Intégration de méthodes de data mining dans le renseignement criminel : analyse par des structures issues de la théorie des graphes dans le profilage des stupéfiants

Data mining can be defined as the extraction of previously unknown and potentially useful information from large datasets. The main principle is to devise computer programs that run through databases and automatically seek deterministic patterns. It is applied in different fields of application, e.g., remote sensing, biometry, speech recognition, but has seldom been applied to forensic case data. The intrinsic difficulty related to the use of such data lies in its heterogeneity, which comes from the many different sources of information. The aim of this study is to highlight potential uses of pattern recognition that would provide relevant results from a criminal intelligence point of view. The role of data mining within a global crime analysis methodology is to detect all types of structures in a dataset. Once filtered and interpreted, those structures can point to previously unseen criminal activities. The interpretation of patterns for intelligence purposes is the final stage of the process. It allows the researcher to validate the whole methodology and to refine each step if necessary. An application to cutting agents found in illicit drug seizures was performed. A combinatorial approach was done, using the presence and the absence of products. Methods coming from the graph theory field were used to extract patterns in data constituted by links between products and place and date of seizure. A data mining process completed using graphing techniques is called ``graph mining''. Patterns were detected that had to be interpreted and compared with preliminary knowledge to establish their relevancy. The illicit drug profiling process is actually an intelligence process that uses preliminary illicit drug classes to classify new samples. Methods proposed in this study could be used \textit{a priori} to compare structures from preliminary and post-detection patterns. This new knowledge of a repeated structure may provide valuable complementary information to profiling and become a source of intelligence.

Génération efficace de graphes d’appels dynamiques complets

Analyser le code permet de vérifier ses fonctionnalités, détecter des bogues ou améliorer sa performance. L’analyse du code peut être statique ou dynamique. Des approches combinants les deux analyses sont plus appropriées pour les applications de taille industrielle où l’utilisation individuelle de chaque approche ne peut fournir les résultats souhaités. Les approches combinées appliquent l’analyse dynamique pour déterminer les portions à problèmes dans le code et effectuent par la suite une analyse statique concentrée sur les parties identifiées. Toutefois les outils d’analyse dynamique existants génèrent des données imprécises ou incomplètes, ou aboutissent en un ralentissement inacceptable du temps d’exécution. Lors de ce travail, nous nous intéressons à la génération de graphes d’appels dynamiques complets ainsi que d’autres informations nécessaires à la détection des portions à problèmes dans le code. Pour ceci, nous faisons usage de la technique d’instrumentation dynamique du bytecode Java pour extraire l’information sur les sites d’appels, les sites de création d’objets et construire le graphe d’appel dynamique du programme. Nous démontrons qu’il est possible de profiler dynamiquement une exécution complète d’une application à temps d’exécution non triviale, et d’extraire la totalité de l’information à un coup raisonnable. Des mesures de performance de notre profileur sur trois séries de benchmarks à charges de travail diverses nous ont permis de constater que la moyenne du coût de profilage se situe entre 2.01 et 6.42. Notre outil de génération de graphes dynamiques complets, nommé dyko, constitue également une plateforme extensible pour l’ajout de nouvelles approches d’instrumentation. Nous avons testé une nouvelle technique d’instrumentation des sites de création d’objets qui consiste à adapter les modifications apportées par l’instrumentation au bytecode de chaque méthode. Nous avons aussi testé l’impact de la résolution des sites d’appels sur la performance générale du profileur.

Segmentation non-supervisée d'images couleur par sur-segmentation Markovienne en régions et procédure de regroupement de régions par graphes pondérés

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

Dimension métrique des graphes

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

Complexité des homomorphismes de graphes avec listes

Les problèmes de satisfaction de contraintes, qui consistent à attribuer des valeurs à des variables en respectant un ensemble de contraintes, constituent une large classe de problèmes naturels. Pour étudier la complexité de ces problèmes, il est commode de les voir comme des problèmes d'homomorphismes vers des structures relationnelles. Un axe de recherche actuel est la caractérisation des classes de complexité auxquelles appartient le problème d'homomorphisme, ceci dans la perspective de confirmer des conjectures reliant les propriétés algébriques des structures relationelles à la complexité du problème d'homomorphisme. Cette thèse propose dans un premier temps la caractérisation des digraphes pour lesquels le problème d'homomorphisme avec listes appartient à FO. On montre également que dans le cas du problèmes d'homomorphisme avec listes sur les digraphes télescopiques, les conjectures reliant algèbre et complexité sont confirmées. Dans un deuxième temps, on caractérise les graphes pour lesquels le problème d'homomorphisme avec listes est résoluble par cohérence d'arc. On introduit la notion de polymorphisme monochromatique et on propose un algorithme simple qui résoud le problème d'homomorphisme avec listes si le graphe cible admet un polymorphisme monochromatique TSI d'arité k pour tout k ≥ 2.

