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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage auto-supervisé (intelligence artificielle)'

Author: Grafiati
Published: 7 July 2024
Last updated: 31 July 2025

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Niquil, Yves. "Acquisition d'exemples en discrimination : spécification des exemples par génération de scenarios." Paris 9, 1993. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1993PA090063.

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Abstract:
La qualité de prédiction des intentions produites par un processus de discrimination à partir d'exemples est fortement liée au choix de ces exemples. Dans beaucoup de cas, l'acquisition des exemples représente l'une des difficultés majeures de telles opérations de discrimination. En particulier il est souvent délicat, pour l'expert ou pour toute autre source d'exemples, de produire spécifiquement les nouveaux exemples qui seraient susceptibles d'améliorer la qualité de prédiction de l'intention. Nous proposons ici une méthode pour guider l'acquisition des exemples. Cette méthode consiste à spé
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Sarazin, Tugdual. "Apprentissage massivement distribué dans un environnement Big Data." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD050.

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Abstract:
Lors de ces dernières années les volumes de données analysées par les entreprises et les laboratoires de recherches ont fortement augment´es ouvrant ainsi l’`ere du BigData. Cependant ces données brutes sont fréquemment non catégorisées et difficilement exploitables. Cette thèse vise à améliorer et faciliter le pré-traitement et la comprehension de grands volumes de données en fournissant des algorithmes d’apprentissage non supervisés. La première partie de cette thèse est consacrée à un état de l’art des algorithmes de partitionnement et bi-partitionnement ainsi qu’une présentation des techno
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Fakeri, Tabrizi Ali. "Semi-supervised multi-view learning : an application to image annotation and multi-lingual document classification." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066336.

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Abstract:
Dans cette thèse , nous présentons deux méthodes d'apprentissage Multi-vues. Dans une première approche , nous décrivons une stratégie de multi-vues auto-apprentissage qui apprends différents classifieurs de vote sur les différents points de vue. Les distributions de marge sur les données d'apprentissage vierge, obtenus avec chaque classifieur spécifique à la vue sont ensuite utilisées pour estimer une borne supérieure de leur erreur de Bayes transductive. Minimiser cette borne supérieure nous donne une marge de seuil automatique qui est utilisé pour attribuer des pseudo-labels à des exemples
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Augier, Sébastien. "Apprentissage Supervisé Relationnel par Algorithmes d'Évolution." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00947322.

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Abstract:
Cette thèse concerne l'apprentissage de règles relationnelles à partir d'exemples et de contre-exemples, à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. Nous étudions tout d'abord un biais de langage offrant une expressivité suffisamment riche pour permettre de couvrir à la fois le cadre de l'apprentissage relationnel par interprétations et les formalismes propositionnels classiques. Bien que le coût de l'induction soit caractérisé par la complexité NP-difficile du test de subsomption pour cette classe de langages, une solution capable de traiter en pratique les problèmes réels complexes est proposée.
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Baillard, Anthony. "Détermination automatique des paramètres morphologiques des galaxies." Paris, ENST, 2008. http://www.theses.fr/2008ENST0070.

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Abstract:
Les images sont des données essentielles de l’astrophysique moderne, surtout galactique. La classification morphologique des galaxies est une tâche captivante mais difficile, notamment pour les galaxies distantes convoluées par une réponse impulsionnelle et souffrant d’un faible rapport signal sur bruit. Cette thèse propose un système de classification d’images de galaxies de résolution variable. Etant à la confluence de trois disciplines : l’astronomie (propriétés des galaxies), le traitement du signal (analyse d’images) et l’intelligence artificielle (apprentissage supervisé), le travail a é
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Bilodeau, Anthony. "Apprentissage faiblement supervisé appliqué à la segmentation d'images de protéines neuronales." Master's thesis, Université Laval, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.11794/39752.

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Abstract:
Titre de l'écran-titre (visionné le 9 juillet 2020)<br>Thèse ou mémoire avec insertion d'articles<br>Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2020-2021<br>En biologie cellulaire, la microscopie optique est couramment utilisée pour visualiser et caractériser la présence et la morphologie des structures biologiques. Suite à l’acquisition, un expert devra effectuer l’annotation des structures pour quantification. Cette tâche est ardue, requiert de nombreuses heures de travail, parfois répétitif, qui peut résulter en erreurs d’annotations causées par la fatigue d’é
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Laumônier, Julien. "Méthodes d'apprentissage de la coordination multiagent : application au transport intelligent." Doctoral thesis, Université Laval, 2008. http://hdl.handle.net/20.500.11794/20000.

