Bodies, stories, cities : learning to read and write (in) Montréal with Gail Scott

Cette lecture, tant critique, comparative, et théorique que pédagogique, s’ancre dans le constat, premièrement, qu’il advient aux étudiantEs en littérature de se (re)poser la question des coûts et complicités qu’apprendre à lire et à écrire présuppose aujourd’hui; deuxièmement, que nos pratiques littéraires se trament au sein de lieux empreints de différences, que l’on peut nommer, selon le contexte, métaphore, récit, ville; et, troisièmement, que les efforts et investissements requis sont tout autant couteux et interminable qu’un plaisir et une nécessité politique. Ces conclusions tendent vers l’abstrait et le théorique, mais le langage en lequel elles sont articulées, langage corporel et urbain, de la dépendance et de la violence, cherche d’autant plus une qualité matérielle et concrète. Or, l’introduction propose un survol des lectures et comparaisons de Heroine de Gail Scott qui centre ce projet; identifie les contextes institutionnels, historiques, et personnels qui risquent, ensuite, de décentrer celui-ci. Le premier chapitre permet de cerner le matérialisme littéraire qui me sert de méthode par laquelle la littérature, à la fois, sollicite et offre une réponse à ces interrogations théoriques. Inspirée de l’œuvre de Gail Scott et Réjean Ducharme, premièrement, et de Walter Benjamin, Elisabeth Grosz, et Pierre Macherey ensuite, ‘matérialisme’ fait référence à cette collection de figures de pratiques littéraires et urbaines qui proviennent, par exemple, de Georges Perec, Michel DeCerteau, Barbara Johnson, et Patricia Smart, et qui invitent ensuite une réflexions sur les relations entre corporalité et narrativité, entre la nécessité et la contingence du littéraire. De plus, une collection de figures d’un Montréal littéraire et d’une cité pédagogique, acquis des œuvres de Zygmunt Bauman, Partricia Godbout, et Lewis Mumford, constitue en effet un vocabulaire nous permettant de mieux découvrir (et donc enseigner) ce que lire et apprendre requiert. Le deuxième chapitre propose une lecture comparée de Heroine et des romans des auteures québécoises Anne Dandurand, Marie Gagnon, et Tess Fragoulis, dans le contexte, premièrement, les débats entourant l’institutionnalisation de la littérature (anglo)Québécoise et, deuxièmement, des questions pédagogiques et politiques plus larges et plus urgentes que nous pose, encore aujourd’hui, cette violence récurrente qui s’acharna, par exemple, sur la Polytechnique en 1989. Or, cette intersection de la violence meurtrière, la pratique littéraire, et la pédagogie qui en résulte se pose et s’articule, encore, par le biais d’une collection de figures de styles. En fait, à travers le roman de Scott et de l’œuvre critique qui en fait la lecture, une série de craques invite à reconnaître Heroine comme étant, ce que j’appelle, un récit de dépendance, au sein duquel se concrétise une temporalité récursive et une logique d’introjection nous permettant de mieux comprendre la violence et, par conséquent, le pouvoir d’une pratique littéraire sur laquelle, ensuite, j’appuie ma pédagogie en devenir. Jetant, finalement, un regard rétrospectif sur l’oeuvre dans son entier, la conclusion de ce projet se tourne aussi vers l’avant, c’est-à-dire, vers ce que mes lectures dites matérialistes de la littérature canadienne et québécoise contribuent à mon enseignement de la langue anglaise en Corée du Sud. C’est dans ce contexte que les propos de Jacques Rancière occasionnent un dernier questionnement quant à l’historique des débats et des structures pédagogiques en Corée, d’une part, et, de l’autre, les conclusions que cette lecture de la fiction théorique de Gail Scott nous livre.