Narration et mathématiques l’utilisation des graphes au cinéma et dans la bande dessinée

Il est possible de modéliser la trame temporelle d’une histoire à l’aide de courbes paramétrées et la juxtaposition de ces différentes courbes permet la construction de graphes. Ce modèle peut servir à la fois à comprendre certaines histoires et à explorer de nouvelles narrations possibles basées sur ces graphes. Dans ce mémoire, nous présentons ce modèle de pair avec les notions mathématiques sur lesquelles il se base. Finalement, nous explorons des différentes narrations possibles qui apparaissent lorsque nous considérons ces graphes sur différentes surfaces.

Analyse de maillages surfaciques par construction et comparaison de modèles moyens et par décomposition par graphes s’appuyant sur les courbures discrètes : application à l’étude de la cornée humaine

Réalisé en cotutelle avec Aix Marseille Université.

Les appareils d'intégration: intégrateurs simples et composés; planimètres; intégromètres; intégraphes et courbes intégrales; analyse harmonique et analyseurs.

Available on demand as hard copy or computer file from Cornell University Library.

Les télégraphes en Europe, leur état actuel en 1905...

Mode of access: Internet.

Assemblage d’ADN avec graphes de de Bruijn sur FPGA

Ce mémoire est consacré à la parallélisation d’un algorithme d’assemblage d’ADN de type de novo sur différentes plateformes matérielles, soit les processeurs multicoeurs et les accélérateurs de type FPGA. Plus précisément, le langage OpenCL est utilisé pour accélérer l’algorithme dont il est question, et de permettre un comparatif direct entre les les plateformes. Cet algorithme est d’abord introduit, puis son implémentation originale, développée pour une exécution sur une grappe de noeuds, est discutée. Les modifications apportées à l’algorithme dans le but de faciliter la parallélisation sont ensuite divulgées. Ensuite, le coeur du travail est présenté, soit la programmation utilisant OpenCL. Finalement, les résultats sont présentés et discutés.

Exploitation de l'analyse par graphes au niveau élémentaire en vue d'investigations du côté des attitudes et des habiletés logiques

L'école d'hier faisait de la grammaire et de l'analyse un usage prépondérant dans l'apprentissage de la langue. Une longue série de règles appliquées dans des exercices structurés préparait une certaine élite d'étudiants à "faire leurs humanités". Le temps passe, les choses évoluent, la grammaire se transforme. Lorsque nous avons commencé à enseigner au niveau élémentaire, les cours de grammaire et d'analyse ne différaient pas tellement de ceux des générations antérieures. Puis vinrent les années '70. Un programme cadre est instauré. Les maîtres endossent la responsabilité de la méthode utilisée et de son application. Une période d'instabilité se creuse, dont les élèves sont les plus grandes victimes. Nous atteignons la période critique où l'on constate que peu d'enfants maîtrisent leur orthographe d'usage à la fin de leur cours primaire. À qui imputer la faute? Devons-nous revenir à un enseignement systématique de la grammaire? Cette période nous aura permis de constater l'inefficacité de nos leçons traditionnelles en vue d'acquisitions orthographiques chez nos enfants; préférence accordée à l'induction des règles grammaticales usuelles; élimination des connaissances grammaticales inutiles aux besoins immédiats des élèves. Telle Tut notre option en ce qui concerne la grammaire. Mais que dire de l'analyse logique? […]

Méthodes de visualisation en analyse criminelle: approche générale de conception des schémas relationnels et développement d'un catalogue de patterns

