Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).

Synthèse de brosses de polyélectrolytes par polymérisation initiée depuis une surface de mica et étude de leur réponse en fonction du pH et de la force ionique

Cette thèse rapporte le greffage chimique de brosses de polymères neutres de poly(acrylate de tert-butyle) (PtBA) et de brosses chargées d’acide polyacrylique (PAA) sur des substrats de mica afin d’étudier leur conformation en fonction de la densité de greffage, du pH et de la force ionique. Le greffage est réalisé par polymérisation contrôlée par transfert d’atome (ATRP) initiée depuis la surface de mica afin de contrôler la croissance du polymère et sa densité de greffage. L’étude de la conformation des brosses de PtBA et de PAA a été menée avec la technique AFM en mesurant les épaisseurs des films à sec et gonflés sous différentes conditions de solvant, de pH et de force ionique. Une monocouche d’amorceurs est tout d’abord greffée sur du mica porteur de groupes hydroxyles créés par plasma (Ar/H2O). Cette couche a été caractérisée par des mesures d’angle de contact et par la technique TOF-SIMS. L’amorceur greffé a ensuite permis d’initier l’ATRP directement depuis la surface pour former des brosses neutres de PtBA liés de façon covalente au mica. La croissance linéaire de l’épaisseur du film avec la masse molaire du polymère en solution et le taux de conversion montre que la polymérisation est contrôlée. De plus, la ré-initiation des chaînes greffées atteste du caractère vivant de la polymérisation. L’hydrolyse des brosses de PtBA, confirmée par des mesures d’angle de contact, d’épaisseur et par FT-IR, conduit à des brosses de PAA. Les différentes couches greffées sont stables à l’air, en milieu organique et en milieu aqueux et leur gonflement est réversible. Le degreffage de la couche de PAA est observé suite à une longue exposition à pH basique. Cette étude représente le premier exemple de brosses greffées chimiquement sur du mica par polymérisation initiée depuis la surface. La variation des paramètres de la réaction de greffage de l’amorceur, tels que la concentration et la durée de réaction, a permis de contrôler le taux de recouvrement de l’amorceur et la densité de greffage du polymère. Une grande gamme de taux de recouvrement de l’amorceur est accessible et se traduit par un intervalle de densités de greffage allant de faibles à élevées (e.g. 0,04 chaîne/nm2 à 0,5 chaîne/nm2). L’étude de la conformation des chaînes de PtBA dans le DMF montre que cet intervalle de densités recouvre le régime crêpe au régime brosse. Le gonflement de brosses de PAA et la variation de la hauteur de la brosse L ont été étudiés en fonction de la densité de greffage, du pH et du sel ajouté cs (NaCl). Une transition brusque de collapsée à étirée est observée avec l’augmentation du pH, indépendamment de la densité de greffage. A pH neutre, les brosses sont collapsées et se comportent comme des brosses neutres en mauvais solvant. A pH basique, les brosses sont gonflées et chargées et se trouvent dans un régime de Pincus caractéristique des polyélectrolytes forts. En présence de sel, les charges sont partiellement écrantées et les répulsions électrostatiques dominent toujours dans la brosse. Cette étude contribue à une meilleure compréhension du comportement complexe des brosses de polyélectrolytes faibles et apporte un soutien expérimental à la théorie sur le comportement de ces brosses.

Sélection de modèle d'imputation à partir de modèles bayésiens hiérarchiques linéaires multivariés

Les logiciels utilisés sont Splus et R.

Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations

Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses demeure un mystère. Il est raisonnable de penser que le cortex est le siège de ces représentations et que les ganglions de la base jouent un rôle important dans la maximisation des récompenses. En particulier, les neurones dopaminergiques semblent coder un signal d’erreur de prédiction de récompense. Cette thèse étudie le problème en construisant, à l’aide de l’apprentissage machine, un modèle informatique intégrant de nombreuses évidences neurologiques. Après une introduction au cadre mathématique et à quelques algorithmes de l’apprentissage machine, un survol de l’apprentissage en psychologie et en neuroscience et une revue des modèles de l’apprentissage dans les ganglions de la base, la thèse comporte trois articles. Le premier montre qu’il est possible d’apprendre à maximiser ses récompenses tout en développant de meilleures représentations des entrées. Le second article porte sur l'important problème toujours non résolu de la représentation du temps. Il démontre qu’une représentation du temps peut être acquise automatiquement dans un réseau de neurones artificiels faisant office de mémoire de travail. La représentation développée par le modèle ressemble beaucoup à l’activité de neurones corticaux dans des tâches similaires. De plus, le modèle montre que l’utilisation du signal d’erreur de récompense peut accélérer la construction de ces représentations temporelles. Finalement, il montre qu’une telle représentation acquise automatiquement dans le cortex peut fournir l’information nécessaire aux ganglions de la base pour expliquer le signal dopaminergique. Enfin, le troisième article évalue le pouvoir explicatif et prédictif du modèle sur différentes situations comme la présence ou l’absence d’un stimulus (conditionnement classique ou de trace) pendant l’attente de la récompense. En plus de faire des prédictions très intéressantes en lien avec la littérature sur les intervalles de temps, l’article révèle certaines lacunes du modèle qui devront être améliorées. Bref, cette thèse étend les modèles actuels de l’apprentissage des ganglions de la base et du système dopaminergique au développement concurrent de représentations temporelles dans le cortex et aux interactions de ces deux structures.

Modèles murins de prééclampsie et effets préventifs de l’entraînement physique

La prééclampsie est la première cause de mortalité et de morbidité périnatale et aucun traitement, mis à part l’accouchement, n’est connu à ce jour. Pour mieux comprendre cette maladie, nous avons utilisé trois modèles animaux. Dans un premier temps, nous avons voulu confirmer la présence de prééclampsie chez les souris déficientes en p57kip2, une protéine impliquée dans le cycle cellulaire des trophoblastes. Contrairement au groupe japonais, l’hypertension et la protéinurie au cours de la gestation ne survenaient pas, malgré une perte de structure des trophoblastes dans le labyrinthe ainsi qu’une microcalcification au niveau de leurs placentas. Nous avons alors observé que la diète japonaise induisait à elle seule une diminution de la croissance fœtale, ainsi qu’une dysfonction endothéliale chez ces souris. Nos résultats démontrent que ni les altérations placentaires, ni la génétique ne sont suffisantes pour induire les symptômes de la prééclampsie dans ce modèle, et que la diète peut avoir des effets délétères chez la souris gestante peu importe le génotype. Ensuite, nous avons démontré que les souris hypertendues surexprimant la rénine et l’angiotensinogène humaine développent de la protéinurie et une augmentation de la pression artérielle au cours de la gestation. Leurs placentas sont affectés par de la nécrose et une perte de structure des trophoblastes du labyrinthe en plus de surexprimer le gène du récepteur sFlt-1. Ces souris représentent le premier modèle animal de prééclampsie superposée à de l’hypertension chronique. Finalement, en utilisant des femelles normotendues surexprimant l’angiotensinogène humaine qui développent les symptômes de la prééclampsie lorsqu’elles sont accouplées à des mâles qui surexpriment la rénine humaine, nous avons établi que l’entraînement physique normalisait la hausse de pression ainsi que l’apparition de protéinurie en fin de gestation. Aussi, l'entraînement améliorait la croissance fœtale et placentaire ainsi que la réponse vasculaire indépendante de l’endothélium, et ce, indépendamment du génotype des souris. La présence d’une prolifération exagérée et désorganisée des trophoblastes dans ce modèle était aussi normalisée. L’entraînement physique prévient donc l’apparition des symptômes de la prééclampsie dans ce modèle. Mis ensemble, nos résultats aideront à mieux comprendre les mécanismes à l’origine de la prééclampsie et de sa prévention.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Étude de l’impact de la charge de travail sur les indicateurs biologiques d’exposition de l’acétone et du styrène par la modélisation toxicocinétique

