Domain/Multi-Domain Protection and Provisioning in Optical Networks

L’évolution récente des commutateurs de sélection de longueurs d’onde (WSS -Wavelength Selective Switch) favorise le développement du multiplexeur optique d’insertionextraction reconfigurable (ROADM - Reconfigurable Optical Add/Drop Multiplexers) à plusieurs degrés sans orientation ni coloration, considéré comme un équipement fort prometteur pour les réseaux maillés du futur relativement au multiplexage en longueur d’onde (WDM -Wavelength Division Multiplexing ). Cependant, leur propriété de commutation asymétrique complique la question de l’acheminement et de l’attribution des longueur d’ondes (RWA - Routing andWavelength Assignment). Or la plupart des algorithmes de RWA existants ne tiennent pas compte de cette propriété d’asymétrie. L’interruption des services causée par des défauts d’équipements sur les chemins optiques (résultat provenant de la résolution du problème RWA) a pour conséquence la perte d’une grande quantité de données. Les recherches deviennent ainsi incontournables afin d’assurer la survie fonctionnelle des réseaux optiques, à savoir, le maintien des services, en particulier en cas de pannes d’équipement. La plupart des publications antérieures portaient particulièrement sur l’utilisation d’un système de protection permettant de garantir le reroutage du trafic en cas d’un défaut d’un lien. Cependant, la conception de la protection contre le défaut d’un lien ne s’avère pas toujours suffisante en termes de survie des réseaux WDM à partir de nombreux cas des autres types de pannes devenant courant de nos jours, tels que les bris d’équipements, les pannes de deux ou trois liens, etc. En outre, il y a des défis considérables pour protéger les grands réseaux optiques multidomaines composés de réseaux associés à un domaine simple, interconnectés par des liens interdomaines, où les détails topologiques internes d’un domaine ne sont généralement pas partagés à l’extérieur. La présente thèse a pour objectif de proposer des modèles d’optimisation de grande taille et des solutions aux problèmes mentionnés ci-dessus. Ces modèles-ci permettent de générer des solutions optimales ou quasi-optimales avec des écarts d’optimalité mathématiquement prouvée. Pour ce faire, nous avons recours à la technique de génération de colonnes afin de résoudre les problèmes inhérents à la programmation linéaire de grande envergure. Concernant la question de l’approvisionnement dans les réseaux optiques, nous proposons un nouveau modèle de programmation linéaire en nombres entiers (ILP - Integer Linear Programming) au problème RWA afin de maximiser le nombre de requêtes acceptées (GoS - Grade of Service). Le modèle résultant constitue celui de l’optimisation d’un ILP de grande taille, ce qui permet d’obtenir la solution exacte des instances RWA assez grandes, en supposant que tous les noeuds soient asymétriques et accompagnés d’une matrice de connectivité de commutation donnée. Ensuite, nous modifions le modèle et proposons une solution au problème RWA afin de trouver la meilleure matrice de commutation pour un nombre donné de ports et de connexions de commutation, tout en satisfaisant/maximisant la qualité d’écoulement du trafic GoS. Relativement à la protection des réseaux d’un domaine simple, nous proposons des solutions favorisant la protection contre les pannes multiples. En effet, nous développons la protection d’un réseau d’un domaine simple contre des pannes multiples, en utilisant les p-cycles de protection avec un chemin indépendant des pannes (FIPP - Failure Independent Path Protecting) et de la protection avec un chemin dépendant des pannes (FDPP - Failure Dependent Path-Protecting). Nous proposons ensuite une nouvelle formulation en termes de modèles de flots pour les p-cycles FDPP soumis à des pannes multiples. Le nouveau modèle soulève un problème de taille, qui a un nombre exponentiel de contraintes en raison de certaines contraintes d’élimination de sous-tour. Par conséquent, afin de résoudre efficacement ce problème, on examine : (i) une décomposition hiérarchique du problème auxiliaire dans le modèle de décomposition, (ii) des heuristiques pour gérer efficacement le grand nombre de contraintes. À propos de la protection dans les réseaux multidomaines, nous proposons des systèmes de protection contre les pannes d’un lien. Tout d’abord, un modèle d’optimisation est proposé pour un système de protection centralisée, en supposant que la gestion du réseau soit au courant de tous les détails des topologies physiques des domaines. Nous proposons ensuite un modèle distribué de l’optimisation de la protection dans les réseaux optiques multidomaines, une formulation beaucoup plus réaliste car elle est basée sur l’hypothèse d’une gestion de réseau distribué. Ensuite, nous ajoutons une bande pasiv sante partagée afin de réduire le coût de la protection. Plus précisément, la bande passante de chaque lien intra-domaine est partagée entre les p-cycles FIPP et les p-cycles dans une première étude, puis entre les chemins pour lien/chemin de protection dans une deuxième étude. Enfin, nous recommandons des stratégies parallèles aux solutions de grands réseaux optiques multidomaines. Les résultats de l’étude permettent d’élaborer une conception efficace d’un système de protection pour un très large réseau multidomaine (45 domaines), le plus large examiné dans la littérature, avec un système à la fois centralisé et distribué.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Flou de mouvement réaliste en temps réel

