287 resultados para Apprentissage multilingue


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Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.

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The work done in this master's thesis, presents a new system for the recognition of human actions from a video sequence. The system uses, as input, a video sequence taken by a static camera. A binary segmentation method of the the video sequence is first achieved, by a learning algorithm, in order to detect and extract the different people from the background. To recognize an action, the system then exploits a set of prototypes generated from an MDS-based dimensionality reduction technique, from two different points of view in the video sequence. This dimensionality reduction technique, according to two different viewpoints, allows us to model each human action of the training base with a set of prototypes (supposed to be similar for each class) represented in a low dimensional non-linear space. The prototypes, extracted according to the two viewpoints, are fed to a $K$-NN classifier which allows us to identify the human action that takes place in the video sequence. The experiments of our model conducted on the Weizmann dataset of human actions provide interesting results compared to the other state-of-the art (and often more complicated) methods. These experiments show first the sensitivity of our model for each viewpoint and its effectiveness to recognize the different actions, with a variable but satisfactory recognition rate and also the results obtained by the fusion of these two points of view, which allows us to achieve a high performance recognition rate.

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Ce mémoire de recherche-création vise d’abord à inventorier et à analyser les processus et procédés narratifs, rhétoriques et formels grâce auxquels trois films mettent en scène le savoir-faire musical, et particulièrement la situation d’apprentissage de la musique et la relation maître-élève. Ces trois films sont : All That Jazz, de Bob Fosse (1979), Bird, de Clint Eastwood (1988) et Tous les matins du monde, d’Alain Corneau (1991). Au terme de cet inventaire et de cette analyse, nous aurons repéré une dominante thématique : dans ces films, et peut-être au cinéma en général, la musique et l’enseignement de la musique sont représentés sous des traits socio-psychologiques particuliers : d’une part, la possession de l’autre, la soumission, le sacrifice et la perpétuelle insatisfaction. Mais aussi les multiples gratifications dont l’éducation et la formation du corps et de l’esprit sont gages. Il conviendra alors de vérifier une hypothèse : Est-ce que certains modes d’expression cinématographiques — ayant à voir avec certaines pratiques de cadrage, certaines figures du champ- contrechamp, etc. —, et certains modes de narration filmiques n’expliqueraient pas cette capacité du cinéma à mettre en scène les menaces affectives et sociales qui pèsent sur le maître de musique et l’apprenti musicien ? Ce sont ces mêmes processus et procédés, ce même thème et cette même hypothèse, qui seront explorés dans un scénario de long métrage, en faisant cette fois-ci confiance à la capacité de problématisation de l’écriture poétique.

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L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.

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Dans la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels, couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre (par exemple : Victime, Manière, Receveur, Locuteur). Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat. Pour cela, nous entrainons un algorithme d’apprentissage machine sur des arguments dont le rôle est connu, pour généraliser aux arguments dont le rôle est inconnu. On utilisera notamment des propriétés lexicales de proximité sémantique des mots les plus représentatifs des arguments, en particulier en utilisant des représentations vectorielles des mots du lexique.

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Nous présentons dans cette thèse notre travail dans le domaine de la visualisation. Nous nous sommes intéressés au problème de la génération des bulletins météorologiques. Étant donné une masse énorme d’information générée par Environnement Canada et un utilisateur, il faut lui générer une visualisation personnalisée qui répond à ses besoins et à ses préférences. Nous avons développé MeteoVis, un générateur de bulletin météorologique. Comme nous avons peu d’information sur le profil de l’utilisateur, nous nous sommes basés sur les utilisateurs similaires pour lui calculer ses besoins et ses préférences. Nous utilisons l'apprentissage non supervisé pour regrouper les utilisateurs similaires. Nous calculons le taux de similarité des profils utilisateurs dans le même cluster pour pondérer les besoins et les préférences. Nous avons mené, avec l’aide d'utilisateurs n’ayant aucun rapport avec le projet, des expériences d'évaluation et de comparaison de notre outil par rapport à celui utilisé actuellement par Environnement Canada. Les résultats de cette évaluation montrent que les visualisation générées par MeteoVis sont de loin meilleures que les bulletins actuels préparés par EC.

