Une étude sur les déterminants biologiques, psychologiques et du travail de l'épuisement professionnel

Cette thèse de doctorat s’intéresse à mieux comprendre, d’une part, ce qui influence la sécrétion de cortisol salivaire, et d’autre part, ce qui influence l’épuisement professionnel. Plusieurs objectifs en découlent. D’abord, elle vise à mieux cerner la contribution des conditions de l’organisation du travail (utilisation des compétences, autorité décisionnelle, demandes psychologiques, demandes physiques, horaire de travail irrégulier, nombre d’heures travaillées, soutien social des collègues, soutien social des superviseurs, insécurité d’emploi) sur la sécrétion de cortisol salivaire, ainsi que le rôle modérateur de certains traits de personnalité (extraversion, agréabilité, névrosisme, conscience, ouverture d’esprit, estime de soi, centre de contrôle) sur la relation entre les conditions de l’organisation du travail et la sécrétion de cortisol salivaire. Par ailleurs, cette thèse vise à établir la contribution des conditions de l’organisation du travail sur l’épuisement professionnel, ainsi que le rôle modérateur des traits de personnalité sur la relation entre les conditions de l’organisation du travail et l’épuisement professionnel. Finalement, cette thèse vise à vérifier si la sécrétion de cortisol salivaire joue un rôle médiateur sur la relation entre les conditions de l’organisation du travail et l’épuisement professionnel, ainsi qu’à identifier les effets de médiation modérés par les traits de personnalité sur la relation entre les conditions de l’organisation du travail et la sécrétion de cortisol salivaire. Ces objectifs sont inspirés de nombreuses limites observées dans la littérature, principalement l’intégration de déterminants à la fois biologiques, psychologiques et du travail dans la compréhension de l’épuisement professionnel. La thèse propose un modèle conceptuel qui tente de savoir comment ces différents stresseurs entraînent une dérégulation de la sécrétion de cortisol dans la salive des travailleurs. Ensuite, ce modèle conceptuel vise à voir si cette dérégulation s’associe à l’épuisement professionnel. Finalement, ce modèle conceptuel cherche à expliquer comment la personnalité peut influencer la manière dont ces variables sont reliées entre elles, c’est-à-dire de voir si la personnalité joue un rôle modérateur. Ce modèle découle de quatre théories particulières, notamment la perspective biologique de Selye (1936). Les travaux de Selye s’orientent sur l’étude de la réaction physiologique d’un organisme soumis à un stresseur. Dans ces circonstances, l’organisme est en perpétuel effort de maintien de son équilibre (homéostasie) et ne tolère que très peu de modifications à cet équilibre. En cas de modifications excessives, une réponse de stress est activée afin d’assurer l’adaptation en maintenant l’équilibre de base de l’organisme. Ensuite, le modèle conceptuel s’appuie sur le modèle de Lazarus et Folkman (1984) qui postule que la réponse de stress dépend plutôt de l’évaluation que font les individus de la situation stressante, et également sur le modèle de Pearlin (1999) qui postule que les individus exposés aux mêmes stresseurs ne sont pas nécessairement affectés de la même manière. Finalement, le modèle conceptuel de cette thèse s’appuie sur le modèle de Marchand (2004) qui postule que les réactions dépendent du décodage que font les acteurs des contraintes et ressources qui les affectent. Diverses hypothèses émergent de cette conceptualisation théorique. La première est que les conditions de l’organisation du travail contribuent directement aux variations de la sécrétion de cortisol salivaire. La deuxième est que les conditions de l’organisation du travail contribuent directement à l’épuisement professionnel. La troisième est que la sécrétion de cortisol salivaire médiatise la relation entre les conditions de l’organisation du travail et l’épuisement professionnel. La quatrième est que la relation entre les conditions de l’organisation du travail et la sécrétion de cortisol salivaire est modérée par les traits de personnalité. La cinquième est que la relation entre les conditions de l’organisation du travail, la sécrétion de cortisol salivaire et l’épuisement professionnel est modérée par les traits de personnalité. Des modèles de régression multiniveaux et des analyses de cheminement de causalité ont été effectués sur un échantillon de travailleurs canadiens provenant de l’étude SALVEO. Les résultats obtenus sont présentés sous forme de trois articles, soumis pour publication, lesquels constituent les chapitres 4 à 6 de cette thèse. Dans l’ensemble, le modèle intégrateur biopsychosocial proposé dans le cadre de cette thèse de doctorat permet de mieux saisir la complexité de l’épuisement professionnel qui trouve une explication biologique, organisationnelle et individuelle. Ce constat permet d’offrir une compréhension élargie et multiniveaux et assure l’avancement des connaissances sur une problématique préoccupante pour les organisations, la société ainsi que pour les travailleurs. Effectivement, la prise en compte des traits de personnalité et de la sécrétion du cortisol salivaire dans l’étude de l’épuisement professionnel assure une analyse intégrée et plus objective. Cette thèse conclue sur les implications de ces résultats pour la recherche, et sur les retombées qui en découlent pour les milieux de travail.

Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks

Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des algorithmes arbitraires. Ces modèles effectuent un apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage machine. Sa généralité et son succès empirique en font un sujet intéressant pour la recherche et un outil prometteur pour la création de l'intelligence artificielle plus générale. Le premier chapitre de cette thèse donne un bref aperçu des sujets de fonds: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones récurrents. Les trois chapitres suivants couvrent ces sujets de manière de plus en plus spécifiques. Enfin, nous présentons quelques contributions apportées aux réseaux de neurones récurrents. Le chapitre \ref{arxiv1} présente nos travaux de régularisation des réseaux de neurones récurrents. La régularisation vise à améliorer la capacité de généralisation du modèle, et joue un role clé dans la performance de plusieurs applications des réseaux de neurones récurrents, en particulier en reconnaissance vocale. Notre approche donne l'état de l'art sur TIMIT, un benchmark standard pour cette tâche. Le chapitre \ref{cpgp} présente une seconde ligne de travail, toujours en cours, qui explore une nouvelle architecture pour les réseaux de neurones récurrents. Les réseaux de neurones récurrents maintiennent un état caché qui représente leurs observations antérieures. L'idée de ce travail est de coder certaines dynamiques abstraites dans l'état caché, donnant au réseau une manière naturelle d'encoder des tendances cohérentes de l'état de son environnement. Notre travail est fondé sur un modèle existant; nous décrivons ce travail et nos contributions avec notamment une expérience préliminaire.

Amélioration a posteriori de la traduction automatique par métaheuristique

La traduction automatique statistique est un domaine très en demande et où les machines sont encore loin de produire des résultats de qualité humaine. La principale méthode utilisée est une traduction linéaire segment par segment d'une phrase, ce qui empêche de changer des parties de la phrase déjà traduites. La recherche pour ce mémoire se base sur l'approche utilisée dans Langlais, Patry et Gotti 2007, qui tente de corriger une traduction complétée en modifiant des segments suivant une fonction à optimiser. Dans un premier temps, l'exploration de nouveaux traits comme un modèle de langue inverse et un modèle de collocation amène une nouvelle dimension à la fonction à optimiser. Dans un second temps, l'utilisation de différentes métaheuristiques, comme les algorithmes gloutons et gloutons randomisés permet l'exploration plus en profondeur de l'espace de recherche et permet une plus grande amélioration de la fonction objectif.