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.

Évolution de la pauvreté au Maroc dans les années 1990: Décomposition des effets de croissance et de redistribution.

Rapport de recherche

Les contrats de performance et les universités québécoises : une orchestration étatique de la subordination du champ universitaire aux règles du jeu économique

Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures en vue de l’obtention du grade de maître ès sciences (M.Sc.) en sociologie

« Devenir boxeur » : étude sur l’acquisition de l’habitus pugilistique

Ayant la boxe comme objet d’étude, le présent mémoire de maîtrise cherche à mettre en lumière le processus par lequel le boxeur fait l’acquisition de l’habitus pugilistique sous l’angle abordé par Loïc Wacquant, où la boxe est envisagée comme un sport individuel, mais qui s’acquiert sous un mode collectif. Dans une étude combinant observation participante, notes de terrain et entrevues, le mémoire a pour objectif de se pencher sur l’apprentissage de ce sport à travers les relations nouées dans les murs du gymnase de boxe, élaboré sous les notions d’habitus, d’esprit de corps, de sens pratique et de capital agonistique. En effet, c’est sur la base de l’entraînement collectif que se développera un « esprit de corps », sous la forme d’habitus susceptibles de gouverner le corps comme les représentations des boxeurs et, par-delà, de fonder une communauté solidaire en vertu duquel le corps « sauvage » se mue en un corps « habitué ».

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Échantillonnage dynamique de champs markoviens

L'un des modèles d'apprentissage non-supervisé générant le plus de recherche active est la machine de Boltzmann --- en particulier la machine de Boltzmann restreinte, ou RBM. Un aspect important de l'entraînement ainsi que l'exploitation d'un tel modèle est la prise d'échantillons. Deux développements récents, la divergence contrastive persistante rapide (FPCD) et le herding, visent à améliorer cet aspect, se concentrant principalement sur le processus d'apprentissage en tant que tel. Notamment, le herding renonce à obtenir un estimé précis des paramètres de la RBM, définissant plutôt une distribution par un système dynamique guidé par les exemples d'entraînement. Nous généralisons ces idées afin d'obtenir des algorithmes permettant d'exploiter la distribution de probabilités définie par une RBM pré-entraînée, par tirage d'échantillons qui en sont représentatifs, et ce sans que l'ensemble d'entraînement ne soit nécessaire. Nous présentons trois méthodes: la pénalisation d'échantillon (basée sur une intuition théorique) ainsi que la FPCD et le herding utilisant des statistiques constantes pour la phase positive. Ces méthodes définissent des systèmes dynamiques produisant des échantillons ayant les statistiques voulues et nous les évaluons à l'aide d'une méthode d'estimation de densité non-paramétrique. Nous montrons que ces méthodes mixent substantiellement mieux que la méthode conventionnelle, l'échantillonnage de Gibbs.

L'esprit de corps à l'oeuvre dans les équipes de football universitaire

Sur la base d’une étude des équipes de football universitaire, le présent mémoire de maîtrise cherche à mettre en évidence les éléments de l’« esprit de corps » — c’est-à-dire l’adhésion pas forcément consciente « des individus aux valeurs et à la valeur d’un groupe qui, en tant que corps intégré, dispose des espèces d’échanges propres à renforcer l’intégration et la solidarité entre ses membres » (Bourdieu, 1989, p. 258) — qui peuvent être applicables à ce groupe donné tout en analysant de quelle façon cette notion vient influencer les performances des équipes. En s’appuyant sur des notes de terrain recueillies lors d’une observation exploratoire et sur des entretiens semi-dirigés réalisés auprès de joueurs de football qui jouent ou qui ont joué au niveau universitaire, ce mémoire a pour objectif de mieux saisir en quoi un esprit de corps présent à l’intérieur d’une équipe de football vient influencer les performances de celle-ci. Sur la base des données recueillies, une équipe présentant un fort esprit de corps en ses rangs voit ses performances la mener au succès. Lorsque les composantes de l’esprit de corps sont présentes, partagées par tous les joueurs et suivies à la lettre, les équipes sont appelées à mieux performer dans la ligue de football universitaire, contrairement à d’autres formations où certains éléments caractérisant l’esprit de corps ont une importance moindre.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).

