aux secteurs les plus modernes de l'économie, ont l'option d'essayer un ou l'autre des systèmes, ou encore l'intégration des deux. Dans le cas où le système de l'administration des ressources humaines est adopte, le raisonnement logique est de donner fréquemment des avantages non économiques aux travailleurs, afin qu'ils ne voient pas la nécessité de recourir à la syndicalisation, ou encore, dans le but de diminuer les sources de conflit. Trois types de stratégies ont été pratiques dans divers pays : a) la création d'associations professionnelles dans le champ des ressources humaines et de l'administration du personnel, avec pour objectif d'améliorer le recrutement et la promotion dans l'emploi; b) la création et le développement de mécanismes destines à motiver les travailleurs, comme les cercles de qualité, les comités mixtes travailleurs-direction de l'entreprise et les programmes d'incitation non pécuniaires; c) l'ouverture d'alternatives participatives, aussi bien dans la gestion (cogestion, cogouvernement ou codétermination), que dans les bénéfices et la propriété de l'entreprise. Cette dernière stratégie a généralement été exécutée dans des conditions de faible stabilité du travail et de faible influence de la négociation collective. La motivation du travailleur a été le centre d'attention de divers programmes crées sous l'initiative de l'employeur. Les cercles de qualité sont les plus répandus en Amérique Latine, mais des comités de productivité, des programmes de préretraite et des clubs sociaux à l'intérieur de l'entreprise ont aussi été formes. En quelques mots, l'adoption du système d'administration des ressources humaines, même si elle est récente, est déjà une réalité en Amérique Latine. Le développement et l'établissement général de ces programmes sont ici plus que de simples souhaits des acteurs sociaux. On pourrait dire qu'il leur reste à traverser le même niveau de difficultés que le développement économique des pays latino-américains.

Cette thèse vise la reconnaissance des actions humaines dans les vidéos. La reconnaissance des actions est une tâche compliquée dans le domaine de la vision par ordinateur en raison de ses défis complexes et élevés. Avec l'émergence de l'apprentissage en profondeur et des ensembles de données à grande échelle provenant de sources Internet, des améliorations substantielles ont été apportées à la compréhension vidéo. Par exemple, des réseaux convolutifs 3D de pointe comme I3D pré-formés sur d'énormes ensembles de données comme Kinetics ont réussi à accroître la reconnaissance des actions des vidéos Internet. Mais, ces réseaux à noyaux rigides appliqués sur l'ensemble du volume espace-temps ne peuvent pas relever les défis présentés par les activités de la vie quotidienne (ADL).Nous sommes particulièrement intéressés par la représentation vidéo discriminante pour ADL. Outre les défis des vidéos génériques, ADL présente - (i) des actions à grain fin avec des mouvements courts et subtils comme verser du grain et verser de l'eau, (ii) des actions avec des modèles visuels similaires différant par des modèles de mouvement comme se frotter les mains et applaudir, et enfin ( iii) de longues actions complexes comme la cuisine. Afin de relever ces défis, nous avons apporté des contributions.La première contribution comprend - une stratégie de fusion multimodale pour prendre en compte les avantages des modalités multiples pour classer les actions. Cependant, la question demeure: comment combiner plusieurs modalités de bout en bout? Comment pouvons-nous utiliser les informations 3D pour guider les réseaux RVB de pointe actuels pour la classification des actions? À cette fin, nous proposons des mécanismes articulés d'attention axée sur la pose pour la classification des actions. Nous proposons trois variantes de mécanismes d'attention spatio-temporelle exploitant les modalités de pose RVB et 3D pour relever les défis susmentionnés (i) et (ii) pour des actions courtes. Notre troisième contribution principale est un modèle temporel en plus de notre modèle basé sur l'attention. La représentation vidéo conservant des informations temporelles denses permet au modèle temporel de modéliser de longues actions complexes, ce qui est crucial pour ADL.Nous avons évalué notre première contribution sur trois ensembles de données publics à petite échelle: CAD-60, CAD-120 et MSRDailyActivity3D. D'un autre côté, nous avons évalué nos deux contributions restantes sur quatre ensembles de données publics: un ensemble de données sur l'activité humaine à grande échelle: NTU-RGB + D 120, son sous-ensemble NTU-RGB + D 60, un ensemble de données sur l'activité humaine difficile dans le monde réel: Toyota Smarthome et un ensemble de données d'interaction homme-objet à petite échelle Northwestern UCLA. Nos expériences montrent que les méthodes proposées dans cette thèse surpassent les résultats de pointe
