Étude des procédés d’explicitation dans les traductions anglais-français de textes environnementaux

S.O.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo

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.

Regulation of gene expression in the dinoflagellate Lingulodinium polyedrum

Les dinoflagellés sont des eucaryotes unicellulaires que l’on retrouve autant en eau douce qu’en milieu marin. Ils sont particulièrement connus pour causer des fleurs d’algues toxiques nommées ‘marée-rouge’, ainsi que pour leur symbiose avec les coraux et pour leur importante contribution à la fixation du carbone dans les océans. Au point de vue moléculaire, ils sont aussi connus pour leur caractéristiques nucléaires uniques, car on retrouve généralement une quantité immense d’ADN dans leurs chromosomes et ceux-ci sont empaquetés et condensés sous une forme cristalline liquide au lieu de nucléosomes. Les gènes encodés par le noyau sont souvent présents en multiples copies et arrangés en tandem et aucun élément de régulation transcriptionnelle, y compris la boite TATA, n’a encore été observé. L’organisation unique de la chromatine des dinoflagellés suggère que différentes stratégies sont nécessaires pour contrôler l’expression des gènes de ces organismes. Dans cette étude, j’ai abordé ce problème en utilisant le dinoflagellé photosynthétique Lingulodinium polyedrum comme modèle. L. polyedrum est d’un intérêt particulier, car il a plusieurs rythmes circadiens (journalier). À ce jour, toutes les études sur l’expression des gènes lors des changements circadiens ont démontrées une régulation à un niveau traductionnel. Pour mes recherches, j’ai utilisé les approches transcriptomique, protéomique et phosphoprotéomique ainsi que des études biochimiques pour donner un aperçu de la mécanique de la régulation des gènes des dinoflagellés, ceci en mettant l’accent sur l’importance de la phosphorylation du système circadien de L. polyedrum. L’absence des protéines histones et des nucléosomes est une particularité des dinoflagellés. En utilisant la technologie RNA-Seq, j’ai trouvé des séquences complètes encodant des histones et des enzymes modifiant les histones. L polyedrum exprime donc des séquences conservées codantes pour les histones, mais le niveau d’expression protéique est plus faible que les limites de détection par immunodétection de type Western. Les données de séquençage RNA-Seq ont également été utilisées pour générer un transcriptome, qui est une liste des gènes exprimés par L. polyedrum. Une recherche par homologie de séquences a d’abord été effectuée pour classifier les transcrits en diverses catégories (Gene Ontology; GO). Cette analyse a révélé une faible abondance des facteurs de transcription et une surprenante prédominance, parmi ceux-ci, des séquences à domaine Cold Shock. Chez L. polyedrum, plusieurs gènes sont répétés en tandem. Un alignement des séquences obtenues par RNA-Seq avec les copies génomiques de gènes organisés en tandem a été réalisé pour examiner la présence de transcrits polycistroniques, une hypothèse formulée pour expliquer le manque d’élément promoteur dans la région intergénique de la séquence de ces gènes. Cette analyse a également démontré une très haute conservation des séquences codantes des gènes organisés en tandem. Le transcriptome a également été utilisé pour aider à l’identification de protéines après leur séquençage par spectrométrie de masse, et une fraction enrichie en phosphoprotéines a été déterminée comme particulièrement bien adapté aux approches d’analyse à haut débit. La comparaison des phosphoprotéomes provenant de deux périodes différentes de la journée a révélée qu’une grande partie des protéines pour lesquelles l’état de phosphorylation varie avec le temps est reliées aux catégories de liaison à l’ARN et de la traduction. Le transcriptome a aussi été utilisé pour définir le spectre des kinases présentes chez L. polyedrum, qui a ensuite été utilisé pour classifier les différents peptides phosphorylés qui sont potentiellement les cibles de ces kinases. Plusieurs peptides identifiés comme étant phosphorylés par la Casein Kinase 2 (CK2), une kinase connue pour être impliquée dans l’horloge circadienne des eucaryotes, proviennent de diverses protéines de liaison à l’ARN. Pour évaluer la possibilité que quelques-unes des multiples protéines à domaine Cold Shock identifiées dans le transcriptome puissent moduler l’expression des gènes de L. polyedrum, tel qu’observé chez plusieurs autres systèmes procaryotiques et eucaryotiques, la réponse des cellules à des températures froides a été examinée. Les températures froides ont permis d’induire rapidement un enkystement, condition dans laquelle ces cellules deviennent métaboliquement inactives afin de résister aux conditions environnementales défavorables. Les changements dans le profil des phosphoprotéines seraient le facteur majeur causant la formation de kystes. Les phosphosites prédits pour être phosphorylés par la CK2 sont la classe la plus fortement réduite dans les kystes, une découverte intéressante, car le rythme de la bioluminescence confirme que l’horloge a été arrêtée dans le kyste.

