Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées).

Condition physique, performance motrice, comportements et fonctions cognitives chez les enfants ayant un trouble du déficit de l’attention avec hyperactivité

Cette thèse poursuit un double objectif. D’une part, mesurer et situer le niveau de la condition physique, de la performance motrice et de la participation aux activités physiques chez des enfants ayant un TDAH. D’autre part, apprécier l’impact d’un programme structuré en activité physique sur la condition physique, la performance motrice, certains comportements cibles ainsi que sur les fonctions cognitives propres à ces enfants. Pour vérifier l’atteinte de ces objectifs, trois études expérimentales ont été complétées et ont fait l’objet d’articles soumis pour publications. Dans le premier article, on évalue la condition physique et la performance motrice chez des enfants ayant un TDAH prenant ou non de la médication. Les résultats obtenus démontrent que la condition physique, comprenant ici des variables reliées à la composition corporelle, l’endurance musculaire et la flexibilité de ces enfants, ne diffèrent pas de celle des membres d’un groupe témoin. Seul l’indice de masse corporelle est significativement moins élevé chez les enfants ayant un TDAH prenant de la médication. Aucune différence n’est observée entre les groupes en ce qui a trait à la capacité aérobie telle que mesurée lors d’une épreuve de tapis roulant. Par contre, lorsqu’évaluée à partir d’un test navette, la performance aérobie de tous les participants est significativement moins élevée, d’où l’importance du choix de l’instrument de mesure. Finalement, les enfants ayant un TDAH ont significativement plus de problèmes de motricité globale que les enfants du groupe témoin. Ces difficultés sont particulièrement importantes pour la locomotion. Dans le cadre d’un programme d’activités physiques structurées et supervisées, le deuxième article porte, d’une part, sur l’évaluation de l’intensité de la participation aux exercices proposés chez des enfants ayant un TDAH. D’autre part, l’impact potentiel de facteurs comme les problèmes de poids et la présence de difficultés motrices sont également pris en considération. Les résultats obtenus suggèrent que ces enfants atteignent une intensité et une durée d’exercice qui ne diffèrent pas de celles des enfants du groupe témoin. Quant aux enfants qui ont un problème de poids ou des difficultés motrices, l’intensité et la durée de leur participation ne diffèrent pas de celles des participants témoins. Sur la base des données obtenues, les enfants ayant un TDAH peuvent parvenir à un degré de participation aux exercices qui permet de bénéficier des bienfaits de la pratique d’activités physiques. Le troisième article traite de l’impact potentiel d’un programme d’activités physiques sur la condition physique, la performance motrice, certains comportements ainsi que sur les fonctions cognitives des enfants ayant un TDAH. Sur la base des résultats obtenus, il est possible de faire valoir que la participation à un tel programme permet d’améliorer les capacités musculaires, les habiletés motrices, certains comportements observés par les parents et les enseignants ainsi que la capacité d’attention. Cela pourrait produire un impact significatif dans l’adaptation fonctionnelle de ces jeunes. Ces résultats soulignent le besoin de continuer la recherche dans les domaines de l’activité physique et du TDAH. La discussion générale présente les liens existants entre les manuscrits en fonction du modèle de l’engagement dans les activités physiques. Le déficit de la motricité globale ainsi que l’impact clinique potentiel de l’activité physique dans le traitement du TDAH sont les deux axes de recherche qui semblent le plus propices à des travaux futurs.

Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training

Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la modélisation des fonctions comportant plusieurs facteurs de variation. Nous sommes particulièrement intéressés par ce genre de données car nous espérons qu'un agent intelligent sera en mesure d'apprendre à les modéliser automatiquement; l'hypothèse est que les architectures profondes sont mieux adaptées pour les modéliser. Les travaux de Hinton (2006) furent une véritable percée, car l'idée d'utiliser un algorithme d'apprentissage non-supervisé, les machines de Boltzmann restreintes, pour l'initialisation des poids d'un réseau de neurones supervisé a été cruciale pour entraîner l'architecture profonde la plus populaire, soit les réseaux de neurones artificiels avec des poids totalement connectés. Cette idée a été reprise et reproduite avec succès dans plusieurs contextes et avec une variété de modèles. Dans le cadre de cette thèse, nous considérons les architectures profondes comme des biais inductifs. Ces biais sont représentés non seulement par les modèles eux-mêmes, mais aussi par les méthodes d'entraînement qui sont souvent utilisés en conjonction avec ceux-ci. Nous désirons définir les raisons pour lesquelles cette classe de fonctions généralise bien, les situations auxquelles ces fonctions pourront être appliquées, ainsi que les descriptions qualitatives de telles fonctions. L'objectif de cette thèse est d'obtenir une meilleure compréhension du succès des architectures profondes. Dans le premier article, nous testons la concordance entre nos intuitions---que les réseaux profonds sont nécessaires pour mieux apprendre avec des données comportant plusieurs facteurs de variation---et les résultats empiriques. Le second article est une étude approfondie de la question: pourquoi l'apprentissage non-supervisé aide à mieux généraliser dans un réseau profond? Nous explorons et évaluons plusieurs hypothèses tentant d'élucider le fonctionnement de ces modèles. Finalement, le troisième article cherche à définir de façon qualitative les fonctions modélisées par un réseau profond. Ces visualisations facilitent l'interprétation des représentations et invariances modélisées par une architecture profonde.

Annotation syntaxico-sémantique des actants en corpus spécialisé

L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant.

Les procédés scripturaux des salons de clavardage (en français, en anglais et en espagnol) chez les adolescents et les adultes

L’un des aspects les plus percutants des avancées de la technologie des quinze dernières années a trait à la communication médiée par ordinateur : clavardage, messagerie instantanée, courrier électronique, forums de discussion, blogues, sites de réseautage social, etc. En plus d’avoir eu un impact significatif sur la société contemporaine, ces outils de communication ont largement modifié les pratiques d’écriture. Notre objet d’étude est le clavardage en groupe qui offre la possibilité aux scripteurs de communiquer simultanément entre eux. Cet outil de communication présente deux caractéristiques importantes aux plans discursif et communicationnel. Premièrement, on admet de façon générale que le clavardage est une forme de communication hybride : le code utilisé est l’écrit, mais les échanges de messages entrent dans une structure de dialogue qui rappelle l’oral. Deuxièmement, le caractère spontané du clavardage impose la rapidité, tant pour l’encodage que pour le décodage des messages. Dans le cadre d’une étude comparative réalisée sur les pratiques scripturales des clavardeurs francophones (Tatossian et Dagenais 2008), nous avons établi quatre catégories générales pour rendre compte de toutes les variantes scripturales de notre corpus : procédés abréviatifs, substitutions de graphèmes, neutralisations en finale absolue et procédés expressifs. Nous voulons maintenant tester la solidité de notre typologie pour des langues dont le degré de correspondance phonético-graphique diffère. En vertu de l’hypothèse de la profondeur de l’orthographe (orthographic depth hypothesis [ODH]; Katz et Frost 1992) selon laquelle un système orthographique transparent (comme l’italien, l’espagnol ou le serbo-croate) transpose les phonèmes directement dans l’orthographe, nous vérifierons si nos résultats pour le français peuvent être généralisés à des langues dont l’orthographe est dite « transparente » (l’espagnol) comparativement à des langues dont l’orthographe est dite « opaque » (le français et l’anglais). Pour chacune des langues, nous avons voulu répondre à deux question, soit : 1. De quelle manière peut-on classifier les usages scripturaux attestés ? 2. Ces usages graphiques sont-ils les mêmes chez les adolescents et les adultes aux plans qualitatif et quantitatif ? Les phénomènes scripturaux du clavardage impliquent également l’identité générationnelle. L’adolescence est une période caractérisée par la quête d’identité. L’étude de Sebba (2003) sur l’anglais démontre qu’il existe un rapport entre le « détournement de l’orthographe » et la construction identitaire chez les adolescents (par ex. les graffitis, la CMO). De plus, dans ces espaces communicationnels, nous assistons à la formation de communautés d’usagers fondée sur des intérêts communs (Crystal 2006), comme l’est la communauté des adolescents. Pour la collecte des corpus, nous recourrons à des échanges effectués au moyen du protocole Internet Relay Chat (IRC). Aux fins de notre étude, nous délimitons dans chacune des langues deux sous-corpus sociolinguistiquement distincts : le premier constitué à partir de forums de clavardage destinés aux adolescents, le second à partir de forums pour adultes. Pour chacune des langues, nous avons analysé 4 520 énoncés extraits de divers canaux IRC pour adolescents et pour adultes. Nous dressons d’abord un inventaire quantifié des différents phénomènes scripturaux recensés et procédons ensuite à la comparaison des résultats.

Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant

L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant des aptitudes attribuées à l’intelligence humaine, comme la capacité à traiter des don- nées de haute dimensionnalité présentant beaucoup de variations. Les réseaux de neu- rones artificiels sont un exemple de tels modèles. Dans certains réseaux de neurones dits profonds, des concepts "abstraits" sont appris automatiquement. Les travaux présentés ici prennent leur inspiration de réseaux de neurones profonds, de réseaux récurrents et de neuroscience du système visuel. Nos tâches de test sont la classification et le débruitement d’images quasi binaires. On permettra une rétroac- tion où des représentations de haut niveau (plus "abstraites") influencent des représentations à bas niveau. Cette influence s’effectuera au cours de ce qu’on nomme relaxation, des itérations où les différents niveaux (ou couches) du modèle s’interinfluencent. Nous présentons deux familles d’architectures, l’une, l’architecture complètement connectée, pouvant en principe traiter des données générales et une autre, l’architecture convolutionnelle, plus spécifiquement adaptée aux images. Dans tous les cas, les données utilisées sont des images, principalement des images de chiffres manuscrits. Dans un type d’expérience, nous cherchons à reconstruire des données qui ont été corrompues. On a pu y observer le phénomène d’influence décrit précédemment en comparant le résultat avec et sans la relaxation. On note aussi certains gains numériques et visuels en terme de performance de reconstruction en ajoutant l’influence des couches supérieures. Dans un autre type de tâche, la classification, peu de gains ont été observés. On a tout de même pu constater que dans certains cas la relaxation aiderait à apprendre des représentations utiles pour classifier des images corrompues. L’architecture convolutionnelle développée, plus incertaine au départ, permet malgré tout d’obtenir des reconstructions numériquement et visuellement semblables à celles obtenues avec l’autre architecture, même si sa connectivité est contrainte.

L'atténuation statistique des surdétections d'un correcteur grammatical symbolique

Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des détections illégitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surdétections. La présente étude décrit les expériences de mise au point d’un système créé pour identifier et mettre en sourdine les surdétections produites par le correcteur du français conçu par la société Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont été entraînés de manière supervisée sur 14 types de détections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant di-verses informations linguistiques (dépendances et catégories syntaxiques, exploration du contexte des mots, etc.) extraites de phrases avec et sans surdétections. Huit des 14 classificateurs développés sont maintenant intégrés à la nouvelle version d’un correcteur commercial très populaire. Nos expériences ont aussi montré que les modèles de langue probabilistes, les SVM et la désambiguïsation sémantique améliorent la qualité de ces classificateurs. Ce travail est un exemple réussi de déploiement d’une approche d’apprentissage machine au service d’une application langagière grand public robuste.

Modélisation des réactions émotionnelles dans un système tutoriel intelligent

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Influence des facteurs émotionnels sur la résistance au changement dans les organisations

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Dietary patterns associated with diet quality among First Nations women living on reserves in British Columbia