This thesis targets recognition of human actions in videos. Action recognition is a complicated task in the field of computer vision due to its high complex challenges. With the emergence of deep learning and large scale datasets from internet sources, substantial improvements have been made in video understanding. For instance, state-of-the-art 3D convolutional networks like I3D pre-trained on huge datasets like Kinetics have successfully boosted the recognition of actions from internet videos. But, these networks with rigid kernels applied across the whole space-time volume cannot address the challenges exhibited by Activities of Daily Living (ADL). We are particularly interested in discriminative video representation for ADL. Besides the challenges in generic videos, ADL exhibits - (i) fine-grained actions with short and subtle motion like pouring grain and pouring water, (ii) actions with similar visual patterns differing in motion patterns like rubbing hands and clapping, and finally (iii) long complex actions like cooking. In order to address these challenges, we have made three key contributions. The first contribution includes - a multi-modal fusion strategy to take the benefits of multiple modalities into account for classifying actions. However the question remains, how to combine multiple modalities in an end-to-end manner? How can we make use of the 3D information to guide the current state-of-the-art RGB networks for action classification? To this end, we propose articulated pose driven attention mechanisms for action classification. We propose, three variants of spatio-temporal attention mechanisms exploiting RGB and 3D pose modalities to address the aforementioned challenges (i) and (ii) for short actions. Our third main contribution is a Temporal Model on top of our attention based model. The video representation retaining dense temporal information enables the temporal model to model long complex actions which is crucial for ADL.We have evaluated our first contribution on three small-scale public datasets: CAD-60, CAD-120 and MSRDailyActivity3D. On the other hand, we have evaluated our remaining two contributions on four public datasets: a large scale human activity dataset: NTU-RGB+D 120, its subset NTU-RGB+D 60, a real-world challenging human activity dataset: Toyota Smarthome and a small scale human-object interaction dataset Northwestern UCLA. Our experiments show that the methods proposed in this thesis outperform the state-of-the-art results

But: L’attention semble avoir un impact sur le fonctionnement des muscles périnéaux.Matériels : L’activité électromyographique (EMG) du sphincter anal externe (SAE) a été receuillie au cours d’effort de contractions périnéales volontaires et reflexe (provoquées par la toux) réalisées en réponse à un stimulus au marteau reflexe chez des femmes volontaires saines avec et sans épreuve de charge cognitive (ECC). Le temps de réaction (RT1) correspondant à la latence entre le stimulus et le début d’activité EMG du SAE lors d’une contraction périnéale volontaire, le RT3, correspondant au temps de latence entre le début d’activité EMG du SAE et le début d’activité EMG des muscles intercostaux externes (ICE) lors d’un effort de toux, ont été mesurés. Après randomisation (1/2) 13 femmes ont bénéficié d’une rééducation en double tache (cognitivo-musculaire) et 26 femmes constituaient le groupe témoin. Ces mêmes paramètres ont été enregistrés avant et apres rééducation dans les deux groupes.Resultats: Une ECC provoque un allongement du RT1 par un facteur 3,98 (p<0,001). Une ECC entrainne une diminution de 29% de la contraction périnéale réflexe: RT3 était respectivement de -80.00 ms sans ECC contre -56,7 ms en cas d’ECC (r=0,7, p=0,0045). Dans le groupe « rééducation » le RT1 en présence d’une ECC passait de 461,1 à 290,7 ms (r=0,6, p=0,006) contre 370 à 343 ms dans le groupe témoin (r=0,9, p=NS). Le RT3 dans le groupe « rééducation » en absence d’une ECC passait de -68,5 à -127,8 ms (r=1,9, p=0,03) et en présence d’une ECC de -42,6 ms à -59,3 ms (r=1,4, p=0,04). Conclusion: Une rééducation specifique corrige les effets provoqués par une ECC sur la contraction périnéale
Aims: Attention may be involved in pelvic floor muscles (PFM) Methods: The electromyographic (EMG) activity of the external anal sphincter (EAS) was recorded on healthy female volunteers, during voluntary and involuntary (induced by cough) PFM contraction, elicited by local stimulation, combined (or not) with a mental Distraction Task (DT). Reaction time (RT1), ie. the latency between stimulus and the onset of EAS EMG activity, RT3, ie. the latency between the onset of EAS EMG activity and the onset of External intercostal muscle (EIC) (cough) were measured. Following randomisation (2/1) 13 volunteers underwent dual task cognitive (an attentional test and PFM exercises) rehabilitation program and 26 were the control group (no specific instruction). RT1 and RT3 were recorded before and after the program in both group.Results: The mental distraction task led to a 3.98 times greater reaction time between stimulus and EAS EMG activation (RT1), (p<0.001). DT led to a 29% shorter anticipation of the involontary PFM contraction: RT3 were respectively -80.00 ms without a DT versus -56.67 ms with a DT (r=0.7, p=0.004). In the rehabilitation group RT1 in DT conditions decreased from 461.1 ms to 290.7 ms (r=0.6, p=0.006)vs 370 to 343 ms in the control group (r=0.9, p=NS). In the study group RT3 without a DT increased from −68.5 ms to −127.8 ms (r=1.89, p = 0.03) and from 42,6 ms to -59,3 ms with a DT (r= 1.4, p=0.04).Conclusions: A specific dual task rehabilitation can prevent the effect of DT on PFM contraction characteristics