An empirical study of the impact of two antipatterns on program comprehension

Les antipatrons sont de “mauvaises” solutions à des problèmes récurrents de conception logicielle. Leur apparition est soit due à de mauvais choix lors de la phase de conception soit à des altérations et des changements continus durant l’implantation des programmes. Dans la littérature, il est généralement admis que les antipatrons rendent la compréhension des programmes plus difficile. Cependant, peu d’études empiriques ont été menées pour vérifier l’impact des antipatrons sur la compréhension. Dans le cadre de ce travail de maîtrise, nous avons conçu et mené trois expériences, avec 24 sujets chacune, dans le but de recueillir des données sur la performance des sujets lors de tâches de compréhension et d’évaluer l’impact de l’existence de deux antipatrons, Blob et Spaghetti Code, et de leurs combinaisons sur la compréhension des programmes. Nous avons mesuré les performances des sujets en terme : (1) du TLX (NASA task load index) pour l’éffort ; (2) du temps consacré à l’exécution des tâches ; et, (3) de leurs pourcentages de réponses correctes. Les données recueillies montrent que la présence d’un antipatron ne diminue pas sensiblement la performance des sujets alors que la combinaison de deux antipatrons les entrave de façon significative. Nous concluons que les développeurs peuvent faire face à un seul antipatron, alors que la combinaison de plusieurs antipatrons devrait être évitée, éventuellement par le biais de détection et de réusinage.

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.

Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations

Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses demeure un mystère. Il est raisonnable de penser que le cortex est le siège de ces représentations et que les ganglions de la base jouent un rôle important dans la maximisation des récompenses. En particulier, les neurones dopaminergiques semblent coder un signal d’erreur de prédiction de récompense. Cette thèse étudie le problème en construisant, à l’aide de l’apprentissage machine, un modèle informatique intégrant de nombreuses évidences neurologiques. Après une introduction au cadre mathématique et à quelques algorithmes de l’apprentissage machine, un survol de l’apprentissage en psychologie et en neuroscience et une revue des modèles de l’apprentissage dans les ganglions de la base, la thèse comporte trois articles. Le premier montre qu’il est possible d’apprendre à maximiser ses récompenses tout en développant de meilleures représentations des entrées. Le second article porte sur l'important problème toujours non résolu de la représentation du temps. Il démontre qu’une représentation du temps peut être acquise automatiquement dans un réseau de neurones artificiels faisant office de mémoire de travail. La représentation développée par le modèle ressemble beaucoup à l’activité de neurones corticaux dans des tâches similaires. De plus, le modèle montre que l’utilisation du signal d’erreur de récompense peut accélérer la construction de ces représentations temporelles. Finalement, il montre qu’une telle représentation acquise automatiquement dans le cortex peut fournir l’information nécessaire aux ganglions de la base pour expliquer le signal dopaminergique. Enfin, le troisième article évalue le pouvoir explicatif et prédictif du modèle sur différentes situations comme la présence ou l’absence d’un stimulus (conditionnement classique ou de trace) pendant l’attente de la récompense. En plus de faire des prédictions très intéressantes en lien avec la littérature sur les intervalles de temps, l’article révèle certaines lacunes du modèle qui devront être améliorées. Bref, cette thèse étend les modèles actuels de l’apprentissage des ganglions de la base et du système dopaminergique au développement concurrent de représentations temporelles dans le cortex et aux interactions de ces deux structures.

