892 resultados para Algorithmes d’apprentissage machine


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Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

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Les changements sont faits de façon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux défauts de code et de conception. Les défauts de conception sont des mauvaises solutions à des problèmes récurrents de conception ou d’implémentation, généralement dans le développement orienté objet. Au cours des activités de compréhension et de changement et en raison du temps d’accès au marché, du manque de compréhension, et de leur expérience, les développeurs ne peuvent pas toujours suivre les normes de conception et les techniques de codage comme les patrons de conception. Par conséquent, ils introduisent des défauts de conception dans leurs systèmes. Dans la littérature, plusieurs auteurs ont fait valoir que les défauts de conception rendent les systèmes orientés objet plus difficile à comprendre, plus sujets aux fautes, et plus difficiles à changer que les systèmes sans les défauts de conception. Pourtant, seulement quelques-uns de ces auteurs ont fait une étude empirique sur l’impact des défauts de conception sur la compréhension et aucun d’entre eux n’a étudié l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes. Dans cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution est une étude empirique pour apporter des preuves de l’impact des défauts de conception sur la compréhension et le changement. Nous concevons et effectuons deux expériences avec 59 sujets, afin d’évaluer l’impact de la composition de deux occurrences de Blob ou deux occurrences de spaghetti code sur la performance des développeurs effectuant des tâches de compréhension et de changement. Nous mesurons la performance des développeurs en utilisant: (1) l’indice de charge de travail de la NASA pour leurs efforts, (2) le temps qu’ils ont passé dans l’accomplissement de leurs tâches, et (3) les pourcentages de bonnes réponses. Les résultats des deux expériences ont montré que deux occurrences de Blob ou de spaghetti code sont un obstacle significatif pour la performance des développeurs lors de tâches de compréhension et de changement. Les résultats obtenus justifient les recherches antérieures sur la spécification et la détection des défauts de conception. Les équipes de développement de logiciels doivent mettre en garde les développeurs contre le nombre élevé d’occurrences de défauts de conception et recommander des refactorisations à chaque étape du processus de développement pour supprimer ces défauts de conception quand c’est possible. Dans la deuxième contribution, nous étudions la relation entre les défauts de conception et les fautes. Nous étudions l’impact de la présence des défauts de conception sur l’effort nécessaire pour corriger les fautes. Nous mesurons l’effort pour corriger les fautes à l’aide de trois indicateurs: (1) la durée de la période de correction, (2) le nombre de champs et méthodes touchés par la correction des fautes et (3) l’entropie des corrections de fautes dans le code-source. Nous menons une étude empirique avec 12 défauts de conception détectés dans 54 versions de quatre systèmes: ArgoUML, Eclipse, Mylyn, et Rhino. Nos résultats ont montré que la durée de la période de correction est plus longue pour les fautes impliquant des classes avec des défauts de conception. En outre, la correction des fautes dans les classes avec des défauts de conception fait changer plus de fichiers, plus les champs et des méthodes. Nous avons également observé que, après la correction d’une faute, le nombre d’occurrences de défauts de conception dans les classes impliquées dans la correction de la faute diminue. Comprendre l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes est important afin d’aider les équipes de développement pour mieux évaluer et prévoir l’impact de leurs décisions de conception et donc canaliser leurs efforts pour améliorer la qualité de leurs systèmes. Les équipes de développement doivent contrôler et supprimer les défauts de conception de leurs systèmes car ils sont susceptibles d’augmenter les efforts de changement. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Pendant les activités de maintenance, il est important de disposer d’un outil capable de détecter les défauts de conception de façon incrémentale et itérative. Ce processus de détection incrémentale et itérative pourrait réduire les coûts, les efforts et les ressources en permettant aux praticiens d’identifier et de prendre en compte les occurrences de défauts de conception comme ils les trouvent lors de la compréhension et des changements. Les chercheurs ont proposé des approches pour détecter les occurrences de défauts de conception, mais ces approches ont actuellement quatre limites: (1) elles nécessitent une connaissance approfondie des défauts de conception, (2) elles ont une précision et un rappel limités, (3) elles ne sont pas itératives et incrémentales et (4) elles ne peuvent pas être appliquées sur des sous-ensembles de systèmes. Pour surmonter ces limitations, nous introduisons SMURF, une nouvelle approche pour détecter les défauts de conception, basé sur une technique d’apprentissage automatique — machines à vecteur de support — et prenant en compte les retours des praticiens. Grâce à une étude empirique portant sur trois systèmes et quatre défauts de conception, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont supérieurs à ceux de DETEX et BDTEX lors de la détection des occurrences de défauts de conception. Nous avons également montré que SMURF peut être appliqué à la fois dans les configurations intra-système et inter-système. Enfin, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont améliorés quand on prend en compte les retours des praticiens.