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Abstract:
Les problèmes de prise de décisions séquentielles multiagents sont difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement l'état de Y environnement. Les approches existantes pour résoudre ces problèmes utilisent souvent des approximations de la fonction de valeur ou se basent sur la structure pour simplifier la résolution. Dans cette thèse, nous proposons d'approximer un problème de décisions séquentielles multiagent à observation limitée, modélisé par un processus décisionnel markovien décentralisé (DEC-MDP) en utilisant deux hypothèses sur la structure du problème. La
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Siblini, Wissam. "Apprentissage multi label extrême : comparaisons d'approches et nouvelles propositions." Thesis, Nantes, 2018. http://www.theses.fr/2018NANT4083/document.

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Abstract:
Stimulé par des applications comme l’annotation de documents ou d’images, l’apprentissage multi-label a connu un fort développement cette dernière décennie. Mais les algorithmes classiques se heurtent aux nouveaux volumes des données multi-label extrême (XML) où le nombre de labels peut atteindre le million. Cette thèse explore trois directions pour aborder la complexité en temps et en mémoire du problème : la réduction de dimension multi-label, les astuces d’optimisation et d’implémentation et le découpage arborescent. Elle propose d’unifier les approches de réduction à travers une typologie
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Chareyre, Maxime. "Apprentissage non-supervisé pour la découverte de propriétés d'objets par découplage entre interaction et interprétation." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2023. http://www.theses.fr/2023UCFA0122.

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Abstract:
Les robots sont de plus en plus utilisés pour réaliser des tâches dans des environnements contrôlés. Leur utilisation en milieu ouvert est cependant encore confrontée à des difficultés. L'agent robotique est en effet susceptible de rencontrer des objets dont il ignore le comportement et la fonction. Dans certains cas, il doit interagir avec ces éléments pour réaliser sa mission en les collectant ou en les déplaçant mais, sans la connaissance de leurs propriétés dynamiques il n'est pas possible de mettre en place une stratégie de résolution de la mission efficace.Dans cette thèse, nous présento
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Yin, Hao. "Étude des réseaux de neurones en mode non supervisé : application à la reconnaissance des formes." Compiègne, 1992. http://www.theses.fr/1992COMPD524.

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Abstract:
Après avoir étudié différents modèles de RNA et les règles d'apprentissage en mode non supervisé, il est proposé une nouvelle règle, l'apprentissage compétitif avec un pas inverse, pour résoudre les problèmes provoqués par les données aberrantes. Il est proposé également une modification du réseau ART1 pour résoudre le problème du mauvais codage d'un prototype sur-ensemble. Après avoir constaté qu'un réseau en deux couches comme ART2 ne peut classifier correctement que les données de structure simple, nous avons développé un réseau NéoART, qui est basé sur une variante du réseau ART2 et combin
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Urquiola, Hernandez Andreina. "Nano-séquenceur de protéines assisté par intelligence artificielle." Electronic Thesis or Diss., Dijon, Université Bourgogne Europe, 2025. http://www.theses.fr/2025UBEUK006.

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Abstract:
Les technologies de séquençage ont révolutionné la biologie moléculaire en permettant l’analyse directe des séquences d’ADN et de protéines, ce qui est crucial pour : i) approfondir nos connaissances des systèmes biologiques, ii) le diagnostic précoce de maladies, ou iii) le stockage des données biomoléculaires. Dans cette thèse, nous avons exploré pleinement le potentiel des nanopores solides (SSNs) pour la détection de molécules uniques (protéines), en particulier les membranes nanoporeuses 2-D de type MoS2 . Le principe général de détection d’une molécule unique par des SSNs est que, lorsqu
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Gillard, Tristan. "Auto-organisation multi-échelle pour l’émergence de comportements sensorimoteurs coordonnés." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2022. http://www.theses.fr/2022LORR0353.

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Abstract:
Les apprentissages non-associatifs sont largement observés à travers la phylogénie et apparaissent fondamentaux pour l'adaptation et, ainsi, la survie des organismes vivants. Cet travail de thèse explore des mécanismes d'adaptation inspirés de ces apprentissages non-associatifs. Nous proposons trois modèles computationnels de l'habituation, trois modèles de la sensibilisation spécifique au site et un modèle de pseudo-conditionnement. Nous développons ces modèles dans le cadre du milieu sensorimoteur déformable itératif ("Iterant Deformable Sensorimotor Medium", IDSM), un modèle abstrait récemm
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Beaudoin, Mathieu. "Découverte de règles de classification pour un système d’aide à la décision pour la surveillance de l'usage des antimicrobiens." Thèse, Université de Sherbrooke, 2015. http://hdl.handle.net/11143/7591.

