Annotation syntaxico-sémantique des actants en corpus spécialisé

L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant.

Que pensent les enseignants et les élèves du secondaire des TIC? : une étude des représentations sociales au Niger

Dans les pays africains en général et au Niger en particulier, l’ordinateur commence à trouver sa place au sein de l’école. Ce processus d’intégration pédagogique des technologies de l’information et de la communication est fortement dépendant des paramètres technologiques, pédagogiques et humains. Réussir ce processus, c’est connaitre les jugements et les attitudes des acteurs de cette école vis-à-vis de ces technologies. À partir des représentations sociales, nous pouvons connaître la manière de penser, de s'approprier, d'interpréter la réalité quotidienne d’un groupe d’individus vis-à-vis d’un objet, en l’occurrence ici, les TIC. Le premier objectif de notre recherche est de connaitre les représentations sociales que les enseignants du secondaire ont de l’ordinateur. Pour cela, nous avons mené une investigation auprès de vingt enseignants. À l’issue des entrevues, nous avons identifié des représentations sociales sur les attitudes des enseignants à l’égard de l’ordinateur, sur les risques de l’ordinateur à l’école et enfin sur les avantages de l’ordinateur à l’école. L’ensemble de ces représentations sociales met en évidence une attitude positive des enseignants vis-à-vis de l’ordinateur à l’école même si pour certains enseignants, l’ordinateur est un outil qui favorise la démotivation des élèves et qui est vu comme un concurrent potentiel. Notre second objectif est de connaître les représentations sociales des TIC chez des élèves. Cinquante élèves provenant de deux écoles ont constitué la population de notre étude. Après avoir soumis les entretiens recueillis à une analyse de contenu, nous sommes parvenu à des résultats qui mettent en évidence des représentations sociales sur les connaissances des TIC et sur son utilisation dans le cadre de l’apprentissage. Notre recherche devait aussi déterminer si les représentations sociales étaient fonction de la formation aux TIC. Les résultats du test d’hypothèse du Khi-carré montrent que la formation aux TIC n’influence pas l’émergence des représentations sociales. Le troisième objectif de notre recherche porte sur la construction d’une échelle de mesure des représentations sociales des TIC chez des élèves. Après avoir été élaborée l’échelle de mesure a été administrée à 265 élèves de deux lycées. Les résultats de l’analyse factorielle exploratoire montrent que l’échelle a une assez bonne cohérence interne. L’ensemble des résultats garantit la validité et la fidélité de l’échelle. L’ensemble des résultats montre que, bien que son utilisation soit très récente dans les écoles nigériennes, des représentations sociales ont été engendrées à l’endroit des TIC. Les contenus de ces représentations montrent des attitudes favorables aux TIC dans l’apprentissage.

Perceptions d’étudiantes universitaires quant à l’effet d’un programme d’externat en soins infirmiers sur le développement de leurs compétences professionnelles

Au Québec, le programme d’externat en soins infirmiers, permet aux étudiantes infirmières de travailler, à titre d’externes, durant l’été suivant leur 2e année d’étude. Les études portant sur les apprentissages que des étudiantes infirmières font à l’intérieur d’un programme d’externat ne reposent pas sur un cadre théorique définissant la vision de l’apprentissage des auteurs. De plus, aucune n’a fait de lien avec les compétences professionnelles. Cette étude avait pour but de décrire, selon la perception d’étudiantes universitaires québécoises, l’effet de leur participation à un programme d’externat en soins infirmiers sur le développement de leurs compétences professionnelles et s’est appuyée sur l’approche par compétences de seconde génération développée à la Faculté des sciences infirmières de l’Université de Montréal (Goudreau, Pepin, Dubois, Boyer, Larue et Legault, 2009). Les résultats obtenus reposent sur un devis descriptif qualitatif réalisé auprès de huit étudiantes infirmières universitaires. L’analyse a été réalisée selon la méthode de Miles et Huberman (2003) à partir de la transcription intégrale des entrevues. L’étude a permis d’identifier les principales compétences développées dans le cadre du programme d’externat, soit «Exercer un jugement clinique infirmier», «Collaborer dans des équipes professionnelles» et «Agir avec humanisme en accompagnant les personnes/familles/communautés dans leurs expériences de santé». Elle a également mis en évidence l’importance du développement de la confiance en soi dans l’expérience de travail des participantes. Des recommandations pour la gestion, la formation et la recherche découlent de cette étude.

L'Académie Julian et ses élèves canadiens : Paris, 1880-1900

Thèse dirigée sous la direction conjointe de Lise Lamarche et Jean Trudel.