Impacts de la fertilisation phosphatée sur la biodiversité microbienne de sols agricoles

La fertilisation phosphatée est très répandue dans les pratiques agricoles Nord-Américaines. Bien que généralement très efficace pour augmenter la production végétale, son utilisation peut engendrer certaines contaminations environnementales. Afin de diminuer ce problème, plusieurs pratiques de gestion sont envisagées. Parmi celles-ci, on retrouve l’intéressante possibilité de manipuler la flore microbienne car cette dernière est reconnue pour son implication dans bons nombres de processus fondamentaux liés à la fertilité du sol. Cette étude a démontré que lors d’essais en champs, la forme de fertilisant ajouté au sol ainsi que la dose de phosphore (P) appliquée avaient un impact sur la distribution des microorganismes dans les différentes parcelles. Une première expérience menée sur une culture de luzerne en prairie semi-aride a montré que les échantillons provenant de parcelles ayant reçu différentes doses de P présentaient des différences significatives dans leurs communautés bactériennes et fongiques. La communauté de CMA est restée similaire entre les différents traitements. Une deuxième expérience fut menée pendant trois saisons consécutives afin de déterminer l’effet de différentes formes de fertilisation organiques et minérale ajustées selon une dose unique de P sur les populations bactériennes et fongiques d’une culture intensive de maïs en rotation avec du soja. Les résultats des analyses ont montrés que les populations varient selon le type de fertilisation reçu et que les changements sont indépendants du type de végétaux cultivé. Par contre, les populations microbiennes subissent une variation plus marquée au cours de la saison de culture. La technique de DGGE a permis d’observer les changements frappant la diversité microbienne du sol mais n’a permis d’identifier qu’une faible proportion des organismes en cause. Parallèlement à cette deuxième étude, une seconde expérience au même site fut menée sur la communauté de champignons mycorhiziens à arbuscules (CMA) puisqu’il s’agit d’organismes vivant en symbiose mutualiste avec la majorité des plantes et favorisant la nutrition de même que l’augmentation de la résistance aux stress de l’hôte. Ceci permit d’identifier et de comparer les différents CMA présents dans des échantillons de sol et de racines de maïs et soja. Contrairement aux bactéries et aux champignons en général, les CMA présentaient une diversité très stable lors des différents traitements. Par contre, au cours des trois années expérimentales, il a été noté que certains ribotypes étaient significativement plus liés au sol ou aux racines. Finalement, l’ensemble de l’étude a démontré que la fertilisation phosphatée affecte la structure des communautés microbiennes du sol dans les systèmes évalués. Cependant, lors de chaque expérience, la date d’échantillonnage jouait également un rôle prépondérant sur la distribution des organismes. Plusieurs paramètres du sol furent aussi mesurés et ils présentaient aussi une variation au cours de la saison. L’ensemble des interactions possibles entre ces différents paramètres qui, dans certains cas, variaient selon le traitement appliqué, aurait alors probablement plus d’impact sur la biodiversité microbienne que la seule fertilisation.

Étude critique de la densité électronique et des températures (excitation et ionisation) d'un plasma d'aluminium induit par laser

La caractérisation de matériaux par spectroscopie optique d’émission d’un plasma induit par laser (LIPS) suscite un intérêt qui ne va que s’amplifiant, et dont les applications se multiplient. L’objectif de ce mémoire est de vérifier l’influence du choix des raies spectrales sur certaines mesures du plasma, soit la densité électronique et la température d’excitation des atomes neutres et ionisés une fois, ainsi que la température d’ionisation. Nos mesures sont intégrées spatialement et résolues temporellement, ce qui est typique des conditions opératoires du LIPS, et nous avons utilisé pour nos travaux des cibles binaires d’aluminium contenant des éléments à l’état de trace (Al-Fe et Al-Mg). Premièrement, nous avons mesuré la densité électronique à l’aide de l’élargissement Stark de raies de plusieurs espèces (Al II, Fe II, Mg II, Fe I, Mg I, Halpha). Nous avons observé que les densités absolues avaient un comportement temporel différent en fonction de l’espèce. Les raies ioniques donnent des densités électroniques systématiquement plus élevées (jusqu’à 50 % à 200 ns après l’allumage du plasma), et décroissent plus rapidement que les densités issues des raies neutres. Par ailleurs, les densités obtenues par les éléments traces Fe et Mg sont moindres que les densités obtenues par l’observation de la raie communément utilisée Al II à 281,618 nm. Nous avons parallèlement étudié la densité électronique déterminée à l’aide de la raie de l’hydrogène Halpha, et la densité électronique ainsi obtenue a un comportement temporel similaire à celle obtenue par la raie Al II à 281,618 nm. Les deux espèces partagent probablement la même distribution spatiale à l’intérieur du plasma. Finalement, nous avons mesuré la température d’excitation du fer (neutre et ionisé, à l’état de trace dans nos cibles), ainsi que la température d’ionisation, à l’aide de diagrammes de Boltzmann et de Saha-Boltzmann, respectivement. À l’instar de travaux antérieurs (Barthélémy et al., 2005), il nous est apparu que les différentes températures convergeaient vers une température unique (considérant nos incertitudes) après 2-3 microsecondes. Les différentes températures mesurées de 0 à 2 microsecondes ne se recoupent pas, ce qui pourrait s’expliquer soit par un écart à l’équilibre thermodynamique local, soit en considérant un plasma inhomogène où la distribution des éléments dans la plume n’est pas similaire d’un élément à l’autre, les espèces énergétiques se retrouvant au cœur du plasma, plus chaud, alors que les espèces de moindre énergie se retrouvant principalement en périphérie.