L’effort physique a été reconnu comme l’un des déterminants majeurs qui affecte l’absorption pulmonaire et la cinétique des solvants industriels, composés volatils très répandus dans le milieu de travail. L’objectif global de ce projet était de caractériser la relation entre divers niveaux de charge de travail et les concentrations biologiques de l’acétone et du styrène ou de ses métabolites utilisés comme des indicateurs biologiques de l’exposition (IBEs) à ces solvants. Des modèles pharmacocinétiques à base physiologique ont été développés et validés afin de reproduire une exposition professionnelle à l’acétone et au styrène, individuellement et en combinaison, durant une semaine complète de travail (8h/jour, 5 jours). Les simulations ont été effectuées suivant une exposition aux valeurs limite d’exposition (500 ppm et 20 ppm, respectivement) et à des charges de travail de 12,5 W (repos), 25 W et 50 W. Les valeurs prédites par les modèles ont été comparées aux valeurs de référence des IBEs actuels. Le niveau d’acétone dans l’urine obtenu à la fin du dernier quart de travail était 3,5 fois supérieur à la valeur au repos (28 mg/L) pour un effort de 50 W, tandis que les niveaux de styrène dans le sang veineux et de ses métabolites dans l’urine ont augmenté d’un facteur d’environ 3,0 en comparaison avec les valeurs au repos, respectivement de 0,17 mg/L et 144 mg/g créatinine. Pour une co-exposition à des concentrations de 20 ppm de styrène et 200 ppm d’acétone et à une activité physique de 50 W, les simulations ont montré une augmentation de 10% du styrène sanguin et une faible diminution de ses métabolites dans l’urine. Les valeurs simulées par les modèles pour l’acétone ou le styrène montrent que des travailleurs dont la charge de travail équivaut à plus de 25 W sont susceptibles d’avoir des concentrations internes pouvant dépasser les valeurs de référence des IBEs respectifs de ces solvants et peuvent être à risque. Les résultats soulignent ainsi l’importance de tenir compte de la charge de travail dans la détermination d’une valeur de référence pour la surveillance biologique de l’acétone et du styrène.

Essais sur les frictions financières dans les modèles d'équilibre général dynamique

Cette thèse examine les effets des imperfections des marchés financiers sur la macroéconomie. Plus particulièrement, elle se penche sur les conséquences de la faillite dans les contrats financiers dans une perspective d'équilibre général dynamique. Le premier papier construit un modèle qui utilise l'avantage comparatif des banques dans la gestion des situations de détresse financière pour expliquer le choix des firmes entre les prêts bancaires et les prêts du marché financier. Le modèle réussit à expliquer pourquoi les firmes plus petites préfèrent le financement bancaire et pourquoi les prêts bancaires sont plus répandus en Europe. Le premier fait est expliqué par le lien négatif entre la valeur nette de l'entreprise et la probabilité de faire faillite. Le deuxième fait s'explique par le coût fixe d'émission de bons plus élevé en Europe. Le deuxième papier examine l'interaction entre les contraintes de financement affectant les ménages et les firmes. Une interaction positive pourrait amplifier et augmenter la persistance de l'effet d'un choc agrégé sur l'économie. Je construis un nouveau modèle qui contient des primes de financement externes pour les firmes et les ménages. Dans le modèle de base avec prix et salaires flexibles, j'obtiens une faible interaction négative entre les coûts de financement des firmes et des ménages. Le facteur clé qui explique ce résultat est l'effet du changement contre cyclique du coût de financement des ménages sur leur offre de travail et leur demande de prêts. Dans une période d'expansion, cet effet augmente les taux d'intérêt, réduit l'investissement et augmente le coût de financement des entreprises. Le troisième papier ajoute les contraintes de financement des banques dans un modèle macroéconomiques avec des prêts hypothécaires et des fluctuations dans les prix de l'immobilier. Les banques dans le modèle ne peuvent pas complètement diversifier leurs prêts, ce qui génère un lien entre les risques de faillite des ménages et des banques. Il y a deux effets contraires des cycles économiques qui affectent la prime de financement externe de la banque. Premièrement, il y a un lien positif entre le risque de faillite des banques et des emprunteurs qui contribue à rendre le coût de financement externe des banques contre cyclique. Deuxiément, le lissage de la consommation par les ménages rend la proportion de financement externe des banques pro cyclique, ce qui tend à rendre le coût de financement bancaire pro cyclique. En combinant ces deux effets, le modèle peut reproduire des profits bancaires et des ratios d'endettement bancaires pro cycliques comme dans les données, mais pour des chocs non-financiers les frictions de financement bancaire dans le modèle n'ont pas un effet quantitativement significatif sur les principales variables agrégées comme la consommation ou l'investissement.