L’objectif de ce travail de thèse a été d’avancer dans les connaissances des mécanismes de contrôle cognitif sous-tendant les détériorations et fluctuations d’attention soutenue chez les patients souffrant de schizophrénie et les sujets sains. Dans ce but, nous avons combiné mesures comportementales, électrophysiologiques et subjectives. Nos résultats montrent une préservation des capacités d’attention soutenue chez les patients ainsi qu’une origine distincte des variations d’attention soutenue chez les patients. Les détériorations sont sous-tendues par une diminution du mode de contrôle réactif chez les patients et du mode proactif chez les témoins. De plus, différents précurseurs des lapses attentionnels ont été mis en évidence chez les patients selon l’état attentionnel. Les variations d’attention soutenue sont principalement liées à une diminution des ressources attentionnelles chez les patients, alors que chez les témoins, en fonction de l’état attentionnel, elles pourraient également être liées à un désengagement, une défaillance du contrôle cognitif
The purpose of this project was to gain more knowledge about cognitive control mechanisms underlying deteriorations and fluctuation of sustained attention in schizophrenia and healthy participants. To that end, we combined the use of behavioral, electrophysiological (event-related potentials and functional connectivity) and subjective measures. Our results revealed spared sustained attention in schizophrenia and a distinct patterns of sustained attention changes in schizophrenia. Deteriorations are underlined by a decrease of reactive mode of cognitive control in patients and by a decrease of proactive mode in controls. Our results also highlighted slightly distinct patterns of precursors of lapses in sustained attention in schizophrenia according to the attentional state. Sustained attention changes are associated with resource depletion in patients, whereas in healthy participants, according to attentional state, they could also be caused by disengagement of cognitive control

Dans cette thèse, la compréhension automatique de la parole (SLU) est étudiée dans le cadre applicatif de dialogues téléphoniques à buts définis (réservation de chambres d'hôtel par exemple). Historiquement, la SLU était réalisée en cascade : un système de reconnaissance de la parole réalisait une transcription en mots, puis un système de compréhension y associait une annotation sémantique. Le développement des méthodes neuronales profondes a fait émerger les architectures de bout-en-bout, où la tâche de compréhension est réalisée par un système unique, appliqué directement à partir du signal de parole pour en extraire l’annotation sémantique. Récemment, les modèles dits pré-entraînés de manière non supervisée (SSL) ont apporté de nouvelles avancées en traitement automatique des langues (TAL). Appris de façon générique sur de très grandes masses de données, ils peuvent ensuite être adaptés pour d'autres applications. À ce jour, les meilleurs résultats SLU sont obtenus avec des systèmes en cascade intégrant des modèles SSL.Cependant, aucune des architectures, cascade ou bout-en-bout, n'est parfaite. À travers cette thèse, nous étudions ces architectures et proposons des versions hybrides qui tentent de tirer parti des avantages de chacune. Après avoir développé un modèle SLU bout-en-bout à l’état de l’art, nous avons évalué différentes stratégies d’hybridation. Les avancées apportées par les modèles SSL en cours de thèse, nous ont amenés à les intégrer dans notre architecture hybride
In this thesis, spoken language understanding (SLU) is studied in the application context of telephone dialogues with defined goals (hotel booking reservations, for example). Historically, SLU was performed through a cascade of systems: a first system would transcribe the speech into words, and a natural language understanding system would link those words to a semantic annotation. The development of deep neural methods has led to the emergence of end-to-end architectures, where the understanding task is performed by a single system, applied directly to the speech signal to extract the semantic annotation. Recently, so-called self-supervised learning (SSL) pre-trained models have brought new advances in natural language processing (NLP). Learned in a generic way on very large datasets, they can then be adapted for other applications. To date, the best SLU results have been obtained with pipeline systems incorporating SSL models.However, none of the architectures, pipeline or end-to-end, is perfect. In this thesis, we study these architectures and propose hybrid versions that attempt to benefit from the advantages of each. After developing a state-of-the-art end-to-end SLU model, we evaluated different hybrid strategies. The advances made by SSL models during the course of this thesis led us to integrate them into our hybrid architecture

