CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
La segmentation des données par la langue et le thème des tests psycholinguistiques devient de plus en plus un obstacle important à la généralisation des modèles de prédiction. Cela limite notre capacité à comprendre le cœur du dysfonctionnement linguistique et cognitif, car les modèles sont surajustés pour les détails d'une langue ou d'un sujet particulier. Dans ce travail, nous étudions les approches potentielles pour surmonter ces limitations. Nous discutons des propriétés de divers modèles de plonjement de mots FastText pour l'anglais et le français et proposons un ensemble des caractéristiques, dérivées de ces propriétés. Nous montrons que malgré les différences dans les langues et les algorithmes de plonjement, un ensemble universel de caractéristiques de vecteurs de mots indépendantes de la langage est capable de capturer le dysfonctionnement cognitif. Nous soutenons que dans le contexte de données rares, les caractéristiques de vecteur de mots fabriquées à la main sont une alternative raisonnable pour l'apprentissage des caractéristiques, ce qui nous permet de généraliser sur les limites de la langue et du sujet.

Mots-clés : Déficience cognitive , Caractéristiques multilingues , Plongement de mots , Linguistique informatique , Traitement automatique des langues
Ce mémoire décrit et évalue un système de module qui améliore la migration de code dans le langage de programmation distribuée Termite Scheme. Ce système de module a la possibilité d’être utilisé dans les applications qu’elles soient distribuées ou pas. Il a pour but de faciliter la conception des programmes dans une structure modulaire et faciliter la migration de code entre les nœuds d’un système distribué. Le système de module est conçu pour le système Gambit Scheme, un compilateur et interprète du langage Scheme utilisé pour implanter Termite. Le système Termite Scheme est utilisé pour implémenter les systèmes distribués.  Le problème qui est résolu est la diffusion de code compilé entre les nœuds d’un système distribué quand le nœud destination n’a aucune connaissance préalable du code qu’il reçoit. Ce problème est difficile car les nœuds sont hétérogènes, ils ont différentes architectures (x86, ARM).  Notre approche permet d’identifier les modules de façon unique dans un contexte dis- tribué. La facilité d’utilisation et la portabilité ont été des facteurs importants dans la conception du système de module.  Le mémoire décrit la structure des modules, leur implémentation dans Gambit et leur application. Les qualités du système de module sont démontrées par des exemples et la performance est évaluée expérimentallement.

Mots-clés : Programmation fonctionnelle , Scheme , Système de module , Système distribué
Le travail de cette thèse est divisé en deux parties. La première partie traite du problème de planification et de séquencement des chargements de conteneurs sur des wagons, un problème opérationnel rencontré dans de nombreux terminaux ferroviaires intermodaux. Dans ce problème, les conteneurs doivent être affectés à une plate-forme sur laquelle un ou deux conteneurs seront chargés et l'ordre de chargement doit être déterminé. Ces décisions sont prises dans le but de minimiser les coûts associés à la manutention des conteneurs, ainsi que de minimiser le coût des conteneurs non chargés. La version déterministe du problème peut être formulé comme un problème de plus court chemin sur un graphe ordonné. Ce problème est difficile à résoudre en raison de la grande taille du graphe. Nous proposons une heuristique en deux étapes basée sur l'algorithme Iterative Deepening A* pour calculer des solutions au problème de planification et de séquencement de la charge dans un budget de cinq minutes. Ensuite, nous illustrons également comment un algorithme d'apprentissage Deep Q peut être utilisé pour résoudre heuristiquement le même problème.   La deuxième partie de cette thèse examine les modèles séquentiels en apprentissage profond. Une stratégie récente pour contourner le problème de gradient qui explose et disparaît dans les réseaux de neurones récurrents (RNN) consiste à imposer des matrices de poids récurrentes orthogonales ou unitaires. Bien que cela assure une dynamique stable pendant l'entraînement, cela se fait au prix d'une expressivité réduite en raison de la variété limitée des transformations orthogonales. Nous proposons une paramétrisation des RNN, basée sur la décomposition de Schur, qui atténue les problèmes de gradient, tout en permettant des matrices de poids récurrentes non orthogonales dans le modèle.

