NCube/papyrus huggingface dataset:
Le rôle de l'intuition en épistémologie morale

Ce mémoire porte sur la valeur épistémique des intuitions en éthique. Avoir l’intuition que quelque chose est moralement bon ou mauvais justifie-t-il le fait de croire que cette chose est réellement bonne ou mauvaise? Pour répondre à cette question, je tâcherai d’abord d’expliquer ce qu’est une intuition. Ensuite, j’examinerai les deux grandes familles de théories en épistémologies morale : le fondationnalisme et le cohérentisme. Je me pencherai sur le rôle que l’intuition peut jouer dans ces deux grandes familles et je défendrai que les théories fondationnalistes sont préférables aux théories cohérentistes. Je consacrerai  donc la majeure partie de ce mémoire à analyser le rôle que l’intuition peut avoir dans les théories fondationnalistes en épistémologie morale. On nomme « intuitionnistes » les théories fondationnalistes en épistémologie morale qui soutiennent que l’intuition permet de saisir des réalités morales indépendantes de nous. Suivant une distinction d’Henry Sidgwick, j’identifierai trois sortes d’intuitionnisme : l’intuitionnisme perceptuel, dogmatique et philosophique. Je m’attarderai principalement  à  l’examen de la plausibilité de ces trois théories. Finalement, je présenterai la conclusion à laquelle j’en suis venu à la suite de  cet examen, soit  que l’intuitionnisme philosophique est la forme d’intuitionnisme la plus plausible et qu’elle peut répondre à plusieurs objections souvent adressées à l’intuitionnisme.

Keyphrases: Intuitionnisme, Intuition, Épistémologie morale, Henry Sidgwick, Évidence en soi, Fondationnalisme, Cohérentisme, Métaéthique, Intuitionnism
Finite population inference for population with a large number of zero-valued observations

Dans certaines enquêtes auprès des entreprises, il n'est pas rare de s'intéresser à estimer le total ou la moyenne d'une variable qui, par sa nature, prend souvent une valeur nulle. En présence d'une grande proportion de valeurs nulles, les estimateurs usuels peuvent s'avérer inefficaces. Dans ce mémoire, nous étudions les propriétés des estimateurs habituels pour des populations exhibant une grande proportion de zéros. Dans un contexte d'une approche fondée sur le modèle, nous présentons des prédicteurs robustes à la présence de valeurs influentes pour ce type de populations. Finalement, nous effectuons des études par simulation afin d'évaluer la performance de divers estimateurs/prédicteurs en termes de biais et d'efficacité.

Keyphrases: Robustesse, Unités influentes, Inférence basée sur le modèle, Inférence basée sur le plan de sondage, Biais conditionnel
La détection automatique multilingue d’énoncés biaisés dans Wikipédia

Nous proposons une méthode multilingue pour l'extraction de phrases biaisées de Wikipédia, et l'utilisons pour créer des corpus en bulgare, en français et en anglais. En parcourant l'historique des révisions des articles, nous cherchons ceux qui, à un moment donné, avaient été considérés en violation de la politique de neutralité de Wikipédia (et corrigés par la suite). Pour chacun de ces articles, nous récupérons la révision signalée comme biaisée et la révision qui semble avoir corrigé le biais. Ensuite, nous extrayons les phrases qui ont été supprimées ou réécrites dans cette révision. Cette approche permet d'obtenir suffisamment de données même dans le cas de Wikipédias relativement petites, comme celle en bulgare, où de 62 000 articles nous avons extrait 5 000 phrases biaisées. Nous évaluons notre méthode en annotant manuellement 520 phrases pour le bulgare et le français, et 744 pour l'anglais. Nous évaluons le niveau de bruit, ses sources et analysons les formes d’expression de biais. Enfin, nous utilisons les données pour entrainer et évaluer la performance d’algorithmes de classification bien connus afin d’estimer la qualité et le potentiel des corpus.

Keyphrases: Biais, Neutralité, Classification, Multilingue, Corpus, Wikipédia
Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation

Ce travail se concentre sur une tâche de micro-navigation en plein air où le but est de naviguer vers une adresse de rue spécifiée en utilisant plusieurs modalités (par exemple, images, texte de scène et GPS). La tâche de micro-navigation extérieure s’avère etre un défi important pour de nombreuses personnes malvoyantes, ce que nous démontrons à travers des entretiens et des études de marché, et nous limitons notre définition des problèmes à leurs besoins. Nous expérimentons d’abord avec un monde en grille partiellement observable (Grid-Street et Grid City) contenant des maisons, des numéros de rue et des régions navigables. Ensuite, nous introduisons le Environnement de Trottoir pour la Navigation Visuelle (ETNV), qui contient des images panoramiques avec des boîtes englobantes pour les numéros de maison, les portes et les panneaux de nom de rue, et des formulations pour plusieurs tâches de navigation. Dans SEVN, nous formons un modèle de politique pour fusionner des observations multimodales sous la forme d’images à résolution variable, de texte visible et de données GPS simulées afin de naviguer vers une porte d’objectif. Nous entraînons ce modèle en utilisant l’algorithme d’apprentissage par renforcement, Proximal Policy Optimization (PPO). Nous espérons que cette thèse fournira une base pour d’autres recherches sur la création d’agents pouvant aider les membres de la communauté des gens malvoyantes à naviguer le monde.

Keyphrases: Les réseaux de neurones, Apprentissage par renforcement, Représentations multimodales, La technologie d’assistance, Aveugles et malvoyants
Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations

L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond.  Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y compris les jeux de stratégie comme le StarCraft, les échecs, le shogi et le go, ainsi que dans des domaines visuels exigeants comme les jeux Atari, cela nécessite généralement d'énormes quantités de données interactives, limitant ainsi l'application pratique de l'apprentissage par renforcement.  Dans ce mémoire, nous proposons la SPR, une méthode inspirée des récentes avancées en apprentissage auto-supervisé de représentations, conçue pour améliorer l'efficacité des données des agents d'apprentissage par renforcement profond.  Nous évaluons cette méthode sur l'environement d'apprentissage Atari, et nous montrons qu'elle améliore considérablement les performances des agents avec un surcroît de calcul modéré.  Lorsqu'on lui accorde à peu près le même temps d'apprentissage qu'aux testeurs humains, un agent d'apprentissage par renforcement augmenté de SPR atteint des performances surhumaines dans 7 des 26 jeux, une augmentation de 350% par rapport à l'état de l'art précédent, tout en améliorant fortement les performances moyennes et médianes.  Nous évaluons également cette méthode sur un ensemble de tâches de contrôle continu, montrant des améliorations substantielles par rapport aux méthodes précédentes.  Le chapitre 1 présente les concepts nécessaires à la compréhension du travail présenté, y compris des aperçus de l'apprentissage par renforcement profond et de l'apprentissage auto-supervisé de représentations. Le chapitre 2 contient une description détaillée de nos contributions à l'exploitation de l'apprentissage de représentation auto-supervisé pour améliorer l'efficacité des données dans l'apprentissage par renforcement. Le chapitre 3 présente quelques conclusions tirées de ces travaux, y compris des propositions pour les travaux futurs.

Keyphrases: Apprentissage profond, Apprentissage par renforcement, Apprentissage auto-supervisé, Apprentissage de représentations
Modélisation des réseaux de régulation de l’expression des gènes par les microARN

Les microARN sont de petits ARN non codants d'environ 22 nucléotides impliqués dans la régulation de l'expression des gènes. Ils ciblent les régions complémentaires des molécules d'ARN messagers que ces gènes codent et ajustent leurs niveaux de traduction en protéines en fonction des besoins de la cellule. En s'attachant à leurs cibles par complémentarité partielle de leurs séquences, ces deux groupes de molécules d'ARN compétitionnent activement pour former des interactions régulatrices. Par conséquent, prédire quantitativement les concentrations d'équilibres des duplexes formés est une tâche qui doit prendre un compte plusieurs facteurs dont l'affinité pour l'hybridation, la capacité à catalyser la cible, la coopérativité et l'accessibilité de l'ARN cible. Dans le modèle que nous proposons, miRBooking 2.0, chaque interaction possible entre un microARN et un site sur un ARN cible pour former un duplexe est caractérisée par une réaction enzymatique. Une réaction de ce type opère en deux phases : une formation réversible d'un complexe enzyme-substrat, le duplexe microARN-ARN, suivie d'une conversion irréversible du substrat en produit, un ARN cible dégradé, et de la restitution l'enzyme qui pourra participer à une nouvelle réaction. Nous montrons que l'état stationnaire de ce système, qui peut comporter jusqu'à 10 millions d'équations en pratique, est unique et son jacobien possède un très petit nombre de valeurs non-nulles, permettant sa résolution efficace à l'aide d'un solveur linéaire épars. Cette solution nous permet de caractériser précisément ce mécanisme de régulation et d'étudier le rôle des microARN dans un contexte cellulaire donné. Les prédictions obtenues sur un modèle de cellule HeLa corrèlent significativement avec un ensemble de données obtenu expérimentalement et permettent d'expliquer remarquablement les effets de seuil d'expression des gènes. En utilisant ces prédictions comme condition initiale et une méthode d'intégration numérique, nous simulons en temps réel la réponse du système aux changements de conditions expérimentales. Nous appliquons ce modèle pour cibler des éléments impliqués dans la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT), un mécanisme biologique permettant aux cellules d'acquérir une mobilité essentielle pour proliférer. En identifiant des éléments transcrits différentiellement entre les conditions épithéliale et mésenchymateuse, nous concevons des microARN synthétiques spécifiques pour interférer avec cette transition. Pour ce faire, nous proposons une méthode basée sur une recherche gloutonne parallèle pour rechercher efficacement l'espace de la séquence du microARN et présentons des résultats préliminaires sur des marqueurs connus de l'EMT.