L'apprentissage profond a permis des avancées significatives dans le domaine de la traduction automatique.La traduction automatique neuronale (NMT) s'appuie sur l'entrainement de réseaux de neurones avec un grand nombre de paramètres sur une grand quantité de données parallèles pour apprendre à traduire d'une langue à une autre.Un facteur primordial dans le succès des systèmes NMT est la capacité de concevoir des architectures puissantes et efficaces. Les systèmes de pointe sont des modèles encodeur-décodeurs qui, d'abord, encodent une séquence source sous forme de vecteurs de caractéristiques, puis décodent de façon conditionne la séquence cible.Dans cette thèse, nous remettons en question le paradigme encodeur-décodeur et préconisons de conjointement encoder la source et la cible afin que les deux séquences interagissent à des niveaux d'abstraction croissants. À cette fin, nous introduisons Pervasive Attention, un modèle basé sur des convolutions bidimensionnelles qui encodent conjointement les séquences source et cible avec des interactions qui sont omniprésentes dans le réseau neuronal.Pour améliorer l'efficacité des systèmes NMT, nous étudions la traduction automatique simultanée où la source est lue de manière incrémentielle et le décodeur est alimenté en contextes partiels afin que le modèle puisse alterner entre lecture et écriture. Nous améliorons les agents déterministes qui guident l'alternance lecture / écriture à travers un chemin de décodage rigide et introduisons de nouveaux agents dynamiques pour estimer un chemin de décodage adapté au cas-par-cas.Nous abordons également l'efficacité computationnelle des modèles NMT et affirmons qu'ajouter plus de couches à un réseau de neurones n'est pas requis pour tous les cas.Nous concevons des décodeurs Transformer qui peuvent émettre des prédictions à tout moment dotés de mécanismes d'arrêt adaptatifs pour allouer des ressources en fonction de la complexité de l'instance
In recent years, deep learning has enabled impressive achievements in Machine Translation.Neural Machine Translation (NMT) relies on training deep neural networks with large number of parameters on vast amounts of parallel data to learn how to translate from one language to another.One crucial factor to the success of NMT is the design of new powerful and efficient architectures. State-of-the-art systems are encoder-decoder models that first encode a source sequence into a set of feature vectors and then decode the target sequence conditioning on the source features.In this thesis we question the encoder-decoder paradigm and advocate for an intertwined encoding of the source and target so that the two sequences interact at increasing levels of abstraction. For this purpose, we introduce Pervasive Attention, a model based on two-dimensional convolutions that jointly encode the source and target sequences with interactions that are pervasive throughout the network.To improve the efficiency of NMT systems, we explore online machine translation where the source is read incrementally and the decoder is fed partial contexts so that the model can alternate between reading and writing. We investigate deterministic agents that guide the read/write alternation through a rigid decoding path, and introduce new dynamic agents to estimate a decoding path for each sample.We also address the resource-efficiency of encoder-decoder models and posit that going deeper in a neural network is not required for all instances.We design depth-adaptive Transformer decoders that allow for anytime prediction and sample-adaptive halting mechanisms to favor low cost predictions for low complexity instances and save deeper predictions for complex scenarios

Le domaine de la Reconnaissance des Émotions Faciales (FER) est est d'une importance capitale pour faire progresser les interactions homme-machine et trouve sa place dans de nombreuses applications comme par exemple le domaine de la santé pour traiter la dépression et l'anxiété. En utilisant des Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN), cette thèse présente une série de modèles visant à optimiser la détection et l'interprétation des émotions. Le modèle initial présenté dans cette thèse est de faible complexité et économe en ressources lui permettant de rivaliser favorablement avec les solutions de l'état de l'art sur un nombre limité de jeux de données, ce qui en fait une bonne base pour les systèmes à ressources limitées. Pour identifier et capturer toute la complexité et l'ambiguïté des émotions humaines, ce modèle initial est amélioré en intégrant les Unités d'Action faciales (AU). Cette approche affine non seulement la détection des émotions mais fournit également une interprétabilité des décisions fournies par le modèle en identifiant des AU spécifiques liées à chaque émotion. Une amélioration significative est atteinte en introduisant des mécanismes d'attention neuronale—à la fois spatiaux et par canal— au modèle initial. Ainsi, le modèle basé sur ces mécanismes d'attention se focalise uniquement sur les caractéristiques faciales les plus saillantes. Cela permet au modèle CNN de s'adapter bien aux scénarios du monde réel, tels que des expressions faciales partiellement obscurcies ou subtiles. La thèse aboutit à un modèle CNN optimisé et efficace en termes de calcul et d'empreinte mémoire, le rendant parfaitement adapté pour les environnements à ressources limitées comme les systèmes embarqués. Tout en fournissant une solution robuste pour la FER, des perspectives et voies pour des travaux futurs, tels que des applications en temps réel et des techniques avancées pour l'interprétabilité du modèle, sont également identifiées