La mobilisation sociale dans un contexte de gouvernance au Québec et en Irlande : le rôle des organismes communautaires dans l'élaboration des politiques pour lutter contre la pauvreté

Cette thèse porte sur le rôle des organismes communautaires entre 1994 et 2002 dans l’élaboration de politiques pour lutter contre la pauvreté au Québec et en Irlande et ce, dans un contexte de gouvernance. Au cours de années 1980 et 1990, des gouvernements, dont ceux du Québec et de l’Irlande, ont fait appel à des organismes communautaires pour que ceux-ci participent à la gestion des services sociaux ainsi qu’à la formulation des politiques sociales. Cette participation s’est inscrite dans le cadre de nouveaux arrangements politiques, soit des nouvelles formes de gouvernance alors que les gouvernements éprouvaient des difficultés à remédier à l’accroissement des inégalités sociales. Cependant, il demeure difficile de discerner en quoi l’établissement de ces nouvelles formes de gouvernance a façonné le rôle des organismes communautaires dans l’élaboration des politiques pour lutter contre la pauvreté. De plus, les partenariats sociaux en Irlande relèvent d’un processus davantage institué que la concertation au Québec, ce qui a entraîné des différences au plan des mobilisations sociales. L’objectif de cette thèse est donc celui de mieux cerner le lien entre les nouvelles formes de gouvernance et la mobilisation sociale des organismes communautaires dans l’élaboration de politiques pour lutter contre la pauvreté. L’hypothèse mise en avant est que l’efficacité de l’action collective dépend de la manière dont les organismes communautaires s’y prennent pour pallier l’incertitude qui caractérise les modes de gouvernance. Sur le plan théorique, cette thèse mise sur les interactions entre acteurs et, plus particulièrement, sur la formation de réseaux de politiques publiques. Cela implique plus précisément de cerner comment les acteurs coordonnent des activités entre eux et se rallient autour d’un même thème, comme celui de la lutte contre la pauvreté. Lorsque la coordination des activités est forte et que le ralliement autour d’un même thème est important, on parle de coalition de cause. La nécessité de former une coalition se produit dans le contexte d’un champ institutionnel incertain, comme c’est le cas pour les mécanismes de concertation au Québec. Mais le caractère incertain du champ institutionnel entraîne aussi des divergences à l’intérieur de la coalition instaurée à cette occasion, ayant pour effet d’affaiblir la mobilisation sociale. Ainsi, l’interprétation que font les organismes communautaires des nouvelles formes de gouvernance façonne la manière dont ces organismes vont définir la lutte contre la pauvreté et élaborer leurs stratégies. Sur le plan méthodologique, le choix des cas de l’Irlande et du Québec repose dans les différences qui existent en termes de gouvernance et ce, alors qu’ils partagent de fortes similarités. Tant l’Irlande que le Québec sont caractérisés par des économies de marché ouvertes, des régimes d’État-providence de type libéral ainsi que l’emprise, par le passé, de l’Église catholique dans les services sociaux. Cependant, ces deux cas diffèrent en ce qui concerne le rôle de l’État, le système électoral, le statut juridico-politique, le caractère de leur économie et la place occupée par le milieu communautaire par rapport à l’État. Ces différences permettent de rendre compte du moins en ce qui concerne le Québec et l’Irlande, de la manière dont l’action collective découle de la relation entre les stratégies des acteurs et le contexte dans lequel ils se situent. Cette thèse montre comment, dans un processus davantage institué, comme c’est le cas des partenariats sociaux en Irlande, la mobilisation sociale s’avère plus efficace que lorsqu’elle se situe dans le cadre d’un processus moins institué, comme ce qu’on peut observer avec la concertation au Québec. Bien que, dans les deux cas, l’influence du milieu communautaire en matière des politiques sociales demeure mitigée, la mobilisation sociale des organismes communautaires irlandais s’est avérée plus efficace que celle de leurs homologues québécois eu égard de la formulation de politiques pour lutter contre la pauvreté. Au Québec, bien que les organismes communautaires sont parvenus à former une coalition, soit le Collectif pour une loi sur l’élimination de la pauvreté, leur mobilisation s’est trouvée affaiblie en raison de la prédominance de divergences entre acteurs communautaires. De telles divergences étaient aggravées en raison du caractère incertain du champ institutionnel lié à la concertation. En Irlande, bien que les organismes communautaires ont dû faire face à des contraintes qui rendaient difficiles la formation d’une coalition, ceux-ci ont pu néanmoins se mobiliser autrement, notamment en raison de liens formés avec des fonctionnaires dans le cadre des ententes partenariales.