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Cette thèse étudie la représentation de la machine chez Robida. La partie centrale de notre recherche s’intéresse à révéler ses significations et interroge sa mise en scène littéraire et visuelle dans chacun des romans de la trilogie d’anticipation scientifique la plus connue de l’auteur-illustrateur. La quête se transforme en un voyage continu entre le lisible et le visible, le dit et le non-dit, la description littéraire et l’imagination, la réalité et la fiction. Nous nous intéressons à l’évolution de la vision de Robida : dans Le Vingtième siècle, l’image de la machine bienfaisante, facilitant la vie de l’homme, économisant du temps et de l’argent, et contribuant largement à son bonheur et à son divertissement, à part quelques accidents très limités, se traduit par une complémentarité avantageuse entre le texte d’une part et les vignettes, les tableaux et les hors-textes se trouvant dans le récit, d’autre part. Celle-ci se transforme, dans La Guerre au vingtième siècle, en une inquiétude vis-à-vis de l’instrumentalisation de la machine pour la guerre, qui s’exprime par une projection de la narration vers l’illustration in-texte, et sensibilise le lecteur en montrant le caractère violent et offensif d’appareils uniquement nommés. Celle-ci devient finalement, dans La Vie électrique, synonyme d’un pessimisme total quant à l’implication de la machine dans la société et à la puissance du savoir scientifique dans l’avenir, qui s’affiche dans des hors-textes sombres et maussades. Dans ce cadre, la machine illustrée exige une lecture iconotextuelle, une importance accordée au détail, aux éléments présents ou absents, aux modalités de passage d’un mode de présentation à l’autre, à la place anticipée ou tardive de l’illustration, au rapport entre le texte, le dessin et sa légende, aux mots qui migrent vers le dessin et surtout au reste du décor incomplet. Chez Robida, les louanges qui passent à la critique et l’humour qui se fait cynisme, sont assez représentatifs des espoirs et des craintes suscités par la découverte et la mise en application de l’électricité, par ses vertus, mais aussi par son aspect incontrôlable.

