Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.

Conceptualisation de l’activité pédagogique en contexte d’apprentissage hybride et développement professionnel des enseignant(e)s universitaires

L’intégration des nouvelles technologies en enseignement supérieur ne devrait pas être vue comme un simple effet de mode, mais plutôt comme un cadre de réflexion sur les orientations nouvelles à donner à l’Université du 21ème siècle, en termes de culture institutionnelle, de ressources organisationnelles et d’opérationnalisation d’objectifs de recherche et d’enseignement (Duderstadt et al, 2002 ; Guri-Rosenblit, 2005). En effet, l’émergence d’une nouvelle tendance de formation post-secondaire, qu’est l’intégration des solutions virtuelles au présentiel, n’est pas sans incidences sur les pratiques enseignantes. Or, la littérature n’offre pas de modèles descriptifs satisfaisants permettant de mieux saisir la pertinence des liens entre l’enseignement en contexte d’apprentissage hybride et le développement professionnel des enseignants universitaires. Aussi avons-nous procédé par des observations participantes de deux cours en sciences de la gestion à HEC Montréal, dans les programmes de certificat de premier cycle ainsi que par des entretiens d’explicitation et d’autoconfrontation, pendant toute la session d’automne 2014, pour respectivement recueillir des données sur les pratiques réelles d’un maître d’enseignement, en sociologie du travail, et d’une chargée de cours, en gestion de projets. Notre analyse du corpus, par catégorisations conceptualisantes, a permis la production d’énoncés nomologiques rendant compte de la dynamique de relations entre ces deux phénomènes. Sur le plan scientifique, elle a apporté un éclairage nouveau sur les processus de construction identitaire professionnelle en pédagogie universitaire, en regard des mutations technologiques, socioculturelles et économiques que subissent l’Université, en général, et les pratiques enseignantes et étudiantes, en particulier. L’approche inductive utilisée a donc permis de définir la structure des interactions des deux phénomènes, selon la perspective des deux enseignants, et d’élaborer des modèles d’intervention enracinés dans leurs pratiques quotidiennes. Aussi sur le plan social, ces modèles sont-ils l’expression d’une grammaire de la pensée et de l’action, ancrée dans les valeurs des enseignants eux-mêmes. Nous avons pris en compte le paradigme de la tâche réelle, versus celui de la tâche prescrite, en termes de mise en œuvre concrète des processus pédagogiques, pour rendre les résultats de cette recherche signifiants pour la pratique. Les modèles, qui ont émergé de notre configuration de la pensée dialogique des participants, peuvent être intégrés à la formation des enseignants universitaires en contexte de bimodalisation de l’Université.