Le travail policier et l'enquête judiciaire nécessitent de prendre de nombreuses décisions : choisir quelle trace analyser, mettre sous surveillance ou en détention un suspect, sont autant de décisions qui sont prises quotidiennement par les acteurs du système judiciaire. Ces décisions font l'objet de pesées d'intérêts qui se fondent sur l'analyse de l'information accessible. C'est le rôle de l'analyse criminelle de mettre en perspective l'information colligée pour la rendre intelligible aux décideurs compétents. L'usage de représentations graphiques est notamment recommandé pour soutenir l'analyse et la communication de ces informations.Des techniques de visualisation relationnelle sont notamment exploitées dans les enquêtes judiciaires afin de faciliter le traitement d'affaires d'envergure. Les éléments pertinents de l'enquête sont représentés sous la forme de schémas décrivant les relations entre les événements et les entités d'intérêts (tel que des personnes, des objets et des traces). Les exploitations classiques de ces techniques qui s'apparentent à des graphes, sont par exemple : la représentation de réseaux criminels, de trafics de marchandises, de chronologies d'événements, ainsi que la visualisation de relations téléphoniques et financières. Dans ce contexte, la visualisation soutient un nombre importants d'objectifs, tels qu'analyser les traces et les informations collectées, évaluer a posteriori une investigation, aider à qualifier les infractions, faciliter l'appréhension d'un dossier, voire soutenir une argumentation lors du procès.La pratique intègre des outils logiciels simples qui produisent des graphiques élégants et souvent percutants. Leur utilisation semble néanmoins soulever des difficultés. Cette recherche tend à montrer qu'il existe des disparités étonnantes lors de l'exploitation de ces techniques. Des biais de raisonnement et de perception peuvent être induits, allant jusqu'à provoquer des décisions aux conséquences parfois désastreuses. Ce constat révèle la nécessité de consolider les méthodes pratiquées.Pour mettre en évidence ces difficultés, des évaluations ont été effectuées avec des praticiens et des étudiants. Elles ont permis d'établir une image empirique de l'étendue des variations de conception et d'interprétation des représentations, ainsi que de leurs impacts sur la prise de décision. La nature et la diversité des concepts à représenter, l'absence d'un consensus émergeant sur la manière de représenter les données, la diversité des solutions visuelles envisageables, les contraintes imposées par les outils exploités et l'absence d'une formalisation claire du langage, sont autant de causes supposées des difficultés.Au cours des vingt dernières années, plusieurs axes de développement ont été proposés pour traiter les difficultés observées, tels que l'amélioration des automatismes facilitant la conception d'une représentation, l'exploitation des techniques de réseaux sociaux, l'automatisation de l'identification et de l'extraction des entités dans du texte non-structuré et la définition de langages formels. Cette recherche propose une approche parallèle fondée sur une exploitation adaptée de structures de graphe et de propriétés visuelles pour optimiser la représentation en fonction des objectifs définis et de la nature des informations à représenter.Des solutions ont été recherchées selon plusieurs axes. Des recommandations générales, issues de diverses communautés de recherche liées à la visualisation, ont été recherchées afin de proposer une démarche générale de conception des schémas relationnels. Par ailleurs, le développement d'un catalogue de bonnes pratiques formalisées sous la forme de patterns de visualisation a été amorcé. Chaque pattern décrit une solution particulière pour un problème d'analyse récurrent, tel que l'analyse d'une série de cambriolages. Finalement, l'impact sur les outils de la méthodologie proposée est discuté en regard des limites qu'ils imposent. Un prototype de visualisation multidimensionnel a été élaboré.Cette recherche met en évidence les difficultés rencontrées lors de l'exploitation de représentations graphiques pour soutenir le processus de l'enquête judiciaire et propose des éléments de méthode et des innovations techniques utiles tant pour l'enseignement de la discipline que pour sa pratique.

Evolutionary games on complex networks : the emergence and maintenance of cooperation