Algorithmes pour la réconciliation d’un arbre de gènes avec un arbre d’espèces

Une réconciliation entre un arbre de gènes et un arbre d’espèces décrit une histoire d’évolution des gènes homologues en termes de duplications et pertes de gènes. Pour inférer une réconciliation pour un arbre de gènes et un arbre d’espèces, la parcimonie est généralement utilisée selon le nombre de duplications et/ou de pertes. Les modèles de réconciliation sont basés sur des critères probabilistes ou combinatoires. Le premier article définit un modèle combinatoire simple et général où les duplications et les pertes sont clairement identifiées et la réconciliation parcimonieuse n’est pas la seule considérée. Une architecture de toutes les réconciliations est définie et des algorithmes efficaces (soit de dénombrement, de génération aléatoire et d’exploration) sont développés pour étudier les propriétés combinatoires de l’espace de toutes les réconciliations ou seulement les plus parcimonieuses. Basée sur le processus classique nommé naissance-et-mort, un algorithme qui calcule la vraisemblance d’une réconciliation a récemment été proposé. Le deuxième article utilise cet algorithme avec les outils combinatoires décrits ci-haut pour calculer efficacement (soit approximativement ou exactement) les probabilités postérieures des réconciliations localisées dans le sous-espace considéré. Basé sur des taux réalistes (selon un modèle probabiliste) de duplication et de perte et sur des données réelles/simulées de familles de champignons, nos résultats suggèrent que la masse probabiliste de toute l’espace des réconciliations est principalement localisée autour des réconciliations parcimonieuses. Dans un contexte d’approximation de la probabilité d’une réconciliation, notre approche est une alternative intéressante face aux méthodes MCMC et peut être meilleure qu’une approche sophistiquée, efficace et exacte pour calculer la probabilité d’une réconciliation donnée. Le problème nommé Gene Tree Parsimony (GTP) est d’inférer un arbre d’espèces qui minimise le nombre de duplications et/ou de pertes pour un ensemble d’arbres de gènes. Basé sur une approche qui explore tout l’espace des arbres d’espèces pour les génomes considérés et un calcul efficace des coûts de réconciliation, le troisième article décrit un algorithme de Branch-and-Bound pour résoudre de façon exacte le problème GTP. Lorsque le nombre de taxa est trop grand, notre algorithme peut facilement considérer des relations prédéfinies entre ensembles de taxa. Nous avons testé notre algorithme sur des familles de gènes de 29 eucaryotes.