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Abstract:
L’utilisation inappropriée des antimicrobiens est un problème de taille qui touche jusqu’à 50% des prescriptions chez les patients hospitalisés. Or, la surveillance de l’usage des antimicrobiens à l’échelle d’un hôpital s’avère impossible à effectuer manuellement et requiert l’utilisation d’un système d’aide à la décision. Le système d’aide à la décision APSS - Antimicrobial Prescription Surveillance System - a été développé pour assister le professionnel de la santé dans l’identification des prescriptions inappropriées d’antimicrobiens. Son utilisation a été associée à une amélioration des
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Yang, Gen. "Modèles prudents en apprentissage statistique supervisé." Thesis, Compiègne, 2016. http://www.theses.fr/2016COMP2263/document.

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Abstract:
Dans certains champs d’apprentissage supervisé (e.g. diagnostic médical, vision artificielle), les modèles prédictifs sont non seulement évalués sur leur précision mais également sur la capacité à l'obtention d'une représentation plus fiable des données et des connaissances qu'elles induisent, afin d'assister la prise de décisions de manière prudente. C'est la problématique étudiée dans le cadre de cette thèse. Plus spécifiquement, nous avons examiné deux approches existantes de la littérature de l'apprentissage statistique pour rendre les modèles et les prédictions plus prudents et plus fiabl
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Frery, Jordan. "Ensemble Learning for Extremely Imbalced Data Flows." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSES034.

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Abstract:
L'apprentissage machine est l'étude de la conception d'algorithmes qui apprennent à partir des données d'apprentissage pour réaliser une tâche spécifique. Le modèle résultant est ensuite utilisé pour prédire de nouveaux points de données (invisibles) sans aucune aide extérieure. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes telles que des images (matrice de pixels), des signaux (sons,...), des transactions (âge, montant, commerçant,...), des journaux (temps, alertes, ...). Les ensembles de données peuvent être définis pour traiter une tâche spécifique telle que la reconnaissance d'objets, l
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Ayassi, Reda. "Artificial intelligence techniques to improve quality of transmission estimation in optical networks." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS016.

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Abstract:
L'estimation de la qualité de transmission (QoT) des chemins optiques est cruciale dans la conception du réseau et le provisionnement des services. Des études récentes se sont tournées vers les techniques de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la précision de l'estimation de la QoT, en utilisant les données générées par le réseau optique. Nous distinguons quatre catégories de solutions. La première catégorie consiste à construire un modèle d'IA pour vérifier la faisabilité d'un chemin optique. La deuxième catégorie vise à proposer des modèles basés sur l'IA pour remplacer les modèl
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Labarbarie, Pol. "Transferable adversarial patches : a potential threat for real-world computer vision algorithms." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG084.

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Abstract:
Les réseaux de neurones profonds offrent aujourd'hui des performances inégalées notamment pour les fonctions de vision par ordinateur comme par exemple la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique. Malgré ces avancées, les modèles d'apprentissage profond présentent des vulnérabilités qui peuvent être exploitées par des agents malveillants pour induire des comportements dangereux de la part des modèles d'IA. Une des menaces, appelée attaque par patch, consiste à introduire dans la scène un objet texturé pour duper le modèle. Par exemple, un patch placé sur un
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Rouleau, Christian. "Perceptron sous forme duale tronquée et variantes." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24492/24492.pdf.

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Abstract:
L’apprentissage automatique fait parti d’une branche de l’intelligence artificielle et est utilisé dans de nombreux domaines en science. Il se divise en trois catégories principales : supervisé, non-supervisé et par renforcement. Ce mémoire de maîtrise portera uniquement sur l’apprentissage supervisé et plus précisément sur la classification de données. Un des premiers algorithmes en classification, le perceptron, fut proposé dans les années soixante. Nous proposons une variante de cet algorithme, que nous appelons le perceptron dual tronqué, qui permet l’arrêt de l’algorithme selon un nouveau
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Zaiem, Mohamed Salah. "Informed Speech Self-supervised Representation Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAT009.