The field of Facial Emotion Recognition (FER) is pivotal in advancing human-machine interactions and finds essential applications in healthcare for conditions like depression and anxiety. Leveraging Convolutional Neural Networks (CNNs), this thesis presents a progression of models aimed at optimizing emotion detection and interpretation. The initial model is resource-frugal but competes favorably with state-of-the-art solutions, making it a strong candidate for embedded systems constrained in computational and memory resources. To capture the complexity and ambiguity of human emotions, the research work presented in this thesis enhances this CNN-based foundational model by incorporating facial Action Units (AUs). This approach not only refines emotion detection but also provides interpretability by identifying specific AUs tied to each emotion. Further sophistication is achieved by introducing neural attention mechanisms—both spatial and channel-based—improving the model's focus on salient facial features. This makes the CNN-based model adapted well to real-world scenarios, such as partially obscured or subtle facial expressions. Based on the previous results, in this thesis we propose finally an optimized, yet computationally efficient, CNN model that is ideal for resource-limited environments like embedded systems. While it provides a robust solution for FER, this research also identifies perspectives for future work, such as real-time applications and advanced techniques for model interpretability

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'émergence de l'apprentissage profond et aborde la compréhension de la parole assimilée à l'extraction et à la représentation automatique du sens contenu dans les mots d'une phrase parlée. Nous étudions une tâche d'étiquetage en concepts sémantiques dans un contexte de dialogue oral évaluée sur le corpus français MEDIA. Depuis une dizaine d'années, les modèles neuronaux prennent l'ascendant dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel grâce à des avancées algorithmiques ou à la mise à disposition d'outils de calcul puissants comme les processeurs graphiques. De nombreux obstacles rendent la compréhension complexe, comme l'interprétation difficile des transcriptions automatiques de la parole étant donné que de nombreuses erreurs sont introduites par le processus de reconnaissance automatique en amont du module de compréhension. Nous présentons un état de l'art décrivant la compréhension de la parole puis les méthodes d'apprentissage automatique supervisé pour la résoudre en commençant par des systèmes classiques pour finir avec des techniques d'apprentissage profond. Les contributions sont ensuite exposées suivant trois axes. Premièrement, nous développons une architecture neuronale efficace consistant en un réseau récurent bidirectionnel encodeur-décodeur avec mécanisme d’attention. Puis nous abordons la gestion des erreurs de reconnaissance automatique et des solutions pour limiter leur impact sur nos performances. Enfin, nous envisageons une désambiguïsation de la tâche de compréhension permettant de rendre notre système plus performant
This thesis is a part of the emergence of deep learning and focuses on spoken language understanding assimilated to the automatic extraction and representation of the meaning supported by the words in a spoken utterance. We study a semantic concept tagging task used in a spoken dialogue system and evaluated with the French corpus MEDIA. For the past decade, neural models have emerged in many natural language processing tasks through algorithmic advances or powerful computing tools such as graphics processors. Many obstacles make the understanding task complex, such as the difficult interpretation of automatic speech transcriptions, as many errors are introduced by the automatic recognition process upstream of the comprehension module. We present a state of the art describing spoken language understanding and then supervised automatic learning methods to solve it, starting with classical systems and finishing with deep learning techniques. The contributions are then presented along three axes. First, we develop an efficient neural architecture consisting of a bidirectional recurrent network encoder-decoder with attention mechanism. Then we study the management of automatic recognition errors and solutions to limit their impact on our performances. Finally, we envisage a disambiguation of the comprehension task making the systems more efficient

Les systèmes de recommandation sont largement utilisés pour suggérer des biens qui correspondent le mieux aux besoins des utilisateurs. Pour répondre à cette demande, nous concevons un système de recommandation intégrant un module de filtrage collaboratif et un module de recommandation par empilement. Nous introduisons un mécanisme d'attention interactif pour modéliser la relation d'influence mutuelle entre les utilisateurs et les articles .