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.

Reconnaissance des actions humaines à partir d'une séquence vidéo

The work done in this master's thesis, presents a new system for the recognition of human actions from a video sequence. The system uses, as input, a video sequence taken by a static camera. A binary segmentation method of the the video sequence is first achieved, by a learning algorithm, in order to detect and extract the different people from the background. To recognize an action, the system then exploits a set of prototypes generated from an MDS-based dimensionality reduction technique, from two different points of view in the video sequence. This dimensionality reduction technique, according to two different viewpoints, allows us to model each human action of the training base with a set of prototypes (supposed to be similar for each class) represented in a low dimensional non-linear space. The prototypes, extracted according to the two viewpoints, are fed to a $K$-NN classifier which allows us to identify the human action that takes place in the video sequence. The experiments of our model conducted on the Weizmann dataset of human actions provide interesting results compared to the other state-of-the art (and often more complicated) methods. These experiments show first the sensitivity of our model for each viewpoint and its effectiveness to recognize the different actions, with a variable but satisfactory recognition rate and also the results obtained by the fusion of these two points of view, which allows us to achieve a high performance recognition rate.

Regulation of gene expression in the dinoflagellate Lingulodinium polyedrum

Les dinoflagellés sont des eucaryotes unicellulaires que l’on retrouve autant en eau douce qu’en milieu marin. Ils sont particulièrement connus pour causer des fleurs d’algues toxiques nommées ‘marée-rouge’, ainsi que pour leur symbiose avec les coraux et pour leur importante contribution à la fixation du carbone dans les océans. Au point de vue moléculaire, ils sont aussi connus pour leur caractéristiques nucléaires uniques, car on retrouve généralement une quantité immense d’ADN dans leurs chromosomes et ceux-ci sont empaquetés et condensés sous une forme cristalline liquide au lieu de nucléosomes. Les gènes encodés par le noyau sont souvent présents en multiples copies et arrangés en tandem et aucun élément de régulation transcriptionnelle, y compris la boite TATA, n’a encore été observé. L’organisation unique de la chromatine des dinoflagellés suggère que différentes stratégies sont nécessaires pour contrôler l’expression des gènes de ces organismes. Dans cette étude, j’ai abordé ce problème en utilisant le dinoflagellé photosynthétique Lingulodinium polyedrum comme modèle. L. polyedrum est d’un intérêt particulier, car il a plusieurs rythmes circadiens (journalier). À ce jour, toutes les études sur l’expression des gènes lors des changements circadiens ont démontrées une régulation à un niveau traductionnel. Pour mes recherches, j’ai utilisé les approches transcriptomique, protéomique et phosphoprotéomique ainsi que des études biochimiques pour donner un aperçu de la mécanique de la régulation des gènes des dinoflagellés, ceci en mettant l’accent sur l’importance de la phosphorylation du système circadien de L. polyedrum. L’absence des protéines histones et des nucléosomes est une particularité des dinoflagellés. En utilisant la technologie RNA-Seq, j’ai trouvé des séquences complètes encodant des histones et des enzymes modifiant les histones. L polyedrum exprime donc des séquences conservées codantes pour les histones, mais le niveau d’expression protéique est plus faible que les limites de détection par immunodétection de type Western. Les données de séquençage RNA-Seq ont également été utilisées pour générer un transcriptome, qui est une liste des gènes exprimés par L. polyedrum. Une recherche par homologie de séquences a d’abord été effectuée pour classifier les transcrits en diverses catégories (Gene Ontology; GO). Cette analyse a révélé une faible abondance des facteurs de transcription et une surprenante prédominance, parmi ceux-ci, des séquences à domaine Cold Shock. Chez L. polyedrum, plusieurs gènes sont répétés en tandem. Un alignement des séquences obtenues par RNA-Seq avec les copies génomiques de gènes organisés en tandem a été réalisé pour examiner la présence de transcrits polycistroniques, une hypothèse formulée pour expliquer le manque d’élément promoteur dans la région intergénique de la séquence de ces gènes. Cette analyse a également démontré une très haute conservation des séquences codantes des gènes organisés en tandem. Le transcriptome a également été utilisé pour aider à l’identification de protéines après leur séquençage par spectrométrie de masse, et une fraction enrichie en phosphoprotéines a été déterminée comme particulièrement bien adapté aux approches d’analyse à haut débit. La comparaison des phosphoprotéomes provenant de deux périodes différentes de la journée a révélée qu’une grande partie des protéines pour lesquelles l’état de phosphorylation varie avec le temps est reliées aux catégories de liaison à l’ARN et de la traduction. Le transcriptome a aussi été utilisé pour définir le spectre des kinases présentes chez L. polyedrum, qui a ensuite été utilisé pour classifier les différents peptides phosphorylés qui sont potentiellement les cibles de ces kinases. Plusieurs peptides identifiés comme étant phosphorylés par la Casein Kinase 2 (CK2), une kinase connue pour être impliquée dans l’horloge circadienne des eucaryotes, proviennent de diverses protéines de liaison à l’ARN. Pour évaluer la possibilité que quelques-unes des multiples protéines à domaine Cold Shock identifiées dans le transcriptome puissent moduler l’expression des gènes de L. polyedrum, tel qu’observé chez plusieurs autres systèmes procaryotiques et eucaryotiques, la réponse des cellules à des températures froides a été examinée. Les températures froides ont permis d’induire rapidement un enkystement, condition dans laquelle ces cellules deviennent métaboliquement inactives afin de résister aux conditions environnementales défavorables. Les changements dans le profil des phosphoprotéines seraient le facteur majeur causant la formation de kystes. Les phosphosites prédits pour être phosphorylés par la CK2 sont la classe la plus fortement réduite dans les kystes, une découverte intéressante, car le rythme de la bioluminescence confirme que l’horloge a été arrêtée dans le kyste.

