Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Contribution pulmonaire à l’élimination systémique du propofol chez le patient sous anesthésie générale

Diverses études cliniques ont démontré l’existence d’un métabolisme extrahépatique du propofol. Le lieu exact de ce métabolisme n’est pas encore complètement élucidé chez l’homme. Des données chez l’animal suggèreraient que le poumon pourrait contribuer à la clairance totale du propofol. Le présent projet vise à investiguer la contribution pulmonaire à l’élimination systémique du propofol chez des patients sous anesthésie générale. Quatorze patients de type ASA I ou II, âgés entre 35 et 70 ans, pour lesquels une chirurgie cardiaque de routine était prévue, ont été inclus dans la présente étude. Le protocole a été préalablement approuvé par le comité d’éthique et les patients ont tous donné par écrit leur consentement éclairé. Le recrutement des patients a eu lieu à l’hôpital Royal Victoria. Le propofol a été administré en induction sous forme de bolus intraveineux, suivi d’une perfusion continue de 50 g/kg/min. Chez un même patient, des prélèvements sanguins pré- et post pulmonaires ont été pris simultanément de l’artère radiale et de l’artère pulmonaire, sous des conditions de ventilation contrôlée ou apnéiques, dans le but de mesurer les concentrations plasmatiques du propofol. Le gradient artério-veineux a été évalué à l’état d’équilibre afin de déterminer la contribution du poumon à l’élimination totale de propofol. Nous n’avons pas pu démontrer l’existence d’une extraction pulmonaire du propofol chez l’humain. Ceci pourrait être dû à plusieurs facteurs méthodologiques.

Solvants industriels : santé, sécurité, substitution

Les solvants industriels, utilisés dans un grand nombre de secteurs économiques, constituent une préoccupation majeure pour les responsables de la santé et de la sécurité du travail. Leurs propriétés irritantes, leurs effets toxiques sur le système nerveux et les appareils d’épuration (reins, foie), leur rôle dans la pollution ou leur risque d’explosion ou d’incendie sont bien connus. Cet ouvrage fait le point sur la prévention des risques professionnels associés aux solvants, notamment avec l’introduction des méthodes de substitution, solvants de remplacement et procédés de rechange. Après un rappel des effets sanitaires et environnementaux des grandes familles de solvants, de leurs utilisations et de leurs caractéristiques physicochimiques, les auteurs exposent et analysent les nouveaux outils envisageables en matière de sûreté d’utilisation des produits solvants, et de substitution en général, pour se concentrer ensuite sur les procédés de ventilation, la protection des personnes exposées et la prévention des risques d’inflammabilité des solvants en milieu de travail. Enfin, plusieurs éléments pratiques complètent cet ouvrage, portant sur les fiches de données de sécurité et autres sources d’information pour l’entreprise. Par son apport d’informations théoriques et pratiques ainsi que ses analyses méthodiques, cet ouvrage représente un texte de référence parfaitement adapté aux attentes des médecins du travail, hygiénistes et de tout professionnel impliqué dans la prévention des accidents et la protection de l’environnement.

La physiothérapie aux soins intensifs basée sur les données probantes

Dans le cadre du cours PHT-6123 : Travail d’intégration

Identification des corrélats neuronaux associés à la clôture perceptive des objets : une étude en potentiels évoqués

La capacité du système visuel humain à compléter une image partiellement dévoilée et à en dériver une forme globale à partir de ses fragments visibles incomplets est un phénomène qui suscite, jusqu’à nos jours, l’intérêt de nombreux scientifiques œuvrant dans différents milieux de recherche tels que l’informatique, l’ingénierie en intelligence artificielle, la perception et les neurosciences. Dans le cadre de la présente thèse, nous nous sommes intéressés spécifiquement sur les substrats neuronaux associés à ce phénomène de clôture perceptive. La thèse actuelle a donc pour objectif général d’explorer le décours spatio-temporel des corrélats neuronaux associés à la clôture perceptive au cours d’une tâche d’identification d’objets. Dans un premier temps, le premier article visera à caractériser la signature électrophysiologique liée à la clôture perceptive chez des personnes à développement typique dans le but de déterminer si les processus de clôture perceptive reflèteraient l’interaction itérative entre les mécanismes de bas et de haut-niveau et si ceux-ci seraient sollicités à une étape précoce ou tardive lors du traitement visuel de l’information. Dans un deuxième temps, le second article a pour objectif d’explorer le décours spatio-temporel des mécanismes neuronaux sous-tendant la clôture perceptive dans le but de déterminer si les processus de clôture perceptive des personnes présentant un trouble autistique se caractérisent par une signature idiosyncrasique des changements d’amplitude des potentiels évoqués (PÉs). En d’autres termes, nous cherchons à déterminer si la clôture perceptive en autisme est atypique et nécessiterait davantage la contribution des mécanismes de bas-niveau et/ou de haut-niveau. Les résultats du premier article indiquent que le phénomène de clôture perceptive est associé temporellement à l’occurrence de la composante de PÉs N80 et P160 tel que révélé par des différences significatives claires entre des objets et des versions méconnaissables brouillées. Nous proposons enfin que la clôture perceptive s’avère un processus de transition reflétant les interactions proactives entre les mécanismes neuronaux œuvrant à apparier l’input sensoriel fragmenté à une représentation d’objets en mémoire plausible. Les résultats du second article révèlent des effets précoces de fragmentation et d’identification obtenus au niveau de composantes de potentiels évoqués N80 et P160 et ce, en toute absence d’effets au niveau des composantes tardives pour les individus avec autisme de haut niveau et avec syndrome d’Asperger. Pour ces deux groupes du trouble du spectre autistique, les données électrophysiologiques suggèrent qu’il n’y aurait pas de pré-activation graduelle de l’activité des régions corticales, entre autres frontales, aux moments précédant et menant vers l’identification d’objets fragmentés. Pour les participants autistes et avec syndrome d’Asperger, les analyses statistiques démontrent d’ailleurs une plus importante activation au niveau des régions postérieures alors que les individus à développement typique démontrent une activation plus élevée au niveau antérieur. Ces résultats pourraient suggérer que les personnes du spectre autistique se fient davantage aux processus perceptifs de bas-niveau pour parvenir à compléter les images d’objets fragmentés. Ainsi, lorsque confrontés aux images d’objets partiellement visibles pouvant sembler ambiguës, les individus avec autisme pourraient démontrer plus de difficultés à générer de multiples prédictions au sujet de l’identité d’un objet qu’ils perçoivent. Les implications théoriques et cliniques, les limites et perspectives futures de ces résultats sont discutées.