Liens prédictifs entre l’agressivité proactive et la délinquance : le rôle modérateur des normes prosociales du groupe-classe et du rejet par les pairs

Le but de cette étude est d’examiner les liens prédictifs entre les comportements d’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence, ainsi que le rôle potentiellement modérateur des normes prosociales du groupe-classe et du rejet par le groupe de pairs. Spécifiquement, les liens suivants seront examinés : 1) le lien principal positif entre l’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence, 2) l’effet modérateur (i.e., protecteur) des normes prosociales au sein du groupe-classe sur le lien entre l’agressivité proactive et la délinquance et 3) l’effet modérateur de second niveau du rejet par les pairs eu égard à l’effet modérateur de premier niveau des normes prosociales du groupe-classe. Deux modèles théoriques seront utilisés afin d’appuyer le choix des hypothèses et offrir un cadre conceptuel en vue de l’interprétation des résultats: Le modèle du groupe de référence et le modèle de la similarité personne-groupe. Les données proviennent d’un échantillon composé de 327 enfants ayant été évalués à 6 reprises, de l’âge de 10 ans (4e année primaire) à 15 ans (3e secondaire). La délinquance fut mesurée à l’aide de données auto-rapportées par les participants. Les normes prosociales du groupe-classe furent basées sur les évaluations moyennes faites par les enseignants des comportements prosociaux des élèves de leur classe. Le rejet par les pairs fut mesuré à l’aide d’évaluations sociométriques au sein des groupes-classes. Des modèles de régression linéaire hiérarchique ont été utilisés. Les résultats montrent un lien positif entre l’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence. Malgré l’obtention d’un coefficient d’interaction marginal, les résultats indiquent que les normes prosociales modèrent, mais à la hausse, le lien entre l’agressivité et la délinquance. L’effet modérateur du rejet par les pairs n’apparaît pas comme étant significatif. Ces résultats seront discutés afin de mieux comprendre le lien entre l’agressivité et les éléments du contexte social dans lequel l’enfant évolue, ainsi que leur implication au niveau de la prévention des problèmes d’agressivité et de la délinquance en milieu scolaire.

Histoire de l'interprétation de la transition néolithique : évolution des théories, modèles et hypothèses

Ce mémoire reconstitue l’histoire des théories, modèles et hypothèses qui ont été formulés, principalement en archéologie, afin d’expliquer la naissance de l’agriculture qui correspond, du point de vue chronologique, à la transition (ou révolution) néolithique. Ces schèmes explicatifs sont décrits chronologiquement depuis la naissance de l’archéologie préhistorique, dans la première moitié du XIXe siècle, jusqu’à maintenant. Ils sont classifiés en fonction des principales écoles qui ont joué un rôle prédominant en archéologie préhistorique depuis son origine, soit : l’évolutionnisme multilinéaire, l’école culturelle-historique, le processualisme, le néodarwinisme et le postprocessualisme. Les théories spécifiques (dites de « niveau mitoyen » ou « régionales ») qui ont été avancées par ces écoles sont présentées dans leur ordre chronologique, soit (principalement) : les théories de la dessiccation ou de l’oasis, des flancs de colline, de la périphérie, du stress démographique, du festin compétitif, de la révolution des symboles, etc. Ce mémoire pose enfin les jalons d’une théorie multifactorielle qui intègre ou synthétise les principaux facteurs qui ont pu influer sur la naissance de l’agriculture et sur la transition néolithique.

Analyse bayésienne et classification pour modèles continus modifiés à zéro

Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, la formulation usuelle des modèles continus à sur-représentation -- un mélange entre une densité continue et une masse de Dirac -- empêche de les généraliser afin de couvrir le cas de la sous-représentation de zéros. Une formulation alternative des modèles continus à sur-représentation de zéros, pouvant aisément être généralisée au cas de la sous-représentation, est présentée ici. L'estimation est d'abord abordée sous le paradigme classique, et plusieurs méthodes d'obtention des estimateurs du maximum de vraisemblance sont proposées. Le problème de l'estimation ponctuelle est également considéré du point de vue bayésien. Des tests d'hypothèses classiques et bayésiens visant à déterminer si des données sont à sur- ou sous-représentation de zéros sont présentées. Les méthodes d'estimation et de tests sont aussi évaluées au moyen d'études de simulation et appliquées à des données de précipitation agrégées. Les diverses méthodes s'accordent sur la sous-représentation de zéros des données, démontrant la pertinence du modèle proposé. Nous considérons ensuite la classification d'échantillons de données à sous-représentation de zéros. De telles données étant fortement non normales, il est possible de croire que les méthodes courantes de détermination du nombre de grappes s'avèrent peu performantes. Nous affirmons que la classification bayésienne, basée sur la distribution marginale des observations, tiendrait compte des particularités du modèle, ce qui se traduirait par une meilleure performance. Plusieurs méthodes de classification sont comparées au moyen d'une étude de simulation, et la méthode proposée est appliquée à des données de précipitation agrégées provenant de 28 stations de mesure en Colombie-Britannique.