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De nos jours, il ne suffit pas de décoder pour être considéré comme alphabétisé, il faut aussi être capable de comprendre différents types de textes et d'utiliser avec efficience les informations qu'ils présentent (MELS, 2006). Le redoublement et le retard scolaire au primaire étant le plus souvent attribuables aux difficultés en lecture et en écriture et ces faiblesses se répercutant sur la réussite des élèves dans toutes les matières (Stetson et Williams, 1992), l'importance de présenter aux élèves des situations d'apprentissage complexes qui les soutiendront dans leur apprentissage par la lecture est sans équivoque. Surtout que Horton et Lovitt (1994) mentionnent que les échecs scolaires seraient étroitement liés aux difficultés que ces élèves éprouvent lorsqu'ils apprennent en lisant. Cette étude a été réalisée à partir des données collectées dans la recherche menée en 2003-2004 par Chouinard, Bowen, Cartier, Desbiens, Laurier, Plante (2005) intitulée: «L'effet de différentes approches évaluatives sur l'engagement et la persévérance scolaire dans le contexte du passage du primaire au secondaire» (Chouinard et coll., 2005). L’objectif de la présente étude était d’explorer la relation entre l’évaluation à l’aide d’examens d'enseignants de la fin du primaire et l’apprentissage par la lecture d'élèves en difficulté d'apprentissage. Pour ce faire, deux sous-objectifs ont été retenus : (1) Comparer la relation entre les deux types d’élèves (élèves ordinaires et élèves en difficulté d’apprentissage) et le processus d’apprentissage par la lecture et (2) Comparer la relation entre les niveaux d’identification d’évaluation à l’aide d’examens des enseignants et le processus d’apprentissage par la lecture. Les trois principaux concepts de la question de recherche sont la difficulté d'apprentissage, l'apprentissage par la lecture et les pratiques évaluatives, dont l’évaluation à l’aide d’examens. Une analyse des caractéristiques des 22 recherches répertoriées a permis constater que très peu de recherche traitent de la relation entre les pratiques évaluatives et le processus d'apprentissage des élèves du primaire et encore moins impliquent des élèves en difficulté d'apprentissage. ii Afin de répondre à l'objectif de la présente étude, une recherche de type exploratoire dans une approche quantitative a été retenue. Des analyses descriptives (moyennes et écart-type), suivie par une analyse multivariée de la variance (MANOVA) à deux niveaux (2x2) ont été effectuées. Ensuite, des analyses univariées ont été conduites sur les variables qui présentaient des relations significatives afin de mieux cibler ces relations. Cent six enseignants et leurs 1864 élèves ont accepté de répondre à deux questionnaires auto-déclarés : Le questionnaire sur les pratiques évaluatives (Chouinard et coll., 2005) a été utilisé auprès des enseignants. Le questionnaire sur l'apprentissage par la lecture: Lire pour apprendre de Cartier et Butler (version 2004) a été utilisé auprès des élèves. Les résultats en lien avec les objectifs de cette étude indiquent un effet d'interaction significatif entre l’identification des enseignants à l’évaluation à l’aide d’examens (forte ou faible) et les types d'élèves (élèves en difficulté d’apprentissage et élèves ordinaires). Les élèves en difficulté d’apprentissage interprètent davantage les exigences de l’activité que les élèves ordinaires lorsqu’ils sont dans ce contexte. On remarque aussi que les élèves en difficulté d’apprentissage rapportent recourir davantage aux stratégies d’encodage et de rappel que les élèves ordinaires et ce, peu importe l’identification des enseignants à l’évaluation à l’aide d’examens. Les résultats en lien avec le premier sous-objectif ont montré une relation significative entre les types d’élèves (élèves en difficulté d’apprentissage et élèves ordinaires) et le processus d’apprentissage par la lecture. Cette relation significative se situe sur l’engagement périphérique et les stratégies cognitives. Aussi, les résultats en lien avec le deuxième sous-objectif ont révélé une relation significative entre l’évaluation à l’aide d’examens et le processus d’apprentissage par la lecture.