Infrastructures urbaines et participation publique : le cas de la modernisation de la rue Notre-Dame

Ce mémoire de maîtrise s’intéresse aux exercices participatifs liés à la planification et à la gouvernance des infrastructures routières en milieu urbain. Une étude de cas a été effectuée concernant la modernisation de la rue Notre-Dame. Celle-ci alimente des controverses socio-politiques depuis plus de 30 ans et une décision publique est attendue. Pour arriver à un compromis satisfaisant, les élus ont convié les acteurs socio-économiques à participer à un débat public. L’analyse de cas a permis de rendre compte de la variété des acteurs en présence et de la diversité des demandes formulées à l’occasion du débat public. Si les demandes formulées peuvent parfois être compatibles, l’étude de cas montre que ces demandes peuvent aussi s’éloigner les unes des autres, cela s’expliquant avant tout par la spécificité et la position des acteurs en présence. Les élus municipaux et provinciaux sont alors placés dans une position complexe, puisqu’ils doivent rendre une décision publique. L’analyse a permis de rendre compte des bénéfices, mais aussi des limites du débat public organisé par rapport à l’enjeu de la modernisation de la rue Notre-Dame. L’étude de cas révèle finalement que certaines limites ont trait à la participation des acteurs aux processus de consultation publique. En fait, trois discours majeur s’affrontent. Chacun d’eux appréhende à partir de valeurs distinctes la question de la régulation sociale et l’élaboration des politiques publiques.

Portée et limites de la participation délibérative : le cas de la Commission d'étude sur la gestion de la forêt publique québécoise

Ce mémoire de maîtrise s’intéresse à la portée et aux limites de la participation publique à la gestion des ressources naturelles. Plus spécifiquement, une étude du cas de la Commission Coulombe est réalisée afin de déterminer, d’une part, dans quelle mesure la participation délibérative a favorisé l’émergence de nouveaux discours et quels ont été ses effets politiques, d’autre part. L’argumentation se fonde sur une approche discursive-institutionnelle et, plus précisément, sur la notion d’arrangement politique développé par Bas Arts et Pieter Leroy. L’étude de la Commission Coulombe révèle que la participation délibérative a permis de renforcer la légitimité des institutions étatiques, elle a encouragé l’émergence de préoccupations et de notions nouvelles, elle a eu des effets sur l’élaboration des règles, des politiques et des programmes et a permis une certaine redéfinition des rapports de pouvoirs entre les acteurs du régime forestier québécois. Ses effets sont cependant ambivalents en termes de démocratisation de la gestion publique. Les pouvoirs publics ont utilisé la Commission pour rétablir leur crédibilité, justifier des décisions impopulaires et faire avancer les grandes orientations du gouvernement. De plus, les acteurs qui ont acquis le plus de pouvoir et les enjeux qui ont émergés de façon la plus marquée sont ceux qui étaient favorisés par le contexte politique de modernisation de l’État québécois.

Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training

Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la modélisation des fonctions comportant plusieurs facteurs de variation. Nous sommes particulièrement intéressés par ce genre de données car nous espérons qu'un agent intelligent sera en mesure d'apprendre à les modéliser automatiquement; l'hypothèse est que les architectures profondes sont mieux adaptées pour les modéliser. Les travaux de Hinton (2006) furent une véritable percée, car l'idée d'utiliser un algorithme d'apprentissage non-supervisé, les machines de Boltzmann restreintes, pour l'initialisation des poids d'un réseau de neurones supervisé a été cruciale pour entraîner l'architecture profonde la plus populaire, soit les réseaux de neurones artificiels avec des poids totalement connectés. Cette idée a été reprise et reproduite avec succès dans plusieurs contextes et avec une variété de modèles. Dans le cadre de cette thèse, nous considérons les architectures profondes comme des biais inductifs. Ces biais sont représentés non seulement par les modèles eux-mêmes, mais aussi par les méthodes d'entraînement qui sont souvent utilisés en conjonction avec ceux-ci. Nous désirons définir les raisons pour lesquelles cette classe de fonctions généralise bien, les situations auxquelles ces fonctions pourront être appliquées, ainsi que les descriptions qualitatives de telles fonctions. L'objectif de cette thèse est d'obtenir une meilleure compréhension du succès des architectures profondes. Dans le premier article, nous testons la concordance entre nos intuitions---que les réseaux profonds sont nécessaires pour mieux apprendre avec des données comportant plusieurs facteurs de variation---et les résultats empiriques. Le second article est une étude approfondie de la question: pourquoi l'apprentissage non-supervisé aide à mieux généraliser dans un réseau profond? Nous explorons et évaluons plusieurs hypothèses tentant d'élucider le fonctionnement de ces modèles. Finalement, le troisième article cherche à définir de façon qualitative les fonctions modélisées par un réseau profond. Ces visualisations facilitent l'interprétation des représentations et invariances modélisées par une architecture profonde.