L'atténuation statistique des surdétections d'un correcteur grammatical symbolique

Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des détections illégitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surdétections. La présente étude décrit les expériences de mise au point d’un système créé pour identifier et mettre en sourdine les surdétections produites par le correcteur du français conçu par la société Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont été entraînés de manière supervisée sur 14 types de détections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant di-verses informations linguistiques (dépendances et catégories syntaxiques, exploration du contexte des mots, etc.) extraites de phrases avec et sans surdétections. Huit des 14 classificateurs développés sont maintenant intégrés à la nouvelle version d’un correcteur commercial très populaire. Nos expériences ont aussi montré que les modèles de langue probabilistes, les SVM et la désambiguïsation sémantique améliorent la qualité de ces classificateurs. Ce travail est un exemple réussi de déploiement d’une approche d’apprentissage machine au service d’une application langagière grand public robuste.

Modélisation des réactions émotionnelles dans un système tutoriel intelligent

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

La transmission du savoir-faire lié à la construction de l'habitat traditionnel "Takienta" et son impact sur la conservation du "Koutammakou" du Togo

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

Apprentissage machine efficace : théorie et pratique

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

Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation

L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.

Étude longitudinale du lien entre la justice organisationnelle et le niveau d’engagement organisationnel chez les travailleurs du secteur des technologies de l’information et des communications

L’objectif de ce mémoire est de comprendre l’impact de la justice organisationnelle sur l’engagement organisationnel des travailleurs du secteur des technologies de l’information et des communications (TIC). Afin d’étudier ce sujet, trois hypothèses de recherche ont été formulés à partir des théories suivantes : 1- la théorie des attentes d’Adams (1965), 2- la théorie de l’échange social de Blau (1964) et 3- la théorie de Leventhal (1980). La première hypothèse stipule que, toutes choses étant égales par ailleurs, la justice distributive fait augmenter l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC. La seconde hypothèse indique que toutes choses étant égales par ailleurs, la justice procédurale fait augmenter l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC. La dernière hypothèse énonce que toutes choses étant égales par ailleurs, la justice procédurale a un impact plus important sur l’engagement affectif des travailleurs du secteur des TIC que la justice distributive. Les données utilisées proviennent d’une enquête par questionnaires électroniques auprès de l’ensemble des nouveaux employés d’une entreprise d’envergure internationale du secteur des TIC ayant un établissement à Montréal. Les employés ont été sondés à trois reprises. Les résultats indiquent que la justice distributive fait augmenter l’engagement affectif auprès des travailleurs, ce qui appuie la première hypothèse. Ils démontrent également qu’il n’existe aucune relation statistiquement significative entre la justice procédurale et l’engagement affectif. Seule la justice distributive a un effet sur l’engagement affectif du travailleur. Les résultats montrent l’existence de relations significatives et positives entre trois des variables de contrôle et l’engagement affectif. Il s’agit de : 1- travail sous supervision, 2- soutien organisationnel perçu et 3- satisfaction intrinsèque.

L’utilisation de la polarimétrie radar et de la décomposition de Touzi pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales des milieux humides : le cas du Lac Saint-Pierre.

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.

Religiosité moderne et transformation personnelle : le cas des pratiquants de l'Ashtanga yoga à Montréal

Dans le contexte de l’expression moderne de la religiosité, l’étude explore comment les méthodes de l’Ashtanga yoga produisent l’expérience de la transformation chez les individus qui les pratiquent et qui atteint, dans une certaine mesure, leur entourage. Ethnographiquement, le mémoire se concentre sur le rituel principal de l’Ashtanga Vinyasa Yoga (AVY), les séances de style Mysore, telle qu’exercé par la communauté de pratiquants de la Sattva Yoga Shala à Montréal. En tant que performance, le rituel met en branle le potentiel de transformation. La pratique de ce yoga implique une discipline et un apprentissage draconien sur une longue échelle temporelle qui amènent, au fur et à mesure, des changements se répercutant dans/et influençant le vécu quotidien des adeptes. Le mémoire résume d’abord les bases littéraires du yoga, et le contexte historique de l’avènement de l’AVY ainsi que celui de sa venue à Montréal. Pour solidifier l’analyse, le travail poursuit par l’idéologie et la praxis du groupe d’étude. Le coeur de l’analyse suit. Nous examinons premièrement les modalités potentielles à la transformation du soi, c’est-à-dire les éléments rituels généraux et ceux spécifiques à l’AVY; puis, nous nous penchons sur ce que ces modalités développent, permettent, et changent chez les répondants, donc leurs impacts. Dans cette recherche, l’Ashtanga Vinyasa Yoga est à la fois une réalité empirique et une catégorie analytique servant à approfondir les connaissances anthropologiques sur le phénomène de la transformation personnelle selon le cadre expérientiel de la religiosité moderne.

Implanter et pérenniser un système de gestion de la performance des services infirmiers

Travail dirigé présenté à la Faculté des sciences infirmières en vue de l’obtention du grade de Maître ès sciences (M.Sc.) en sciences infirmières option administration en sciences infirmières

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

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