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Les milieux humides remplissent plusieurs fonctions écologiques d’importance et contribuent à la biodiversité de la faune et de la flore. Même s’il existe une reconnaissance croissante sur l’importante de protéger ces milieux, il n’en demeure pas moins que leur intégrité est encore menacée par la pression des activités humaines. L’inventaire et le suivi systématique des milieux humides constituent une nécessité et la télédétection est le seul moyen réaliste d’atteindre ce but. L’objectif de cette thèse consiste à contribuer et à améliorer la caractérisation des milieux humides en utilisant des données satellites acquises par des radars polarimétriques en bande L (ALOS-PALSAR) et C (RADARSAT-2). Cette thèse se fonde sur deux hypothèses (chap. 1). La première hypothèse stipule que les classes de physionomies végétales, basées sur la structure des végétaux, sont plus appropriées que les classes d’espèces végétales car mieux adaptées au contenu informationnel des images radar polarimétriques. La seconde hypothèse stipule que les algorithmes de décompositions polarimétriques permettent une extraction optimale de l’information polarimétrique comparativement à une approche multipolarisée basée sur les canaux de polarisation HH, HV et VV (chap. 3). En particulier, l’apport de la décomposition incohérente de Touzi pour l’inventaire et le suivi de milieux humides est examiné en détail. Cette décomposition permet de caractériser le type de diffusion, la phase, l’orientation, la symétrie, le degré de polarisation et la puissance rétrodiffusée d’une cible à l’aide d’une série de paramètres extraits d’une analyse des vecteurs et des valeurs propres de la matrice de cohérence. La région du lac Saint-Pierre a été sélectionnée comme site d’étude étant donné la grande diversité de ses milieux humides qui y couvrent plus de 20 000 ha. L’un des défis posés par cette thèse consiste au fait qu’il n’existe pas de système standard énumérant l’ensemble possible des classes physionomiques ni d’indications précises quant à leurs caractéristiques et dimensions. Une grande attention a donc été portée à la création de ces classes par recoupement de sources de données diverses et plus de 50 espèces végétales ont été regroupées en 9 classes physionomiques (chap. 7, 8 et 9). Plusieurs analyses sont proposées pour valider les hypothèses de cette thèse (chap. 9). Des analyses de sensibilité par diffusiogramme sont utilisées pour étudier les caractéristiques et la dispersion des physionomies végétales dans différents espaces constitués de paramètres polarimétriques ou canaux de polarisation (chap. 10 et 12). Des séries temporelles d’images RADARSAT-2 sont utilisées pour approfondir la compréhension de l’évolution saisonnière des physionomies végétales (chap. 12). L’algorithme de la divergence transformée est utilisé pour quantifier la séparabilité entre les classes physionomiques et pour identifier le ou les paramètres ayant le plus contribué(s) à leur séparabilité (chap. 11 et 13). Des classifications sont aussi proposées et les résultats comparés à une carte existante des milieux humide du lac Saint-Pierre (14). Finalement, une analyse du potentiel des paramètres polarimétrique en bande C et L est proposé pour le suivi de l’hydrologie des tourbières (chap. 15 et 16). Les analyses de sensibilité montrent que les paramètres de la 1re composante, relatifs à la portion dominante (polarisée) du signal, sont suffisants pour une caractérisation générale des physionomies végétales. Les paramètres des 2e et 3e composantes sont cependant nécessaires pour obtenir de meilleures séparabilités entre les classes (chap. 11 et 13) et une meilleure discrimination entre milieux humides et milieux secs (chap. 14). Cette thèse montre qu’il est préférable de considérer individuellement les paramètres des 1re, 2e et 3e composantes plutôt que leur somme pondérée par leurs valeurs propres respectives (chap. 10 et 12). Cette thèse examine également la complémentarité entre les paramètres de structure et ceux relatifs à la puissance rétrodiffusée, souvent ignorée et normalisée par la plupart des décompositions polarimétriques. La dimension temporelle (saisonnière) est essentielle pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales (chap. 12, 13 et 14). Des images acquises au printemps (avril et mai) sont nécessaires pour discriminer les milieux secs des milieux humides alors que des images acquises en été (juillet et août) sont nécessaires pour raffiner la classification des physionomies végétales. Un arbre hiérarchique de classification développé dans cette thèse constitue une synthèse des connaissances acquises (chap. 14). À l’aide d’un nombre relativement réduit de paramètres polarimétriques et de règles de décisions simples, il est possible d’identifier, entre autres, trois classes de bas marais et de discriminer avec succès les hauts marais herbacés des autres classes physionomiques sans avoir recours à des sources de données auxiliaires. Les résultats obtenus sont comparables à ceux provenant d’une classification supervisée utilisant deux images Landsat-5 avec une exactitude globale de 77.3% et 79.0% respectivement. Diverses classifications utilisant la machine à vecteurs de support (SVM) permettent de reproduire les résultats obtenus avec l’arbre hiérarchique de classification. L’exploitation d’une plus forte dimensionalitée par le SVM, avec une précision globale maximale de 79.1%, ne permet cependant pas d’obtenir des résultats significativement meilleurs. Finalement, la phase de la décomposition de Touzi apparaît être le seul paramètre (en bande L) sensible aux variations du niveau d’eau sous la surface des tourbières ouvertes (chap. 16). Ce paramètre offre donc un grand potentiel pour le suivi de l’hydrologie des tourbières comparativement à la différence de phase entre les canaux HH et VV. Cette thèse démontre que les paramètres de la décomposition de Touzi permettent une meilleure caractérisation, de meilleures séparabilités et de meilleures classifications des physionomies végétales des milieux humides que les canaux de polarisation HH, HV et VV. Le regroupement des espèces végétales en classes physionomiques est un concept valable. Mais certaines espèces végétales partageant une physionomie similaire, mais occupant un milieu différent (haut vs bas marais), ont cependant présenté des différences significatives quant aux propriétés de leur rétrodiffusion.