Analyse de changements multiples : une approche probabiliste utilisant les réseaux bayésiens

La maintenance du logiciel est une phase très importante du cycle de vie de celui-ci. Après les phases de développement et de déploiement, c’est celle qui dure le plus longtemps et qui accapare la majorité des coûts de l'industrie. Ces coûts sont dus en grande partie à la difficulté d’effectuer des changements dans le logiciel ainsi que de contenir les effets de ces changements. Dans cette perspective, de nombreux travaux ont ciblé l’analyse/prédiction de l’impact des changements sur les logiciels. Les approches existantes nécessitent de nombreuses informations en entrée qui sont difficiles à obtenir. Dans ce mémoire, nous utilisons une approche probabiliste. Des classificateurs bayésiens sont entraînés avec des données historiques sur les changements. Ils considèrent les relations entre les éléments (entrées) et les dépendances entre changements historiques (sorties). Plus spécifiquement, un changement complexe est divisé en des changements élémentaires. Pour chaque type de changement élémentaire, nous créons un classificateur bayésien. Pour prédire l’impact d’un changement complexe décomposé en changements élémentaires, les décisions individuelles des classificateurs sont combinées selon diverses stratégies. Notre hypothèse de travail est que notre approche peut être utilisée selon deux scénarios. Dans le premier scénario, les données d’apprentissage sont extraites des anciennes versions du logiciel sur lequel nous voulons analyser l’impact de changements. Dans le second scénario, les données d’apprentissage proviennent d’autres logiciels. Ce second scénario est intéressant, car il permet d’appliquer notre approche à des logiciels qui ne disposent pas d’historiques de changements. Nous avons réussi à prédire correctement les impacts des changements élémentaires. Les résultats ont montré que l’utilisation des classificateurs conceptuels donne les meilleurs résultats. Pour ce qui est de la prédiction des changements complexes, les méthodes de combinaison "Voting" et OR sont préférables pour prédire l’impact quand le nombre de changements à analyser est grand. En revanche, quand ce nombre est limité, l’utilisation de la méthode Noisy-Or ou de sa version modifiée est recommandée.

Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines

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.

Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet

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.

Conception d’une application intégrée d’aide à la gestion des connaissances pour une PME de consultants travailleurs du savoir.

Outiller de façon satisfaisante la gestion des connaissances de consultants dans un secteur d’activité en constante évolution est une tâche ardue, pour laquelle il n’existe aucune solution applicable à tous types de milieux. Toutefois, notre expérience de plus de 25 ans en consultation nous amène à croire que, si l’on se restreint à des PME d’au plus 200 consultants dotées d’une culture d’entreprise favorable, il est faisable d’en arriver à une solution informatique réduisant significativement la problématique de gestion des connaissances. Cette étude vise à présenter la conception d’une telle solution. Ses principales caractéristiques sont : utilisation d’une taxonomie pour classifier et décrire uniformément les expertises et leurs usages; prise en compte systématique des caractéristiques des consultants; imbrication avec la gestion des demandes, des affectations, du recrutement et de la rétention; gestion décentralisée et participative; notifications de possibilités d’enrichissements et d’usages des expertises. Cette conception est basée sur des critères de qualité établis à partir d’une description du type d’organisation visé et d’hypothèses sur leur fonctionnement et leurs besoins. Ces hypothèses s’appuient sur une revue de littérature et sur plus de 25 années d’expérience dans le milieu. Il s’agit donc d’une recherche de type « design science », Hevner (2007) et March et Storey (2008), où les hypothèses de nature heuristique (basées sur l’expérience) complètent les connaissances empiriquement établies recensées dans la revue de littérature. La suite naturelle de notre travail serait d’implanter différentes parties de la solution, pour vérifier jusqu’à quel point celle-ci permet bien de réduire la problématique.

Modèle de confiance et ontologie probabiliste pilotés par réseaux bayésiens pour la gestion des accords de services dans l’environnement de services infonuagiques

L’infonuage est un nouveau paradigme de services informatiques disponibles à la demande qui a connu une croissance fulgurante au cours de ces dix dernières années. Le fournisseur du modèle de déploiement public des services infonuagiques décrit le service à fournir, le prix, les pénalités en cas de violation des spécifications à travers un document. Ce document s’appelle le contrat de niveau de service (SLA). La signature de ce contrat par le client et le fournisseur scelle la garantie de la qualité de service à recevoir. Ceci impose au fournisseur de gérer efficacement ses ressources afin de respecter ses engagements. Malheureusement, la violation des spécifications du SLA se révèle courante, généralement en raison de l’incertitude sur le comportement du client qui peut produire un nombre variable de requêtes vu que les ressources lui semblent illimitées. Ce comportement peut, dans un premier temps, avoir un impact direct sur la disponibilité du service. Dans un second temps, des violations à répétition risquent d'influer sur le niveau de confiance du fournisseur et sur sa réputation à respecter ses engagements. Pour faire face à ces problèmes, nous avons proposé un cadre d’applications piloté par réseau bayésien qui permet, premièrement, de classifier les fournisseurs dans un répertoire en fonction de leur niveau de confiance. Celui-ci peut être géré par une entité tierce. Un client va choisir un fournisseur dans ce répertoire avant de commencer à négocier le SLA. Deuxièmement, nous avons développé une ontologie probabiliste basée sur un réseau bayésien à entités multiples pouvant tenir compte de l’incertitude et anticiper les violations par inférence. Cette ontologie permet de faire des prédictions afin de prévenir des violations en se basant sur les données historiques comme base de connaissances. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de l’ontologie probabiliste pour la prédiction de violation dans l’ensemble des paramètres SLA appliqués dans un environnement infonuagique.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Les facilitateurs et les solutions à la pratique optimale des médecins dans le traitement de l’asthme