La compétence orthographique d'élèves dyslexiques du primaire

Les élèves dyslexiques éprouvent de grandes difficultés à lire et à écrire. Leurs difficultés en production orthographique sont reconnues pour être persistantes. Elles peuvent être expliquées par un déficit des procédures phonologiques. Or, pour orthographier une langue alphabétique comme le français, il est indispensable de développer des connaissances phonologiques puisque l’entrée dans l’écrit repose en grande partie sur la mise en correspondance de la langue orale et de sa réalisation à l’écrit. En plus des connaissances phonologiques, le système orthographique du français exige du scripteur d’acquérir des connaissances visuo-orthographiques et morphologiques. Les recherches menées sur la compétence orthographique des élèves dyslexiques se rapportent majoritairement à l’anglais et sur la compétence en lecture. La présente étude a pour objectif général de décrire, dans une visée explicative, la compétence orthographique de 26 élèves dyslexiques québécois âgés de 9 à 13 ans. Les objectifs spécifiques sont de décrire les performances de ces élèves en contexte de productions libres et de les comparer à celles de 26 élèves normo-lecteurs de même âge chronologique (CA) et à celles de 29 normo-lecteurs plus jeunes mais de même niveau en lecture (CL). Pour ce faire, nous avons analysé les erreurs en prenant en compte les propriétés phonologiques, visuo-orthographiques et morphologiques des mots écrits. Les résultats indiquent que les élèves dyslexiques ont des performances inférieures à celles des CA, mais aussi, dans certains cas, à celles des CL. Les résultats sont discutés en fonction des connaissances que doivent développer les scripteurs dyslexiques et des pistes orthodidactiques à envisager.

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.

Développement et évaluation d’un environnement informatisé d’apprentissage pour faciliter l’intégration des sciences et de la technologie

Par cette recherche, nous voulons évaluer de manière exhaustive les bénéfices qu’apporte l’ExAO (Expérimentation Assistée par Ordinateur) dans les laboratoires scolaires de sciences et technologie au Liban. Nous aimerions aussi qu’elle contribue d’une manière tangible aux recherches du laboratoire de Robotique Pédagogique de l’Université de Montréal, notamment dans le développement du µlaboratoire ExAO. Nous avons voulu tester les capacités de l’ExAO, son utilisation en situation de classe comme : 1. Substitut d’un laboratoire traditionnel dans l’utilisation de la méthode expérimentale; 2. Outil d’investigation scientifique; 3. Outil d’intégration des sciences expérimentales et des mathématiques; 4. Outil d’intégration des sciences expérimentales, des mathématiques et de la technologie dans un apprentissage technoscientifique; Pour ce faire, nous avons mobilisé 13 groupe-classes de niveaux complémentaire et secondaire, provenant de 10 écoles libanaises. Nous avons désigné leurs enseignants pour expérimenter eux-mêmes avec leurs étudiants afin d’évaluer, de manière plus réaliste les avantages d’implanter ce micro laboratoire informatisé à l’école. Les différentes mise à l’essai, évaluées à l’aide des résultats des activités d’apprentissage réalisées par les étudiants, de leurs réponses à un questionnaire et des commentaires des enseignants, nous montrent que : 1. La substitution d’un laboratoire traditionnel par un µlaboratoire ExAO ne semble pas poser de problème; dix minutes ont suffi aux étudiants pour se familiariser avec cet environnement, mentionnant que la rapidité avec laquelle les données étaient représentées sous forme graphique était plus productive. 2. Pour l’investigation d’un phénomène physique, la convivialité du didacticiel associée à la capacité d’amplifier le phénomène avant de le représenter graphiquement a permis aux étudiants de concevoir et de mettre en œuvre rapidement et de manière autonome, une expérimentation permettant de vérifier leur prédiction. 3. L’intégration des mathématiques dans une démarche expérimentale permet d’appréhender plus rapidement le phénomène. De plus, elle donne un sens aux représentations graphiques et algébriques, à l’avis des enseignants, permettant d’utiliser celle-ci comme outil cognitif pour interpréter le phénomène. 4. La démarche réalisée par les étudiants pour concevoir et construire un objet technologique, nous a montré que cette activité a été réalisée facilement par l’utilisation des capteurs universels et des amplificateurs à décalage de l’outil de modélisation graphique ainsi que la capacité du didacticiel à transformer toute variable mesurée par une autre variable (par exemple la variation de résistance en variation de température, …). Cette activité didactique nous montre que les étudiants n’ont eu aucune difficulté à intégrer dans une même activité d’apprentissage les mathématiques, les sciences expérimentales et la technologie, afin de concevoir et réaliser un objet technologique fonctionnel. µlaboratoire ExAO, en offrant de nouvelles possibilités didactiques, comme la capacité de concevoir, réaliser et valider un objet technologique, de disposer pour ce faire, des capacités nouvelles pour amplifier les mesures, modéliser les phénomènes physiques, créer de nouveaux capteurs, est un ajout important aux expériences actuellement réalisées en ExAO.

