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.

L’accommodation des valeurs professionnelles aux valeurs culturelles chez les bibliothécaires universitaires sénégalais

La présente recherche vise à explorer et à décrire l’accommodation des valeurs professionnelles au sein du système de valeurs culturelles par les bibliothécaires universitaires sénégalais. Elle répond aux questions de recherche suivantes : (1) Quel est le système de valeurs culturelles dominant chez les bibliothécaires universitaires sénégalais ? (2) Comment les bibliothécaires universitaires sénégalais priorisent-ils leurs valeurs professionnelles ? (3) Comment les bibliothécaires universitaires sénégalais accommodent-ils leurs valeurs professionnelles à leurs valeurs culturelles ?cette recherche confirme la théorie de la prédominance dans les sociétés africaines en général d’un système de valeurs s’inscrivant dans l’axe « Continuité – Dépassement de soi » du modèle théorique de Schwartz (2006, 1992). Dans ce système, les valeurs dominantes sont des valeurs de types universalisme, bienveillance, tradition, conformité et sécurité. Ces valeurs favorisent l’intégration de l’individu au groupe, la solidarité et la sécurité familiale et le refus des actions de nature à porter atteinte à l’harmonie du groupe. Au plan pratique, la recherche démontre la nécessité de renforcer la socialisation professionnelle en intégrant l’éthique et les valeurs dans la formation des bibliothécaires universitaires sénégalais.

Le droit à l'information au cœur des impératifs commerciaux du développement durable : le précédent de l'agriculture biologique

L'agriculture biologique est issue d'une longue lutte du consommateur et du citoyen pour connaître et contrôler la qualité de son alimentation. Sa popularité montante confirme que la disponibilité de l'information sur l'offre joue un rôle économique et social central auprès de la demande. Cette tendance appuie l'émergence d'un nouvel élément au sein du corpus des droits de la personne : le droit à l'information. Cette étude aborde les étapes de sa formation et prend pour exemple la filière agroalimentaire biologique. Elle représente un modèle avant-gardiste de l'hybridation entre le droit privé et le droit public. Nous examinons en premier lieu comment l'activité des secteurs agroalimentaires civils et privés a contribué à fomenter le désir d'information du consommateur, pour ensuite le mettre en péril. Parallèlement à cela, nous proposons d'analyser les effets et l'influence du corpus de droits et de principes du développement durable sur la filière biologique, mais surtout sur la reconnaissance du besoin d'information pour le consommateur. Enfin, nous faisons un tour d'horizon de la réglementation publique de l'appellation biologique, de son label et de son étiquette. Pour cela, nous évaluons les mesures en place selon les critères de la véracité, de l'accessibilité et de l'exhaustivité de l'information divulguée au consommateur. À la lumière de notre analyse, le consommateur peut tirer ses propres conclusions sur les meilleures réponses normatives à ses besoins. Quelles mesures entre le droit transnational, le droit international et le droit national offrent le meilleur résultat? Laquelle de ces formes juridiques s'avère en mesure de promouvoir une consommation responsable où le consommateur ne fait plus face aux obstacles à son choix éclairé?