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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage automatique – Prévision – Utilisation'

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Loisel, Julie. "Détection des ruptures de la chaîne du froid par une approche d'apprentissage automatique." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASB014.

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Abstract:
La chaîne du froid est indispensable pour assurer la sécurité sanitaire et éviter le gaspillage alimentaire. Pour suivre l'évolution de la température de l'air à travers la chaîne du froid, les capteurs sans fil sont de plus en plus utilisés, mais l'exploitation de ces mesures est encore limitée. Cette thèse explore comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire la température de différents types de produits alimentaires à partir d'une mesure de la température de l'air dans une palette et détecter les ruptures de chaîne du froid. Nous avons d'abord introduit une définition
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De, Carvalho Gomes Fernando. "Utilisation d'algorithmes stochastiques en apprentissage." Montpellier 2, 1992. http://www.theses.fr/1992MON20254.

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Abstract:
Dans le cadre de l'apprentissage inductif, les données sont souvent mal décrites et bruitées. Dans ce cas, la génération de procédures de classification présentant une parfaite adéquation aux données, produit des résultats de taille (ou complexité) importante. Les performances sont excellentes sur les données ayant servi à apprendre, mais mauvaises sur un ensemble test. On cherche alors des procédures présentant un bon compromis complexité adéquation aux données et la tache se rapproche de l'optimisation. Plusieurs approches gloutonnes ont été proposées. L'objet de cette thèse est de proposer
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Toqué, Florian. "Prévision et visualisation de l'affluence dans les transports en commun à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris Est, 2019. http://www.theses.fr/2019PESC2029.

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Abstract:
Dans le cadre de la lutte contre le réchauffement climatique, plusieurs pays du monde notamment le Canada et certains pays européens dont la France, ont établi des mesures afin de réduire les nuisances environnementales. L'un des axes majeurs abordés par les états concerne le secteur du transport et plus particulièrement le développement des systèmes de transport en commun en vue de réduire l'utilisation de la voiture personnelle et les émissions de gaz à effet de serre. A cette fin, les collectivités concernées visent à mettre en place des systèmes de transports urbains plus accessibles, prop
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Kashnikov, Yuriy. "Une approche holistique pour la prédiction des optimisations du compilateur par apprentissage automatique." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2013. http://www.theses.fr/2013VERS0047.

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Abstract:
Un choix efficace des optimisations de compilation améliore notablement la performances des applications. En raison du grand nombre de choix possibles une approche exhaustive est irréalisable et l'exploration peut facilement tomber dans un minimum local. Les compilateurs utilisent des heuristiques qui parfois dégradent la performance, ce qui contraint les utilisateurs à des ajustements manuels. Cette thèse propose une approche holistique basée sur l'apprentissage automatique pour améliorer la sélection des optimisations du compilateur. L'analyse statique d'un grand nombre de boucles permet de
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Dupont, Pierre. "Utilisation et apprentissage de modèles de langage pour la reconnaissance de la parole continue /." Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 1996. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb35827695q.

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Melzi, Fateh. "Fouille de données pour l'extraction de profils d'usage et la prévision dans le domaine de l'énergie." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1123/document.

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Abstract:
De nos jours, les pays sont amenés à prendre des mesures visant à une meilleure rationalisation des ressources en électricité dans une optique de développement durable. Des solutions de comptage communicantes (Smart Meters), sont mises en place et autorisent désormais une lecture fine des consommations. Les données spatio-temporelles massives collectées peuvent ainsi aider à mieux connaitre les habitudes de consommation et pouvoir les prévoir de façon précise. Le but est d'être en mesure d'assurer un usage « intelligent » des ressources pour une meilleure consommation : en réduisant par exempl
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Thorey, Jean. "Prévision d’ensemble par agrégation séquentielle appliquée à la prévision de production d’énergie photovoltaïque." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066526/document.