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L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée sur la superposition de machines virtuelles. Notre approche consiste à faire une traduction source-à-source d’un programme pendant son exécution pour exposer ses opérations de bas niveau au travers d’un modèle objet flexible. Ces opérations de bas niveau peuvent ensuite être redéfinies pendant l’exécution pour pouvoir en faire l’observation. Pour limiter la pénalité en performance introduite, notre approche exploite les opérations rapides originales de la MV sous-jacente, lorsque cela est possible, et applique les techniques de compilation à-la-volée dans la MV superposée. Notre implémentation, Photon, est en moyenne 19% plus rapide qu’un interprète moderne, et entre 19× et 56× plus lente en moyenne que les compilateurs à-la-volée utilisés dans les navigateurs web populaires. Ce mémoire montre donc que la superposition de machines virtuelles est une technique alternative compétitive à la modification d’un interprète moderne pour JavaScript lorsqu’appliqué à l’observation à l’exécution des opérations sur les objets et des appels de fonction.

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De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).

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La traduction statistique requiert des corpus parallèles en grande quantité. L’obtention de tels corpus passe par l’alignement automatique au niveau des phrases. L’alignement des corpus parallèles a reçu beaucoup d’attention dans les années quatre vingt et cette étape est considérée comme résolue par la communauté. Nous montrons dans notre mémoire que ce n’est pas le cas et proposons un nouvel aligneur que nous comparons à des algorithmes à l’état de l’art. Notre aligneur est simple, rapide et permet d’aligner une très grande quantité de données. Il produit des résultats souvent meilleurs que ceux produits par les aligneurs les plus élaborés. Nous analysons la robustesse de notre aligneur en fonction du genre des textes à aligner et du bruit qu’ils contiennent. Pour cela, nos expériences se décomposent en deux grandes parties. Dans la première partie, nous travaillons sur le corpus BAF où nous mesurons la qualité d’alignement produit en fonction du bruit qui atteint les 60%. Dans la deuxième partie, nous travaillons sur le corpus EuroParl où nous revisitons la procédure d’alignement avec laquelle le corpus Europarl a été préparé et montrons que de meilleures performances au niveau des systèmes de traduction statistique peuvent être obtenues en utilisant notre aligneur.

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Les difficultés reliées à la lecture constituent 80% des motifs de référence en orthopédagogie. Parfois, ces difficultés sont les précurseurs du trouble d’apprentissage le plus commun soit le trouble spécifique d’apprentissage en lecture (TSAL). Cette recherche porte sur le travail des orthopédagogues en lien avec les trois grandes étapes reliées au TSAL : (1) son dépistage, (2) son évaluation orthopédagogique et sa référence en neuropsychologie et finalement (3) sa prise en charge ainsi que sa rééducation en lien avec les recommandations neuropsychologiques. La collecte de données a été réalisée grâce à des entrevues avec trois orthopédagogues travaillant au primaire et autour d’un cas d’élève atteint de TSAL. Chacune des trois orthopédagogues a présenté un cas d’élève et a décrit sa pratique. Lors des rencontres, chaque participante a également remis au chercheur le dossier de l’élève contenant le rapport neuropsychologique confirmant le diagnostic. Les résultats de cette recherche indiquent que les signes précurseurs observés par les trois orthopédagogues ainsi que leurs interventions rééducatives sont très semblables. Toutefois, les outils d’évaluation utilisés diffèrent de l’une à l’autre tant en ce qui a trait au choix qu’à la manière de les utiliser. Les trois orthopédagogues optent pour la référence en neuropsychologie dans le but ultime de dresser un portrait global de leur élève quant à leurs habiletés cognitives et déficitaires pouvant être attribuables à un TSAL. Le rapport du neuropsychologue sert alors à confirmer l’impression diagnostique des orthopédagogues. Les résultats de notre étude montrent que les orthopédagogues entament de façon précoce les interventions rééducatives et offrent simultanément les mesures adaptatives relatives aux difficultés observées chez l’élève. Avec l’arrivée du diagnostic de TSAL, et les recommandations proposées dans le rapport neuropsychologique, les orthopédagogues valident et peuvent à l’occasion bonifier leurs interventions ou mesures. De plus, elles les officialisent en les ajoutant, si ce n’est pas déjà fait, au plan d’intervention de l’élève. Les interventions rééducatives et les mesures adaptées mises en place par les trois orthopédagogues sont également comparées à celles proposées par les neuropsychologues et analysées à la lumière de celles reconnues comme étant efficaces et profitables selon la littérature. Nos résultats mettent en évidence la grande similitude qui existe entre les interventions appliquées par les orthopédagogues, celles proposées par les neuropsychologues ainsi que celles répertoriées dans la littérature.

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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.

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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.

