Gestionnaire de vie privée : un cadre pour la protection de la vie privée dans les interactions entre apprenants

L’évolution continue des besoins d’apprentissage vers plus d’efficacité et plus de personnalisation a favorisé l’émergence de nouveaux outils et dimensions dont l’objectif est de rendre l’apprentissage accessible à tout le monde et adapté aux contextes technologiques et sociaux. Cette évolution a donné naissance à ce que l’on appelle l'apprentissage social en ligne mettant l'accent sur l’interaction entre les apprenants. La considération de l’interaction a apporté de nombreux avantages pour l’apprenant, à savoir établir des connexions, échanger des expériences personnelles et bénéficier d’une assistance lui permettant d’améliorer son apprentissage. Cependant, la quantité d'informations personnelles que les apprenants divulguent parfois lors de ces interactions, mène, à des conséquences souvent désastreuses en matière de vie privée comme la cyberintimidation, le vol d’identité, etc. Malgré les préoccupations soulevées, la vie privée en tant que droit individuel représente une situation idéale, difficilement reconnaissable dans le contexte social d’aujourd’hui. En effet, on est passé d'une conceptualisation de la vie privée comme étant un noyau des données sensibles à protéger des pénétrations extérieures à une nouvelle vision centrée sur la négociation de la divulgation de ces données. L’enjeu pour les environnements sociaux d’apprentissage consiste donc à garantir un niveau maximal d’interaction pour les apprenants tout en préservant leurs vies privées. Au meilleur de nos connaissances, la plupart des innovations dans ces environnements ont porté sur l'élaboration des techniques d’interaction, sans aucune considération pour la vie privée, un élément portant nécessaire afin de créer un environnement favorable à l’apprentissage. Dans ce travail, nous proposons un cadre de vie privée que nous avons appelé « gestionnaire de vie privée». Plus précisément, ce gestionnaire se charge de gérer la protection des données personnelles et de la vie privée de l’apprenant durant ses interactions avec ses co-apprenants. En s’appuyant sur l’idée que l’interaction permet d’accéder à l’aide en ligne, nous analysons l’interaction comme une activité cognitive impliquant des facteurs contextuels, d’autres apprenants, et des aspects socio-émotionnels. L'objectif principal de cette thèse est donc de revoir les processus d’entraide entre les apprenants en mettant en oeuvre des outils nécessaires pour trouver un compromis entre l’interaction et la protection de la vie privée. ii Ceci a été effectué selon trois niveaux : le premier étant de considérer des aspects contextuels et sociaux de l’interaction telle que la confiance entre les apprenants et les émotions qui ont initié le besoin d’interagir. Le deuxième niveau de protection consiste à estimer les risques de cette divulgation et faciliter la décision de protection de la vie privée. Le troisième niveau de protection consiste à détecter toute divulgation de données personnelles en utilisant des techniques d’apprentissage machine et d’analyse sémantique.

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.

Transformer les pratiques professionnelles vis-à-vis des personnes prestataires de l’aide sociale : développement participatif et évaluation d’une formation continue en cabinet dentaire