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Abstract:
Notre principal objectif est d'améliorer la qualité des prévisions de production d'énergie photovoltaïque (PV). Ces prévisions sont imparfaites à cause des incertitudes météorologiques et de l'imprécision des modèles statistiques convertissant les prévisions météorologiques en prévisions de production d'énergie. Grâce à une ou plusieurs prévisions météorologiques, nous générons de multiples prévisions de production PV et nous construisons une combinaison linéaire de ces prévisions de production. La minimisation du Continuous Ranked Probability Score (CRPS) permet de calibrer statistiquement la
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Nachouki, Mirna. "L'acquisition de connaissances dans les systèmes dynamiques : production et utilisation dans le cadre de l'atelier de génie didacticiel intégré." Toulouse 3, 1995. http://www.theses.fr/1995TOU30001.

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Abstract:
Pour personnaliser l'enseignement, les systemes d'environnement interactif d'apprentissage avec l'ordinateur doivent pouvoir imiter le comportement de l'enseignant qui exerce son activite dans le monde reel. Ainsi, durant leur utilisation, ils doivent acquerir des connaissances et revetir un aspect evolutif et dynamique. Dans le but de garantir l'evolutivite des connaissances, nous soulignons que le processus d'acquisition doit, dans un systeme dynamique, etre complete par un mecanisme d'evaluation des connaissances. Aussi, nous definissons un cycle de vie du processus d'acquisition au cours d
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Baudin, Paul. "Prévision séquentielle par agrégation d'ensemble : application à des prévisions météorologiques assorties d'incertitudes." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS117/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes de prévision tour après tour. L'objectif est d'imaginer et d'appliquer des stratégies automatiques, qui tirent de l'expérience du passé et s'aident éventuellement de prédicteurs élémentaires. Nous souhaitons que ces stratégies obtiennent des garanties mathématiques robustes et soient valables dans des cas de figure très généraux. Cela nous permet en pratique d'appliquer les algorithmes qui en découlent à la prévision concrète de grandeurs météorologiques. Enfin, nous nous intéressons aux déclinaisons théoriques et pratiques dans un cadre
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Desrousseaux, Christophe. "Utilisation d'un critère entropique dans les systèmes de détection." Lille 1, 1998. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-229.pdf.

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Abstract:
La theorie classique de la detection repose sur le postulat de centralisation de l'information qui suppose que l'information ainsi que le traitement qui lui est applique soient regroupes en un meme lieu. Une alternative a la structure centralisee a ete developpee sous la forme d'architectures imposees pour lesquelles le traitement est decompose en plusieurs etapes. Par exemple, dans le cas d'une architecture parallele, chaque source elabore un resume de son observation, qui est ensuite transmis a un operateur central de decision. Dans ce travail, nous rappelons les resultats importants de la t
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Monsifrot, Antoine. "Utilisation du raisonnement à partir de cas et de l'apprentissage pour l'optimisation de code." Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN10107.

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Abstract:
Des transformations de code permettent de réduire le temps d'exécution des programmes en améliorant l'exploitation des processeurs. Pour déterminer les transformations à appliquer, les outils automatiques reposent sur des heuristisques complexes à produire car les transformations peuvent avoir des effets de bord et interagissent entre elles. D'autre part, toutes les optimisations ne sont pas à la portée de ces outils. Ainsi, la production de code efficace se termine encore aujourd'hui par une phase de "tuning". Nous proposons, au travers de cette thèse l'utilisation de techniques provenant de
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Kritter, Thibaut. "Utilisation de données cliniques pour la construction de modèles en oncologie." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0166/document.

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Abstract:
Cette thèse présente des travaux en lien avec l’utilisation de données cliniques dans la construction de modèles appliqués à l’oncologie. Les modèles actuels visant à intégrer plusieurs mécanismes biologiques liés à la croissance tumorale comportent trop de paramètres et ne sont pas calibrables sur des cas cliniques. A l’inverse, les modèles plus simples ne parviennent pas à prédire précisément l’évolution tumorale pour chaque patient. La multitude et la variété des données acquises par les médecins sont de nouvelles sources d’information qui peuvent permettre de rendre les estimations des mod
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Dione, Mamadou. "Prévision court terme de la production éolienne par Machine learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAG004.

