Multi-Prover and parallel repetition in non-classical interactive games

Depuis l’introduction de la mécanique quantique, plusieurs mystères de la nature ont trouvé leurs explications. De plus en plus, les concepts de la mécanique quantique se sont entremêlés avec d’autres de la théorie de la complexité du calcul. De nouvelles idées et solutions ont été découvertes et élaborées dans le but de résoudre ces problèmes informatiques. En particulier, la mécanique quantique a secoué plusieurs preuves de sécurité de protocoles classiques. Dans ce m´emoire, nous faisons un étalage de résultats récents de l’implication de la mécanique quantique sur la complexité du calcul, et cela plus précisément dans le cas de classes avec interaction. Nous présentons ces travaux de recherches avec la nomenclature des jeux à information imparfaite avec coopération. Nous exposons les différences entre les théories classiques, quantiques et non-signalantes et les démontrons par l’exemple du jeu à cycle impair. Nous centralisons notre attention autour de deux grands thèmes : l’effet sur un jeu de l’ajout de joueurs et de la répétition parallèle. Nous observons que l’effet de ces modifications a des conséquences très différentes en fonction de la théorie physique considérée.

Transformer les pratiques professionnelles vis-à-vis des personnes prestataires de l’aide sociale : développement participatif et évaluation d’une formation continue en cabinet dentaire

L’objectif de la présente thèse est de générer des connaissances sur les contributions possibles d’une formation continue à l’évolution des perspectives et pratiques des professionnels de la santé buccodentaire. Prônant une approche centrée sur le patient, la formation vise à sensibiliser les professionnels à la pauvreté et à encourager des pratiques qui se veulent inclusives et qui tiennent compte du contexte social des patients. L’évaluation de la formation s’inscrit dans le contexte d’une recherche-action participative de développement d’outils éducatifs et de transfert des connaissances sur la pauvreté. Cette recherche-action aspire à contribuer à la lutte contre les iniquités sociales de santé et d’accès aux soins au Québec; elle reflète une préoccupation pour une plus grande justice sociale ainsi qu’une prise de position pour une santé publique critique fondée sur une « science des solutions » (Potvin, 2013). Quatre articles scientifiques, ancrés dans une philosophie constructiviste et dans les concepts et principes de l’apprentissage transformationnel (Mezirow, 1991), constituent le cœur de cette thèse. Le premier article présente une revue critique de la littérature portant sur l’enseignement de l’approche de soins centrés sur le patient. Prenant appui sur le concept d’une « épistémologie partagée », des principes éducatifs porteurs d’une transformation de perspective à l’égard de la relation professionnel-patient ont été identifiés et analysés. Le deuxième article de thèse s’inscrit dans le cadre du développement participatif d’outils de formation sur la pauvreté et illustre le processus de co-construction d’un scénario de court-métrage social réaliste portant sur la pauvreté et l’accès aux soins. L’article décrit et apporte une réflexion, notamment sur la dimension de co-formation entre les différents acteurs des milieux académique, professionnel et citoyen qui ont constitué le collectif À l’écoute les uns des autres. Nous y découvrons la force du croisement des savoirs pour générer des prises de conscience sur soi et sur ses préjugés. Les outils développés par le collectif ont été intégrés à une formation continue axée sur la réflexion critique et l’apprentissage transformationnel, et conçue pour être livrée en cabinet dentaire privé. Les deux derniers articles de thèse présentent les résultats d’une étude de cas instrumentale évaluative centrée sur cette formation continue et visant donc à répondre à l’objectif premier de cette thèse. Le premier consiste en une analyse des transformations de perspectives et d’action au sein d’une équipe de 15 professionnels dentaires ayant participé à la formation continue sur une période de trois mois. L’article décrit, entre autres, une plus grande ouverture, chez certains participants, sur les causes structurelles de la pauvreté et une plus grande sensibilité au vécu au quotidien des personnes prestataires de l’aide sociale. L’article comprend également une exploration des effets paradoxaux dans l’apprentissage, notamment le renforcement, chez certains, de perceptions négatives à l’égard des personnes prestataires de l’aide sociale. Le quatrième article fait état de barrières idéologiques contraignant la transformation des pratiques professionnelles : 1) l’identification à l’idéologie du marché privé comme véhicule d’organisation des soins; 2) l’attachement au concept d’égalité dans les pratiques, au détriment de l’équité; 3) la prédominance du modèle biomédical, contraignant l’adoption de pratiques centrées sur la personne et 4) la catégorisation sociale des personnes prestataires de l’aide sociale. L’analyse des perceptions, mais aussi de l’expérience vécue de ces barrières démontre comment des facteurs systémiques et sociaux influent sur le rapport entre professionnel dentaire et personne prestataire de l’aide sociale. Les conséquences pour la recherche, l’éducation dentaire, le transfert des connaissances, ainsi que pour la régulation professionnelle et les politiques de santé buccodentaire, sont examinées à partir de cette perspective.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