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Abstract:
L'apprentissage des caractéristiques a été un des principaux moteurs des progrès de l'apprentissage automatique. L'apprentissage auto-supervisé est apparu dans ce contexte, permettant le traitement de données non étiquetées en vue d'une meilleure performance sur des tâches faiblement étiquetées. La première partie de mon travail de doctorat vise à motiver les choix dans les pipelines d'apprentissage auto-supervisé de la parole qui apprennent les représentations non supervisées. Dans cette thèse, je montre d'abord comment une fonction basée sur l'indépendance conditionnelle peut être utilisée p
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Scherrer, Bruno. "Apprentissage de représentation et auto-organisation modulaire pour un agent autonome." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00003377.

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Abstract:
Cette thèse étudie l'utilisation d'algorithmes connexionnistes pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. L'apprentissage par renforcement est une théorie computationnelle qui permet de décrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un
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Durand, Thibaut. "Weakly supervised learning for visual recognition." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066142.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse au problème de la classification d'images, où l'objectif est de prédire si une catégorie sémantique est présente dans l'image, à partir de son contenu visuel. Pour analyser des images de scènes complexes, il est important d'apprendre des représentations localisées. Pour limiter le coût d'annotation pendant l'apprentissage, nous nous sommes intéressé aux modèles d'apprentissage faiblement supervisé. Dans cette thèse, nous proposons des modèles qui simultanément classifient et localisent les objets, en utilisant uniquement des labels globaux pendant l'apprentissage. L'app
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Wolley, Chirine. "Apprentissage supervisé à partir des multiples annotateurs incertains." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM4070/document.

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Abstract:
En apprentissage supervisé, obtenir les réels labels pour un ensemble de données peut être très fastidieux et long. Aujourd'hui, les récentes avancées d'Internet ont permis le développement de services d'annotations en ligne, faisant appel au crowdsourcing pour collecter facilement des labels. Néanmoins, le principal inconvénient de ces services réside dans le fait que les annotateurs peuvent avoir des niveaux d'expertise très hétérogènes. De telles données ne sont alors pas forcément fiables. Par conséquent, la gestion de l'incertitude des annotateurs est un élément clé pour l'apprentissage à
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Santoni, Williams Alexius. "Apprentissage par mémorisation d'expériences dans la résolution des problèmes." Compiègne, 1989. http://www.theses.fr/1989COMPD160.

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Abstract:
Le travail que nous présentons est composé de deux études. La première partie porte sur les mécanismes propres à l'apprentissage en général, nous y étudions un ensemble de caractéristiques nécessaires à la mise en oeuvre des systèmes capables d'apprendre. Nous arguons que pour parvenir à ce but il faut être en mesure de mémoriser ses expériences passées, suite à cela nous présentons une recompilation et caractérisation des recherches sur l'apprentissage dans le domaine de l'intelligence artificielle. La deuxième partie concerne la mise en oeuvre d'un système qui apprend des comportements procé
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Boussik, Amine. "Apprentissage profond non-supervisé : Application à la détection de situations anormales dans l’environnement du train autonome." Electronic Thesis or Diss., Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France, 2023. http://www.theses.fr/2023UPHF0040.

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Abstract:
La thèse aborde les défis du monitoring de l’environnement et de détection des anomalies, notamment des obstacles, pour un train de fret autonome. Bien que traditionnellement, les transports ferroviaires étaient sous la supervision humaine, les trains autonomes offrent des perspectives d’avantages en termes de coûts, de temps et de sécurité. Néanmoins, leur exploitation dans des environnements complexes pose d’importants enjeux de sûreté. Au lieu d’une approche supervisée nécessitant des données annotées onéreuses et limitées, cette recherche adopte une technique non supervisé
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Boucheron, Stéphane. "Apprentissage et calculs." Montpellier 2, 1988. http://www.theses.fr/1988MON20251.

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Abstract:
Dans une premiere partie, l'apprentissage automatique a partir d'exemples est analyse a la maniere de valiant dans le cadre de la theorie de la complexite. Des definitions de l'apprentissage a partir d'exemples positifs et de l'apprentissage a partir des donnees corrompues sont proposees et caracterisees tant du point de vue combinatoire que du point de cue algorithmique. Enfin la complexite spatiale de l'apprentissage est analysee a l'aide de concepts issus de la theorie de la complexite de communication. Dans une seconde partie, les rapports des theories formelles de l'apprentissage aux scie
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Ayad, Célia. "Towards Reliable Post Hoc Explanations for Machine Learning on Tabular Data and their Applications." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX082.

