Voir le monde à travers les lunettes du métacontraste : un modèle mathématique inspiré de la psychologie sociale

Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.

La « présence thérapeutique » en contexte scolaire, éducatif et pédagogique : esquisse d'un modèle de consultation psychanalytique

Cet article présente une pratique de consultation psychanalytique développée par des psychologues tra- vaillant en milieux éducatifs et pédagogiques. Les auteurs se réfèrent à des concepts issus de l'école de psychanalyse britannique de la relation d'objet pour monter comment le processus de «présence théra- peutique » peut améliorer et enrichir les interventions en milieu scolaire. Les bénéfices engendrés par une « présence thérapeutique » sur les lieux scolaires et éducatifs et les défis rencontrés seront discutés. Des illustrations cliniques ainsi que des exemples issus de notre pratique avec les enfants, leur famille et les professionnels de l'enfance, que ce soit dans les écoles primaires et secondaires, les garderies, les services spécialisés ou les lieux de formation serviront d'illustration des concepts théoriques présentés.

PROBLEMATIQUE DE LA CULTURE EN MEDECINE DE FAMILLE, UNE APPROCHE CENTREE SUR LE PATIENT

Problématique : En réaction à l'émergence de société plurielle, la communauté médicale a mis en place des outils de prise en charge de l'altérité. Cependant, la culture, issue notamment des origines, des croyances et des expériences est unique à chaque patient et lui sert à appréhender la maladie. Ce pourquoi, les outils de prise en compte de la culture, et de valorisation du patient, peuvent être potentiellement étendus à tous. Objectifs : Déterminer la place de la culture en médecine de famille, les enjeux qui en dépendent et la pertinence de l'utilisation des compétences transculturelles avec tous les patients. Perfectionner ces compétences dans le but de créer un modèle bio-psycho-socio-culturel améliorant la communication et la compréhension entre patients et thérapeutes. Méthodologie : Réalisation d'une revue de la littérature en déterminant comment la culture est intégrée à la médecine sous forme de savoir théorique. Réalisation d'une recherche qualitative de type exploratoire sur la base d'entretiens enregistrés auprès de 7 médecins de famille romands, pour montrer comment la notion de culture est intégrée en pratique. Comparaison entre médecine transculturelle et approche pratique de terrain. Résultats : La culture influe sur toutes les étapes de la consultation. La pratique des médecins est influencée par leur conception de la culture. La construction commune d'une représentation de la maladie, basée sur les conceptions du patient, améliore la collaboration thérapeutique. Les compétences cliniques transculturelles actuelles semblent être applicables à tous, mais nécessitent un léger développement en intégrant l'expérience pratique quotidienne de la médecine de famille. Conclusion : L'utilisation des compétences cliniques transculturelles (savoir, savoir-faire, savoir-être) avec tous les patients est réalisable et peut être affinée d'une quatrième compétence le savoir- percevoir : capacité d'être alerte et réceptif à toute subtilité culturelle qui ressurgit de l'interaction.

Production et évaluation de l'anticorps NIMP-R14 pour dépléter chroniquement les neutrophiles chez un modèle expérimental d'athérosclérose avancée : la souris ApoE-/- 2 reins-1clip (2K1C)