Does Acculturation Equal Identification? Two Studies with Latin-American Immigrants

Partout, des millions d'immigrants doivent apprendre à interagir avec une nouvelle culture (acculturation) et à s’y identifier (identification). Toutefois, il existe un débat important sur la relation entre l’acculturation et l’identification. Certains chercheurs les considèrent comme étant des concepts identiques; d’autres argumentent qu'un lien directionnel unit ces concepts (c.-à-d. l'identification mène à l'acculturation, ou l'acculturation mène à l'identification). Toutefois, aucune étude n'a pas investigué la nature et la direction de leur relation. Afin de clarifier ces questions, trois modèles théoriques testeront la relation entre l’acculturation et l’identification et deux variables centrales à l’immigration, soit être forcé à immigrer et l’incohérence des valeurs. Dans le premier modèle, les variables d'immigration prédirent simultanément l'acculturation et l'identification. Le second modèle avance que les variables d'immigration mènent à l'identification, qui mène à l'acculturation. Le troisième modèle précis plutôt que les variables d'immigration prédisent l'acculturation, qui prédit l'identification. Le premier modèle propose que l'acculturation et l'identification sont le même concept, tandis que les second et troisième stipulent qu'ils sont différents (ainsi que la direction de leur relation). Ces modèles seront comparés afin d’examiner l'existence et la direction du lien qui unit l'acculturation et l'identification. Lors de la première étude, 146 immigrants latino-américains ont répondu à un questionnaire. Les analyses des pistes causales appuient le troisième modèle stipulant que l'acculturation mène à l'identification et, donc, qu'ils sont des concepts distincts. Les résultats ont été confirmés à l’aide d’une deuxième étude où 15 immigrants latino-américains ont passé une entrevue semi-structurée. Les implications théoriques et pratiques seront discutées.

Apprentissage machine efficace : théorie et pratique

Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.

Les pratiques stratégiques des infirmières dans les réseaux intégrés de services de santé