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Abstract:
Alors que l’apprentissage automatique continue de démontrer de solides capacités prédictives, il est devenu un outil très précieux dans plusieurs domaines scientifiques et industriels. Cependant, à mesure que les modèles ML évoluent pour atteindre une plus grande précision, ils deviennent également de plus en plus complexes et nécessitent davantage de paramètres.Être capable de comprendre les complexités internes et d’établir une confiance dans les prédictions de ces modèles d’apprentissage automatique est donc devenu essentiel dans divers domaines critiques, notamment la santé et la finance.L
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Trenquier, Henri. "Analyse et explication par des techniques d'argumentation de modèles d'intelligence artificielle basés sur des données." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30355.

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Abstract:
La classification est une tâche très courante dans le domaine de l'apprentissage automatique et les modèles d'apprentissage automatique créés pour accomplir cette tâche tendent à atteindre une précision comparable à celle des humains, au détriment de leur transparence. L'apparition de ces systèmes intelligents dans le quotidien du public a créée un besoin d'explicabilité. Les explications abductives sont l'un des types d'explications les plus populaires qui sont fournies dans le but d'expliquer le comportement de modèles d'apprentissage complexes, parfois considérés comme des boîtes noires. El
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Tokmakov, Pavel. "Apprentissage à partir du mouvement." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM031/document.

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Abstract:
L’apprentissage faiblement supervisé cherche à réduire au minimum l’effort humain requis pour entrainer les modèles de l’état de l’art. Cette technique permet de tirer parti d’une énorme quantité de données. Toutefois, dans la pratique, les méthodes faiblement supervisées sont nettement moins efficaces que celles qui sont totalement supervisées. Plus particulièrement, dans l’apprentissage profond, où les approches de vision par ordinateur sont les plus performantes, elles restent entièrement supervisées, ce qui limite leurs utilisations dans les applications du monde réel. Cette thèse tente to
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Abdallah, Tala. "Deep Learning for epileptic seizures detection." Electronic Thesis or Diss., Angers, 2024. http://www.theses.fr/2024ANGE0018.

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Abstract:
Cette thèse aborde la détection automatique des crises d’épilepsie. Des algorithmes d’intelligence artificielle adaptés aux déséquilibres entre les classes « crises » et « non-crises » ainsi qu’à la forte variabilité intersujets et inter-sites sont proposés. Deux principales contributions sont présentées. Tout d’abord, dans le domaine supervisé, un modèle hybride combinant des réseaux de neurones convolutifs et un réseau de neurones récurrents à mémoire (LSTM) est proposé, intégrant un mécanisme d’attention (AT). L’originalité de cette approche réside dans l’utilisation de la couche AT pour li
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Luce-Vayrac, Pierre. "Open-Ended Affordance Discovery in Robotics Using Pertinent Visual Features." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS670.

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Abstract:
L'analyse de scène est un problème difficile en vision par ordinateur et en robotique. Il s'agit généralement d'un processus d'observation seul, dans lequel le robot acquiert des données sur son environnement par le biais de ses capteurs extéroceptifs puis les traite avec des algorithmes spécifiques (par exemple les réseaux de neurones profonds dans les approches modernes), afin de produire une interprétation de la scène: 'Ceci est une chaise parce que cela ressemble à une chaise'. Pour qu'un robot opère correctement dans son environnement, il doit le comprendre. Il doit lui donner du sens en
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Doquet, Guillaume. "Agnostic Feature Selection." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS486.

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Abstract:
Les bases de données dont la taille dépasse largement l'échelle humaine sont de plus en plus courantes. La surabondance de variables considérées qui en résulte (amis sur un réseau social, films regardés, nucléotides codant l'ADN, transactions monétaires...) a motivé le développement des techniques de réduction de dimensionalité (DR).Une sous-catégorie particulière de DR est formée par les méthodes de sélection d'attributs (SA), qui conservent directement les variables initiales les plus importantes. La manière de sélectionner les meilleurs candidats est un sujet d'actualité à la croisée des ch
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Sokolovska, Nataliya. "Contributions à l'estimation de modèles probabilistes discriminants : apprentissage semi-supervisé et sélection de caractéristiques." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00006257.

