Building Beyond Limits : Fantastic Collisions Between Bodies and Machines in French and English Fin-de-Siècle Literature

«Construire hors limite: collisions fantastiques entre corps et machines dans la littérature fin-de-siècle française et anglaise» explore un ensemble de textes qui ont surgi à la fin du dix-neuvième siècle en réponse et en réaction à la fulgurante évolution de l’environnement scientifique et technologique, et qui considèrent la relation entre l’homme et la machine en fantasmant sur la zone grise où ils s’intersectent. Les principaux textes étudiés comprennent L’Ève future de Villiers de l’Isle-Adam, Le Surmâle d’Alfred Jarry, Trilby de George Du Maurier, Le Château des Carpathes de Jules Verne, ainsi qu’une sélection de contes dont nous pouvons qualifier de «contes à appareils», notamment «La Machine à parler» de Marcel Schwob. Utilisant la théorie des systèmes comme base méthodologique, cette dissertation cherche à réinterpréter les textes de la fin du dix-neuvième siècle qui naviguent les limites de l’humain et du mécanique et les surfaces sensibles où ils se touchent et interagissent en les réinscrivant dans un projet plus vaste de construction d’identité qui défie le temps chronologique et les échelles mathématiques. Le lien entre la théorie des systèmes et l’architecture – comme méthode d’organisation d’espace blanc en espace habitable – est exploré dans le but de comprendre la manière dont nous façonnons et interprétons le néant à l’origine de l’identité individuelle, et par association collective, en pratiquant littéralement la schématisation et la construction du corps. Des auteurs tels Villiers et Jarry imaginent la construction du corps comme une entreprise scientifique nécessairement fondée et réalisée avec les matériaux et les technologies disponibles, pour ensuite démanteler cette proposition en condamnant le corps technologique à la destruction. La construction d’une identité amplifiée par la technologie prend donc des proportions prométhéennes perpétuellement redessinées dans des actes cycliques de rasage (destruction) et d’érection (édification), et reflétées dans l’écriture palimpsestique du texte. L’intégrité du corps organique étant mis en question, le noyau même de ce que signifie l’être (dans son sens de verbe infinitif) humain pourrait bien s’avérer, si l’on considère la correspondance entre perte de voix et état pathologique dans les textes de Du Maurier, Verne et Schwob, être une structure des plus précaires, distinctement hors sens (unsound).

Fictions et présomptions: outils juridiques d'intégration des technologies

Face à la nouveauté, les outils traditionnels du droit que sont la fiction et la présomption ont été légitimement utilisés par le législateur cherchant à encadrer au mieux les technologies de l’information. Néanmoins, ces outils ne sont pas neutres et il s’agira dans ces quelques lignes d’offrir un regard critique sur certaines tendances législatives lourdes de conséquences, notamment celles de neutralité technologique et d’équivalence fonctionnelle.

Le potentiel des outils Internet pour inciter les jeunes adultes à voter et à s’intéresser à la politique

Ce mémoire porte sur l’efficacité des campagnes sociales sur Internet afin d’encourager les jeunes adultes à voter. La constatation du déclin de la participation électorale des jeunes adultes nous a poussés à vouloir comprendre quels sont les enjeux qui touchent à cette problématique et comment les campagnes sociales incitatives au vote peuvent répondre à un certain besoin. La campagne électorale des élections générales canadiennes du 2 mai 2011, durant laquelle plusieurs outils Internet ont été développés pour inciter la population à voter, le plus connu étant la Boussole électorale, a constitué un contexte clé pour nous permettre d’explorer le sujet. À l’aide des théories sur l’influence des médias et de celles de la persuasion, nous allons mieux comprendre les possibilités qu’offre le Web pour la mobilisation sociale. Deux cueillettes de données ont été faites, soit une première quantitative par questionnaire pour voir le niveau de pénétration de ces outils Internet ainsi que leur appréciation, soit une deuxième qualitative par groupe de discussion afin d’approfondir la problématique de la désaffection politique et d’analyser la pertinence des campagnes sociales incitatives au vote. La mise en commun des résultats nous a permis de comprendre, entre autres, que les campagnes sociales sur Internet peuvent constituer un outil de conscientisation politique dans certaines circonstances et qu’elles peuvent bénéficier des réseaux sociaux comme Facebook et Twitter. Toutefois, le besoin d’éducation civique demeure une solution récurrente lorsqu’on parle d’encourager les jeunes adultes à voter.