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Le but de l’expérience décrite dans ce mémoire est d'arriver à inculquer inconsciemment aux sujets une stratégie visuelle leur permettant d'utiliser seulement une partie spécifique de l'information visuelle disponible dans le visage humain pour en reconnaître le genre. Normalement, le genre d’un visage est reconnu au moyen de certaines régions, comme la bouche et les yeux (Dupuis-Roy, Fortin, Fiset et Gosselin, 2009). La tâche accomplie par les sujets permettait un apprentissage perceptuel implicite qui se faisait par conditionnement opérant. Ces derniers étaient informés qu'un nombre de points leur serait attribué selon leur performance à la tâche. Au terme de l’entraînement, les sujets renforcés pour l’utilisation de l’oeil gauche utilisaient davantage l’oeil gauche que l’oeil droit et ceux renforcés pour l’utilisation de l’oeil droit utilisaient davantage l’oeil droit. Nous discuterons de potentielles applications cliniques de cette procédure de conditionnement.

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Ce mémoire est une étude sur le développement local comme stratégie de lutte contre la pauvreté en Haïti. C'est une étude de cas sur une stratégie qui a été implantée par la WVI dans plusieurs communautés pauvres en Haïti, le Programme de Développement de zone (PDZ). Nous avons cherché à savoir comment le PDZ a permis de mettre en place un projet de développement local de lutte contre la pauvreté dans ces communautés. Plus spécifiquement, nous avons analysé, à l'aide de la perspective de Klein et al. (2011), le type de stratégie de développement local auquel le PDZ correspond et vu comment il implique les communautés visées. En effet, plusieurs dimensions, dont la majorité proposée par Klein et al. ont été analysées : le transfert de la stratégie aux leaders locaux ; le processus de leadership local (individuel, organisationnel et socio-territorial) ; la mobilisation des ressources endogènes et exogène ; l'utilisation créative des programmes publics ; la gestion locale des conflits et apprentissage collectif ; et la construction d'une identité positive et d'un sentiment d'appartenance. Ce mémoire fait ressortir une critique souvent adressée à l'endroit des interventions des ONGI, à savoir que la situation de dépendance qu'elles engendrent compte tenu de l'approche assistentialiste sur laquelle elles sont souvent échafaudées. Particulièrement, l'étude du PDZ, nous renseigne que dans un contexte de grande pauvreté, de cumulation de désavantages (en termes de ressources humaines, économiques, politiques), ou d'obstacles objectifs, le développement par initiatives locales soulève des défis et enjeux majeurs. Les données montrent que la stratégie du PDZ __ bien qu'elle soit parvenue à développer un leadership local ; à favoriser une circulation limité de ressources économiques ; à permettre la construction d'une identité positive chez certaines personnes ; __ ne permet pas une mobilisation locale co-construite qui viendrait maintenir les actions mises de l'avant en faveur des priorités dégagées par les communautés elles-mêmes. Enfin, à travers l'analyse nous avons pu conclure qu'elle correspond à un modèle top-down.