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This work describes a methodology for converting a specialized dictionary into a learner’s dictionary. The dictionary to which we apply our conversion method is the DiCoInfo, Dictionnaire fondamental de l’informatique et de l’Internet. We focus on changes affecting the presentation of data categories. What is meant by specialized dictionary for learners, in our case, is a dictionary covering the field of computer science and Internet meeting our users’ needs in communicative and cognitive situations. Our dictionary is aimed at learners’ of the computing language. We start by presenting a detailed description of four dictionaries for learners. We explain how the observations made on these resources have helped us in developing our methodology.In order to develop our methodology, first, based on Bergenholtz and Tarp’s works (Bergenholtz 2003; Tarp 2008; Fuertes Olivera and Tarp 2011), we defined the type of users who may use our dictionary. Translators are our first intended users. Other users working in the fields related to translation are also targeted: proofreaders, technical writers, interpreters. We also determined the use situations of our dictionary. It aims to assist the learners in solving text reception and text production problems (communicative situations) and in studying the terminology of computing (cognitive situations). Thus, we could establish its lexicographical functions: communicative and cognitive functions. Then, we extracted 50 articles from the DiCoInfo to which we applied a number of changes in different aspects: the layout, the presentation of data, the navigation and the use of multimedia. The changes were made according to two fundamental parameters: 1) simplification of the presentation; 2) lexicographic functions (which include the intended users and user’s situations). In this way, we exploited the widgets offered by the technology to update the interface and layout. Strategies have been developed to organize a large number of lexical links in a simpler way. We associated these links with examples showing their use in specific contexts. Multimedia as audio pronunciation and illustrations has been used.

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Dans ce mémoire, nous abordons le problème de l’ensemble dominant connexe de cardinalité minimale. Nous nous penchons, en particulier, sur le développement de méthodes pour sa résolution basées sur la programmation par contraintes et la programmation en nombres entiers. Nous présentons, en l’occurrence, une heuristique et quelques méthodes exactes pouvant être utilisées comme heuristiques si on limite leur temps d’exécution. Nous décrivons notamment un algorithme basé sur l’approche de décomposition de Benders, un autre combinant cette dernière avec une stratégie d’investigation itérative, une variante de celle-ci utilisant la programmation par contraintes, et enfin une méthode utilisant uniquement la programmation par contraintes. Des résultats expérimentaux montrent que ces méthodes sont efficaces puisqu’elles améliorent les méthodes connues dans la littérature. En particulier, la méthode de décomposition de Benders avec une stratégie d’investigation itérative fournit les résultats les plus performants.

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La compréhension de processus biologiques complexes requiert des approches expérimentales et informatiques sophistiquées. Les récents progrès dans le domaine des stratégies génomiques fonctionnelles mettent dorénavant à notre disposition de puissants outils de collecte de données sur l’interconnectivité des gènes, des protéines et des petites molécules, dans le but d’étudier les principes organisationnels de leurs réseaux cellulaires. L’intégration de ces connaissances au sein d’un cadre de référence en biologie systémique permettrait la prédiction de nouvelles fonctions de gènes qui demeurent non caractérisées à ce jour. Afin de réaliser de telles prédictions à l’échelle génomique chez la levure Saccharomyces cerevisiae, nous avons développé une stratégie innovatrice qui combine le criblage interactomique à haut débit des interactions protéines-protéines, la prédiction de la fonction des gènes in silico ainsi que la validation de ces prédictions avec la lipidomique à haut débit. D’abord, nous avons exécuté un dépistage à grande échelle des interactions protéines-protéines à l’aide de la complémentation de fragments protéiques. Cette méthode a permis de déceler des interactions in vivo entre les protéines exprimées par leurs promoteurs naturels. De plus, aucun biais lié aux interactions des membranes n’a pu être mis en évidence avec cette méthode, comparativement aux autres techniques existantes qui décèlent les interactions protéines-protéines. Conséquemment, nous avons découvert plusieurs nouvelles interactions et nous avons augmenté la couverture d’un interactome d’homéostasie lipidique dont la compréhension demeure encore incomplète à ce jour. Par la suite, nous avons appliqué un algorithme d’apprentissage afin d’identifier huit gènes non caractérisés ayant un rôle potentiel dans le métabolisme des lipides. Finalement, nous avons étudié si ces gènes et un groupe de régulateurs transcriptionnels distincts, non préalablement impliqués avec les lipides, avaient un rôle dans l’homéostasie des lipides. Dans ce but, nous avons analysé les lipidomes des délétions mutantes de gènes sélectionnés. Afin d’examiner une grande quantité de souches, nous avons développé une plateforme à haut débit pour le criblage lipidomique à contenu élevé des bibliothèques de levures mutantes. Cette plateforme consiste en la spectrométrie de masse à haute resolution Orbitrap et en un cadre de traitement des données dédié et supportant le phénotypage des lipides de centaines de mutations de Saccharomyces cerevisiae. Les méthodes expérimentales en lipidomiques ont confirmé les prédictions fonctionnelles en démontrant certaines différences au sein des phénotypes métaboliques lipidiques des délétions mutantes ayant une absence des gènes YBR141C et YJR015W, connus pour leur implication dans le métabolisme des lipides. Une altération du phénotype lipidique a également été observé pour une délétion mutante du facteur de transcription KAR4 qui n’avait pas été auparavant lié au métabolisme lipidique. Tous ces résultats démontrent qu’un processus qui intègre l’acquisition de nouvelles interactions moléculaires, la prédiction informatique des fonctions des gènes et une plateforme lipidomique innovatrice à haut débit , constitue un ajout important aux méthodologies existantes en biologie systémique. Les développements en méthodologies génomiques fonctionnelles et en technologies lipidomiques fournissent donc de nouveaux moyens pour étudier les réseaux biologiques des eucaryotes supérieurs, incluant les mammifères. Par conséquent, le stratégie présenté ici détient un potentiel d’application au sein d’organismes plus complexes.