Le flou de mouvement de haute qualité est un effet de plus en plus important en rendu interactif. Avec l'augmentation constante en qualité des ressources et en fidélité des scènes vient un désir semblable pour des effets lenticulaires plus détaillés et réalistes. Cependant, même dans le contexte du rendu hors-ligne, le flou de mouvement est souvent approximé à l'aide d'un post-traitement. Les algorithmes de post-traitement pour le flou de mouvement ont fait des pas de géant au niveau de la qualité visuelle, générant des résultats plausibles tout en conservant un niveau de performance interactif. Néanmoins, des artefacts persistent en présence, par exemple, de mouvements superposés ou de motifs de mouvement à très large ou très fine échelle, ainsi qu'en présence de mouvement à la fois linéaire et rotationnel. De plus, des mouvements d'amplitude importante ont tendance à causer des artefacts évidents aux bordures d'objets ou d'image. Ce mémoire présente une technique qui résout ces artefacts avec un échantillonnage plus robuste et un système de filtrage qui échantillonne selon deux directions qui sont dynamiquement et automatiquement sélectionnées pour donner l'image la plus précise possible. Ces modifications entraînent un coût en performance somme toute mineur comparativement aux implantations existantes: nous pouvons générer un flou de mouvement plausible et temporellement cohérent pour plusieurs séquences d'animation complexes, le tout en moins de 2ms à une résolution de 1280 x 720. De plus, notre filtre est conçu pour s'intégrer facilement avec des filtres post-traitement d'anticrénelage.

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

Practical and Foundational Aspects of Secure Computation

Il y a des problemes qui semblent impossible a resoudre sans l'utilisation d'un tiers parti honnete. Comment est-ce que deux millionnaires peuvent savoir qui est le plus riche sans dire a l'autre la valeur de ses biens ? Que peut-on faire pour prevenir les collisions de satellites quand les trajectoires sont secretes ? Comment est-ce que les chercheurs peuvent apprendre les liens entre des medicaments et des maladies sans compromettre les droits prives du patient ? Comment est-ce qu'une organisation peut ecmpecher le gouvernement d'abuser de l'information dont il dispose en sachant que l'organisation doit n'avoir aucun acces a cette information ? Le Calcul multiparti, une branche de la cryptographie, etudie comment creer des protocoles pour realiser de telles taches sans l'utilisation d'un tiers parti honnete. Les protocoles doivent etre prives, corrects, efficaces et robustes. Un protocole est prive si un adversaire n'apprend rien de plus que ce que lui donnerait un tiers parti honnete. Un protocole est correct si un joueur honnete recoit ce que lui donnerait un tiers parti honnete. Un protocole devrait bien sur etre efficace. Etre robuste correspond au fait qu'un protocole marche meme si un petit ensemble des joueurs triche. On demontre que sous l'hypothese d'un canal de diusion simultane on peut echanger la robustesse pour la validite et le fait d'etre prive contre certains ensembles d'adversaires. Le calcul multiparti a quatre outils de base : le transfert inconscient, la mise en gage, le partage de secret et le brouillage de circuit. Les protocoles du calcul multiparti peuvent etre construits avec uniquements ces outils. On peut aussi construire les protocoles a partir d'hypoth eses calculatoires. Les protocoles construits a partir de ces outils sont souples et peuvent resister aux changements technologiques et a des ameliorations algorithmiques. Nous nous demandons si l'efficacite necessite des hypotheses de calcul. Nous demontrons que ce n'est pas le cas en construisant des protocoles efficaces a partir de ces outils de base. Cette these est constitue de quatre articles rediges en collaboration avec d'autres chercheurs. Ceci constitue la partie mature de ma recherche et sont mes contributions principales au cours de cette periode de temps. Dans le premier ouvrage presente dans cette these, nous etudions la capacite de mise en gage des canaux bruites. Nous demontrons tout d'abord une limite inferieure stricte qui implique que contrairement au transfert inconscient, il n'existe aucun protocole de taux constant pour les mises en gage de bit. Nous demontrons ensuite que, en limitant la facon dont les engagements peuvent etre ouverts, nous pouvons faire mieux et meme un taux constant dans certains cas. Ceci est fait en exploitant la notion de cover-free families . Dans le second article, nous demontrons que pour certains problemes, il existe un echange entre robustesse, la validite et le prive. Il s'effectue en utilisant le partage de secret veriable, une preuve a divulgation nulle, le concept de fantomes et une technique que nous appelons les balles et les bacs. Dans notre troisieme contribution, nous demontrons qu'un grand nombre de protocoles dans la litterature basee sur des hypotheses de calcul peuvent etre instancies a partir d'une primitive appelee Transfert Inconscient Veriable, via le concept de Transfert Inconscient Generalise. Le protocole utilise le partage de secret comme outils de base. Dans la derniere publication, nous counstruisons un protocole efficace avec un nombre constant de rondes pour le calcul a deux parties. L'efficacite du protocole derive du fait qu'on remplace le coeur d'un protocole standard par une primitive qui fonctionne plus ou moins bien mais qui est tres peu couteux. On protege le protocole contre les defauts en utilisant le concept de privacy amplication .