Analyse de changements multiples : une approche probabiliste utilisant les réseaux bayésiens

La maintenance du logiciel est une phase très importante du cycle de vie de celui-ci. Après les phases de développement et de déploiement, c’est celle qui dure le plus longtemps et qui accapare la majorité des coûts de l'industrie. Ces coûts sont dus en grande partie à la difficulté d’effectuer des changements dans le logiciel ainsi que de contenir les effets de ces changements. Dans cette perspective, de nombreux travaux ont ciblé l’analyse/prédiction de l’impact des changements sur les logiciels. Les approches existantes nécessitent de nombreuses informations en entrée qui sont difficiles à obtenir. Dans ce mémoire, nous utilisons une approche probabiliste. Des classificateurs bayésiens sont entraînés avec des données historiques sur les changements. Ils considèrent les relations entre les éléments (entrées) et les dépendances entre changements historiques (sorties). Plus spécifiquement, un changement complexe est divisé en des changements élémentaires. Pour chaque type de changement élémentaire, nous créons un classificateur bayésien. Pour prédire l’impact d’un changement complexe décomposé en changements élémentaires, les décisions individuelles des classificateurs sont combinées selon diverses stratégies. Notre hypothèse de travail est que notre approche peut être utilisée selon deux scénarios. Dans le premier scénario, les données d’apprentissage sont extraites des anciennes versions du logiciel sur lequel nous voulons analyser l’impact de changements. Dans le second scénario, les données d’apprentissage proviennent d’autres logiciels. Ce second scénario est intéressant, car il permet d’appliquer notre approche à des logiciels qui ne disposent pas d’historiques de changements. Nous avons réussi à prédire correctement les impacts des changements élémentaires. Les résultats ont montré que l’utilisation des classificateurs conceptuels donne les meilleurs résultats. Pour ce qui est de la prédiction des changements complexes, les méthodes de combinaison "Voting" et OR sont préférables pour prédire l’impact quand le nombre de changements à analyser est grand. En revanche, quand ce nombre est limité, l’utilisation de la méthode Noisy-Or ou de sa version modifiée est recommandée.

L’usage de la force en contexte de crise : les interventions policières varient-elles selon le type de menace rencontré?

