A qualitative impairment in face perception in Alzheimer’s disease : evidence from a reduced face inversion effect

Prevalent face recognition difficulties in Alzheimer’s disease (AD) have typically been attributed to the underlying episodic and semantic memory impairment. The aim of the current study was to determine if AD patients are also impaired at the perceptual level for faces, more specifically at extracting a visual representation of an individual face. To address this question, we investigated the matching of simultaneously presented individual faces and of other nonface familiar shapes (cars), at both upright and inverted orientation, in a group of mild AD patients and in a group of healthy older controls matched for age and education. AD patients showed a reduced inversion effect (i.e., larger performance for upright than inverted stimuli) for faces, but not for cars, both in terms of error rates and response times. While healthy participants showed a much larger decrease in performance for faces than for cars with inversion, the inversion effect did not differ significantly for faces and cars in AD. This abnormal inversion effect for faces was observed in a large subset of individual patients with AD. These results suggest that AD patients have deficits in higher-level visual processes, more specifically at perceiving individual faces, a function that relies on holistic representations specific to upright face stimuli. These deficits, combined with their memory impairment, may contribute to the difficulties in recognizing familiar people that are often reported in patients suffering from the disease and by their caregivers.

Les distances entre les attributs internes du visage humain

La zeitgesit contemporaine sur la reconnaissance des visages suggère que le processus de reconnaissance reposerait essentiellement sur le traitement des distances entre les attributs internes du visage. Il est toutefois surprenant de noter que cette hypothèse n’a jamais été évaluée directement dans la littérature. Pour ce faire, 515 photographies de visages ont été annotées afin d’évaluer l’information véhiculée par de telles distances. Les résultats obtenus suggèrent que les études précédentes ayant utilisé des modifications de ces distances ont présenté 4 fois plus d’informations que les distances inter-attributs du monde réel. De plus, il semblerait que les observateurs humains utilisent difficilement les distances inter-attributs issues de visages réels pour reconnaître leurs semblables à plusieurs distances de visionnement (pourcentage correct maximal de 65%). Qui plus est, la performance des observateurs est presque parfaitement restaurée lorsque l’information des distances inter-attributs n’est pas utilisable mais que les observateurs peuvent utiliser les autres sources d’information de visages réels. Nous concluons que des indices faciaux autre que les distances inter-attributs tel que la forme des attributs et les propriétés de la peau véhiculent l’information utilisée par le système visuel pour opérer la reconnaissance des visages.

Mesure des champs de radiation dans le détecteur ATLAS et sa caverne avec les détecteurs au silicium à pixels ATLAS-MPX

Les collisions proton-proton produites par le LHC imposent un environnement radiatif hostile au détecteur ATLAS. Afin de quantifier les effets de cet environnement sur la performance du détecteur et la sécurité du personnel, plusieurs simulations Monte Carlo ont été réalisées. Toutefois, la mesure directe est indispensable pour suivre les taux de radiation dans ATLAS et aussi pour vérifier les prédictions des simulations. À cette fin, seize détecteurs ATLAS-MPX ont été installés à différents endroits dans les zones expérimentale et technique d'ATLAS. Ils sont composés d'un détecteur au silicium à pixels appelé MPX dont la surface active est partiellement recouverte de convertisseurs de neutrons thermiques, lents et rapides. Les détecteurs ATLAS-MPX mesurent en temps réel les champs de radiation en enregistrant les traces des particules détectées sous forme d'images matricielles. L'analyse des images acquises permet d'identifier les types des particules détectées à partir des formes de leurs traces. Dans ce but, un logiciel de reconnaissance de formes appelé MAFalda a été conçu. Étant donné que les traces des particules fortement ionisantes sont influencées par le partage de charge entre pixels adjacents, un modèle semi-empirique décrivant cet effet a été développé. Grâce à ce modèle, l'énergie des particules fortement ionisantes peut être estimée à partir de la taille de leurs traces. Les convertisseurs de neutrons qui couvrent chaque détecteur ATLAS-MPX forment six régions différentes. L'efficacité de chaque région à détecter les neutrons thermiques, lents et rapides a été déterminée par des mesures d'étalonnage avec des sources connues. L'étude de la réponse des détecteurs ATLAS-MPX à la radiation produite par les collisions frontales de protons à 7TeV dans le centre de masse a montré que le nombre de traces enregistrées est proportionnel à la luminosité du LHC. Ce résultat permet d'utiliser les détecteurs ATLAS-MPX comme moniteurs de luminosité. La méthode proposée pour mesurer et étalonner la luminosité absolue avec ces détecteurs est celle de van der Meer qui est basée sur les paramètres des faisceaux du LHC. Vu la corrélation entre la réponse des détecteurs ATLAS-MPX et la luminosité, les taux de radiation mesurés sont exprimés en termes de fluences de différents types de particules par unité de luminosité intégrée. Un écart significatif a été obtenu en comparant ces fluences avec celles prédites par GCALOR qui est l'une des simulations Monte Carlo du détecteur ATLAS. Par ailleurs, les mesures effectuées après l'arrêt des collisions proton-proton ont montré que les détecteurs ATLAS-MPX permettent d'observer la désintégration des isotopes radioactifs générés au cours des collisions. L'activation résiduelle des matériaux d'ATLAS peut être mesurée avec ces détecteurs grâce à un étalonnage en équivalent de dose ambiant.