L’intégration des soins et des services de santé est vue autant, par les décideurs, par les professionnels que par les usagers, comme une nécessité pour assurer une meilleure accessibilité, pour favoriser la continuité et la coordination et pour améliorer la qualité des soins et services tout en contrôlant les coûts. Depuis près de deux décennies, des réseaux intégrés de soins et de services de santé se développent dans les pays de l’OCDE. Ce phénomène a généré une littérature plutôt abondante sur les conditions organisationnelles supportant l’intégration des soins et plus récemment, sur l’importance du rôle et de la place des professionnels dans ces structures. Les données empiriques et les écrits mettent en évidence que les infirmières ont joué un rôle important dans la mise en place des réseaux intégrés de services depuis leurs débuts. Cette étude vise à identifier les pratiques stratégiques des infirmières qui sont impliquées dans des réseaux intégrés de services de santé et de comprendre comment ces pratiques favorisent des apprentissages organisationnels permettant l’ajustement des pratiques de l’ensemble des intervenants dans le sens de l’intégration clinique. Elle vise aussi à mettre en évidence les facteurs individuels et organisationnels impliqués dans le développement de ces pratiques et dans le processus d’apprentissage organisationnel. Une revue des écrits sur les réseaux de services intégrés et sur l’intégration clinique, ainsi que sur l’apprentissage organisationnel et sur l’analyse stratégique a confirmé que ces écrits, tout en étant complémentaires, soutenaient les objectifs de cette étude. En effet, les écrits sur l’intégration présentent des déterminants de l’intégration sans aborder les pratiques stratégiques et sont discrets sur l’apprentissage organisationnel. Les écrits sur l’apprentissage organisationnel abordent le processus d’apprentissage, mais ne décrivent pas les pratiques favorisant l’apprentissage organisationnel et sont peu loquaces sur les facteurs influençant l’apprentissage organisationnel. Enfin, les écrits sur l’analyse stratégique discutent des systèmes et des processus dynamiques en incluant les conditions individuelles et organisationnelles, mais ne font pas allusion à l’apprentissage organisationnel. Afin de découvrir les pratiques stratégiques ainsi que les apprentissages organisationnels, et de comprendre le processus d’apprentissage et les facteurs impliqués dans celui-ci, nous avons eu recours à un devis d’étude de cas multiples où nous nous sommes attardés à étudier les pratiques d’infirmières évoluant dans quatre situations visant l’intégration clinique. Ces situations faisaient partie de trois réseaux intégrés de services de santé impliquant des professionnels de différentes disciplines rattachés soit, à un centre hospitalier ou à un centre local de services communautaires. Trois études de cas ont été rédigées à partir des informations émanant des différentes sources de données. Dans le cadre de cette étude, quatre sources de données ont été utilisées soit : des entrevues individuelles avec des infirmières, d’autres professionnels et des gestionnaires (n=60), des entrevues de groupe (n=3), des séances d’observations (n=12) et l’étude de documents d’archives (n=96). À l’aide des données empiriques recueillies, il a été possible de découvrir quinze pratiques stratégiques et de préciser la nature des apprentissages qu'elles généraient. L’analyse des cas a également permis de mieux comprendre le rapport entre les pratiques stratégiques et les apprentissages organisationnels et d’apporter des précisions sur le processus d’apprentissage organisationnel. Cette étude contribue à la pratique et à la recherche, car en plus d’offrir un modèle d’apprentissage organisationnel intégré, elle précise que le processus d’apprentissage organisationnel est propulsé grâce à des boucles d’apprentissages stimulées par des pratiques stratégiques, que ces pratiques stratégiques s’actualisent grâce aux ressources individuelles des infirmières et aux facteurs organisationnels et enfin, que ces apprentissages organisationnels favorisent des changements de pratiques soutenant l’intégration clinique.

Productivité de manuels scolaires adaptés pour élèves ayant deux années de retard en lecture

La complexité de la tâche qu’est la lecture du français en interaction avec les caractéristiques de la personne qui a un retard de deux ans en lecture, la population cible de cette recherche, place cette dernière en situation d’échec. Tous les processus impliqués dans l’acte de lire en interaction avec ces caractéristiques induisent des échecs et des retards d’apprentissage de la lecture. L’enseignant, qui souhaite utiliser un manuel scolaire tout en intégrant un élève de 3e année ne sachant toujours pas lire, a deux choix : lui offrir un manuel de 1re année, un manuel de 3e année ou adapter lui-même son matériel. Si l’enseignant lui remet un manuel de 1re année, l’élève vit des réussites, mais les thèmes sont infantilisants. Si l’enseignant remet un manuel de 3e année à ce même élève, les thèmes ne sont pas infantilisants, mais le niveau en lecture place ce dernier systématiquement en situation d’échec. Si l’enseignant adapte lui-même le matériel, l’entreprise est grande en charge de travail pour ce dernier. En réponse à ce dilemme, le Groupe DÉFI Accessibilité (GDA) a conçu des manuels scolaires adaptés. Ils sont, à première vue, identiques à la version originale Signet (3e année), mêmes thèmes, mêmes titres, mêmes numéros de pages, mêmes illustrations et mêmes réponses aux deux premières questions de chaque page, mais les textes sont simplifiés afin de permettre la lecture à l’élève de 3e année qui a deux ans de retard dans cette matière. En accord avec une stratégie de design inclusif, la simplification des manuels par le GDA a été réalisée en fonction des caractéristiques d’un groupe de référence reconnu pour avoir de grandes difficultés d’apprentissage de la lecture, soit des élèves qui ont des incapacités intellectuelles (Langevin, Rocque, Ngongang et Chaghoumi, 2012). L’objet de cette thèse est le calcul de la productivité et de l’efficience de ces manuels scolaires adaptés auprès d’élèves qui ont deux années de retard en lecture, la population cible. La méthodologie utilisée pour cette recherche est l’analyse de la valeur pédagogique, une méthode systématique de développement et d’évaluation de produits, procédés ou services, adaptée de l’ingénierie. Cette recherche a pour objet la troisième et dernière phase de l’analyse de la valeur pédagogique, soit l’évaluation des manuels scolaires adaptés. En analyse de la valeur pédagogique, comme pour cette recherche, la mise à l’essai a deux objectifs : comparer le prototype créé au cahier des charges fonctionnel regroupant toutes les fonctions que devrait remplir le produit pour répondre aux besoins de ses utilisateurs potentiels et calculer la productivité/efficience. Puisqu’il s’agit d’une première mise à l’essai, un troisième objectif est ajouté, soit la proposition de pistes d’amélioration au prototype de manuels scolaires adaptés. La mise à l’essai s’est échelonnée sur six mois. L’échantillon regroupe quatre enseignantes de 3e année, deux en classes spéciales et deux en classes régulières. Ces dernières enseignent à 32 élèves utilisateurs des manuels scolaires adaptés : six sont dyslexiques, quatre ont une connaissance insuffisante de la langue française, un a un trouble envahissant du développement avec incapacités intellectuelles et 21 ont des incapacités intellectuelles légères. Les résultats sont présentés sous la forme de trois articles. Les quatre enseignantes ont confirmé la réponse des manuels scolaires adaptés au cahier des charges fonctionnel. De plus, la phase de conception a été jugée efficiente et la phase d’utilisation productive. Il n’y a pas de modification à faire aux manuels scolaires adaptés. Par contre, le guide d’utilisateur doit être modifié, puisque l’outil n’a pas été utilisé tel qu’il était prévu par l’équipe de conception.

Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques

La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est constitué de trois parties: d’abord un survol des concepts de bases de l’apprentissage automatique et les détails nécessaires pour l’entraînement de réseaux de neurones, modèles qui se livrent bien à des architectures profondes. Ensuite, le premier article présente une application de l’apprentissage machine aux jeux vidéos, puis une méthode de mesure performance pour ceux-ci en tant que politique de décision. Finalement, le deuxième article présente des résultats théoriques concernant l’entraînement d’architectures profondes nonsupervisées. Les jeux vidéos sont un domaine particulièrement fertile pour l’apprentissage automatique: il estf facile d’accumuler d’importantes quantités de données, et les applications ne manquent pas. La formation d’équipes selon un critère donné est une tˆache commune pour les jeux en lignes. Le premier article compare différents algorithmes d’apprentissage à des réseaux de neurones profonds appliqués à la prédiction de la balance d’un match. Ensuite nous présentons une méthode par simulation pour évaluer les modèles ainsi obtenus utilisés dans le cadre d’une politique de décision en ligne. Dans un deuxième temps nous présentons une nouvelleméthode pour entraîner des modèles génératifs. Des résultats théoriques nous indiquent qu’il est possible d’entraîner par rétropropagation des modèles non-supervisés pouvant générer des échantillons qui suivent la distribution des données. Ceci est un résultat pertinent dans le cadre de la récente littérature scientifique investiguant les propriétés des autoencodeurs comme modèles génératifs. Ces résultats sont supportés avec des expériences qualitatives préliminaires ainsi que quelques résultats quantitatifs.