La stimulation magnétique transcrânienne et la stimulation électrique fonctionnelle : des outils émergents au secours des cliniciens

Travail d'intégration présenté à Dorothy Barthélemy en vue de l’obtention du grade de Maîtrise professionnelle en physiothérapie

Étude des déterminants moléculaires de la signalisation des récepteurs couplés aux protéines G et développement d'outils pour l'étude de l'effecteur bêta-arrestine.

Les récepteurs couplés aux protéines G (RCPG) constituent la plus grande famille de protéines membranaires du génome humain. Ils transmettent les signaux extracellulaires provenant de plusieurs stimuli comme les odeurs, les ions, les hormones et les neurotransmetteurs, à l'intérieur des cellules. En se liant aux RCPGs, ces molécules contribuent à la stabilisation des changements conformationnels activateurs qui se propagent jusqu'au domaine intracellulaire des récepteurs. Ces derniers engagent ensuite un ou plusieurs effecteurs, comme les protéines G hétérotrimériques et les β-arrestines (βarrs), qui activent une cascade d'événements moléculaires menant à la réponse cellulaire.Récemment, la publication de structures cristallines de RCPGs liant des ligands diffusibles a offert une opportunité de raffiner à une résolution atomique les modèles des mécanismes de transduction des signaux. Dans la première partie de cette thèse, nous avons donc exploré les déterminants de la signalisation du récepteur prototypique β2-adrénergique (β2AR), induite par les β-bloqueurs. En ne tenant compte que de leur efficacités sur le β2AR dans les voies de l'adénylate cyclase (AC) et des protéines kinases activées par les facteurs mitogéniques (MAPK), les β-bloqueurs peuvent être classés en 3 groupes distincts (agoniste inverse AC / agoniste MAPK, antagoniste neutre AC / agoniste MAPK et agoniste inverse AC / agoniste inverse MAPK). Afin de déterminer le lien entre leur efficacité et leur mode de liaison, nous avons réalisé des expériences d'arrimages moléculaires in silico entre des β-bloqueurs de chacun des groupes et la structure cristalline du β2AR liée au carazolol. De manière intéressante, les ligands à l'intérieur d'un groupe partagent un mode de liaison, alors que ceux des ligands entre les groupes divergent, suggérant que le mode de liaison des β-bloqueurs pourrait être utilisé pour prédire leur l'efficacité. En accord avec cette hypothèse, nous avons prédit et confirmé l'efficacité agoniste MAPK du carazolol, un inverse agoniste AC du β2AR se liant au récepteur de manière similaire au groupe inverse agoniste AC / agoniste MAPK. De manière intéressante, le groupement aryl des ligands agonistes inverses agonistes AC / agoniste MAPK, le seul groupement chimique variable de ce groupe, est prédite pour lier la région des 3e et 5e hélices transmembranaires (TM3 et TM5). Nous avons donc émis l'hypothèse que cette région pourrait être un déterminant de l'efficacité de ces ligands. En accord avec cette dernière, la mutation de 2 résidus (T118I, S203A) localisés proches du site de liaison des groupements aryls des β-bloqueurs, prévient l'efficacité agoniste inverse de l'ICI-118551 sur la voie de l'AC sans affecter l'efficacité d'un agoniste, indiquant que cette région est importante pour la transmission de l'effet agoniste inverse, du moins sur la voie de l'AC. Les βarrs sont des protéines d'échafaudage qui coordonnent la formation de complexes avec plusieurs dizaines d'effecteurs de signalisation. Originalement identifiées pour leur rôle dans la désensibilisation et l'internalisation des RCPGs, elles sont aussi d'importants effecteurs de la signalisation des RCPGs indépendante des protéines G hétérotrimériques. Cependant, contrairement aux protéines G hétérotrimériques, il n'existe que peu d'outils pour les étudier. Ainsi, la deuxième partie de la thèse est dédiée au développement d'outils pour l'étude des βarrs. À cette fin, nous avons d'abord tenté de transposer une méthode de mesure de l'interaction entre 2 protéines par la technologie de transfert d'énergie de bioluminescence par résonance (BRET) en microscopie et chez des souris transgéniques afin de mesurer de manière subcellulaire et dans un contexte natif l'engagement de la βarr à des RCPGs. Ainsi, nous avons établi les preuves de principe que le BRET peut être utilisé pour localiser l'interaction entre la βarr et le récepteur de la vasopressine de type 2 (V2R) sur une cellule au microscope et pour détecter l'interaction entre la βarr et le β2AR sur des tissus de souris transgéniques exprimant ces protéines fusionnées avec des partenaires BRET. Finalement, il n'existe aucun inhibiteur pharmacologique ciblant les βarrs. Ainsi, grâce à la combinaison d'approches de criblage virtuel sur un modèle de la structure des βarrs et d'essais de validation cellulaire, nous avons développé un inhibiteur pharmacologique des βarrs. À l'aide de cet outil, nous avons confirmé l'implication des βarrs dans l'activation des MAPK par le V2R, mais aussi montré un nouveau rôle des βarrs dans le recyclage du β2AR. Les connaissances et outils développés dans cette thèse permettront de mieux comprendre les déterminants moléculaires de la signalisation des RCPGs et entre autres, grâce à des nouvelles approches pour étudier le rôle cellulaire et physiologique des βarrs.