L'athérosclérose (ATS) est une maladie artérielle inflammatoire chronique à l'origine des nombreuses maladies cardiovasculaires que sont l'infarctus du myocarde, l'accident vasculaire cérébral ou encore l'artériopathie oblitérante des membres inférieurs. L'ATS se définit comme la formation de plaques fibro-lipidiques dans l'intima des artères. Les facteurs de risque majeurs associés à l'ATS sont l'hypertension, l'hypercholestérolémie, le tabagisme, le diabète, la sédentarité, ou encore des prédispositions génétiques. L'ATS peut être asymptomatique durant des années ou alors engendrer des complications aiguës pouvant parfois mettre le pronostic vital en jeu. Les complications les plus graves surviennent principalement lors de la rupture d'une plaque athéromateuse dite vulnérable ou instable. En effet, cette dernière peut se rompre et entraîner la formation d'un thrombus artériel occlusif avec, pour conséquence, l'ischémie/nécrose des tissus en aval. Prévenir le développement de la plaque vulnérable et/ou la « stabiliser » permettrait donc de prévenir les complications cliniques de l'ATS. Cet objectif requiert une connaissance éclairée des mécanismes cellulaires et moléculaires impliqués dans la physiopathologie de l'ATS et de la plaque vulnérable. Les travaux expérimentaux menés au sein du laboratoire du service d'angiologie du CHUV sous la direction du Prof. Lucia Mazzolai ont montré que l'angiotensine II (ang II), produit final de la cascade du système rénine-angiotensine, joue un rôle majeur dans la « vulnérabilité » des plaques athéromateuses (1). Ces travaux ont été réalisés à partir d'un modèle animal original développant des plaques d'ATS vulnérables dépendantes de l'ang II: la souris ApoE-/- 2 reins-1 clip (2K1C). Plus récemment, le laboratoire d'angiologie a mis en évidence une implication directe des leucocytes, plus précisément des macrophages et des lymphocytes T CD4+, dans l'athérogenèse ang II-dépendante (2,3). Dernièrement, des travaux ont également suggéré un rôle possible des granulocytes neutrophiles dans l'ATS (4,5,6,7). Toutefois, les études sont encore limitées de sorte que le rôle exact des neutrophiles dans l'ATS et plus spécialement dans l'ATS induite par l'ang II reste à démontrer. Une des recherches actuelles menée dans le laboratoire est donc d'étudier le rôle des neutrophiles dans le développement de la plaque athéromateuse vulnérable à partir du modèle animal, la souris ApoE-/- 2K1C. Pour évaluer le rôle direct des neutrophiles chez notre modèle animal, nous avons choisi comme méthode la déplétion des neutrophiles circulants par l'utilisation d'un anticorps spécifique. Il a été reporté dans la littérature que l'anticorps monoclonal NIMP-R14 3 permettait de dépléter sélectivement in vivo les neutrophiles dans différents modèles murins (8,9). Cependant, ces études ont utilisé cet anticorps anti-neutrophiles majoritairement sur des périodes expérimentales de durées relativement limitées (12-14 jours) et la question s'est donc posée de savoir si cet anticorps pouvait aussi dépléter les neutrophiles chez notre modèle animal, qui requiert une période expérimentale de 4 semaines pour développer des plaques vulnérables (1). Le but de ce travail a donc été de produire l'anticorps NIMP-R14 et d'évaluer son efficacité chez la souris ApoE-/- 2K1C qui développe des plaque d'ATS vulnérables dépendantes de l'ang II.

Modèle en plâtre de la Médaille de la Société centrale des Architectes

Ancien possesseur : Labrouste, Henri (1801-1875)

Modèle en relief de fleur ornementale à six pétales pour la bibliothèque Sainte-Geneviève

Ancien possesseur : Labrouste, Henri (1801-1875)