Video-based postural sway analysis in a controlled environment

À mesure que la population des personnes agées dans les pays industrialisés augmente au fil de années, les ressources nécessaires au maintien du niveau de vie de ces personnes augmentent aussi. Des statistiques montrent que les chutes sont l’une des principales causes d’hospitalisation chez les personnes agées, et, de plus, il a été démontré que le risque de chute d’une personne agée a une correlation avec sa capacité de maintien de l’équilibre en étant debout. Il est donc d’intérêt de développer un système automatisé pour analyser l’équilibre chez une personne, comme moyen d’évaluation objective. Dans cette étude, nous avons proposé l’implémentation d’un tel système. En se basant sur une installation simple contenant une seule caméra sur un trépied, on a développé un algorithme utilisant une implémentation de la méthode de détection d’objet de Viola-Jones, ainsi qu’un appariement de gabarit, pour suivre autant le mouvement latéral que celui antérieur-postérieur d’un sujet. On a obtenu des bons résultats avec les deux types de suivi, cependant l’algorithme est sensible aux conditions d’éclairage, ainsi qu’à toute source de bruit présent dans les images. Il y aurait de l’intérêt, comme développement futur, d’intégrer les deux types de suivi, pour ainsi obtenir un seul ensemble de données facile à interpréter.

Algorithmes heuristiques et exacts pour le problème de l’ensemble dominant connexe minimum.

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.

On Recurrent and Deep Neural Networks

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.

Détection d'évènements à partir de Twitter

Nous proposons dans cette thèse un système permettant de déterminer, à partir des données envoyées sur les microblogs, les évènements qui stimulent l’intérêt des utilisateurs durant une période donnée et les dates saillantes de chaque évènement. Étant donné son taux d’utilisation élevé et l’accessibilité de ses données, nous avons utilisé la plateforme Twitter comme source de nos données. Nous traitons dans ce travail les tweets portant sur la Tunisie dont la plupart sont écrits par des tunisiens. La première tâche de notre système consistait à extraire automatiquement les tweets d’une façon continue durant 67 jours (de 8 février au 15 avril 2012). Nous avons supposé qu’un évènement est représenté par plusieurs termes dont la fréquence augmente brusquement à un ou plusieurs moments durant la période analysée. Le manque des ressources nécessaires pour déterminer les termes (notamment les hashtags) portant sur un même sujet, nous a obligé à proposer des méthodes permettant de regrouper les termes similaires. Pour ce faire, nous avons eu recours à des méthodes phonétiques que nous avons adaptées au mode d’écriture utilisée par les tunisiens, ainsi que des méthodes statistiques. Pour déterminer la validité de nos méthodes, nous avons demandé à des experts, des locuteurs natifs du dialecte tunisien, d’évaluer les résultats retournés par nos méthodes. Ces groupes ont été utilisés pour déterminer le sujet de chaque tweet et/ou étendre les tweets par de nouveaux termes. Enfin, pour sélectionner l'ensemble des évènements (EV), nous nous sommes basés sur trois critères : fréquence, variation et TF-IDF. Les résultats que nous avons obtenus ont montré la robustesse de notre système.