Keyphrases: MicroARN, Modélisation mathématique, Équation de Michaelis-Menten, Recherche de zéro en plusieurs dimensions, Intégration numérique, Analyse de données de séquençage à haut débit
Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders

Le risque est la possibilité d'un résultat négatif ou indésirable. Dans nos travaux, nous évaluons le risque d'accident d'un véhicule de flotte à partir des données de 1998 et 1999 fournies par la Société d'assurance automobiles du Québec (SAAQ), où chaque observation correspond à un camion transporteur de marchandises, et pour lequel le nombre d'accidents qu'il a eues l'année suivante est connue. Pour chaque véhicule, nous avons des informations telles que le nombre et le type d'infractions qu'il a eues, ainsi que certaines de ses caractéristiques comme la taille ou le nombre de cylindres. Avec notre objectif à l'esprit, nous proposons une nouvelle approche utilisant des auto-encodeurs variationnels conditionnels (CVAE) en considérant deux hypothèses de distribution, Binomiale Négative et Poisson, pour modéliser la distribution d'un accident de véhicule de flotte. Notre motivation principale pour l'utilisation d'un CVAE est de capturer la distribution conjointe entre le nombre d'accidents d'un véhicule de flotte et les variables prédictives de tels accidents, et d'extraire des caractéristiques latentes qui aident à reconstruire la distribution du nombre d'accidents de véhicules de flotte. Nous comparons ainsi la CVAE avec d'autres méthodes probabilistes, comme un modèle MLP qui apprend la distribution du nombre d'accidents de véhicules de flotte sans extraire de représentations latentes significatives. Nous avons constaté que le CVAE surpasse légèrement le modèle MLP, ce qui suggère qu'un modèle capable d'apprendre des caractéristiques latentes a une valeur ajoutée par rapport à un autre qui ne le fait pas. Nous avons également comparé le CVAE avec un autre modèle probabiliste de base, le modèle linéaire généralisé (GLM), ainsi qu'avec des modèles de classification. Nous avons constaté que le CVAE et le GLM utilisant la distribution binomiale négative ont tendance à montrer de meilleurs résultats. De plus, nous développons de nouvelles variables prédictives qui intègrent des caractéristiques liées à l'ensemble de la flotte en plus des caractéristiques individuelles pour chaque véhicule. L'utilisation de ces nouvelles variables prédictives se traduit par une amélioration des performances de tous les modèles mis en œuvre dans nos travaux utilisés pour évaluer la probabilité d'un accident de véhicule de flotte.

Keyphrases: Assurance, Apprentissage profond, Auto-encodeurs variationnels conditionnels
Evolution of domain-specific languages depending on external libraries

L'ingénierie dirigée par les modèles est une approche qui s'appuie sur l'abstraction pour exprimer davantage les concepts du domaine. Ainsi, les ingénieurs logiciels développent des langages dédiés (LD) qui encapsulent la structure, les contraintes et le comportement du domaine.  Comme tout logiciel, les LDs évoluent régulièrement. Cette évolution peut se produire lorsque l'un de ses composants ou le domaine évolue. L'évolution du domaine ainsi que l'évolution des composants du LD et l'impact de cette évolution sur ceux-ci ont été largement étudiés. Cependant, un LD peut également dépendre sur d'éléments externes qui ne sont pas modélisées. Par conséquent, l'évolution de ces dépendances externes affecte le LD et ses composants. Actuellement, les ingénieurs logiciels doivent évoluer le LD manuellement lorsque les dépendances externes évoluent. Dans ce mémoire, nous nous concentrons sur l'évolution des librairies externes. Plus spécifiquement, le but de cette thèse est d'aider les ingénieurs logiciels dans la tâche d'évolution. À cette fin, nous proposons une approche qui intègre automatiquement les changements des librairies externes dans le LD. De plus, nous offrons un LD qui supporte l'évolution des librairies Arduino. Nous évaluons également notre approche en faisant évoluer un éditeur de modélisation interactif qui dépend d'un LD. Cette étude nous permet de montrer la faisabilité et l'utilité de notre approche.