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Chez l'être humain, le pouvoir d'influence peut être accordé volontairement aux individus qui se démarquent par leurs habiletés exceptionnelles. Dans cette étude, deux théories issues de la perspective évolutionniste sur ce type de pouvoir sont confrontées : celle de la transmission sociale de l'information (Henrich et Gil-White 2001) et celle de l'échange social (Chapais 2012). Cinq hypothèses principales sont extraites et mises à l'épreuve : 1) la compétence supérieure de certains individus leur permet d'acquérir un statut supérieur; 2) la compétence d'un individu est évaluée par comparaison sociale et par l'intermédiaire de mécanismes psychosociaux; 3) les experts sont utiles à autrui puisqu'ils sont de meilleurs modèles à imiter et de meilleurs partenaires de coopération; 4) ces experts reçoivent de la déférence de leurs admirateurs en échange d'un partenariat avec eux ; 5) conséquemment, une compétition pour l'acquisition d'un statut supérieur émerge via la démonstration publique de la compétence et la recherche d'une réputation favorable. Ces prévisions sont testées par une analyse comparative de la littérature ethnographique portant sur dix sociétés de chasseurs-cueilleurs relativement égalitaires en utilisant la base de données du eHRAF of World Cultures. Les résultats appuient très fortement toutes les prévisions et indiquent que des asymétries de statut sont omniprésentes chez tous les peuples de l'échantillon, ce qui refléterait l'universalité des propensions psychosociales qui sous-tendent ces inégalités.

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Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

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La plasticité synaptique activité-dépendante forme la base physiologique de l’apprentissage et de la mémoire dépendants de l’hippocampe. Le rôle joué par les différents sous-types d’interneurones dans l’apprentissage et la mémoire hippocampiques reste inconnu, mais repose probablement sur des mécanismes de la plasticité spécifique aux synapses de certains sous-types d’interneurones. Les synapses excitatrices établies sur les interneurones de l’oriens-alveus dans l’aire CA1 exhibent une forme persistante de potentialisation à long terme induite par la stimulation chimique des récepteurs métabotropiques du glutamate de type 1 (mGluR1) [mGluR1-mediated chemical late long-term potentiation (cL-LTPmGluR1)]. Le présent projet de recherche avait pour objectifs d’identifier les sous-types d’interneurones de l’oriens-alveus exprimant la cL-LTPmGluR1 et d’examiner les mécanismes d’induction et d’expression de celle-ci. Nous avons déterminé que la stimulation répétée des mGluR1 induit de la cL-LTPmGluR1 aux synapses excitatrices établies sur le sous-type d’interneurones exprimant le peptide somatostatine (SOM-INs). Des enregistrements électrophysiologiques couplés à des inhibiteurs pharmacologiques et à un knock-out fonctionnel de mammalian target of rapamycin complexe 1 (mTORC1) ont montré que l’induction de la cL-LTPmGluR1 (qui consiste en trois applications de l’agoniste des mGluR1/5, le (S)-3,5-dihydroxyphénylglycine (DHPG) en présence de l’antagoniste des récepteurs métabotropiques du glutamate de type 5 (mGluR5), le 2-méthyl-6-(phényléthynyl)-pyridine (MPEP)) des SOM-INs requiert les voies de signalisation des mGluR1, de extracellular signal-regulated protein kinase (ERK) et de mTORC1. L’ensemble de nos résultats montre qu’une forme persistante de plasticité synaptique sous-tendue par mTORC1 est induite par la stimulation répétée des mGluR1 dans les interneurones hippocampiques exprimant le peptide somatostatine. La connaissance des mécanismes sous-tendant la cL-LTPmGluR1, couplée à l’utilisation de modèles animal in vivo, rendront maintenant possible le blocage de la cL-LTPmGluR1 dans les SOM-INs et l’examen de son rôle dans l’apprentissage et la mémoire dépendants de l’hippocampe.

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Travail d'intégration réalisé dans le cadre du cours PHT-6113.