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Abstract:
Dans cette thèse nous étudions l'estimation de modèles probabilistes discriminants, surtout des aspects d'apprentissage semi-supervisé et de sélection de caractéristiques. Le but de l'apprentissage semi-supervisé est d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage supervisé en utilisant des données non-étiquetées. Cet objectif est difficile à atteindre dans les cas des modèles discriminants. Les modèles probabilistes discriminants permettent de manipuler des représentations linguistiques riches, sous la forme de vecteurs de caractéristiques de très grande taille. Travailler en grande dimension pos
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Sokolovska, Nataliya. "Contributions à l'estimation de modèles probabilistes discriminants : apprentissage semi-supervisé et sélection de caractéristiques." Phd thesis, Ecole nationale supérieure des telecommunications - ENST, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00557662.

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Abstract:
Dans cette thèse nous étudions l'estimation de modèles probabilistes discriminants, surtout des aspects d'apprentissage semi-supervisé et de sélection de caractéristiques. Le but de l'apprentissage semi-supervisé est d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage supervisé en utilisant des données non étiquetées. Cet objectif est difficile à atteindre dans les cas des modèles discriminants. Les modèles probabilistes discriminants permettent de manipuler des représentations linguistiques riches, sous la forme de vecteurs de caractéristiques de très grande taille. Travailler en grande dimension pos
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Geiler, Louis. "Deep learning for churn prediction." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2022. http://www.theses.fr/2022UNIP7333.

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Abstract:
Le problème de la prédiction de l’attrition est généralement réservé aux équipes de marketing. Cependant,grâce aux avancées technologiques, de plus en plus de données peuvent être collectés afin d’analyser le comportement des clients. C’est dans ce cadre que cette thèse s’inscrit, plus particulièrement par l’exploitation des méthodes d’apprentissages automatiques. Ainsi, nous avons commencés par étudier ce problème dans le cadre de l’apprentissage supervisé. Nous avons montré que la combinaison en ensemble de la régression logistique, des forêt aléatoire et de XGBoost offraient les meilleurs r
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Gharroudi, Ouadie. "Ensemble multi-label learning in supervised and semi-supervised settings." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSE1333/document.

Full text
Abstract:
L'apprentissage multi-label est un problème d'apprentissage supervisé où chaque instance peut être associée à plusieurs labels cibles simultanément. Il est omniprésent dans l'apprentissage automatique et apparaît naturellement dans de nombreuses applications du monde réel telles que la classification de documents, l'étiquetage automatique de musique et l'annotation d'images. Nous discutons d'abord pourquoi les algorithmes multi-label de l'etat-de-l'art utilisant un comité de modèle souffrent de certains inconvénients pratiques. Nous proposons ensuite une nouvelle stratégie pour construire et
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Denize, Julien. "Self-supervised representation learning and applications to image and video analysis." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMIR37.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous développons des approches d'apprentissage auto-supervisé pour l'analyse d'images et de vidéos. L'apprentissage de représentation auto-supervisé permet de pré-entraîner les réseaux neuronaux à apprendre des concepts généraux sans annotations avant de les spécialiser plus rapidement à effectuer des tâches, et avec peu d'annotations. Nous présentons trois contributions à l'apprentissage auto-supervisé de représentations d'images et de vidéos. Premièrement, nous introduisons le paradigme théorique de l'apprentissage contrastif doux et sa mise en œuvre pratique appelée Estima
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Jouffroy, Emma. "Développement de modèles non supervisés pour l'obtention de représentations latentes interprétables d'images." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0050.

Full text
Abstract:
Le Laser Mégajoule (LMJ) est un instrument d’envergure qui simule des conditions de pression et de température similaires à celles des étoiles. Lors d’expérimentations, plusieurs diagnostics sont guidés dans la chambre d’expériences et il est essentiel qu’ils soient positionnés de manière précise. Afin de minimiser les risques liés à l’erreur humaine dans un tel contexte expérimental, la mise en place d'un système anti-collision automatisé est envisagée. Cela passe par la conception d’outils d’apprentissage automatique offrant des niveaux de décision fiables à partir de l’interprétation d’imag
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Durand, Thibaut. "Weakly supervised learning for visual recognition." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066142/document.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse au problème de la classification d'images, où l'objectif est de prédire si une catégorie sémantique est présente dans l'image, à partir de son contenu visuel. Pour analyser des images de scènes complexes, il est important d'apprendre des représentations localisées. Pour limiter le coût d'annotation pendant l'apprentissage, nous nous sommes intéressé aux modèles d'apprentissage faiblement supervisé. Dans cette thèse, nous proposons des modèles qui simultanément classifient et localisent les objets, en utilisant uniquement des labels globaux pendant l'apprentissage. L'app
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Gal, Jocelyn. "Application d’algorithmes de machine learning pour l’exploitation de données omiques en oncologie." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://theses.univ-cotedazur.fr/2019AZUR6026.