Induction d'une stratégie visuelle de reconnaissance du genre

Le but de l’expérience décrite dans ce mémoire est d'arriver à inculquer inconsciemment aux sujets une stratégie visuelle leur permettant d'utiliser seulement une partie spécifique de l'information visuelle disponible dans le visage humain pour en reconnaître le genre. Normalement, le genre d’un visage est reconnu au moyen de certaines régions, comme la bouche et les yeux (Dupuis-Roy, Fortin, Fiset et Gosselin, 2009). La tâche accomplie par les sujets permettait un apprentissage perceptuel implicite qui se faisait par conditionnement opérant. Ces derniers étaient informés qu'un nombre de points leur serait attribué selon leur performance à la tâche. Au terme de l’entraînement, les sujets renforcés pour l’utilisation de l’oeil gauche utilisaient davantage l’oeil gauche que l’oeil droit et ceux renforcés pour l’utilisation de l’oeil droit utilisaient davantage l’oeil droit. Nous discuterons de potentielles applications cliniques de cette procédure de conditionnement.

La plateforme Bubbles : un outil d'investigation des différences individuelles de stratégies de reconnaissance de l'identité des visages.

L’objectif de cette recherche est la création d’une plateforme en ligne qui permettrait d’examiner les différences individuelles de stratégies de traitement de l’information visuelle dans différentes tâches de catégorisation des visages. Le but d’une telle plateforme est de récolter des données de participants géographiquement dispersés et dont les habiletés en reconnaissance des visages sont variables. En effet, de nombreuses études ont montré qu’il existe de grande variabilité dans le spectre des habiletés à reconnaître les visages, allant de la prosopagnosie développementale (Susilo & Duchaine, 2013), un trouble de reconnaissance des visages en l’absence de lésion cérébrale, aux super-recognizers, des individus dont les habiletés en reconnaissance des visages sont au-dessus de la moyenne (Russell, Duchaine & Nakayama, 2009). Entre ces deux extrêmes, les habiletés en reconnaissance des visages dans la population normale varient. Afin de démontrer la faisabilité de la création d’une telle plateforme pour des individus d’habiletés très variables, nous avons adapté une tâche de reconnaissance de l’identité des visages de célébrités utilisant la méthode Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001) et avons recruté 14 sujets contrôles et un sujet présentant une prosopagnosie développementale. Nous avons pu mettre en évidence l’importance des yeux et de la bouche dans l’identification des visages chez les sujets « normaux ». Les meilleurs participants semblent, au contraire, utiliser majoritairement le côté gauche du visage (l’œil gauche et le côté gauche de la bouche).

Intégration de la visualisation à multiples vues pour le développement du logiciel

Le développement du logiciel actuel doit faire face de plus en plus à la complexité de programmes gigantesques, élaborés et maintenus par de grandes équipes réparties dans divers lieux. Dans ses tâches régulières, chaque intervenant peut avoir à répondre à des questions variées en tirant des informations de sources diverses. Pour améliorer le rendement global du développement, nous proposons d'intégrer dans un IDE populaire (Eclipse) notre nouvel outil de visualisation (VERSO) qui calcule, organise, affiche et permet de naviguer dans les informations de façon cohérente, efficace et intuitive, afin de bénéficier du système visuel humain dans l'exploration de données variées. Nous proposons une structuration des informations selon trois axes : (1) le contexte (qualité, contrôle de version, bogues, etc.) détermine le type des informations ; (2) le niveau de granularité (ligne de code, méthode, classe, paquetage) dérive les informations au niveau de détails adéquat ; et (3) l'évolution extrait les informations de la version du logiciel désirée. Chaque vue du logiciel correspond à une coordonnée discrète selon ces trois axes, et nous portons une attention toute particulière à la cohérence en naviguant entre des vues adjacentes seulement, et ce, afin de diminuer la charge cognitive de recherches pour répondre aux questions des utilisateurs. Deux expériences valident l'intérêt de notre approche intégrée dans des tâches représentatives. Elles permettent de croire qu'un accès à diverses informations présentées de façon graphique et cohérente devrait grandement aider le développement du logiciel contemporain.