OBJECTIF : Déterminer les principales solutions qui facilitent la pratique optimale des médecins dans le traitement de l’asthme, incluant la prescription d’un médicament de contrôle à long terme et l’utilisation de plans d’action écrits. MÉTHODOLOGIE: Des entrevues individuelles semi-structurées ont été menées avec des médecins de différentes spécialités (médecins de famille, pédiatres, urgentologues, pneumologues et allergologues). Ces entrevues ont été transcrites puis analysées qualitativement de manière indépendante par deux chercheures qualifiées. RÉSULTATS : Quarante-deux médecins ont été interviewés. Un total de 867 facilitateurs et solutions ont été exprimés, répondant à trois de leurs besoins: (1) avoir du soutien dans la prestation de soins optimaux, (2) être habileté à aider et motiver les patients à suivre leurs recommandations et (3) avoir l’opportunité d’offrir des services efficients. À partir de ces données, une taxonomie de facilitateurs et de solutions comprenant dix catégories a également été développée. CONCLUSION : Les médecins ont proposé une multitude de facilitateurs et de solutions pour soutenir la pratique optimale. Ils varient essentiellement selon la spécialité et le comportement visé (prescription de médicaments de contrôle à long terme, utilisation de plans d’autogestion écrits et la gestion générale de l’asthme). Cela fait ressortir l’importance d’effectuer le choix des interventions en étroite collaboration avec les utilisateurs de connaissances afin d’obtenir des solutions qui soient perçues comme faisables et applicables, ayant ainsi potentiellement plus de chances de mener à un changement de pratique. La nouvelle taxonomie offre la possibilité d’utiliser un langage commun pour classifier les facilitateurs et les solutions.

Developmental, morphological, and behavioural plasticity in the reproductive strategies of stink bugs and their egg parasitoids

L’environnement façonne la physiologie, la morphologie et le comportement des organismes par l’entremise de processus écologiques et évolutifs complexes et multidimensionnels. Le succès reproducteur des animaux est déterminé par la valeur adaptative d’un phénotype dans un environnement en modification constante selon une échelle temporelle d’une à plusieurs générations. De plus, les phénotypes sont façonnés par l’environnement, ce qui entraine des modifications adaptatives des stratégies de reproduction tout en imposant des contraintes. Dans cette thèse, considérant des punaises et leurs parasitoïdes comme organismes modèles, j’ai investigué comment plusieurs types de plasticité peuvent interagir pour influencer la valeur adaptative, et comment la plasticité des stratégies de reproduction répond à plusieurs composantes des changements environnementaux (qualité de l’hôte, radiation ultraviolette, température, invasion biologique). Premièrement, j’ai comparé la réponse comportementale et de traits d’histoire de vie à la variation de taille corporelle chez le parasitoïde Telenomus podisi Ashmead (Hymenoptera : Platygastridae), démontrant que les normes de réaction des comportements étaient plus souvent positives que celles des traits d’histoires de vie. Ensuite, j’ai démontré que la punaise prédatrice Podisus maculiventris Say (Hemiptera : Pentatomidae) peut contrôler la couleur de ses œufs, et que la pigmentation des œufs protège les embryons du rayonnement ultraviolet; une composante d’une stratégie complexe de ponte qui a évoluée en réponse à une multitude de facteurs environnementaux. Puis, j’ai testé comment le stress thermique affectait la dynamique de la mémoire du parasitoïde Trissolcus basalis (Wollaston) (Hymenoptera : Platygastridae) lors de l’apprentissage de la fiabilité des traces chimiques laissées par son hôte. Ces expériences ont révélé que des températures hautes et basses prévenaient l’oubli, affectant ainsi l’allocation du temps passé par les parasitoïdes dans des agrégats d’hôtes contenant des traces chimiques. J’ai aussi développé un cadre théorique général pour classifier les effets de la température sur l’ensemble des aspects comportementaux des ectothermes, distinguant les contraintes des adaptations. Finalement, j’ai testé l’habileté d’un parasitoïde indigène (T. podisi) à exploiter les œufs d’un nouveau ravageur invasif en agriculture, Halyomorpha halys Stål (Hemiptera : Pentatomidae). Les résultats ont montré que T. podisi attaque les œufs de H. halys, mais qu’il ne peut s’y développer, indiquant que le ravageur invasif s’avère un « piège évolutif » pour ce parasitoïde. Cela pourrait indirectement bénéficier aux espèces indigènes de punaises en agissant comme un puits écologique de ressources (œufs) et de temps pour le parasitoïde. Ces résultats ont des implications importantes sur la réponse des insectes, incluant ceux impliqués dans les programmes de lutte biologique, face aux changements environnementaux.

Scoliosis curve type classification from 3D trunk image

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.