Le présent mémoire s’intéresse aux interventions policières en contexte de crise. Il s’attarde plus particulièrement à l’usage de la force par les structures d’intervention spécialisée. L’intérêt de cette étude découle principalement du manque de connaissances empiriques sur le sujet. L’objectif général de cette étude est de comprendre les éléments qui peuvent expliquer le recours à la force par les structures d’intervention spécialisées et de vérifier si ces facteurs varient selon le type de menace auquel font face les policiers. Nous nous sommes intéressés à 438 événements de crise suicidaire, de barricade et de prise d’otage qui se sont déroulés au Québec, de 1990 à 2011, et durant lesquels est intervenu le groupe tactique d’intervention (GTI) de la Sûreté du Québec (SQ). Pour une meilleure compréhension de cette problématique, il sera en premier lieu question de comparer, selon leur niveau de risque, les personnes présentant une menace uniquement pour elles-mêmes avec celles présentant une menace pour autrui et les personnes qui présentent une menace tant pour elles-mêmes que pour autrui. En second lieu, malgré le fait que près de 90 % des situations de crise se terminent par une reddition pacifique, il est pertinent de connaître les facteurs qui expliquent l’usage de la force de la part des policiers et de voir si ces facteurs varient selon le niveau de risque de l’individu. Des analyses descriptives ont permis d’établir que les situations où l’individu en crise présente uniquement une menace pour lui-même diffèrent des autres groupes sur la base de certaines variables. Cet individu est davantage jugé comme suicidaire et il possède plus souvent des antécédents psychiatriques. L’élément déclencheur est souvent associé aux problèmes conjugaux, ce qui coïncide avec le fait que c’est souvent la conjointe ou l’ex-conjointe qui appelle les autorités. Des analyses bivariées n’ont pas illustré de profils distincts selon la problématique de la crise. Or, certains facteurs se démarquent des autres de manière générale pour l’ensemble de l’échantillon et les différents groupes. La possession d’une arme par l’individu, le degré d’intoxication, la présence d’antécédents psychiatriques, la durée du premier contact avec les policiers et la qualité de la négociation sont effectivement des facteurs qui semblent influencer à un certain point les opérations. Les analyses de régression logistique indiquent que les policiers interviennent davantage lorsqu’il n’y aucun contact n’est établi avec l’individu. Nous observons également que ces derniers restent davantage en retrait lorsque l’individu, présentant une menace pour lui-même, est en possession d’une arme à feu. D’autre part, il semble que les policiers réagissent plus souvent auprès des individus présentant une menace pour autrui lorsque la négociation est jugée non satisfaisante. Nous pouvons en conclure qu’ils semblent davantage s’attarder à des facteurs précis qu’au type de menace, ce qui rejoint un certain segment de la littérature à ce sujet.

Conception d’une application intégrée d’aide à la gestion des connaissances pour une PME de consultants travailleurs du savoir.

Outiller de façon satisfaisante la gestion des connaissances de consultants dans un secteur d’activité en constante évolution est une tâche ardue, pour laquelle il n’existe aucune solution applicable à tous types de milieux. Toutefois, notre expérience de plus de 25 ans en consultation nous amène à croire que, si l’on se restreint à des PME d’au plus 200 consultants dotées d’une culture d’entreprise favorable, il est faisable d’en arriver à une solution informatique réduisant significativement la problématique de gestion des connaissances. Cette étude vise à présenter la conception d’une telle solution. Ses principales caractéristiques sont : utilisation d’une taxonomie pour classifier et décrire uniformément les expertises et leurs usages; prise en compte systématique des caractéristiques des consultants; imbrication avec la gestion des demandes, des affectations, du recrutement et de la rétention; gestion décentralisée et participative; notifications de possibilités d’enrichissements et d’usages des expertises. Cette conception est basée sur des critères de qualité établis à partir d’une description du type d’organisation visé et d’hypothèses sur leur fonctionnement et leurs besoins. Ces hypothèses s’appuient sur une revue de littérature et sur plus de 25 années d’expérience dans le milieu. Il s’agit donc d’une recherche de type « design science », Hevner (2007) et March et Storey (2008), où les hypothèses de nature heuristique (basées sur l’expérience) complètent les connaissances empiriquement établies recensées dans la revue de littérature. La suite naturelle de notre travail serait d’implanter différentes parties de la solution, pour vérifier jusqu’à quel point celle-ci permet bien de réduire la problématique.