Mots-clés : conteneurs , planification et séquencement des chargements , programmation dynamique , apprentissage par renforcement profond , modélisation séquentielle , réseaux de neurones récurrents
La tâche de question-réponse (Question-Answering, QA) est bien ancrée dans la communauté de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) depuis de nombreuses années. De manière générale, celle-ci consiste à répondre à des questions données à l’aide de documents (textuels ou autres) ou de conversations en faisant au besoin usage de connaissances et en mettant en oeuvre des mécanismes d’inférence. Ainsi, dépendamment du jeu de données et de la tâche lui étant associée, il faut que le système puisse détecter et comprendre les éléments utiles pour répondre correctement à chacune des questions posées. De nombreux progrès ont été réalisés depuis quelques années avec des modèles neuronaux de plus en plus complexes, ces derniers sont cependant coûteux en production, et relativement opaques. Du à leur opacité, il est difficile d’anticiper avec précision le comportement de certains modèles et d’ainsi prévoir quand ces systèmes vont retourner de mauvaises réponses. Contrairement à la très grande majorité des systèmes proposés actuellement, nous allons dans ce mémoire tenter de résoudre cette tâche avec des modèles de taille contrôlable, on s’intéressera principalement aux approches basées sur les traits (features). Le but visé en restreignant la taille des modèles est qu’ils généralisent mieux. On pourra alors mesurer ce que ces modèles capturent afin d’évaluer la granularité de leur "compréhension" de la langue. Aussi, en analysant les lacunes de modèles de taille contrôlable, on pourra mettre en valeur ce que des modèles plus complexes ont capturé. Pour réaliser notre étude, on s’évalue ici sur SQuAD: un jeu de données populaire proposé par l’Université Standford.

Mots-clés : Question-Réponse , SQuAD , Question-Answering
Les réseaux sur-paramétrés, où le nombre de paramètres dépasse le nombre de données, se généralisent bien sur diverses tâches. Cependant, les grands réseaux sont coûteux en termes d’entraînement et de temps d’inférence. De plus, l’hypothèse du billet de loterie indique qu’un sous-réseau d’un réseau initialisé de façon aléatoire peut atteindre une perte marginale après l’entrainement sur une tâche spécifique par rapport au réseau de référence. Par conséquent, il est nécessaire d’optimiser le temps d’inférence et d’entrainement, ce qui est possible pour des architectures neurales plus compactes. Nous introduisons une nouvelle approche “Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming” (OAMIP) pour trouver ces sous-réseaux en identifiant les neurones importants et en supprimant les neurones non importants, ce qui permet d’accélérer le temps d’inférence. L’approche OAMIP proposée fait appel à un programme mixte en nombres entiers (MIP) pour attribuer des scores d’importance à chaque neurone dans les architectures de modèles profonds. Notre MIP est guidé par l’impact sur la principale tâche d’apprentissage du réseau en élaguant simultanément les neurones. En définissant soigneusement la fonction objective du MIP, le solveur aura une tendance à minimiser le nombre de neurones, à limiter le réseau aux neurones critiques, c’est-à-dire avec un score d’importance élevé, qui doivent être conservés pour maintenir la précision globale du réseau neuronal formé. De plus, la formulation proposée généralise l’hypothèse des billets de loterie récemment envisagée en identifiant de multiples sous-réseaux “chanceux”. Cela permet d’obtenir des architectures optimisées qui non seulement fonctionnent bien sur un seul ensemble de données, mais aussi se généralisent sur des di˙érents ensembles de données lors du recyclage des poids des réseaux. Enfin, nous présentons une implémentation évolutive de notre méthode en découplant les scores d’importance entre les couches à l’aide de réseaux auxiliaires et entre les di˙érentes classes. Nous démontrons la capacité de notre formulation à élaguer les réseaux de neurones avec une perte marginale de précision et de généralisabilité sur des ensembles de données et des architectures populaires.