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L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, en passant par la modélisation du langage. Les réseaux de neurones récurrents, une sous-classe d'architecture profonde, s'avèrent particulièrement prometteurs. Les réseaux récurrents peuvent capter la structure temporelle dans les données. Ils ont potentiellement la capacité d'apprendre des corrélations entre des événements éloignés dans le temps et d'emmagasiner indéfiniment des informations dans leur mémoire interne. Dans ce travail, nous tentons d'abord de comprendre pourquoi la profondeur est utile. Similairement à d'autres travaux de la littérature, nos résultats démontrent que les modèles profonds peuvent être plus efficaces pour représenter certaines familles de fonctions comparativement aux modèles peu profonds. Contrairement à ces travaux, nous effectuons notre analyse théorique sur des réseaux profonds acycliques munis de fonctions d'activation linéaires par parties, puisque ce type de modèle est actuellement l'état de l'art dans différentes tâches de classification. La deuxième partie de cette thèse porte sur le processus d'apprentissage. Nous analysons quelques techniques d'optimisation proposées récemment, telles l'optimisation Hessian free, la descente de gradient naturel et la descente des sous-espaces de Krylov. Nous proposons le cadre théorique des méthodes à région de confiance généralisées et nous montrons que plusieurs de ces algorithmes développés récemment peuvent être vus dans cette perspective. Nous argumentons que certains membres de cette famille d'approches peuvent être mieux adaptés que d'autres à l'optimisation non convexe. La dernière partie de ce document se concentre sur les réseaux de neurones récurrents. Nous étudions d'abord le concept de mémoire et tentons de répondre aux questions suivantes: Les réseaux récurrents peuvent-ils démontrer une mémoire sans limite? Ce comportement peut-il être appris? Nous montrons que cela est possible si des indices sont fournis durant l'apprentissage. Ensuite, nous explorons deux problèmes spécifiques à l'entraînement des réseaux récurrents, à savoir la dissipation et l'explosion du gradient. Notre analyse se termine par une solution au problème d'explosion du gradient qui implique de borner la norme du gradient. Nous proposons également un terme de régularisation conçu spécifiquement pour réduire le problème de dissipation du gradient. Sur un ensemble de données synthétique, nous montrons empiriquement que ces mécanismes peuvent permettre aux réseaux récurrents d'apprendre de façon autonome à mémoriser des informations pour une période de temps indéfinie. Finalement, nous explorons la notion de profondeur dans les réseaux de neurones récurrents. Comparativement aux réseaux acycliques, la définition de profondeur dans les réseaux récurrents est souvent ambiguë. Nous proposons différentes façons d'ajouter de la profondeur dans les réseaux récurrents et nous évaluons empiriquement ces propositions.