Calculs de modèles d'atmosphères hors-ETL avec métaux pour les étoiles de type sdO : le cas particulier de SDSS J1600+0748

Nous présentons nos grilles de modèles d'atmosphères pour les étoiles sous-naines chaudes de type O (sdO) soit : des modèles classiques hors-ETL H, He, des modèles hors-ETL avec, en plus, du C, N, O et finalement des modèles incluant C, N, O, Fe. En utilisant les raies de Balmer et d'hélium dans le domaine du visible, nous avons fait des comparaisons entre les spectres théoriques de nos différentes grilles afin de caractériser les effets des métaux. On trouve que ces effets dépendent à la fois de la température et de la gravité. De plus, l'abondance d'hélium a une influence importante sur les effets des métaux; une abondance d'hélium faible (log N(He)/N(H) < -1,5) occasionne des effets assez importants alors qu'une abondance plus élevée tend à réduire ces mêmes effets. Nous avons aussi trouvé que l'ajout du fer (en abondance solaire) ne cause que des changements relativement faibles à la structure en température et, par le fait même, aux profils des raies d'hydrogène et d'hélium, par rapport aux changements déjà produits par le C, N, O (en abondance solaire). Nous avons utilisé nos grilles pour faire une analyse spectroscopique du spectre à haut signal sur bruit (180) et basse résolution (9 Å) de SDSS J160043.6+074802.9 obtenu au télescope Bok. Notre meilleure ajustement a été obtenu avec notre grille de spectres synthétiques incluant C, N, O et Fe en quantité solaire, menant aux paramètres suivants : Teff = 68 500 ± 1770 K, log g = 6,09 ± 0,07, and log N(He)/N(H) = -0,64 ± 0,05, où les incertitudes proviennent uniquement de la procédure d'ajustement. Ces paramètres atmosphériques, particulièrement la valeur de l'abondance d'hélium, placent notre étoile dans une région où les effets des métaux ne sont pas très marqués.

Statistical potentials for evolutionary studies

Les séquences protéiques naturelles sont le résultat net de l’interaction entre les mécanismes de mutation, de sélection naturelle et de dérive stochastique au cours des temps évolutifs. Les modèles probabilistes d’évolution moléculaire qui tiennent compte de ces différents facteurs ont été substantiellement améliorés au cours des dernières années. En particulier, ont été proposés des modèles incorporant explicitement la structure des protéines et les interdépendances entre sites, ainsi que les outils statistiques pour évaluer la performance de ces modèles. Toutefois, en dépit des avancées significatives dans cette direction, seules des représentations très simplifiées de la structure protéique ont été utilisées jusqu’à présent. Dans ce contexte, le sujet général de cette thèse est la modélisation de la structure tridimensionnelle des protéines, en tenant compte des limitations pratiques imposées par l’utilisation de méthodes phylogénétiques très gourmandes en temps de calcul. Dans un premier temps, une méthode statistique générale est présentée, visant à optimiser les paramètres d’un potentiel statistique (qui est une pseudo-énergie mesurant la compatibilité séquence-structure). La forme fonctionnelle du potentiel est par la suite raffinée, en augmentant le niveau de détails dans la description structurale sans alourdir les coûts computationnels. Plusieurs éléments structuraux sont explorés : interactions entre pairs de résidus, accessibilité au solvant, conformation de la chaîne principale et flexibilité. Les potentiels sont ensuite inclus dans un modèle d’évolution et leur performance est évaluée en termes d’ajustement statistique à des données réelles, et contrastée avec des modèles d’évolution standards. Finalement, le nouveau modèle structurellement contraint ainsi obtenu est utilisé pour mieux comprendre les relations entre niveau d’expression des gènes et sélection et conservation de leur séquence protéique.

Traduction statistique par recherche locale

La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet (Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus, ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art.