Élaboration de critères de design pour un outil de communication médecin-patient

Le système de santé d'aujourd'hui fait appel à de nombreuses technologies de l'information nommées TIS (Technologies de l’Information en Santé). Celles-ci ont donné naissance à de nouvelles formes d’interaction médecin-patient et ont complexifié l'approche thérapeutique dite
« centrée sur le patient ». Les TIS promettent une plus grande efficacité et l’augmentation de la satisfaction des patients par le biais d’une meilleure compréhension de la maladie pour le patient. Or, elles peuvent également devenir des sources de conflit pour le professionnel de la santé, étant donné leur utilisation en dehors des rencontres cliniques ainsi que leur tendance à agir comme des barrières communicationnelles lors des consultations. Cette recherche vise a étudier les critères de design nécessaires à la conception d’un TIS pouvant améliorer la relation médecin-patient et donc, faciliter la communication et améliorer l’alliance thérapeutique. L’étude utilise une approche centrée sur l’utilisateur et vise donc à comprendre les besoins et les attentes des médecins et des patients. En étudiant les nouvelles approches en santé et les TIS, il a été possible de comprendre le contexte et les besoins des utilisateurs en terme de communication. Ces derniers sont primordiaux au processus dit centré sur l’utilisateur. Le faible taux de rétention du discours du médecin devient une barrière communicationnelle importante, tout comme le temps pressurisé. La recherche nous montre que l’ajout d’un outil virtuel de vulgarisation peut, à l’aide de média visuels (tel que des modélisations, des animations 3D et des dessins), grandement aider la relation médecin-patient.

Une approche fréquentielle pratique pour l'échantillonnage adaptatif en espace image

En synthèse d'images réalistes, l'intensité finale d'un pixel est calculée en estimant une intégrale de rendu multi-dimensionnelle. Une large portion de la recherche menée dans ce domaine cherche à trouver de nouvelles techniques afin de réduire le coût de calcul du rendu tout en préservant la fidelité et l'exactitude des images résultantes. En tentant de réduire les coûts de calcul afin d'approcher le rendu en temps réel, certains effets réalistes complexes sont souvent laissés de côté ou remplacés par des astuces ingénieuses mais mathématiquement incorrectes. Afin d'accélerer le rendu, plusieurs avenues de travail ont soit adressé directement le calcul de pixels individuels en améliorant les routines d'intégration numérique sous-jacentes; ou ont cherché à amortir le coût par région d'image en utilisant des méthodes adaptatives basées sur des modèles prédictifs du transport de la lumière. L'objectif de ce mémoire, et de l'article résultant, est de se baser sur une méthode de ce dernier type[Durand2005], et de faire progresser la recherche dans le domaine du rendu réaliste adaptatif rapide utilisant une analyse du transport de la lumière basée sur la théorie de Fourier afin de guider et prioriser le lancer de rayons. Nous proposons une approche d'échantillonnage et de reconstruction adaptative pour le rendu de scènes animées illuminées par cartes d'environnement, permettant la reconstruction d'effets tels que les ombres et les réflexions de tous les niveaux fréquentiels, tout en préservant la cohérence temporelle.

Évaluation et amélioration du rendement de la formation en entreprise : vers une démarche basée sur la gestion des processus d’affaires.

La formation est une stratégie clé pour le développement des compétences. Les entreprises continuent à investir dans la formation et le développement, mais elles possèdent rarement des données pour évaluer les résultats de cet investissement. La plupart des entreprises utilisent le modèle Kirkpatrick/Phillips pour évaluer la formation en entreprise. Cependant, il ressort de la littérature que les entreprises ont des difficultés à utiliser ce modèle. Les principales barrières sont la difficulté d’isoler l’apprentissage comme un facteur qui a une incidence sur les résultats, l’absence d’un système d’évaluation utile avec le système de gestion de l’apprentissage (Learning Management System - LMS) et le manque de données standardisées pour pouvoir comparer différentes fonctions d’apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons un modèle (Analyse, Modélisation, Monitoring et Optimisation - AM2O) de gestion de projets de formation en entreprise, basée sur la gestion des processus d’affaires (Business Process Management - BPM). Un tel scénario suppose que les activités de formation en entreprise doivent être considérées comme des processus d’affaires. Notre modèle est inspiré de cette méthode (BPM), à travers la définition et le suivi des indicateurs de performance pour gérer les projets de formation dans les organisations. Elle est basée sur l’analyse et la modélisation des besoins de formation pour assurer l’alignement entre les activités de formation et les objectifs d’affaires de l’entreprise. Elle permet le suivi des projets de formation ainsi que le calcul des avantages tangibles et intangibles de la formation (sans coût supplémentaire). En outre, elle permet la production d’une classification des projets de formation en fonction de critères relatifs à l’entreprise. Ainsi, avec assez de données, notre approche peut être utilisée pour optimiser le rendement de la formation par une série de simulations utilisant des algorithmes d’apprentissage machine : régression logistique, réseau de neurones, co-apprentissage. Enfin, nous avons conçu un système informatique, Enterprise TRaining programs Evaluation and Optimization System - ETREOSys, pour la gestion des programmes de formation en entreprise et l’aide à la décision. ETREOSys est une plateforme Web utilisant des services en nuage (cloud services) et les bases de données NoSQL. A travers AM2O et ETREOSys nous résolvons les principaux problèmes liés à la gestion et l’évaluation de la formation en entreprise à savoir : la difficulté d’isoler les effets de la formation dans les résultats de l’entreprise et le manque de systèmes informatiques.