Bimodal adaptive hypermedia and interactive multimedia a web-based learning environment based on Kolb's theory of learning style

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L’analyse de composants émotionnels dans des stratégies d’apprentissage

Un certain nombre de théories pédagogiques ont été établies depuis plus de 20 ans. Elles font appel aux réactions de l’apprenant en situation d’apprentissage, mais aucune théorie pédagogique n’a pu décrire complètement un processus d’enseignement en tenant compte de toutes les réactions émotionnelles de l’apprenant. Nous souhaitons intégrer les émotions de l’apprenant dans ces processus d’apprentissage, car elles sont importantes dans les mécanismes d’acquisition de connaissances et dans la mémorisation. Récemment on a vu que le facteur émotionnel est considéré jouer un rôle très important dans les processus cognitifs. Modéliser les réactions émotionnelles d’un apprenant en cours du processus d’apprentissage est une nouveauté pour un Système Tutoriel Intelligent. Pour réaliser notre recherche, nous examinerons les théories pédagogiques qui n’ont pas considéré les émotions de l’apprenant. Jusqu’à maintenant, aucun Système Tutoriel Intelligent destiné à l’enseignement n’a incorporé la notion de facteur émotionnel pour un apprenant humain. Notre premier objectif est d’analyser quelques stratégies pédagogiques et de détecter les composantes émotionnelles qui peuvent y être ou non. Nous cherchons à déterminer dans cette analyse quel type de méthode didactique est utilisé, autrement dit, que fait le tuteur pour prévoir et aider l’apprenant à accomplir sa tâche d’apprentissage dans des conditions optimales. Le deuxième objectif est de proposer l’amélioration de ces méthodes en ajoutant les facteurs émotionnels. On les nommera des « méthodes émotionnelles ». Le dernier objectif vise à expérimenter le modèle d’une théorie pédagogique améliorée en ajoutant les facteurs émotionnels. Dans le cadre de cette recherche nous analyserons un certain nombre de théories pédagogiques, parmi lesquelles les théories de Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier et David Merrill, pour chercher à identifier les composantes émotionnelles. Aucune théorie pédagogique n’a mis l’accent sur les émotions au cours du processus d’apprentissage. Ces théories pédagogiques sont développées en tenant compte de plusieurs facteurs externes qui peuvent influencer le processus d’apprentissage. Nous proposons une approche basée sur la prédiction d’émotions qui est liée à de potentielles causes déclenchées par différents facteurs déterminants au cours du processus d’apprentissage. Nous voulons développer une technique qui permette au tuteur de traiter la réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné au cours de son processus d’apprentissage et de l’inclure dans une méthode pédagogique. Pour atteindre le deuxième objectif de notre recherche, nous utiliserons un module tuteur apprenant basé sur le principe de l’éducation des émotions de l’apprenant, modèle qui vise premièrement sa personnalité et deuxièmement ses connaissances. Si on défini l’apprenant, on peut prédire ses réactions émotionnelles (positives ou négatives) et on peut s’assurer de la bonne disposition de l’apprenant, de sa coopération, sa communication et l’optimisme nécessaires à régler les problèmes émotionnels. Pour atteindre le troisième objectif, nous proposons une technique qui permet au tuteur de résoudre un problème de réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné du processus d’apprentissage. Nous appliquerons cette technique à une théorie pédagogique. Pour cette première théorie, nous étudierons l’effet produit par certaines stratégies pédagogiques d’un tuteur virtuel au sujet de l’état émotionnel de l’apprenant, et pour ce faire, nous développerons une structure de données en ligne qu’un agent tuteur virtuel peut induire à l’apprenant des émotions positives. Nous analyserons les résultats expérimentaux en utilisant la première théorie et nous les comparerons ensuite avec trois autres théories que nous avons proposées d’étudier. En procédant de la sorte, nous atteindrons le troisième objectif de notre recherche, celui d’expérimenter un modèle d’une théorie pédagogique et de le comparer ensuite avec d’autres théories dans le but de développer ou d’améliorer les méthodes émotionnelles. Nous analyserons les avantages, mais aussi les insuffisances de ces théories par rapport au comportement émotionnel de l’apprenant. En guise de conclusion de cette recherche, nous retiendrons de meilleures théories pédagogiques ou bien nous suggérerons un moyen de les améliorer.