Le développement du raisonnement clinique des infirmières nouvellement diplômées en soins critiques

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

Les patterns de Christopher Alexander appliqués aux cuisines domiciliaires modernes

La présente recherche traite des conflits d’aménagement pouvant être décelés dans les cuisines domiciliaires modernes. L’ajout d’objets mécanisés au rituel alimentaire quotidien a su changer la dynamique du lieu. En effet, l’architecture des cuisines modernes en Occident présente de grandes contradictions. Basées sur des standards architecturaux, les cuisines modulaires ne reflètent pas la variété et l’unicité des aliments auxquels les cuisines sont dédiées. Les cuisines devraient être le miroir de la vivacité naturelle des aliments et des échanges humains que la nourriture génère à travers le plaisir et le partage. Dans l’espoir de proposer des outils afin de rééquilibrer la dynamique de cette pièce, un cadre théorique basé sur les théories architecturales de l’architecte et mathématicien anglais Christopher Alexander a été établi. Supportant la présente recherche, ces théories architecturales s’inspirent de la structure et de la composition des choses de la nature et des monuments anciens afin d’établir des balises d’aménagement simples et équilibrées (qualité de vie, patterns, configuration des événements, configurations de l’espace, ...). Ces théories ont aidé à concevoir une formule d’ateliers participatifs qui visent à outiller les occupants, qui sont très souvent des non-professionnels du domaine de l’architecture et du design. Ces ateliers proposent un cheminement bien encadré qui permet aux participants de retravailler leur espace de cuisine respectif selon leurs goûts et leurs besoins. En fournissant un plan de l’étage où se situe la cuisine, quelques crayons, règles et autres matériel de dessin, les participants ont pour tâche de réaménager leur cuisine en un espace de cuisine idéal. La deuxième étape, qui elle se réalise en équipe avec tous les occupants participants de la demeure, consiste à réduire l’ampleur des changements afin d’arriver à un résultat réaliste. L’enthousiasme noté tout au long de ce processus a ainsi permis de confirmer que les non-professionnels du domaine de l’architecture et du design peuvent développer un intérêt marqué pour l’amélioration de leurs interactions quotidiennes, avec l’espace et entre les occupants, lorsque bien accompagnés dans cette tâche. Grâce aux propos et aux plans recueillis durant les séances d’ateliers participatifs ainsi qu’à l’analyse de ces données, une série d’interprétations ont émergé. Les données ont notamment démontrées l’influence positive de l’utilisation des patterns d’Alexander. L’analyse permet, en outre, de noter les tendances d’aménagement ayant émergé de l’utilisation des patterns dans les espaces de cuisine : définitivement, les cuisines se sont transformées en espace de vie partagé et polyvalent. Finalement, la présente recherche se conclut grâce à une série de recommandations qui traitent de la structure des cuisines, des ateliers participatifs et des patterns. Tout d’abord, l’impact de ces notions sur les espaces retravaillés par les participants est impressionnant. Les espaces sont bien organisés, vastes et, surtout, reflètent les occupants qui y vivent au quotidien. De plus, ayant démontré la facilité d’utilisation et la polyvalence des patterns, il a été jugé que certains aspects devraient être améliorés tels que l’actualisation de certains patterns, le prolongement du processus d’ateliers, le perfectionnement de la méthode et la diffusion des résultats.

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.

Évaluation du besoin et de la pertinence de l'implantation d'un service d'injection supervisée en Montérégie

This research project aimed to conduct a strategic analysis of the implementation of a supervised injecting facility (SIF) in Montérégie. Using a mixed design, we first completed a portrait of the injection drug user (IDU) population. We then explored the perceptions of IDU and stakeholders with regard to the relevance of implementing a SIF in the region. Although some similarities were found with the IDU populations of Montreal and the province of Quebec, this population in Montérégie is characterized by a lower frequency of injections in public, less homeless people and lower rates of HIV and HCV infections. Despite these differences, the IDU population in Montérégie was found to have important physical and psychosocial needs. Although the relevance of a SIF in Montérégie is undeniable, improvements regarding the accessibility, continuity and appreciation of the actual services dedicated to IDU remain a priority.

L'effet de l'entrainement avec le ballon d'exercice pendant la grossesse sur l'accouchement.