L’objectif de la présente thèse est de générer des connaissances sur les contributions possibles d’une formation continue à l’évolution des perspectives et pratiques des professionnels de la santé buccodentaire. Prônant une approche centrée sur le patient, la formation vise à sensibiliser les professionnels à la pauvreté et à encourager des pratiques qui se veulent inclusives et qui tiennent compte du contexte social des patients. L’évaluation de la formation s’inscrit dans le contexte d’une recherche-action participative de développement d’outils éducatifs et de transfert des connaissances sur la pauvreté. Cette recherche-action aspire à contribuer à la lutte contre les iniquités sociales de santé et d’accès aux soins au Québec; elle reflète une préoccupation pour une plus grande justice sociale ainsi qu’une prise de position pour une santé publique critique fondée sur une « science des solutions » (Potvin, 2013). Quatre articles scientifiques, ancrés dans une philosophie constructiviste et dans les concepts et principes de l’apprentissage transformationnel (Mezirow, 1991), constituent le cœur de cette thèse. Le premier article présente une revue critique de la littérature portant sur l’enseignement de l’approche de soins centrés sur le patient. Prenant appui sur le concept d’une « épistémologie partagée », des principes éducatifs porteurs d’une transformation de perspective à l’égard de la relation professionnel-patient ont été identifiés et analysés. Le deuxième article de thèse s’inscrit dans le cadre du développement participatif d’outils de formation sur la pauvreté et illustre le processus de co-construction d’un scénario de court-métrage social réaliste portant sur la pauvreté et l’accès aux soins. L’article décrit et apporte une réflexion, notamment sur la dimension de co-formation entre les différents acteurs des milieux académique, professionnel et citoyen qui ont constitué le collectif À l’écoute les uns des autres. Nous y découvrons la force du croisement des savoirs pour générer des prises de conscience sur soi et sur ses préjugés. Les outils développés par le collectif ont été intégrés à une formation continue axée sur la réflexion critique et l’apprentissage transformationnel, et conçue pour être livrée en cabinet dentaire privé. Les deux derniers articles de thèse présentent les résultats d’une étude de cas instrumentale évaluative centrée sur cette formation continue et visant donc à répondre à l’objectif premier de cette thèse. Le premier consiste en une analyse des transformations de perspectives et d’action au sein d’une équipe de 15 professionnels dentaires ayant participé à la formation continue sur une période de trois mois. L’article décrit, entre autres, une plus grande ouverture, chez certains participants, sur les causes structurelles de la pauvreté et une plus grande sensibilité au vécu au quotidien des personnes prestataires de l’aide sociale. L’article comprend également une exploration des effets paradoxaux dans l’apprentissage, notamment le renforcement, chez certains, de perceptions négatives à l’égard des personnes prestataires de l’aide sociale. Le quatrième article fait état de barrières idéologiques contraignant la transformation des pratiques professionnelles : 1) l’identification à l’idéologie du marché privé comme véhicule d’organisation des soins; 2) l’attachement au concept d’égalité dans les pratiques, au détriment de l’équité; 3) la prédominance du modèle biomédical, contraignant l’adoption de pratiques centrées sur la personne et 4) la catégorisation sociale des personnes prestataires de l’aide sociale. L’analyse des perceptions, mais aussi de l’expérience vécue de ces barrières démontre comment des facteurs systémiques et sociaux influent sur le rapport entre professionnel dentaire et personne prestataire de l’aide sociale. Les conséquences pour la recherche, l’éducation dentaire, le transfert des connaissances, ainsi que pour la régulation professionnelle et les politiques de santé buccodentaire, sont examinées à partir de cette perspective.

An adaptive neighborhood search algorithm for optimizing stochastic mining complexes

Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. Souvent, les métaheuristiques ont beaucoup de paramètres que l’utilisateur doit ajuster manuellement pour un problème donné. L'objectif d'une métaheuristique adaptative est de permettre l'ajustement automatique de certains paramètres par la méthode, en se basant sur l’instance à résoudre. La métaheuristique adaptative, en utilisant les connaissances préalables dans la compréhension du problème, des notions de l'apprentissage machine et des domaines associés, crée une méthode plus générale et automatique pour résoudre des problèmes. L’optimisation globale des complexes miniers vise à établir les mouvements des matériaux dans les mines et les flux de traitement afin de maximiser la valeur économique du système. Souvent, en raison du grand nombre de variables entières dans le modèle, de la présence de contraintes complexes et de contraintes non-linéaires, il devient prohibitif de résoudre ces modèles en utilisant les optimiseurs disponibles dans l’industrie. Par conséquent, les métaheuristiques sont souvent utilisées pour l’optimisation de complexes miniers. Ce mémoire améliore un procédé de recuit simulé développé par Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) pour l’optimisation stochastique des complexes miniers stochastiques. La méthode développée par les auteurs nécessite beaucoup de paramètres pour fonctionner. Un de ceux-ci est de savoir comment la méthode de recuit simulé cherche dans le voisinage local de solutions. Ce mémoire implémente une méthode adaptative de recherche dans le voisinage pour améliorer la qualité d'une solution. Les résultats numériques montrent une augmentation jusqu'à 10% de la valeur de la fonction économique.