Keyphrases: Ingénierie dirigée par les modèles, Langage dédié, Évolution automatique, Librairies externes
Articulating design-time uncertainty with DRUIDE

Les modélisateurs rencontrent souvent des incertitudes sur la manière de concevoir un modèle logiciel particulier. Les recherches existantes ont montré comment les modélisateurs peuvent travailler en présence de ce type d' ''incertitude au moment de la conception''. Cependant, le processus par lequel les développeurs en viennent à exprimer leurs incertitudes reste flou.  Dans cette thèse, nous prenons des pas pour combler cette lacune en proposant de créer un langage de modélisation d'incertitude et une approche pour articuler l'incertitude au moment de la conception. Nous illustrons notre proposition sur un exemple et l'évaluons non seulement sur deux scénarios d'ingénierie logicielle, mais aussi sur une étude de cas réel basée sur les incertitudes causées par la pandémie COVID-19. Nous menons également un questionnaire post-étude avec les chercheurs qui ont participé à l'étude de cas. Afin de prouver la faisabilité de notre approche, nous fournissons deux outils et les discutons. Enfin, nous soulignons les avantages et discutons des limites de notre travail actuel.

Keyphrases: Langage basé sur l'incertitude, Langage de modélisation, Ingénierie basée sur les modèles, Décision au moment de la conception, Méga-modélisation
Apprentissage de modèles causaux par réseaux de neurones artificiels

Dans ce mémoire par articles, nous nous intéressons à l’apprentissage de modèles causaux à partir de données. L’intérêt de cette entreprise est d’obtenir une meilleure compréhension des données et de pouvoir prédire l’effet qu’aura un changement sur certaines variables d’un système étudié. Comme la découverte de liens causaux est fondamentale en sciences, les méthodes permettant l’apprentissage de modèles causaux peuvent avoir des applications dans une pléthore de domaines scientifiques, dont la génomique, la biologie et l’économie. Nous présentons deux nouvelles méthodes qui ont la particularité d’être des méthodes non-linéaires d’apprentissage de modèles causaux qui sont posées sous forme d’un problème d’optimisation continue sous contrainte. Auparavant, les méthodes d’apprentissage de mo- dèles causaux abordaient le problème de recherche de graphes en utilisant des stratégies de recherche voraces. Récemment, l’introduction d’une contrainte d’acyclicité a permis d’abor- der le problème différemment. Dans un premier article, nous présentons une de ces méthodes: GraN-DAG. Sous cer- taines hypothèses, GraN-DAG permet d’apprendre des graphes causaux à partir de données observationnelles. Depuis la publication du premier article, plusieurs méthodes alternatives ont été proposées par la communauté pour apprendre des graphes causaux en posant aussi le problème sous forme d’optimisation continue avec contrainte. Cependant, aucune de ces méthodes ne supportent les données interventionnelles. Pourtant, les interventions réduisent le problème d’identifiabilité et permettent donc l’utilisation d’architectures neuronales plus expressives. Dans le second article, nous présentons une autre méthode, DCDI, qui a la particularité de pouvoir utiliser des données avec différents types d’interventions. Comme le problème d’identifiabilité est moins important, une des deux instanciations de DCDI est un approximateur de densité universel. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons que ces méthodes ont de très bonnes performances sur des données synthétiques et réelles comparativement aux méthodes traditionelles.

Keyphrases: apprentissage structuré causal, inférence causale, modèles causaux, apprentissage automatique, réseaux neuronaux, apprentissage profond
European day-ahead electricity price forecasting

Dans le contexte de l’augmentation de la part de la production énergétique provenant de sources renouvelables imprévisibles, les prix de l’électricité sont plus volatiles que jamais. Cette volatilité rend la prévision des prix plus difficile mais en même temps de plus grande valeur. Dans cette recherche, une analyse comparative de 8 modèles de prévision est effectuée sur la tâche de prédire les prix de gros de l’électricité du lendemain en France, en Allemagne, en Belgique et aux Pays-Bas. La méthodologie utilisée pour produire les prévisions est expliquée en détail. Les différences de précision des prévisions entre les modèles sont testées pour leur signification statistique. La méthode de gradient boosting a produit les prévisions les plus précises, suivi de près par une méthode d’ensemble.

Keyphrases: Prévision des prix de l’électricité
Estimation neuronale de l'information mutuelle.