Abstract The object of game theory lies in the analysis of situations where different social actors have conflicting requirements and where their individual decisions will all influence the global outcome. In this framework, several games have been invented to capture the essence of various dilemmas encountered in many common important socio-economic situations. Even though these games often succeed in helping us understand human or animal behavior in interactive settings, some experiments have shown that people tend to cooperate with each other in situations for which classical game theory strongly recommends them to do the exact opposite. Several mechanisms have been invoked to try to explain the emergence of this unexpected cooperative attitude. Among them, repeated interaction, reputation, and belonging to a recognizable group have often been mentioned. However, the work of Nowak and May (1992) showed that the simple fact of arranging the players according to a spatial structure and only allowing them to interact with their immediate neighbors is sufficient to sustain a certain amount of cooperation even when the game is played anonymously and without repetition. Nowak and May's study and much of the following work was based on regular structures such as two-dimensional grids. Axelrod et al. (2002) showed that by randomizing the choice of neighbors, i.e. by actually giving up a strictly local geographical structure, cooperation can still emerge, provided that the interaction patterns remain stable in time. This is a first step towards a social network structure. However, following pioneering work by sociologists in the sixties such as that of Milgram (1967), in the last few years it has become apparent that many social and biological interaction networks, and even some technological networks, have particular, and partly unexpected, properties that set them apart from regular or random graphs. Among other things, they usually display broad degree distributions, and show small-world topological structure. Roughly speaking, a small-world graph is a network where any individual is relatively close, in terms of social ties, to any other individual, a property also found in random graphs but not in regular lattices. However, in contrast with random graphs, small-world networks also have a certain amount of local structure, as measured, for instance, by a quantity called the clustering coefficient. In the same vein, many real conflicting situations in economy and sociology are not well described neither by a fixed geographical position of the individuals in a regular lattice, nor by a random graph. Furthermore, it is a known fact that network structure can highly influence dynamical phenomena such as the way diseases spread across a population and ideas or information get transmitted. Therefore, in the last decade, research attention has naturally shifted from random and regular graphs towards better models of social interaction structures. The primary goal of this work is to discover whether or not the underlying graph structure of real social networks could give explanations as to why one finds higher levels of cooperation in populations of human beings or animals than what is prescribed by classical game theory. To meet this objective, I start by thoroughly studying a real scientific coauthorship network and showing how it differs from biological or technological networks using divers statistical measurements. Furthermore, I extract and describe its community structure taking into account the intensity of a collaboration. Finally, I investigate the temporal evolution of the network, from its inception to its state at the time of the study in 2006, suggesting also an effective view of it as opposed to a historical one. Thereafter, I combine evolutionary game theory with several network models along with the studied coauthorship network in order to highlight which specific network properties foster cooperation and shed some light on the various mechanisms responsible for the maintenance of this same cooperation. I point out the fact that, to resist defection, cooperators take advantage, whenever possible, of the degree-heterogeneity of social networks and their underlying community structure. Finally, I show that cooperation level and stability depend not only on the game played, but also on the evolutionary dynamic rules used and the individual payoff calculations. Synopsis Le but de la théorie des jeux réside dans l'analyse de situations dans lesquelles différents acteurs sociaux, avec des objectifs souvent conflictuels, doivent individuellement prendre des décisions qui influenceront toutes le résultat global. Dans ce cadre, plusieurs jeux ont été inventés afin de saisir l'essence de divers dilemmes rencontrés dans d'importantes situations socio-économiques. Bien que ces jeux nous permettent souvent de comprendre le comportement d'êtres humains ou d'animaux en interactions, des expériences ont montré que les individus ont parfois tendance à coopérer dans des situations pour lesquelles la théorie classique des jeux prescrit de faire le contraire. Plusieurs mécanismes ont été invoqués pour tenter d'expliquer l'émergence de ce comportement coopératif inattendu. Parmi ceux-ci, la répétition des interactions, la réputation ou encore l'appartenance à des groupes reconnaissables ont souvent été mentionnés. Toutefois, les travaux de Nowak et May (1992) ont montré que le simple fait de disposer les joueurs selon une structure spatiale en leur permettant d'interagir uniquement avec leurs voisins directs est suffisant pour maintenir un certain niveau de coopération même si le jeu est joué de manière anonyme et sans répétitions. L'étude de Nowak et May, ainsi qu'un nombre substantiel de travaux qui ont suivi, étaient basés sur des structures régulières telles que des grilles à deux dimensions. Axelrod et al. (2002) ont montré qu'en randomisant le choix des voisins, i.e. en abandonnant une localisation géographique stricte, la coopération peut malgré tout émerger, pour autant que les schémas d'interactions restent stables au cours du temps. Ceci est un premier pas en direction d'une structure de réseau social. Toutefois, suite aux travaux précurseurs de sociologues des années soixante, tels que ceux de Milgram (1967), il est devenu clair ces dernières années qu'une grande partie des réseaux d'interactions sociaux et biologiques, et même quelques réseaux technologiques, possèdent des propriétés particulières, et partiellement inattendues, qui les distinguent de graphes réguliers ou aléatoires. Entre autres, ils affichent en général une distribution du degré relativement large ainsi qu'une structure de "petit-monde". Grossièrement parlant, un graphe "petit-monde" est un réseau où tout individu se trouve relativement près de tout autre individu en termes de distance sociale, une propriété également présente dans les graphes aléatoires mais absente des grilles régulières. Par contre, les réseaux "petit-monde" ont, contrairement aux graphes aléatoires, une certaine structure de localité, mesurée par exemple par une quantité appelée le "coefficient de clustering". Dans le même esprit, plusieurs situations réelles de conflit en économie et sociologie ne sont pas bien décrites ni par des positions géographiquement fixes des individus en grilles régulières, ni par des graphes aléatoires. De plus, il est bien connu que la structure même d'un réseau peut passablement influencer des phénomènes dynamiques tels que la manière qu'a une maladie de se répandre à travers une population, ou encore la façon dont des idées ou une information s'y propagent. Ainsi, durant cette dernière décennie, l'attention de la recherche s'est tout naturellement déplacée des graphes aléatoires et réguliers vers de meilleurs modèles de structure d'interactions sociales. L'objectif principal de ce travail est de découvrir si la structure sous-jacente de graphe de vrais réseaux sociaux peut fournir des explications quant aux raisons pour lesquelles on trouve, chez certains groupes d'êtres humains ou d'animaux, des niveaux de coopération supérieurs à ce qui est prescrit par la théorie classique des jeux. Dans l'optique d'atteindre ce but, je commence par étudier un véritable réseau de collaborations scientifiques et, en utilisant diverses mesures statistiques, je mets en évidence la manière dont il diffère de réseaux biologiques ou technologiques. De plus, j'extrais et je décris sa structure de communautés en tenant compte de l'intensité d'une collaboration. Finalement, j'examine l'évolution temporelle du réseau depuis son origine jusqu'à son état en 2006, date à laquelle l'étude a été effectuée, en suggérant également une vue effective du réseau par opposition à une vue historique. Par la suite, je combine la théorie évolutionnaire des jeux avec des réseaux comprenant plusieurs modèles et le réseau de collaboration susmentionné, afin de déterminer les propriétés structurelles utiles à la promotion de la coopération et les mécanismes responsables du maintien de celle-ci. Je mets en évidence le fait que, pour ne pas succomber à la défection, les coopérateurs exploitent dans la mesure du possible l'hétérogénéité des réseaux sociaux en termes de degré ainsi que la structure de communautés sous-jacente de ces mêmes réseaux. Finalement, je montre que le niveau de coopération et sa stabilité dépendent non seulement du jeu joué, mais aussi des règles de la dynamique évolutionnaire utilisées et du calcul du bénéfice d'un individu.