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Abstract:
Le développement de l’informatique en médecine et en biologie a permis de générer un grand volume de données. La complexité et la quantité d’informations à intégrer lors d’une prise de décision médicale ont largement dépassé les capacités humaines. Ces informations comprennent des variables démographiques, cliniques ou radiologiques mais également des variables biologiques et en particulier omiques (génomique, protéomique, transcriptomique et métabolomique) caractérisées par un grand nombre de variables mesurées relativement au faible nombre de patients. Leur analyse représente un véritable dé
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Tamaazousti, Youssef. "Vers l’universalité des représentations visuelle et multimodales." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC038/document.

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Abstract:
En raison de ses enjeux sociétaux, économiques et culturels, l’intelligence artificielle (dénotée IA) est aujourd’hui un sujet d’actualité très populaire. L’un de ses principaux objectifs est de développer des systèmes qui facilitent la vie quotidienne de l’homme, par le biais d’applications telles que les robots domestiques, les robots industriels, les véhicules autonomes et bien plus encore. La montée en popularité de l’IA est fortement due à l’émergence d’outils basés sur des réseaux de neurones profonds qui permettent d’apprendre simultanément, la représentation des données (qui était trad
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Cherfi, Zohra Leila. "Diagnostic de systèmes complexes en contextes non supervisé et partiellement supervisé : application au circuit de voie ferroviaire." Phd thesis, UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE COMPIEGNE, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01006538.

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Abstract:
Ce travail de thèse présente l'élaboration de méthodes de diagnostic pour un système complexe de l'infrastructure ferroviaire, le circuit de voie. La tâche de diagnostic porte sur l'estimation de variables latentes, liées aux défauts, à partir de variables observées, extraites de signaux d'inspection et les solutions proposées s'appuient sur une approche générative permettant de modéliser les liens et relations entre ces variables. Dans le première partie de ces travaux, des méthodes non supervisées ont été envisagées pour le diagnostic. Les approches développées dans ce contexte ont montré l'
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Bannour, Sondes. "Apprentissage interactif de règles d'extraction d'information textuelle." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2015. http://www.theses.fr/2015USPCD113/document.

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Abstract:
L’Extraction d’Information est une discipline qui a émergé du Traitement Automatique des Langues afin de proposer des analyses fines d’un texte écrit en langage naturel et d’améliorer la recherche d’informations spécifiques. Les techniques d’extraction d’information ont énormément évolué durant les deux dernières décennies.Les premiers systèmes d’extraction d’information étaient des systèmes à base de règles écrites manuellement. L’écriture manuelle des règles étant devenue une tâche fastidieuse, des algorithmes d’apprentissage automatique de règles ont été développés.Ces algorithmes nécessite
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Aversano, Gianmarco. "Development of physics-based reduced-order models for reacting flow applications." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC095/document.

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Abstract:
L’objectif final étant de développer des modèles d’ordre réduit pour les applications de combustion, des techniques d’apprentissage automatique non supervisées et supervisées ont été testées et combinées dans les travaux de la présente thèse pour l’extraction de caractéristiques et la construction de modèles d’ordre réduit. Ainsi, l’application de techniques pilotées par les données pour la détection des caractéristiques d’ensembles de données de combustion turbulente (simulation numérique directe) a été étudiée sur deux flammes H2 / CO: une évolution spatiale (DNS1) et une jet à évolution tem
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Ghesmoune, Mohammed. "Apprentissage non supervisé de flux de données massives : application aux Big Data d'assurance." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCD061/document.

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Abstract:
Le travail de recherche exposé dans cette thèse concerne le développement d'approches à base de growing neural gas (GNG) pour le clustering de flux de données massives. Nous proposons trois extensions de l'approche GNG : séquentielle, distribuée et parallèle, et une méthode hiérarchique; ainsi qu'une nouvelle modélisation pour le passage à l'échelle en utilisant le paradigme MapReduce et l'application de ce modèle pour le clustering au fil de l'eau du jeu de données d'assurance. Nous avons d'abord proposé la méthode G-Stream. G-Stream, en tant que méthode "séquentielle" de clustering, permet d
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Liu, Jingshu. "Unsupervised cross-lingual representation modeling for variable length phrases." Thesis, Nantes, 2020. http://www.theses.fr/2020NANT4009.