Nous argumentons que l'estimation de l'information mutuelle entre des ensembles de variables aléatoires continues de hautes dimensionnalités peut être réalisée par descente de gradient sur des réseaux de neurones. Nous présentons un estimateur neuronal de l'information mutuelle (MINE) dont la complexité croît linéairement avec la dimensionnalité des variables et la taille de l'échantillon, entrainable par retro-propagation, et fortement consistant au sens statistique. Nous présentons aussi une poignée d'application ou MINE peut être utilisé pour minimiser ou maximiser l'information mutuelle. Nous appliquons MINE pour améliorer les modèles génératifs adversariaux. Nous utilisons aussi MINE pour implémenter la méthode du goulot d'étranglement de l'information dans un cadre de classification supervisé. Nos résultats montrent un gain substantiel en flexibilité et performance.

Keyphrases: Réseau de neurones artificiels, Théorie de l'information, Modèle génératif
Le superhéros dans le cinéma étatsunien : approche générique et mythologique

Ce mémoire explore la construction d’un discours mythologique à travers les films de superhéros, dont la production a explosé après les évènements du 11 septembre 2001. La perspective généalogique proposée retrace la figure du superhéros dans les comics des années 1900 pour en suivre l’évolution jusqu’à aujourd’hui dans le cinéma hollywoodien. On montrera comment les évènements du 11 septembre 2001 ont été déterminants dans la production de ce type de films, dont on dégagera les principales caractéristiques : un contenu fortement mythologique, prenant appui sur le mal absolu, et une fonction idéologique, axée principalement sur celle de cohésion sociale. Une étude de cas à partir de Batman relèvera la teneur mythologique et les idéologies présentes dans quatre films, réalisés entre 1943 et 2012. Les écrits de Gérard Bouchard sur le mythe social, ainsi que les thèses de Robert Jewett et John Shelton Lawrence sur le monomythe américain, serviront d’appuis théoriques et critiques à la démonstration de la prégnance de ce type de film dans l’imaginaire cinématographique étatsunien depuis 2001.

Keyphrases: superhéros, mythologie, mythe, 11 septembre 2001, politique américaine, batman, myth
Agentivités des personnages féminins dans les jeux de rôle japonais : le cas de Tales of

Dans les jeux vidéo de rôle japonais (JRPG), si le héros est généralement un personnage masculin hétérosexuel se battant à l’arme blanche pour sauver le monde, le personnage de soutien principal est une jeune femme éprise du protagoniste et dotée de divers attributs associés au féminin (apparence soignée, mais peu adaptée au combat, tendance à occuper un rôle de soutien…). À partir du constat selon lequel la plupart des analyses féministes occidentales ne prennent pas en considération le contexte culturel spécifique japonais qui voit naître les JRPG, ce mémoire construit un cadre conceptuel pour mieux décrire et comprendre les tendances historiques de l’évolution des personnages féminins de ces objets vidéoludiques. Il fait appel au concept de l’agentivité, utilisé à la fois en études du jeu et en études féministes littéraires, pour établir des liens entre le genre d’un personnage et la jouabilité qui lui est associée, puis à des travaux japonais sur les phénomènes otaku pour s’assurer d’intégrer un point de vue non-occidental sur ces objets culturels. ll se termine par une analyse des rôles en combat et dans le récit des personnages féminins de la série Tales of.

Keyphrases: jeux vidéo, personnage, genre, féminisme, jouabilité, jeux de rôle, Japon, JRPG, otaku, Tales of, identité
Serial killer / serial TV : l’adaptation du « slasher » dans Scream : the TV series (2015-)

Inspiré par la résurgence en popularité de l’horreur télévisuelle, ce mémoire propose une analyse du processus d’adaptation du « slasher » dans la série Scream : the TV Series (2015-, É.U, MTV et Netflix) de Jill Blotevogel. Naviguant entre le récit cinématographique condensé et la forme longue et épisodique de la télévision, l’apparition du « slasher » au petit écran se positionne dans une reconsidération de l’écriture télévisuelle. Déjà structuré selon des meurtres…en série, le « slasher » est-il le phénomène sériel parfait ? La problématique de cette recherche questionne la définition du phénomène sériel qu’est le « slasher » et de quelle façon celui-ci est importé sur le format télévisuel. Au travers de l’analyse de la dimension sérielle de la trilogie originale de Scream (Craven, 1996, 1997, 2000), nous verrons comment les diverses conventions du « slasher » cinématographique se retrouvent transformées par les spécificités de la télévision.

Keyphrases: sérialité, horreur, télévision, slasher, Scream