La régulation du commerce électronique global

Le déroulement du commerce électronique sur un marché global suscite de nombreux questionnements juridiques. D'une part, le droit est conçu à l'échelle nationale en fonction d'un milieu social tributaire de son histoire et de sa culture et d'autre part, le commerce électronique global présente des caractéristiques très singulières : dématérialisation, ubiquité et dimension transfrontalière. Or, une telle confrontation est susceptible de menacer la sécurité juridique des parties dans leurs transactions commerciales en ligne mais aussi la confiance nécessaire à leur développement. Les territoires nationaux, en limitant le pouvoir d’action effectif des États, pose un problème d’échelle : réglementer un phénomène global confronté à des souverainetés territoriales multiples. L’encadrement normatif du commerce électronique global se développe désormais, en partie, à un niveau extra étatique, confirmant l’érosion du monopole des États dans la régulation des rapports juridiques globalisés. La normativité devient le résultat d’un jeu normatif ouvert non seulement quant aux acteurs de la régulation, mais également quant à la qualification des normes impliquées dans cette régulation. Prenant la mesure de la complexité croissante de la normativité, les États interviennent pour tenter de concilier les pratiques nouvelles avec la règle de droit dans une logique de définition des règles du jeu et d’harmonisation du comportement des acteurs économiques. Les systèmes de droit nationaux apprennent à interagir avec des normes multiples de sources différentes. Cette évolution reflète l’articulation des dynamiques de mutation de la normativité avec le phénomène de globalisation du commerce électronique.

Adaptation de la phase de planification et d’initiation du mouvement d’atteinte visuellement guidé à différentes dissociations visuomotrices.

L’hypothèse générale de ce projet soutient que le système moteur doit performer des transformations sensorimotrices afin de convertir les entrées sensorielles, concernant la position de la cible à atteindre, en commande motrice, afin de produire un mouvement du bras et de la main vers la cible à atteindre. Ce type de conversion doit être fait autant au niveau de la planification du mouvement que pour une éventuelle correction d’erreur de planification ou d’un changement inopiné de la position de la cible. La question de recherche du présent mémoire porte sur le ou les mécanismes, circuits neuronaux, impliqués dans ce type de transformation. Y a-t-il un seul circuit neuronal qui produit l’ensemble des transformations visuomotrices entre les entrées sensorielles et les sorties motrices, avant l’initiation du mouvement et la correction en temps réel du mouvement, lorsqu’une erreur ou un changement inattendu survient suite à l’initiation, ou sont-ils minimalement partiellement indépendants sur le plan fonctionnel? L’hypothèse de travail suppose qu’il n’y ait qu’un seul circuit responsable des transformations sensorimotrices, alors l’analyse des résultats obtenus par les participants devrait démontrer des changements identiques dans la performance pendant la phase de planification du mouvement d’atteinte et la phase de correction en temps réel après l’adaptation à des dissociations sensorimotrices arbitraires. L’approche expérimentale : Dans la perspective d’examiner cette question et vérifier notre hypothèse, nous avons jumelé deux paradigmes expérimentaux. En effet, les mouvements d’atteinte étaient soumis à une dissociation visuomotrice ainsi qu’à de rares essais composés de saut de cible. L’utilisation de dissociation visuomotrice permettait d’évaluer le degré d’adaptation des mécanismes impliqués dans le mouvement atteint. Les sauts de cible avaient l’avantage de permettre d’examiner la capacité d’adaptation à une dissociation visuomotrice des mécanismes impliqués dans la correction du mouvement (miroir : sur l’axe y, ou complète : inversion sur les axes x et y). Les résultats obtenus lors des analyses effectuées dans ce mémoire portent exclusivement sur l’habileté des participants à s’adapter aux deux dissociations visuomotrices à la première phase de planification du mouvement. Les résultats suggèrent que les mécanismes de planification du mouvement possèdent une grande capacité d’adaptation aux deux différentes dissociations visuomotrices. Les conclusions liées aux analyses présentées dans ce mémoire suggèrent que les mécanismes impliqués dans la phase de planification et d’initiation du mouvement parviennent relativement bien à s’adapter aux dissociations visuomotrices, miroir et inverse. Bien que les résultats démontrent une certaine distinction, entre les deux groupes à l’étude, quant aux délais nécessaires à cette adaptation, ils illustrent aussi un taux d’adaptation finale relativement similaire. L’analyse des réponses aux sauts de cible pourra être comparée aux résultats présentés dans ce mémoire afin de répondre à l’hypothèse de travail proposée par l’objectif initial de l’étude.