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Abstract:
L’étude de l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables a été souvent circonscrite aux mots simples. Les méthodes classiques ne peuvent gérer les expressions complexes que si elles sont de longueur identique, tandis que les méthodes de plongements de mots modélisent les expressions comme une seule unité. Ces dernières nécessitent beaucoup de données, et ne peuvent pas gérer les expressions hors vocabulaire. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation d’expressions de longueur variable par co-occurrences et par les méthodes neuronales état de l’art. Nous étudi
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Ebadzadeh, Mohamad Mehdi. "Modélisation des voies réflexes et cérébelleuses, permettant le calcul des fonctions inverses : application à la commande d'un actionneur à deux muscles pneumatiques." Paris, ENST, 2004. http://www.theses.fr/2004ENST0046.

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Abstract:
La commande et le contrôle des mouvements des membres par les voies cérébelleuses et réflexes sont modélisés au moyen d'un circuit dont la structure est déduite de contraintes fonctionnelles. I) L'une des contraintes est que les mouvements rapides des membres doivent être précis, quoiqu'ils ne puissent pas être commandés en boucle fermée au moyen des signaux sensoriels. Les voies qui traitent les ordres moteurs doivent donc contenir des fonctions inverses approximées des fonctions biomécaniques du membre et des muscles. Or le calcul d'une fonction inverse approximée peut être effectué au moyen
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Dalsasso, Emanuele. "Deep learning for SAR imagery : from denoising to scene understanding." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT008.

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Abstract:
Le Radar à Synthèse d’Ouverture (RSO, aussi appelé SAR en anglais) permet d’acquérir des données pour l’observation de la Terre de jour comme de nuit, quelles que soient les conditions météorologiques. Grâce notamment au programme Copernicus de l’Agence Spatiale Européenne nous disposons aujourd’hui d’un grand nombre de données distribuées librement. Cependant, l’exploitation de données satellitaires radar est limitée par la présence de très fortes fluctuations du signal rétrodiffusé par la scène imagée. En effet, les images SAR sont entachées par un phénomène intrinsèque aux systèmes d’imager
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Huynh, Camille. "Real-time seismic monitoring using DAS fiber-optic instrumentation and machine learning : towards autonomous classification of natural and anthropogenic events." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2025. http://www.theses.fr/2025STRAH001.

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Abstract:
Ces dernières années, une nouvelle technologie basée sur l'utilisation de fibres optiques est apparue pour surveiller les événements acoustiques naturels ou anthropogéniques : la détection acoustique distribuée (Distributed Acoustic Sensing - DAS). Cette technologie innovante permet de mesurer les vibrations sismiques à très haute résolution spatiale sur des distances allant de quelques dizaines de mètres à plusieurs centaines de kilomètres. Bien que ces données soient plus volumineuses et plus complexes à traiter que celles des sismomètres traditionnels, elles offrent des perspectives promett
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Boniol, Paul. "Detection of anomalies and identification of their precursors in large data series collections." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5206.

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Abstract:
Les larges collections de séries temporelles deviennent une réalité dans un grand nombre de domaines scientifiques et sociaux, comme la finance, les sciences de l’environnement, l’astrophysique, les neurosciences, l’ingénierie ou les métiers du numérique. Il y a donc un intérêt et un besoin de plus en plus importants de développer des techniques efficaces pour analyser et traiter ce type de données. De manière informelle, une série temporelle est une séquence ordonnée de points ou de valeurs. Une fois les séries collectées et disponibles, les utilisateurs ont souvent besoin de les étudier pour
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Victorino, Cardoso Gabriel. "Generative models for ECG data : theory and application." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX022.

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Abstract:
Cette thèse apporte des contributions au vaste domaine des modèles génératifs, avec un intérêt particulier pour l'application de tels modèles aux données d'électrocardiogramme (ECG) dans le cadre de l'inférence et de la quantification de l'incertitude.Dans une première partie, nous développons deux méthodes novatrices pour réduire le biais dans les méthodes d'échantillonnage d'importance et de Monte Carlo séquentiel (SMC), qui sont deux outils importants de l'inférence bayésienne. Les algorithmes résultants peuvent être considérés tous deux comme des "enveloppes" autour d'algorithmes existants
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