Les États-Unis d'Amérique face a la reconnaissance d'État : les cas des États balkaniques, du Kosovo et du Québec

Ce mémoire s’intéresse au comportement américain en matière de reconnaissance d’État. Il tente d’identifier quels sont les facteurs susceptibles d’être appliqués par les États- Unis d’Amérique dans l’hypothèse d’une éventuelle reconnaissance du Québec. Les évènements politiques survenus au cours des trente dernières années au Québec ont non seulement suscité un fort intérêt à Washington, ils ont également conduit le gouvernement américain à mettre en place une approche politique particulière à l’endroit du Québec. Utilisée à partir de la fin des années 1970, cette approche spécifique (qui fait maintenant office de ligne de conduite) demeure encore aujourd’hui celle qui prévaut à la Maison- Blanche. En dépit de la tenue de deux référendums sur la souveraineté en 1980 et en 1995, le Québec demeure encore aujourd’hui une province de l’État canadien. Cependant, s’il devait un jour accéder à l’indépendance, il y a fort à parier que la décision des États-Unis de reconnaître le Québec serait modulée à partir d’intérêts sécuritaires ponctuels, mais aussi en fonction d’intérêts politiques ou économiques. Dans la majorité des cas depuis la dissolution de la Yougoslavie en 1991, les États-Unis d’Amérique ont agi ainsi. L’analyse du comportement américain lors de la reconnaissance récente du Kosovo en 2008 vient appuyer ces dires et démontre que Washington utilise la même approche pour reconnaître de nouveaux États depuis au moins 20 ans.

Les pratiques d'attraction et de rétention de la génération Y dans les PME

Les dirigeants-propriétaires des petites et moyennes entreprises (PME) sont de plus en plus intéressés par la gestion des ressources humaines (GRH); certains y voient un avantage concurrentiel face à la pénurie de main-d’œuvre actuelle. Considérant que la compatibilité entre les caractéristiques des travailleurs et celles de l’organisation peut générer des résultats positifs (Kristof-Brown et Guay, 2011), notre étude s’intéresse aux pratiques de GRH associées aux valeurs au travail de la génération Y ainsi que leur effet sur la capacité des PME à attirer et retenir cette cohorte. Cette étude qualitative s’est réalisée grâce à des données primaires colligées à la suite d’entrevues avec des dirigeants de quatre PME du secteur de la construction et seize employés appartenant à la génération Y œuvrant au sein de ces entreprises. Par nos résultats, nous avons relevé que la qualité des relations, autant avec les collègues que les superviseurs, demeure généralement la principale source d’attraction et de rétention des Y dans les PME. Nos résultats soutiennent aussi que leur attraction et rétention peut être très fortement favorisée grâce à des pratiques de communication bidirectionnelle et illimitée, une communication stratégique et une liberté dans la gestion du temps et des méthodes de travail. La conciliation travail et vie personnelle, les défis variés, les possibilités d’avancement, la gestion des ressources humaines socialement responsable, la reconnaissance des compétences ainsi que la gestion participative sont aussi des pratiques pouvant être fortement liées à l’attraction et la rétention de cette génération. Nos résultats montrent aussi que l’attraction et la rétention des Y dans les PME sont modérément favorisées par le travail d’équipe, les conditions de travail équitables et objectives et la rémunération globale concurrentielle. À l’inverse, la présence de technologies de l’information et des communications et la formation continue sont des sources plus faibles d’attraction et de rétention en comparaison aux autres pratiques abordées dans cette étude. En somme, cette étude contribue à la littérature sur la GRH dans les PME, puisque les spécificités relatives à ces entreprises ont été peu considérées jusqu’à aujourd’hui. Elle permet aussi la recommandation de pratiques utiles aux dirigeants-propriétaires et professionnels en ressources humaines œuvrant avec le défi d’attraction et de rétention de la génération Y au sein de leur entreprise.

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.