Computational prediction of neural progenitor cell fates

Understanding how stem and progenitor cells choose between alternative cell fates is a major challenge in developmental biology. Efforts to tackle this problem have been hampered by the scarcity of markers that can be used to predict cell division outcomes. Here we present a computational method, based on algorithmic information theory, to analyze dynamic features of living cells over time. Using this method, we asked whether rat retinal progenitor cells (RPCs) display characteristic phenotypes before undergoing mitosis that could foretell their fate. We predicted whether RPCs will undergo a self-renewing or terminal division with 99% accuracy, or whether they will produce two photoreceptors or another combination of offspring with 87% accuracy. Our implementation can segment, track and generate predictions for 40 cells simultaneously on a standard computer at 5 min per frame. This method could be used to isolate cell populations with specific developmental potential, enabling previously impossible investigations.

Theory and numerical integration of subsurface light transport

En synthèse d’images, reproduire les effets complexes de la lumière sur des matériaux transluminescents, tels que la cire, le marbre ou la peau, contribue grandement au réalisme d’une image. Malheureusement, ce réalisme supplémentaire est couteux en temps de calcul. Les modèles basés sur la théorie de la diffusion visent à réduire ce coût en simulant le comportement physique du transport de la lumière sous surfacique tout en imposant des contraintes de variation sur la lumière incidente et sortante. Une composante importante de ces modèles est leur application à évaluer hiérarchiquement l’intégrale numérique de l’illumination sur la surface d’un objet. Cette thèse révise en premier lieu la littérature actuelle sur la simulation réaliste de la transluminescence, avant d’investiguer plus en profondeur leur application et les extensions des modèles de diffusion en synthèse d’images. Ainsi, nous proposons et évaluons une nouvelle technique d’intégration numérique hiérarchique utilisant une nouvelle analyse fréquentielle de la lumière sortante et incidente pour adapter efficacement le taux d’échantillonnage pendant l’intégration. Nous appliquons cette théorie à plusieurs modèles qui correspondent à l’état de l’art en diffusion, octroyant une amélioration possible à leur efficacité et précision.

Photorealistic Surface Rendering with Microfacet Theory

La synthèse d'images dites photoréalistes nécessite d'évaluer numériquement la manière dont la lumière et la matière interagissent physiquement, ce qui, malgré la puissance de calcul impressionnante dont nous bénéficions aujourd'hui et qui ne cesse d'augmenter, est encore bien loin de devenir une tâche triviale pour nos ordinateurs. Ceci est dû en majeure partie à la manière dont nous représentons les objets: afin de reproduire les interactions subtiles qui mènent à la perception du détail, il est nécessaire de modéliser des quantités phénoménales de géométries. Au moment du rendu, cette complexité conduit inexorablement à de lourdes requêtes d'entrées-sorties, qui, couplées à des évaluations d'opérateurs de filtrage complexes, rendent les temps de calcul nécessaires à produire des images sans défaut totalement déraisonnables. Afin de pallier ces limitations sous les contraintes actuelles, il est nécessaire de dériver une représentation multiéchelle de la matière. Dans cette thèse, nous construisons une telle représentation pour la matière dont l'interface correspond à une surface perturbée, une configuration qui se construit généralement via des cartes d'élévations en infographie. Nous dérivons notre représentation dans le contexte de la théorie des microfacettes (conçue à l'origine pour modéliser la réflectance de surfaces rugueuses), que nous présentons d'abord, puis augmentons en deux temps. Dans un premier temps, nous rendons la théorie applicable à travers plusieurs échelles d'observation en la généralisant aux statistiques de microfacettes décentrées. Dans l'autre, nous dérivons une procédure d'inversion capable de reconstruire les statistiques de microfacettes à partir de réponses de réflexion d'un matériau arbitraire dans les configurations de rétroréflexion. Nous montrons comment cette théorie augmentée peut être exploitée afin de dériver un opérateur général et efficace de rééchantillonnage approximatif de cartes d'élévations qui (a) préserve l'anisotropie du transport de la lumière pour n'importe quelle résolution, (b) peut être appliqué en amont du rendu et stocké dans des MIP maps afin de diminuer drastiquement le nombre de requêtes d'entrées-sorties, et (c) simplifie de manière considérable les opérations de filtrage par pixel, le tout conduisant à des temps de rendu plus courts. Afin de valider et démontrer l'efficacité de notre opérateur, nous synthétisons des images photoréalistes anticrenelées et les comparons à des images de référence. De plus, nous fournissons une implantation C++ complète tout au long de la dissertation afin de faciliter la reproduction des résultats obtenus. Nous concluons avec une discussion portant sur les limitations de notre approche, ainsi que sur les verrous restant à lever afin de dériver une représentation multiéchelle de la matière encore plus générale.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.