La conception de schémas relationnels en analyse criminelle: au-delà de la maîtrise des outils

Des techniques de visualisation sont exploitées dans les enquêtes judiciaires afin de faciliter le traitement d'affaires d'envergure. Les éléments pertinents de l'enquête sont représentés par des schémas décrivant les relations entre les évènements et les entités d'intérêt. Les exploitations classiques de ces techniques qui s'apparentent à la construction de graphes sont par exemple : la représentation de réseaux criminels, de trafics de marchandises, de chronologies d'évènements, ainsi que la visualisation de relations téléphoniques et financières. Dans ce contexte, la visualisation soutient un nombre important d'objectifs, tels qu'analyser les traces et les informations collectées, évaluer à posteriori une investigation, aider à qualifier les infractions, faciliter l'appréhension d'un dossier et la prise de décisions au cours d'une enquête, voire soutenir une argumentation lors du procès. La pratique intègre des outils logiciels simples qui produisent des graphiques élégants et souvent percutants. Cette recherche tend à montrer qu'il existe des disparités étonnantes lors de l'exploitation de ces techniques. Des biais de raisonnement et de perception peuvent être induits, allant jusqu'à provoquer des décisions aux conséquences parfois désastreuses. Pour mettre en évidence ces difficultés, des évaluations ont été effectuées avec des praticiens et des étudiants. Elles ont permis d'établir une image empirique de l'étendue des variations de conception et d'interprétation des représentations, ainsi que de leurs impacts sur la prise de décision. La nature et la diversité des concepts à représenter, l'absence de consensus sur la manière de représenter les données, la diversité des solutions visuelles envisageables, les contraintes imposées par les outils exploités et l'absence d'une formalisation claire du langage, sont autant de causes supposées des difficultés. Ce constat révèle la nécessiter de consolider les méthodes pratiquées.