Les Indigènes canadiens vivent une rapide transition nutritionnelle marquée par une consommation accrue des produits commercialisés au dépit des aliments traditionnels. Ce mémoire cherche à identifier les patrons alimentaires associés à une meilleure alimentation des femmes autochtones vivant dans les réserves en Colombie Britannique. L’échantillon (n=493) a été sélectionné de l’étude ‘First Nations Food, Nutrition, and Environment Study’. L’étude a utilisé des rappels alimentaires de 24 heures. Pour identifier les patrons alimentaires, un indice de qualité alimentaire (QA) basé sur 10 éléments nutritionnels (fibre alimentaire, gras totaux/saturés, folate, magnésium, calcium, fer, vitamines A, C, D) a permis de classifier les sujets en trois groupes (tertiles). Ces groupes ont été comparés sur leur consommation de 25 groupes alimentaires (GAs) en employant des tests statistiques non-paramétriques (Kruskal-Wallis et ANCOVA). Une analyse discriminante (AD) a confirmé les GAs associés à la QA. La QA des sujets était globalement faible car aucun rappel n’a rencontré les consommations recommandées pour tous les 10 éléments nutritionnels. L'AD a confirmé que les GAs associés de façon significative à la QA étaient ‘légumes et produits végétaux’, ‘fruits’, ‘aliments traditionnels’, ‘produits laitiers faibles en gras’, ‘soupes et bouillons’, et ‘autres viandes commercialisées’ (coefficients standardisés= 0,324; 0,295; 0,292; 0,282; 0,157; -0.189 respectivement). Le pourcentage de classifications correctes était 83.8%. Nos résultats appuient la promotion des choix alimentaires recommandés par le « Guide Alimentaire Canadien- Premières Nations, Inuits, et Métis ». Une consommation accrue de légumes, fruits, produits laitiers faibles en gras, et aliments traditionnels caractérise les meilleurs patrons alimentaires.

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.

Évaluation des intérêts sexuels auprès d’agresseurs sexuels d’enfants par la vidéo-oculographie et la présentation de stimuli générés par ordinateur

Il est proposé que la pléthysmographie pénienne puisse faire l’objet d’améliorations par la combinaison de la pléthysmographie pénienne et de la vidéo-oculographie lors de la présentation de stimuli générés par ordinateur (SGO). L’application de cette combinaison n’a fait l’objet d’aucune étude auprès d’agresseurs sexuels d’enfants. Cette thèse comporte trois articles empiriques qui visent respectivement à soutenir le développement d’un instrument d’évaluation basé sur l’utilisation combinée des réponses oculaires et érectiles lors de la présentation de SGO afin d’évaluer les intérêts sexuels d'agresseurs sexuels d’enfants. Pour ce faire, des hommes ayant eu (n = 26) ou non (n = 36) des comportements sexuels envers des enfants sont recrutés afin de constituer des groupes de comparaison. Le premier article représente une exploration préliminaire des données issues de caractéristiques sociodémographiques, sexuelles et criminologiques ainsi que des réponses oculaires et péniennes lors de présentations de SGO et de bandes sonores conventionnelles. Il permet d’orienter les décisions entourant la poursuite de la recherche. Le second article porte sur la comparaison des profils des réponses péniennes issues de présentations de SGO et de bandes sonores conventionnelles ainsi que sur leur capacité respective à classifier les individus selon la présence d’antécédents de comportements sexuels sur des enfants. Il permet d’établir la validité discriminante de l’utilisation de SGO et d’établir des normes d’utilisation clinique. Le troisième article vise à circonscrire une dynamique oculaire associée à l’intérêt sexuel envers l’âge d’un objet et à soutenir la contribution de la combinaison des réponses oculaires et péniennes lors de la présentation de SGO. En somme, les résultats issus de cette thèse soutiennent l’utilisation clinique de la pléthysmographie pénienne lors de la présentation de SGO. Ils permettent d’identifier la présence d’une signature oculaire spécifique aux agresseurs sexuels lors de la présentation de SGO. Ils démontrent la contribution de la combinaison des réponses oculaires et péniennes par rapport à une mesure reposant uniquement sur les réponses péniennes. Ces résultats ouvrent la voie à l’utilisation clinique de la vidéo-oculographie et de SGO et offrent non seulement des possibilités intéressantes dans le domaine de la délinquance sexuelle, mais également de la sexualité en général.

Apprentissage machine efficace : théorie et pratique

Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.

Clustering algorithms and shape factor methods to discriminate among small GTPase phenotypes using DIC image analysis.

Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.