L'éthique dans la philosophie politique de Georges Sorel

La philosophie politique contemporaine est chargée d’une histoire qu’il reste encore à déblayer, tant la « guerre civile européenne » du siècle dernier a forcé son autodafé. Dans ce mémoire, nous prenons Georges Sorel, figure de proue du syndicalisme révolutionnaire des années 1900, comme figure archétypique de ce qui demeure en reste de cette histoire. Archétype non seulement de la manière dont des théoriciens de premier plan peuvent tomber, par la force de l’histoire, dans l’oubli le plus absolu, mais aussi archétype de ces forces mêmes, alors que Sorel est considéré par l’histoire intellectuelle comme le penseur ayant dressé le pont entre l’extrême-gauche et l’extrême-droite. Ce mémoire ne s’affaire pas directement à lui attribuer la « paternité du fascisme » ni à l’en disculper. Il s’agit bien plutôt de procéder à une déconstruction de ses principales idées à partir d’un angle essentiellement philosophique, procédé connaissant peu d’antécédents. Plus précisément, notre travail consiste à en dégager une définition de l’éthique, alors que le geste théorique principal de Sorel apparaît bien être une réduction du politique à l’éthique. Pour ce faire, nous mobilisons la philosophie contemporaine, notamment Gilles Deleuze et Giorgio Agamben, en raison de la forte affinité théorique qu’ils ont avec Sorel, particulièrement dans la définition de l’éthique.

Vascular and morphological changes of the optic nerve head following therapeutic intraocular pressure reduction in open angle glaucoma and ocular hypertension

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

The process of anxiety reduction during the treatment of social phobia with an interpersonal approach : alone or combined with paroxetine

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

Heuristic solution methods for multi-attribute vehicle routing problems

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.