Le développement récent des trois "petites" télévisions francophones de Suisse, de Belgique et du Québec, convergence ou divergence?

Dans le cadre d’une sociologie des organisations portant sur les liens entre organisations télévisuelles et environnement, la présente thèse a pour objectif de cerner les modalités du développement récent de la télévision au Québec en le comparant à celui de la Belgique francophone et de la Suisse. Une telle comparaison repose sur un principe méthodologique simple: on cerne d’autant mieux la réalité que l’on étudie si on peut la comparer à une réalité équivalente d’autres sociétés. En s’appuyant sur des théories de développement organisationnel reliées au courant néo-fonctionnaliste et en adaptant des « histoires de cas » d’études organisationnelles à la réalité télévisuelle des années 90 et 2000, le chercheur a mis au point une grille de classification des données permettant d’étudier les composantes du développement de la télévision dans trois « petites » sociétés industrialisées. Dans un premier temps, il a pu constater une augmentation très importante du nombre de chaînes de télévision par rapport à ce qu’il était dans les années 50 à 70, le tout encadré par les autorités réglementaires en place. Par la suite, dans chacune de ces trois sociétés et sur une période de vingt-cinq ans, il a pu préciser les interactions et échanges entre organisations télévisuelles et environnement lesquels ont été, selon les cas, harmonieux, difficiles, voire même conflictuels. Après avoir comparé les modalités d’une telle augmentation entre les trois sociétés, le chercheur a pu constater une convergence de surface. On note bien quelques similitudes entre les trois sociétés, mais, surtout, chacune d’entre elles est restée sur son quant-à-soi. En Suisse, l’importance accordée au consensus social a favorisé un développement équilibré de l’augmentation des chaines. En Belgique, pays aux divisions profondes constamment réaffirmées, les oppositions ont permis, malgré tout, l’édification d’un ensemble audiovisuel relativement stable. Au Québec, avec une augmentation exponentielle du nombre de chaines, on a assisté à un véritable surdéveloppement de la télévision encouragé et planifié par les autorités gouvernementales canadiennes en réaction à un supposé envahissement culturel américain. Le CRTC, la régie des ondes canadiennes, a pesé de tout son poids pour favoriser l’augmentation du contenu canadien et de la production locale. Par ailleurs, cette augmentation s’est faite avec des ressources limitées. On en fait trop avec trop peu. C’est ce qui permettrait d’expliquer la baisse de qualité de la télévision québécoise contemporaine. Comme élément de solution aux problèmes que la télévision québécoise connait présentement, il faudrait considérer cette dernière pour ce qu’elle est véritablement: une petite télévision dans un univers industriellement hautement développé. Si une telle conception est très bien acceptée aussi bien en Belgique qu’en Suisse, elle ne l’est pas au Québec

Pratiques et usages de l'Europe dans le maintien de la paix : la coopération franco-irlandaise au Tchad

Thèse réalisé en cotutelle avec l'Université libre de Bruxelles (Belgique)

Fiscal Convergence and Municipal Reforms in the Montreal Metropolitan Region Between 1996 and 2011.

Rapport de recherche présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en sciences économiques.

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.

Simulation de la nage anguilliforme

Ce document traite premièrement des diverses tentatives de modélisation et de simulation de la nage anguilliforme puis élabore une nouvelle technique, basée sur la méthode de la frontière immergée généralisée et la théorie des poutres de Reissner-Simo. Cette dernière, comme les équations des fluides polaires, est dérivée de la mécanique des milieux continus puis les équations obtenues sont discrétisées afin de les amener à une résolution numérique. Pour la première fois, la théorie des schémas de Runge-Kutta additifs est combinée à celle des schémas de Runge-Kutta-Munthe-Kaas pour engendrer une méthode d’ordre de convergence formel arbitraire. De plus, les opérations d’interpolation et d’étalement sont traitées d’un nouveau point de vue qui suggère l’usage des splines interpolatoires nodales en lieu et place des fonctions d’étalement traditionnelles. Enfin, de nombreuses vérifications numériques sont faites avant de considérer les simulations de la nage.

Liquid Chromatography-Electrospray Linear Ion Trap Mass Spectrometry Analysis of Targeted Neuropeptides in Tac1-/- Mouse Spinal Cords Reveal Significant Lower Concentration of Opioid Peptides.

Tachykinin and opioid peptides play a central role in pain transmission, modulation and inhibition. The treatment of pain is very important in medicine and many studies using NK1 receptor antagonists failed to show significant analgesic effects in humans. Recent investigations suggest that both pronociceptive tachykinins and the analgesic opioid systems are important for normal pain sensation. The analysis of opioid peptides in Tac1-/- spinal cord tissues offers a great opportunity to verify the influence of the tachykinin system on specific opioid peptides. The objectives of this study were to develop a HPLC–MS/MRM assay to quantify targeted peptides in spinal cord tissues. Secondly, we wanted to verify if the Tac1-/- mouse endogenous opioid system is hampered and therefore affect significantly the pain modulatory pathways. Targeted neuropeptides were analyzed by high performance liquid chromatography linear ion trap mass spectrometry. Our results reveal that EM-2, Leu-Enk and Dyn A were down-regulated in Tac1-/- spinal cord tissues. Interestingly, Dyn A was almost 3 fold down-regulated (p < 0.0001). No significant concentration differences were observed in mouse Tac1-/- spinal cords for Met-Enk and CGRP. The analysis of Tac1-/- mouse spinal cords revealed noteworthy decreases of EM-2, Leu-Enk and Dyn A concentrations which strongly suggest a significant impact on the endogenous pain-relieving mechanisms. These observations may have insightful impact on future analgesic drug developments and therapeutic strategies.