Hessian-based occlusion-aware radiance caching

Simuler efficacement l'éclairage global est l'un des problèmes ouverts les plus importants en infographie. Calculer avec précision les effets de l'éclairage indirect, causés par des rebonds secondaires de la lumière sur des surfaces d'une scène 3D, est généralement un processus coûteux et souvent résolu en utilisant des algorithmes tels que le path tracing ou photon mapping. Ces techniquesrésolvent numériquement l'équation du rendu en utilisant un lancer de rayons Monte Carlo. Ward et al. ont proposé une technique nommée irradiance caching afin d'accélérer les techniques précédentes lors du calcul de la composante indirecte de l'éclairage global sur les surfaces diffuses. Krivanek a étendu l'approche de Ward et Heckbert pour traiter le cas plus complexe des surfaces spéculaires, en introduisant une approche nommée radiance caching. Jarosz et al. et Schwarzhaupt et al. ont proposé un modèle utilisant le hessien et l'information de visibilité pour raffiner le positionnement des points de la cache dans la scène, raffiner de manière significative la qualité et la performance des approches précédentes. Dans ce mémoire, nous avons étendu les approches introduites dans les travaux précédents au problème du radiance caching pour améliorer le positionnement des éléments de la cache. Nous avons aussi découvert un problème important négligé dans les travaux précédents en raison du choix des scènes de test. Nous avons fait une étude préliminaire sur ce problème et nous avons trouvé deux solutions potentielles qui méritent une recherche plus approfondie.

Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting

Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement de réseaux de neurones sur une tâche différente. Les deux premiers articles présentent de nouveaux ensembles de données créés pour permettre une meilleure évaluation de ce type de techniques d'apprentissage machine. Le premier article introduit une suite d'ensembles de données pour la tâche de reconnaissance automatique de chiffres écrits à la main. Ces ensembles de données ont été générés à partir d'un ensemble de données déjà existant, MNIST, auquel des nouveaux facteurs de variation ont été ajoutés. Le deuxième article introduit un ensemble de données pour la tâche de reconnaissance automatique d'expressions faciales. Cet ensemble de données est composé d'images de visages qui ont été collectées automatiquement à partir du Web et ensuite étiquetées. Le troisième et dernier article présente deux nouvelles approches, dans le contexte de l'apprentissage multi-tâches, pour tirer avantage de données pour une tâche donnée afin d'améliorer les performances d'un modèle sur une tâche différente. La première approche est une généralisation des neurones Maxout récemment proposées alors que la deuxième consiste en l'application dans un contexte supervisé d'une technique permettant d'inciter des neurones à apprendre des fonctions orthogonales, à l'origine proposée pour utilisation dans un contexte semi-supervisé.

Développement et implémentation du jeu des vingt questions

Ce document est un rapport de stage de maitrise qui portait sur la réalisation d'un jeu de 20 questions (20Q) consistant à faire deviner par l’ordinateur un objet d'une maison ou un environnement choisi par le joueur. L’ordinateur pose des questions en langue naturelle et analyse les réponses des joueurs. Ce jeu de 20Q a pour but de faire la publicité gratuite de l'entreprise d'accueil, North Side Inc. 20Q est lié au projet Bot Colony, un jeu vidéo développé par l'entreprise basé sur la capacité de conversation et de compréhension des personnages du jeu. Cette technologie est utilisée dans 20Q sous forme de digressions et aussi indirectement au sein de l'algorithme, des définitions et des liens avec les besoins humains. 20Q est présenté sur une plateforme web qui permet au joueur un accès libre et gratuit à travers le portail de Bot Colony. Pour susciter l'intérêt des joueurs et attirer plus d'internautes, nous avons ajouté un aspect de compétition avec un système de classement et de points. Nous présentons également le déroulement du stage au sein de l’entreprise.