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.

Boîte à outils destinée aux chercheurs de documents iconographiques

Travail réalisé à l'EBSI, Université de Montréal, sous la direction de M. Yvon Lemay dans le cadre du cours SCI6111 - Politique de gestion des archives, à l'automne 2013.

Génération automatique de configurations et de scénarios d'utilisation d'outils de visualisation à partir de spécifications de tâches d'analyse de logiciels

Nous proposons une approche qui génère des scénarios de visualisation à partir des descriptions de tâches d'analyse de code. La dérivation de scénario est considérée comme un processus d'optimisation. Dans ce contexte, nous évaluons différentes possibilités d'utilisation d'un outil de visualisation donnée pour effectuer la tâche d'analyse, et sélectionnons le scénario qui nécessite le moins d'effort d'analyste. Notre approche a été appliquée avec succès à diverses tâches d'analyse telles que la détection des défauts de conception.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Les transformations récentes des politiques d’accountability en éducation : enjeux et incidences des outils d’action publique.

Nous proposons une discussion sur la diversité des outils et arrangements institutionnels qui sont mobilisés pour mettre en oeuvre les politiques d’accountability. Nous présentons d’abord les dimensions communes de ces politiques mais aussi la diversité des formes qu’elles revêtent dans divers contextes. Nous discutons ensuite les typologies existantes de ces politiques et leurs limites avant de développer notre proposition de typologie évolutive des politiques et instruments d’accountability dans une troisième section. L’analyse de l’évolution des outils mobilisés par les pouvoirs publics nous permet ainsi de cerner ce qui fait la nouveauté des « nouvelles » politiques d’accountability, et d'en dégager les significations et les enjeux socio-politiques actuels.

La prise en compte de la lumière naturelle pendant la conception architecturale à l'aide des outils informatiques : modèles et représentation

Un document accompagne le mémoire et est disponible pour consultation au Centre de conservation des bibliothèques de l'Université de Montréal (http://www.bib.umontreal.ca/conservation/).

"Utilisation médicamenteuse pendant la grossesse chez des patientes ayant une maladie chronique pré-existante : étude pilote pour la mise en place des outils de recueil de données"

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Bidirectional Helmholtz Machines

L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera utilisé plus tard pour l'inférence approximative. Des résultats récents suggèrent que de meilleurs modèles génératifs peuvent être obtenus par de meilleures procédures d'inférence approximatives. Au lieu d'améliorer la procédure d'inférence, nous proposons ici un nouveau modèle, la machine de Helmholtz bidirectionnelle, qui garantit qu'on peut calculer efficacement les distributions de haut-vers-bas et de bas-vers-haut. Nous y parvenons en interprétant à les modèles haut-vers-bas et bas-vers-haut en tant que distributions d'inférence approximative, puis ensuite en définissant la distribution du modèle comme étant la moyenne géométrique de ces deux distributions. Nous dérivons une borne inférieure pour la vraisemblance de ce modèle, et nous démontrons que l'optimisation de cette borne se comporte en régulisateur. Ce régularisateur sera tel que la distance de Bhattacharyya sera minisée entre les distributions approximatives haut-vers-bas et bas-vers-haut. Cette approche produit des résultats de pointe en terme de modèles génératifs qui favorisent les réseaux significativement plus profonds. Elle permet aussi une inférence approximative amérliorée par plusieurs ordres de grandeur. De plus, nous introduisons un modèle génératif profond basé sur les modèles BiHM pour l'entraînement semi-supervisé.