Résumé Introduction : L’entrainement avec le ballon d’exercice pendant la grossesse a des effets positifs sur le déroulement de l’accouchement. Le but de l’étude était d’identifier si une association existe entre le volume d’entrainement avec le ballon d’exercice durant la grossesse en milieu naturel sur l’issue du déroulement de l’accouchement, soit la durée des phases 1 (dilatation/phase active) et 2 (expulsion), ainsi que l’usage de la péridurale et de la césarienne. Méthode: Cette étude quasi-expérimentale a été menée auprès d'un échantillon de convenance composée de 32 femmes enceintes qui ont pris part entre un et 28 cours d'exercice supervisé durant la grossesse (programme Ballon Forme), avec la possibilité d'effectuer des exercices supplémentaires à la maison avec le ballon d’exercice. Un questionnaire et un journal de bord ont été remplis par les participantes, avec l'aide d'une infirmière de l’hôpital pour les données médicales. Résultats: Un volume d’entrainement élevé, incluant l’entraînement sous forme de cours et à domicile, a été significativement associé à une durée plus courte d’accouchement, que ce soit pour le temps total de l’accouchement (r = -0,408, p = 0,031) ou pour les deux phases spécifiques de l’accouchement [la phase 1: r = -0,372 ; p = 0,043 et la phase 2: r = -0,415, p = 0,028]. Un volume d’entrainement élevé a aussi été lié à une réduction de la deuxième phase chez les femmes qui donnaient naissance pour la première fois. La durée totale des exercices exécutés lors des cours a été significativement associée à cette réduction comparativement aux exercices à la maison. Aucun effet indésirable n'a été observé avec le volume d’entrainement élevé sur les paramètres de l’accouchement et la santé du bébé (Apgar et poids du bébé à la naissance). En fait, un nombre très faible de césarienne (6%), de recours à la péridurale (47%) et d'extraction instrumentale (forceps ou ventouse: 13%) a été observé dans notre échantillon de femmes. Conclusion: La pratique du ballon d’exercice est une avenue prometteuse pour les femmes enceintes et un niveau élevé d’entraînement est associé à un accouchement plus rapide et sans complications pour le bébé. L’implantation de ce programme pourrait éventuellement contribuer à réduire considérablement les coûts de santé au Québec en favorisant l’accouchement naturel. Des interventions et des recherches ultérieures devront considérer et examiner cette modalité spécifique d’entrainement pour les femmes enceintes.

Modèle de confiance et ontologie probabiliste pilotés par réseaux bayésiens pour la gestion des accords de services dans l’environnement de services infonuagiques

L’infonuage est un nouveau paradigme de services informatiques disponibles à la demande qui a connu une croissance fulgurante au cours de ces dix dernières années. Le fournisseur du modèle de déploiement public des services infonuagiques décrit le service à fournir, le prix, les pénalités en cas de violation des spécifications à travers un document. Ce document s’appelle le contrat de niveau de service (SLA). La signature de ce contrat par le client et le fournisseur scelle la garantie de la qualité de service à recevoir. Ceci impose au fournisseur de gérer efficacement ses ressources afin de respecter ses engagements. Malheureusement, la violation des spécifications du SLA se révèle courante, généralement en raison de l’incertitude sur le comportement du client qui peut produire un nombre variable de requêtes vu que les ressources lui semblent illimitées. Ce comportement peut, dans un premier temps, avoir un impact direct sur la disponibilité du service. Dans un second temps, des violations à répétition risquent d'influer sur le niveau de confiance du fournisseur et sur sa réputation à respecter ses engagements. Pour faire face à ces problèmes, nous avons proposé un cadre d’applications piloté par réseau bayésien qui permet, premièrement, de classifier les fournisseurs dans un répertoire en fonction de leur niveau de confiance. Celui-ci peut être géré par une entité tierce. Un client va choisir un fournisseur dans ce répertoire avant de commencer à négocier le SLA. Deuxièmement, nous avons développé une ontologie probabiliste basée sur un réseau bayésien à entités multiples pouvant tenir compte de l’incertitude et anticiper les violations par inférence. Cette ontologie permet de faire des prédictions afin de prévenir des violations en se basant sur les données historiques comme base de connaissances. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de l’ontologie probabiliste pour la prédiction de violation dans l’ensemble des paramètres SLA appliqués dans un environnement infonuagique.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.