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Les cortices sensoriels sont des régions cérébrales essentielles pour la perception. En particulier, le cortex visuel traite l’information visuelle en provenance de la rétine qui transite par le thalamus. Les neurones sont les unités fonctionnelles qui transforment l'information sensorielle en signaux électriques, la transfèrent vers le cortex et l'intègrent. Les neurones du cortex visuel sont spécialisés et analysent différents aspects des stimuli visuels. La force des connections entre les neurones peut être modulée par la persistance de l'activité pré-synaptique et induit une augmentation ou une diminution du signal post-synaptique à long terme. Ces modifications de la connectivité synaptique peuvent induire la réorganisation de la carte corticale, c’est à dire la représentation de ce stimulus et la puissance de son traitement cortical. Cette réorganisation est connue sous le nom de plasticité corticale. Elle est particulièrement active durant la période de développement, mais elle s’observe aussi chez l’adulte, par exemple durant l’apprentissage. Le neurotransmetteur acétylcholine (ACh) est impliqué dans de nombreuses fonctions cognitives telles que l’apprentissage ou l’attention et il est important pour la plasticité corticale. En particulier, les récepteurs nicotiniques et muscariniques du sous-type M1 et M2 sont les récepteurs cholinergiques impliqués dans l’induction de la plasticité corticale. L’objectif principal de la présente thèse est de déterminer les mécanismes de plasticité corticale induits par la stimulation du système cholinergique au niveau du télencéphale basal et de définir les effets sur l’amélioration de la perception sensorielle. Afin d’induire la plasticité corticale, j’ai jumelé des stimulations visuelles à des injections intracorticales d’agoniste cholinergique (carbachol) ou à une stimulation du télencéphale basal (neurones cholinergiques qui innervent le cortex visuel primaire). J'ai analysé les potentiels évoqués visuels (PEVs) dans le cortex visuel primaire des rats pendant 4 à 8 heures après le couplage. Afin de préciser l’action de l’ACh sur l’activité des PEVs dans V1, j’ai injecté individuellement l’antagoniste des récepteurs muscariniques, nicotiniques, α7 ou NMDA avant l’infusion de carbachol. La stimulation du système cholinergique jumelée avec une stimulation visuelle augmente l’amplitude des PEVs durant plus de 8h. Le blocage des récepteurs muscarinique, nicotinique et NMDA abolit complètement cette amélioration, tandis que l’inhibition des récepteurs α7 a induit une augmentation instantanée des PEVs. Ces résultats suggèrent que l'ACh facilite à long terme la réponse aux stimuli visuels et que cette facilitation implique les récepteurs nicotiniques, muscariniques et une interaction avec les récepteur NMDA dans le cortex visuel. Ces mécanismes sont semblables à la potentiation à long-terme, évènement physiologique lié à l’apprentissage. L’étape suivante était d’évaluer si l’effet de l’amplification cholinergique de l’entrée de l’information visuelle résultait non seulement en une modification de l’activité corticale mais aussi de la perception visuelle. J’ai donc mesuré l’amélioration de l’acuité visuelle de rats adultes éveillés exposés durant 10 minutes par jour pendant deux semaines à un stimulus visuel de type «réseau sinusoïdal» couplé à une stimulation électrique du télencéphale basal. L’acuité visuelle a été mesurée avant et après le couplage des stimulations visuelle et cholinergique à l’aide d’une tâche de discrimination visuelle. L’acuité visuelle du rat pour le stimulus d’entrainement a été augmentée après la période d’entrainement. L’augmentation de l’acuité visuelle n’a pas été observée lorsque la stimulation visuelle seule ou celle du télencéphale basal seul, ni lorsque les fibres cholinergiques ont été lésées avant la stimulation visuelle. Une augmentation à long terme de la réactivité corticale du cortex visuel primaire des neurones pyramidaux et des interneurones GABAergiques a été montrée par l’immunoréactivité au c-Fos. Ainsi, lorsque couplé à un entrainement visuel, le système cholinergique améliore les performances visuelles pour l’orientation et ce probablement par l’optimisation du processus d’attention et de plasticité corticale dans l’aire V1. Afin d’étudier les mécanismes pharmacologiques impliqués dans l’amélioration de la perception visuelle, j’ai comparé les PEVs avant et après le couplage de la stimulation visuelle/cholinergique en présence d’agonistes/antagonistes sélectifs. Les injections intracorticales des différents agents pharmacologiques pendant le couplage ont montré que les récepteurs nicotiniques et M1 muscariniques amplifient la réponse corticale tandis que les récepteurs M2 muscariniques inhibent les neurones GABAergiques induisant un effet excitateur. L’infusion d’antagoniste du GABA corrobore l’hypothèse que le système inhibiteur est essentiel pour induire la plasticité corticale. Ces résultats démontrent que l’entrainement visuel jumelé avec la stimulation cholinergique améliore la plasticité corticale et qu’elle est contrôlée par les récepteurs nicotinique et muscariniques M1 et M2. Mes résultats suggèrent que le système cholinergique est un système neuromodulateur qui peut améliorer la perception sensorielle lors d’un apprentissage perceptuel. Les mécanismes d’amélioration perceptuelle induits par l’acétylcholine sont liés aux processus d’attention, de potentialisation à long-terme et de modulation de la balance d’influx excitateur/inhibiteur. En particulier, le couplage de l’activité cholinergique avec une stimulation visuelle augmente le ratio de signal / bruit et ainsi la détection de cibles. L’augmentation de la concentration cholinergique corticale potentialise l’afférence thalamocorticale, ce qui facilite le traitement d’un nouveau stimulus et diminue la signalisation cortico-corticale minimisant ainsi la modulation latérale. Ceci est contrôlé par différents sous-types de récepteurs cholinergiques situés sur les neurones GABAergiques ou glutamatergiques des différentes couches corticales. La présente thèse montre qu’une stimulation électrique dans le télencéphale basal a un effet similaire à l’infusion d’agoniste cholinergique et qu’un couplage de stimulations visuelle et cholinergique induit la plasticité corticale. Ce jumelage répété de stimulations visuelle/cholinergique augmente la capacité de discrimination visuelle et améliore la perception. Cette amélioration est corrélée à une amplification de l’activité neuronale démontrée par immunocytochimie du c-Fos. L’immunocytochimie montre aussi une différence entre l’activité des neurones glutamatergiques et GABAergiques dans les différentes couches corticales. L’injection pharmacologique pendant la stimulation visuelle/cholinergique suggère que les récepteurs nicotiniques, muscariniques M1 peuvent amplifier la réponse excitatrice tandis que les récepteurs M2 contrôlent l’activation GABAergique. Ainsi, le système cholinergique activé au cours du processus visuel induit des mécanismes de plasticité corticale et peut ainsi améliorer la capacité perceptive. De meilleures connaissances sur ces actions ouvrent la possibilité d’accélérer la restauration des fonctions visuelles lors d’un déficit ou d’amplifier la fonction cognitive.