Advanced Kernel Methods For Remote Sensing Image Classification

Résumé Suite aux recentes avancées technologiques, les archives d'images digitales ont connu une croissance qualitative et quantitative sans précédent. Malgré les énormes possibilités qu'elles offrent, ces avancées posent de nouvelles questions quant au traitement des masses de données saisies. Cette question est à la base de cette Thèse: les problèmes de traitement d'information digitale à très haute résolution spatiale et/ou spectrale y sont considérés en recourant à des approches d'apprentissage statistique, les méthodes à noyau. Cette Thèse étudie des problèmes de classification d'images, c'est à dire de catégorisation de pixels en un nombre réduit de classes refletant les propriétés spectrales et contextuelles des objets qu'elles représentent. L'accent est mis sur l'efficience des algorithmes, ainsi que sur leur simplicité, de manière à augmenter leur potentiel d'implementation pour les utilisateurs. De plus, le défi de cette Thèse est de rester proche des problèmes concrets des utilisateurs d'images satellite sans pour autant perdre de vue l'intéret des méthodes proposées pour le milieu du machine learning dont elles sont issues. En ce sens, ce travail joue la carte de la transdisciplinarité en maintenant un lien fort entre les deux sciences dans tous les développements proposés. Quatre modèles sont proposés: le premier répond au problème de la haute dimensionalité et de la redondance des données par un modèle optimisant les performances en classification en s'adaptant aux particularités de l'image. Ceci est rendu possible par un système de ranking des variables (les bandes) qui est optimisé en même temps que le modèle de base: ce faisant, seules les variables importantes pour résoudre le problème sont utilisées par le classifieur. Le manque d'information étiquétée et l'incertitude quant à sa pertinence pour le problème sont à la source des deux modèles suivants, basés respectivement sur l'apprentissage actif et les méthodes semi-supervisées: le premier permet d'améliorer la qualité d'un ensemble d'entraînement par interaction directe entre l'utilisateur et la machine, alors que le deuxième utilise les pixels non étiquetés pour améliorer la description des données disponibles et la robustesse du modèle. Enfin, le dernier modèle proposé considère la question plus théorique de la structure entre les outputs: l'intègration de cette source d'information, jusqu'à présent jamais considérée en télédétection, ouvre des nouveaux défis de recherche. Advanced kernel methods for remote sensing image classification Devis Tuia Institut de Géomatique et d'Analyse du Risque September 2009 Abstract The technical developments in recent years have brought the quantity and quality of digital information to an unprecedented level, as enormous archives of satellite images are available to the users. However, even if these advances open more and more possibilities in the use of digital imagery, they also rise several problems of storage and treatment. The latter is considered in this Thesis: the processing of very high spatial and spectral resolution images is treated with approaches based on data-driven algorithms relying on kernel methods. In particular, the problem of image classification, i.e. the categorization of the image's pixels into a reduced number of classes reflecting spectral and contextual properties, is studied through the different models presented. The accent is put on algorithmic efficiency and the simplicity of the approaches proposed, to avoid too complex models that would not be used by users. The major challenge of the Thesis is to remain close to concrete remote sensing problems, without losing the methodological interest from the machine learning viewpoint: in this sense, this work aims at building a bridge between the machine learning and remote sensing communities and all the models proposed have been developed keeping in mind the need for such a synergy. Four models are proposed: first, an adaptive model learning the relevant image features has been proposed to solve the problem of high dimensionality and collinearity of the image features. This model provides automatically an accurate classifier and a ranking of the relevance of the single features. The scarcity and unreliability of labeled. information were the common root of the second and third models proposed: when confronted to such problems, the user can either construct the labeled set iteratively by direct interaction with the machine or use the unlabeled data to increase robustness and quality of the description of data. Both solutions have been explored resulting into two methodological contributions, based respectively on active learning and semisupervised learning. Finally, the more theoretical issue of structured outputs has been considered in the last model, which, by integrating outputs similarity into a model, opens new challenges and opportunities for remote sensing image processing.

Amélioration de l'hyperglycémie hospitalière: création d'un nouveau modèle de gouvernance [Improvement of hospital hyperglycemia: creation of a new governance model?].

The report of significant decrease of the inpatient hospital mortality and morbidity with an efficient insulin therapy has demonstrated the need of a good glycaemic control for patients hospitalised in acute care. However, one is faced with numerous difficulties in the hospital management of patients with hyperglycaemia, errors often occur when prescribing insulin, and the management skills are insufficient. Our goal is to change the medical and nursing practices to evolve towards an efficient and safe management of the hospitalised patient. The model we lay out in this article is based upon observation of the therapeutic support of patients with a chronic condition, whilst using a systemic management approach.

Intégrer clinique et recherche: le modèle de la clarification selon R. Sachse

Cet article présente une introduction au modèle de la clarification selon Rainer Sachse. Ce modèle s'inspire avant tout des courants psychothérapeutiques centrés sur l'émotion et comprend un certain nombre de notions et de techniques nouvelles et spécifiques. Ainsi, les niveaux de conceptualisation du patient en séance sont présentés et la notion de clarification (Klärung) ou d'explicitation des schémas affectifs discutée. Pour certains patients, notamment avec un trouble de la personnalité, le travail d'explicitation du contenu affectif doit être précédé par un travail sur le niveau relationnel, ce qui est conceptualisé par le modèle de la double régulation de l'action. Ce modèle est brièvement présenté, discuté en lien avec les concepts de la clarification et des implications cliniques abordées. Finalement, nous désirons apporter des éléments de validation empirique du modèle de la clarification selon R. Sachse ; des implications pour la formation des psychothérapeutes-experts sont proposées. This article presents an introduction to the clarification model according to Rainer Sachse. This model is mainly based on emotion-focused psychotherapy approaches and comprises new notions and specific techniques. Thus, we present the conceptualization levels of a patient in session, as well as the notion of clarification (Klärung) of affective schemas. For certain patients, in particular with Personality Disorders, relationship work needs to precede clarification work on affective contents. These dynamics are conceptualized in the dual action regulation model, which is briefly presented and discussed with regard to the notion of clarification ; clinical implications are added. Finally, we would like to present empirical validation studies of the clarification model by R. Sachse and implications for the training of psychotherapists as experts.