De la recommandation d'un dépistage à son (non) implantation: le cas de l'anévrisme de l'aorte abdominale. [From guidelines for screening to their (poor) implementation: the case of the abdominal aortic aneurysm].

Suite à des essais cliniques randomisés démontrant l'efficacité du dépistage de l'anévrisme de l'aorte abdominale (AAA) par échographie, plusieurs recommandations ont été publiées dans de nombreux pays en faveur du dépistage dans une partie de la population générale. De plus, au-delà de la rupture aortique, le dépistage d'un petit AAA semble être une bonne occasion d'appliquer les stratégies de prévention secondaire, permettant une amélioration globale du pronostic cardiovasculaire du patient. Ces recommandations sont cependant peu suivies; les campagnes de dépistage systématique sont rares, laissant la responsabilité du dépistage au médecin généraliste. Cet article se propose de discuter les raisons de la non-implantation du dépistage de l'AAA. [Abstract] Following the evidence of benefits of ultrasound screening for abdominal aorta aneurysms (AAA), several guidelines support this screening in population. Beyond the prompt diagnosis of AAA prior to its rupture of grim vital prognosis, small AAA can beconsidered as a prognostic marker for cardiovascular diseases (CVD). Yet, its detection is an opportunity for secondary prevention to reduce CVD mortality. Despite, these guidelines are poorly applied: systematic screening campaigns are infrequent, making the screening of family physicians responsibility. While the major benefit from this screening strategy is to reduce AAA-related death (but only trivial effect on long-term total mortality), this explains only partially the lack of guidelines implementation. The reasons of the poor implementation of these guidelines are discussed herein.

Décision de baisser les salaires ou non: Le rôle de l'empathie face à une recommandation d'un supérieur hiérarchique (The role of Empathy in wage cut decisions).

En entreprise, les supérieurs hiérarchiques ont une influence non négligeable sur la prise de décision de leurs subordonnés. Ces derniers tendent à se conformer à l'avis de leur supérieur pour prendre leurs décisions. Toutefois, cette conformité des subordonnés à l'avis de leur supérieur peut devenir un problème lorsque l'avis reçu est questionnable d'un point de vue éthique. Les études antérieures menées à ce sujet ont démontré que le contenu n'a pas d'impact, c'est-à-dire que du moment qu'un avis est donné par un supérieur hiérarchique, les subordonnés tendent à se conformer à cet avis quelque soit son contenu. Dans la présente expérience, nous nous sommes intéressés à ce phénomène de conformité dans une prise de décision ayant des conséquences sur des personnes. En particulier, nous avons étudié le rôle de l'empathie, définit comme l'habilité de ressentir les émotions des autres ou de se mettre à leur place. Notre première hypothèse concerne l'effet principal de l'avis du supérieur : les participants tiennent compte de l'avis de leur supérieur dans leur prise de décision. Notre seconde hypothèse concerne le rôle modérateur de l'empathie: les participants haut en empathie sont moins sensibles à l'avis de leur supérieur que les participants bas en empathie étant donné qu'ils anticipent les conséquences de leur décision vis-à-vis des personnes concernées. Cent-douze étudiants ont participé à un exercice de mise en situation. Dans la peau d'un chef de Département d'une entreprise, ils devaient entre autres réfléchir au problème du niveau des salaires du personnel peu qualifié et en particulier au fait que cette catégorie de salariés était surpayée par rapport à ce qui se pratiquait sur le marché du travail. Cette expérience était composée de deux conditions, où l'avis du supérieur était manipulé. Dans la condition 1, l'avis du supérieur était de baisser les salaires, alors que dans la condition 2 l'avis était de garder les salaires constants. Les résultats ont confirmé nos hypothèses. Les participants recevant l'avis de leur supérieur de baisser les salaires ont effectivement pris la décision de baisser les salaires. Il a aussi été démontré que le niveau d'empathie modère cette relation. Les participants haut en empathie ont eu tendance à ne pas suivre l'avis donné contrairement aux participants bas en empathie. Cela démontre ainsi l'influence que peut avoir le contexte sur les individus et leur prise de décision mais aussi que les caractéristiques personnelles ont une influence non négligeable.

Recueil de modèles de correspondance, anonyme et sans titre, contenant des formules d'épîtres à adresser aux dignitaires de l'empire, des lettres que s'envoient les grands personnages, des lettres échangées entre parents et amis, des lettres d'amitié et de bonne relation, de condoléance, de recommandation, des formules d'actes.

Parmi ces pièces, l'on remarque la lettre que le sultan Mourad IV écrivit au roi de Perse (folio 49) ; on trouve, aux feuillets 1-6, la première page du traité sur la correspondance diplomatique de Okčizade Mohammed Efendi, et quelques lettres officielles, tirées d'un Insha, dans une écriture divani cursive.

Papyres : un système de gestion et de recommandation d’articles de recherche

Les étudiants gradués et les professeurs (les chercheurs, en général), accèdent, passent en revue et utilisent régulièrement un grand nombre d’articles, cependant aucun des outils et solutions existants ne fournit la vaste gamme de fonctionnalités exigées pour gérer correctement ces ressources. En effet, les systèmes de gestion de bibliographie gèrent les références et les citations, mais ne parviennent pas à aider les chercheurs à manipuler et à localiser des ressources. D'autre part, les systèmes de recommandation d’articles de recherche et les moteurs de recherche spécialisés aident les chercheurs à localiser de nouvelles ressources, mais là encore échouent dans l’aide à les gérer. Finalement, les systèmes de gestion de contenu d'entreprise offrent les fonctionnalités de gestion de documents et des connaissances, mais ne sont pas conçus pour les articles de recherche. Dans ce mémoire, nous présentons une nouvelle classe de systèmes de gestion : système de gestion et de recommandation d’articles de recherche. Papyres (Naak, Hage, & Aïmeur, 2008, 2009) est un prototype qui l’illustre. Il combine des fonctionnalités de bibliographie avec des techniques de recommandation d’articles et des outils de gestion de contenu, afin de fournir un ensemble de fonctionnalités pour localiser les articles de recherche, manipuler et maintenir les bibliographies. De plus, il permet de gérer et partager les connaissances relatives à la littérature. La technique de recommandation utilisée dans Papyres est originale. Sa particularité réside dans l'aspect multicritère introduit dans le processus de filtrage collaboratif, permettant ainsi aux chercheurs d'indiquer leur intérêt pour des parties spécifiques des articles. De plus, nous proposons de tester et de comparer plusieurs approches afin de déterminer le voisinage dans le processus de Filtrage Collaboratif Multicritère, de telle sorte à accroître la précision de la recommandation. Enfin, nous ferons un rapport global sur la mise en œuvre et la validation de Papyres.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Apprentissage statistique pour l'étiquetage de musique et la recommandation

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

LORESA : un système de recommandation d'objets d'apprentissage basé sur les annotations sémantiques

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

Mures : Un système de recommandation de musique

Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

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.