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La compréhension de processus biologiques complexes requiert des approches expérimentales et informatiques sophistiquées. Les récents progrès dans le domaine des stratégies génomiques fonctionnelles mettent dorénavant à notre disposition de puissants outils de collecte de données sur l’interconnectivité des gènes, des protéines et des petites molécules, dans le but d’étudier les principes organisationnels de leurs réseaux cellulaires. L’intégration de ces connaissances au sein d’un cadre de référence en biologie systémique permettrait la prédiction de nouvelles fonctions de gènes qui demeurent non caractérisées à ce jour. Afin de réaliser de telles prédictions à l’échelle génomique chez la levure Saccharomyces cerevisiae, nous avons développé une stratégie innovatrice qui combine le criblage interactomique à haut débit des interactions protéines-protéines, la prédiction de la fonction des gènes in silico ainsi que la validation de ces prédictions avec la lipidomique à haut débit. D’abord, nous avons exécuté un dépistage à grande échelle des interactions protéines-protéines à l’aide de la complémentation de fragments protéiques. Cette méthode a permis de déceler des interactions in vivo entre les protéines exprimées par leurs promoteurs naturels. De plus, aucun biais lié aux interactions des membranes n’a pu être mis en évidence avec cette méthode, comparativement aux autres techniques existantes qui décèlent les interactions protéines-protéines. Conséquemment, nous avons découvert plusieurs nouvelles interactions et nous avons augmenté la couverture d’un interactome d’homéostasie lipidique dont la compréhension demeure encore incomplète à ce jour. Par la suite, nous avons appliqué un algorithme d’apprentissage afin d’identifier huit gènes non caractérisés ayant un rôle potentiel dans le métabolisme des lipides. Finalement, nous avons étudié si ces gènes et un groupe de régulateurs transcriptionnels distincts, non préalablement impliqués avec les lipides, avaient un rôle dans l’homéostasie des lipides. Dans ce but, nous avons analysé les lipidomes des délétions mutantes de gènes sélectionnés. Afin d’examiner une grande quantité de souches, nous avons développé une plateforme à haut débit pour le criblage lipidomique à contenu élevé des bibliothèques de levures mutantes. Cette plateforme consiste en la spectrométrie de masse à haute resolution Orbitrap et en un cadre de traitement des données dédié et supportant le phénotypage des lipides de centaines de mutations de Saccharomyces cerevisiae. Les méthodes expérimentales en lipidomiques ont confirmé les prédictions fonctionnelles en démontrant certaines différences au sein des phénotypes métaboliques lipidiques des délétions mutantes ayant une absence des gènes YBR141C et YJR015W, connus pour leur implication dans le métabolisme des lipides. Une altération du phénotype lipidique a également été observé pour une délétion mutante du facteur de transcription KAR4 qui n’avait pas été auparavant lié au métabolisme lipidique. Tous ces résultats démontrent qu’un processus qui intègre l’acquisition de nouvelles interactions moléculaires, la prédiction informatique des fonctions des gènes et une plateforme lipidomique innovatrice à haut débit , constitue un ajout important aux méthodologies existantes en biologie systémique. Les développements en méthodologies génomiques fonctionnelles et en technologies lipidomiques fournissent donc de nouveaux moyens pour étudier les réseaux biologiques des eucaryotes supérieurs, incluant les mammifères. Par conséquent, le stratégie présenté ici détient un potentiel d’application au sein d’organismes plus complexes.