Mots-clés : Mixed-Integer Programming , Apprentissage profond , Élagage des réseaux neuronaux , Programmation mixte , Classement des neurones , Optimisation combinatoire , Optimisation de l’architecture
À l’heure où le numérique s’est totalement imposé dans notre quotidien, nous pouvons nous demander comment évolue notre bien-être. La réalité virtuelle hautement immersive permet de développer des environnements propices à la relaxation qui peuvent améliorer les capacités cognitives et la qualité de vie de nombreuses personnes. Le premier objectif de cette étude est de réduire les émotions négatives et améliorer les capacités cognitives des personnes souffrant de déclin cognitif subjectif (DCS). À cette fin, nous avons développé un environnement de réalité virtuelle appelé Savannah VR, où les participants ont suivi un avatar à travers une savane. Nous avons recruté dix-neuf personnes atteintes de DCS pour participer à l’expérience virtuelle de la savane. Le casque Emotiv Epoc a capturé les émotions des participants pendant toute l’expérience virtuelle. Les résultats montrent que l’immersion dans la savane virtuelle a réduit les émotions négatives des participants et que les effets positifs ont continué par la suite. Les participants ont également amélioré leur performance cognitive. La confusion se manifeste souvent au cours de l’apprentissage lorsque les élèves ne comprennent pas de nouvelles connaissances. C’est un état qui est également très présent chez les personnes atteintes de démence à cause du déclin de leurs capacités cognitives. Détecter et surmonter la confusion pourrait ainsi améliorer le bien-être et les performances cognitives des personnes atteintes de troubles cognitifs. Le deuxième objectif de ce mémoire est donc de développer un outil pour détecter la confusion. Nous avons mené deux expérimentations et obtenu un modèle d’apprentissage automatique basé sur les signaux du cerveau pour reconnaître quatre niveaux de confusion (90% de précision). De plus, nous avons créé un autre modèle pour reconnaître la fonction cognitive liée à la confusion (82 % de précision).

Mots-clés : Démence , Apprentissage automatique , Maladie d’Alzheimer , Thérapie par réalité virtuelle , Émotions , Signaux EEG , Déclin cognitif subjectif , Relaxation , Confusion , AI , Relaxation , Confusion
Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et les profileurs. Chacun de ces outils facilite une tâche principale dans le flux de travail de programmation qui consomme des ressources cognitives lorsqu’il est effectué manuellement. Dans cette thèse, nous explorons plusieurs outils qui facilitent le processus de construction de systèmes intelligents et qui réduisent l’effort cognitif requis pour concevoir, développer, tester et déployer des systèmes logiciels intelligents. Tout d’abord, nous introduisons un environnement de développement intégré (EDI) pour la programmation d’applications Robot Operating System (ROS), appelé Hatchery (Chapter 2). Deuxièmement, nous décrivons Kotlin∇, un système de langage et de type pour la programmation différenciable, un paradigme émergent dans l’apprentissage automatique (Chapter 3). Troisièmement, nous proposons un nouvel algorithme pour tester automatiquement les programmes différenciables, en nous inspirant des techniques de tests contradictoires et métamorphiques (Chapter 4), et démontrons son efficacité empirique dans le cadre de la régression. Quatrièmement, nous explorons une infrastructure de conteneurs basée sur Docker, qui permet un déploiement reproductible des applications ROS sur la plateforme Duckietown (Chapter 5). Enfin, nous réfléchissons à l’état actuel des outils de programmation pour ces applications et spéculons à quoi pourrait ressembler la programmation de systèmes intelligents à l’avenir (Chapter 6).

Mots-clés : Kotlin , Docker , Génie logiciel , Apprentissage automatique , Mathématiques appliquées , Langages de programmation , Outils de programmation , Systèmes de type , Différenciation automatique , Tests automatisés , Systémes embarqués , Systèmes intelligents , Machines virtuelles , ROS , Programmation différenciable , Programmation probabiliste , Programmation fonctionnelle , Compilateurs , Modélisation générative , Test métamorphique , Test de propriété , Analyse statique , Moteur de production , Intégration continue
Les arbres phylogénétiques sont des instruments de biologie évolutive offrant de formidables moyens d'étude pour la génomique comparative. Ils fournissent des moyens de représenter des mécanismes permettant de modéliser les relations de parenté entre les espèces ou les membres de familles de gènes en fonction de la diversité taxonomique, ainsi que des observations et des renseignements sur l'histoire évolutive, la structure et la variation des processus biologiques. Cependant, les méthodes traditionnelles d'inférence phylogénétique ont la réputation d'être sensibles aux erreurs. Il est donc indispensable de comparer les arbres phylogénétiques et de les analyser pour obtenir la meilleure interprétation des données biologiques qu'ils peuvent fournir. Nous commençons par aborder les travaux connexes existants pour déduire, comparer et analyser les arbres phylogénétiques, en évaluant leurs bonnes caractéristiques ainsi que leurs défauts, et discuter des pistes d'améliorations futures. La deuxième partie de cette thèse se concentre sur le développement de mesures efficaces et précises pour analyser et comparer des paires d'arbres génétiques avec des nœuds internes étiquetés. Nous montrons que notre extension de la métrique bien connue de Robinson-Foulds donne lieu à une bonne métrique pour la comparaison d'arbres génétiques étiquetés sous divers modèles évolutifs, et qui peuvent impliquer divers événements évolutifs.

