Savoirs d’expérience et savoirs professionnels : un projet expérimental dans le champ de la santé mentale

Cette thèse est une réflexion d’épistémologie sociale sur la construction des savoirs professionnels et expérientiels portant sur les problèmes de santé mentale ainsi qu’une exploration de leurs rapports à partir d’un projet de recherche montréalais. Ce projet fédéral de recherche et de démonstration visait à évaluer l’impact de l’approche Logement d’abord auprès de personnes avec des problèmes de santé mentale en situation d’itinérance. À Montréal, des pairs, avec une expérience vécue des réalités de la santé mentale et de l’itinérance, ont été impliqués dans le projet de recherche aux côtés d’intervenants, de gestionnaires et de chercheurs. Au fil des mois, leur présence a eu des effets contrastés, contribuant parfois à renforcer les barrières entre les savoirs et les hiérarchies professionnelles en présence dans le projet, et, à d’autres occasions, à les surmonter et entrer dans un processus de co-production de nouveaux savoirs et pratiques. L’analyse des rapports entre les savoirs en présence dans le projet souligne leur caractère complémentaire dans l’intervention publique dans le domaine des services sociaux et de la santé et les forces de l’approche expérimentale mise en oeuvre. La thèse offre également une contribution à la littérature sur la participation citoyenne en proposant une réflexion sur la capacité des citoyens à transformer les institutions publiques. Les données analysées sont issues d’un terrain de deux ans mêlant observations de la participation des pairs et une cinquantaine d’entretiens individuels et collectifs réalisés auprès de pairs aidants, intervenants, chefs d’équipe, psychiatres, gestionnaires et chercheurs.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

La justice scolaire

Ce mémoire a pour but d’explorer la littérature sur le sujet de la justice scolaire. L’étude sera divisée sous trois axes. Il sera question d’abord de l’accessibilité à l’éducation. Il y a au moins quatre grands principes au libéralisme : (1) les individus sont libres et égaux ; (2) les individus ont tous droit à des chances égales de mener à terme leur projet de vie ; (3) les individus sont détenteurs d’un ensemble de droits garantis par la société ; (4) l’État adopte une posture de neutralité. Partant de ces valeurs, nous établissons des liens avec la nécessité d’une accessibilité à l’éducation. En second lieu, ce mémoire étudiera trois modèles d’école : l’école parentale, l’école étatique, et l’école orientée vers l’autonomie. Nous argumenterons, avec Harry Brighouse, à l’effet que l’éducation orientée vers l’autonomie constitue l’objectif qui respecte le plus les valeurs du libéralisme, dont l’impératif de neutralité, et les intérêts des jeunes. Dans la dernière partie de cette étude, nous étudierons trois conceptions de l’égalité : égalité des ressources (Jean-Fabien Spitz), égalité des opportunités (Richard Arneson) de bien-être et le suffisantisme (Debra Satz). Afin de juger de leurs qualités respectives, nous tenterons de les appliquer au système éducatif afin d’en faire ressortir les forces et les faiblesses.

Identification et regroupement de QTL influençant la pression artérielle en modules épistatiques et analyse de deux gènes candidats chez la souche Dahl Salt-Sensitive

L’hypertension essentielle étant un facteur majeur de morbidité, la compréhension de son l’étiologie est prépondérante. Ainsi, la découverte de nouvelles composantes ou mécanismes de régulation de la PA par l’identification de QTL et l’étude de leurs interactions s’avère une approche prometteuse. L’utilisation de souches congéniques de rats pour l’étude de l’hypertension est une stratégie payante puisqu’elle permet de masquer les effets de l’environnement, tout en gardant le caractère polygénique de la PA. Longtemps conçu comme un trait issu de l’accumulation des effets minimes des QTL, la PA est régulée par une architecture basée sur l’existence d’interactions épistatiques. L’analyse par paires de QTL individuels a permis d’établir une modularité dans l’organisation des QTL chez le rat Dahl Salt-sensitive en fonction de la présence ou de l’absence d’une interaction épistatique entre eux. Ainsi, deux modules épistatiques ont été établis; EM1 et EM2 où tous les QTL appartenant à EM1 sont épistatiques entre eux et agissent de façon additive avec les membres de EM2. Des hiérarchies dans la régulation peuvent alors être révélées si les QTL d’un même EM ont des effets opposés. L’identification de la nature moléculaire des candidats C18QTL4/Hdhd2 et C18QTL3/Tcof1, membres du EM1, et de l’interaction épistatique entre ces deux QTL, a permis, en plus, d’élucider une régulation séquentielle au sein du module. Hdhd2 pourrait agir en amont de Tcof1 et réguler ce dernier par une modification post-traductionnelle. Cette interaction est la première évidence expérimentale de la prédiction des relations entre QTL, phénomène établi par leur modularisation. Le dévoilement du fonctionnement de l’architecture génétique à la base du contrôle de la PA et la découverte des gènes responsables des QTL permettrait d’élargir les cibles thérapeutiques et donc de développer des traitements antihypertenseurs plus efficaces.