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La personnalisation et l'adaptation d'environnement multimédia pédagogique a pour but de favoriser l'intégration d'application web de formation en fonction de la personnalité de l'apprenant, de sa progression, de ses préférences et de son contexte d'application. Le contrôle de certaines de ces options doit être donné à l'enseignant afin de pouvoir suivre la progression de ses étudiants, de prescrire des activités complémentaires en ce qui est fait en classe et de gérer ses groupes. Nous avons participé au développement et à l'évaluation d'une application pour appuyer le suivi des activités et donner du soutien aux apprenants dans un environnement pédagogique disponible gratuitement en ligne pour l'apprentissage des sciences nommé ScienceEnJeu. ScienceEnJeu est un environnement où l'apprenant peut explorer différents mondes d'apprendre le contenu, comme les mathématiques, l'écologie, la physique, la génomique, etc. Notre système utilise une base de données qui se construit en fonction de conditions comme les activités des utilisateurs dans le jeu et offre la possibilité de lier les activités du jeu à des structures de concepts issues du programme du Ministère de l'éducation de loisirs et du sport (MELS). Une interface permet aux parents ou à l'enseignant de visualiser la progression dans l'environnement d'un étudiant et / ou d'un groupe, voir le modèle de l'élève de superposition sur la structure des activités et des structures de concepts. L'enseignant peut chercher une activité liée à des concepts particuliers et la définir comme une tâche pour son groupe d'étudiants selon un calendrier. Un système de soutien personnalisé fondé sur des règles y est aussi intégré. Ces règles sont des stratégies de soutien construites en fonction de différents paramètres du contexte de l'activité, des préférences de style d'apprentissage de l'élève et de l'aide précédente. De par ces règles, différents avatars animés peuvent être affichés avec des messages qui sont écrits pour soutenir la motivation des élèves selon leur personnalité d'apprenant.