Mots-clés : Distance d’édition , Évolution , Arbre génétique , Arbre étiqueté , Robinson-Foulds , Métrique d’arbre , Histoire de l’évolution
La détection de la paternité textuelle est un domaine de recherche qui existe depuis les années 1960. Il consiste à prédire l’auteur d’un texte en se basant sur d’autres textes dont les auteurs sont connus. Pour faire cela, plusieurs traits sur le style d’écriture et le contenu sont extraits. Pour ce mémoire, deux sous-problèmes de détection de la paternité textuelle ont été traités : la prédiction du genre et de l’âge de l’auteur. Des données collectées de blogs en ligne ont été utilisées pour faire cela. Dans ce travail, plusieurs traits (features) textuels ont été comparé en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique. De même, des méthodes d’apprentissage profond ont été appliqués. Pour la tâche de classification du genre, les meilleurs résultats ont été obtenus en appliquant un système de vote majoritaire sur la prédiction d’autres modèles. Pour la classification d’âge, les meilleurs résultats ont été obtenu en utilisant un classificateur entrainé sur TF-IDF.

Mots-clés : Détection de la paternité textuelle , Traitement automatique des langues naturelles , Apprentissage machine , Apprentissage profond , Vie privée
La mémoire de traduction (MT) joue un rôle décisif lors de la traduction et constitue une base de données idéale pour la plupart des professionnels de la langue. Cependant, une MT est très sujète au bruit et, en outre, il n’y a pas de source spécifique. Des efforts importants ont été déployés pour nettoyer des MT, en particulier pour former un meilleur système de traduction automatique. Dans cette thèse, nous essayons également de nettoyer la MT mais avec un objectif plus large : maintenir sa qualité globale et la rendre suffisament robuste pour un usage interne dans les institutions. Nous proposons un processus en deux étapes : d’abord nettoyer une MT institutionnelle (presque propre), c’est-à-dire éliminer le bruit, puis détecter les textes traduits à partir de systèmes neuronaux de traduction. Pour la tâche d’élimination du bruit, nous proposons une architecture impliquant cinq approches basées sur l’heuristique, l’ingénierie fonctionnelle et l’apprentissage profond. Nous évaluons cette tâche à la fois par annotation manuelle et traduction automatique (TA). Nous signalons un gain notable de +1,08 score BLEU par rapport à un système de nettoyage état de l’art. Nous proposons également un outil Web qui annote automatiquement les traductions incorrectes, y compris mal alignées, pour les institutions afin de maintenir une MT sans erreur. Les modèles neuronaux profonds ont considérablement amélioré les systèmes MT, et ces systèmes traduisent une immense quantité de texte chaque jour. Le matériel traduit par de tels systèmes finissent par peuplet les MT, et le stockage de ces unités de traduction dans TM n’est pas idéal. Nous proposons un module de détection sous deux conditions: une tâche bilingue et une monolingue (pour ce dernier cas, le classificateur ne regarde que la traduction, pas la phrase originale). Nous rapportons une précision moyenne d’environ 85 % en domaine et 75 % hors domaine dans le cas bilingue et 81 % en domaine et 63 % hors domaine pour le cas monolingue en utilisant des classificateurs d’apprentissage profond.

Mots-clés : Traduction automatique , Nettoyage d’une mémoire de traduction , Alignement de phrases , Détection de traduction automatique , Réseau neuronal profond , Transformateur profond , Ingénierie de traits
L'incroyable capacité  des humains à modéliser la complexité du monde physique est rendue possible par la décomposition  qu'ils en font en un ensemble d'entités et de règles simples. De nombreux travaux en sciences cognitives montre que la perception humaine et sa capacité à raisonner est essentiellement centrée sur la notion d'objet. Motivés par cette observation, de récents travaux se sont intéressés aux différentes approches d'apprentissage de représentations centrées sur des entités et comment ces représentations peuvent être utilisées pour résoudre plus facilement des tâches sous-jacentes.  Dans la première contribution on montre comment une architecture centrée sur la notion d'entité  va permettre d'extraire des entités visuelles interpretables et d'apprendre un modèle du monde plus robuste aux différentes configurations d'objets.  Dans la deuxième contribution on s’intéresse à un modèle de génération de graphes dont l'architecture est également centrée sur la notion d'entités  et comment cette architecture rend plus facile l'apprentissage d'une génération conditionelle à certaines propriétés du graphe. On s’intéresse plus particulièrement aux applications en découverte de médicaments. Dans cette tâche, on souhaite optimiser certaines propriétés physico-chmiques du graphe d'une molécule qui a été efficace in-vitro et dont on veut faire un médicament.

Mots-clés : Apprentissage profond , Apprentissage non supervisé , Apprentissage de représentations , Représentations d’objets , Représentations de graphes , Découverte de médicaments
Le présent mémoire a pour but de contextualiser et d’analyser Visions du Canada, une série de douze paysages représentant chaque province et territoire du pays. Commandés par la Société canadienne des postes en 1982 au peintre québécois Jean Paul Lemieux, ils sont émis en 1984 dans le cadre de Jour du Canada, une série annuelle visant à souligner la fierté et l’appartenance nationale lors de la fête du Canada. Les paysages variés et colorés d’apparence sereine, réalisés dans un style semi-classique, exhibent l’image d’un Canada uni, égalitaire et diversifié. Le contexte historique et politique dans lequel ils sont produits lève toutefois le voile sur une réalité plus complexe, puisque l’échec du référendum sur la souveraineté en 1980 et le mécontentement des Québécois face aux conditions du rapatriement de la Constitution en 1982 accentuent les clivages culturels entre le Québec et le reste du Canada. La nature présentée dans Visions du Canada est alors envisagée par le gouvernement fédéral comme la source de l’unité nationale. En commandant au peintre québécois des œuvres conçues pour être diffusées à l’échelle nationale, le gouvernement, par l’entremise de la Société canadienne des postes, brouille en fait les dichotomies entre l’identité québécoise et canadienne. Les fonctions intrinsèques du timbre permettent par la suite de rendre ce message accessible à tous les Canadiens. Ainsi, l’analyse des œuvres de Visions du Canada révèle une perception plus nuancée et plus complexe du paysage canadien. Les interrogations qui ponctuent la carrière de Lemieux, comme la relation entre l’Humain et l’univers et l’angoisse face à la modernisation, viennent également remettre en question les mythes de la coexistence avec la nature et de la nordicité qui affirment l’unité du pays.

Mots-clés : Jean Paul Lemieux , Visions du Canada , Timbre-poste , Mythe , Unité nationale , Paysage , Myth
Ce mémoire de recherche création s’intéresse à la problématique de la frontière entre les genres documentaire et fiction et à sa conception comme un espace de rencontre cinématographique pouvant ambitionner de constituer un 3e genre en soi. Genre que nous proposons de nommer « hybride ». Qu’est-ce qui justifie la persistance de l’attachement à un système binaire réductionniste ? Pourquoi les films métissant les approches documentaires et fictions font-ils souvent l’objet d’une désapprobation ou d’une négation de leur double parenté générique ? Comment penser l’hybridité ? Quels sont les critères et modèles positifs possibles de son élection en tant que genre ? Ce mémoire vise à analyser un riche corpus de films afin d’identifier comment se constitue l’hybridité et aussi comment elle est perçue, tant de la part des historiens et penseurs du cinéma que des médias et du public. Cette étude cherche à analyser des œuvres cinématographiques regroupées en quatre types emblématiques que sont le faux documentaire, le docufiction, le docudrame et le film dit hybride, afin de dégager les caractères propres à ces catégories et à proposer une modélisation du film hybride comme genre, de manière constructive et positive. Le volet création de ce mémoire est constitué d’un dossier de présentation d’un projet de film hybride intitulé La Légende de Tarō.

Mots-clés : Hybride , Documentaire , Fiction , Régime de croyance , Genre , Docufiction , Docudrame , Hybrid