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Abstract:
La loi de transition énergétique votée par l’Etat français a des implications précises sur les énergies renouvelables, en particulier sur leur mécanisme de rémunération. Jusqu’en 2015, un contrat d’obligation d’achat permettait de vendre l’électricité d’origine éolienne à un tarif fixe. A partir de 2015 certains parcs éoliens ont commencé à sortir de l’obligation d’achat. En effet, l’énergie éolienne commence à être directement vendue sur le marché par les producteurs à cause de la rupture des contrats d’obligation d’achat. Les gestionnaires de réseaux de distribution et les gestionnaires de r
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Abdellaoui, Redhouane. "Utilisation de données du Web communautaire à des fins de surveillance de l’usage de médicaments." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS548.

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Abstract:
La pharmacovigilance souffre d’une sous notification chronique des effets indésirables de la part des professionnels de santé. La FDA (US Food and Drug Administration), l’EMA (European Medicines Agency), et d’autres agences sanitaires, suggèrent que les réseaux sociaux pourraient constituer une source de données supplémentaire pour la détection de signaux faibles de pharmacovigilance. L’OMS (Organisation Mondiale de la Santé) a publié un rapport en 2003 exposant le problème que pose la non-observance au traitement sur le long terme et son caractère préjudiciable à l’efficacité des systèmes
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Grenet, Ingrid. "De l’utilisation des données publiques pour la prédiction de la toxicité des produits chimiques." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019AZUR4050.

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Abstract:
L’évaluation de la sécurité des composés chimiques repose principalement sur les résultats des études in vivo, réalisées sur des animaux de laboratoire. Cependant, ces études sont coûteuses en terme de temps, d'argent et d'utilisation d'animaux, ce qui les rend inadaptées à l'évaluation de milliers de composés. Afin de prédire rapidement la toxicité potentielle des composés et de les prioriser pour de futures études, des solutions alternatives sont actuellement envisagées telles que les essais in vitro et les modèles prédictifs d'apprentissage automatique. L’objectif de cette thèse est d’évalu
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Larlus, Diane. "Création et utilisation de vocabulaires visuels pour la catégorisation d'images et la segmentation de classes d'objets." Phd thesis, Grenoble INPG, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343665.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à l'interprétation d'images fixes et en particulier à la reconnaissance de classes d'objets. Les différentes approches considérées sont toutes des variations du modèle par sac-de-mots, utilisant des représentations locales, quantifiées à l'aide d'un vocabulaire visuel. <br>Nous nous intéresserons tout d'abord à l'étude de différentes méthodes de création du vocabulaire visuel et à l'évaluation de ces vocabulaires dans le contexte de la catégorisation d'images. <br>Dans un deuxième temps, nous étudierons la segmentation de classes d'objets et verrons en particulier comme
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Hamadi, Abdelkader. "Utilisation du contexte pour l'indexation sémantique des images et vidéos." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM047/document.

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Abstract:
L'indexation automatisée des documents image fixe et vidéo est un problème difficile en raison de la ``distance'' existant entre les tableaux de nombres codant ces documents et les concepts avec lesquels on souhaite les annoter (personnes, lieux, événements ou objets, par exemple). Des méthodes existent pour cela mais leurs résultats sont loin d'être satisfaisants en termes de généralité et de précision. Elles utilisent en général un ensemble unique de tels exemples et le considère d'une manière uniforme. Ceci n'est pas optimal car un même concept peut apparaître dans des contextes très divers
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Prudhomme, Elie. "Représentation et fouille de données volumineuses." Thesis, Lyon 2, 2009. http://www.theses.fr/2009LYO20048/document.

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Abstract:
Le stockage n'étant plus soumis à des contraintes de coût importantes, les systèmes d'information collectent une quantité croissante de données, souvent via des processus d'acquisition automatique. En parallèle, les objets d'intérêt sont devenus plus complexes. C'est le cas, par exemple, des images, du texte ou encore des puces à ADN. Pour leur analyse, les méthodes d'apprentissage doivent alors prendre en compte l'augmentation massive et conjointe du nombre d'exemples et d'attributs qui en résultent. Or, les outils classiques de l'apprentissage automatique ne sont pas toujours adaptés à ce ch
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Allain, Guillaume. "Prévision et analyse du trafic routier par des méthodes statistiques." Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/351/.

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Abstract:
La société Mediamobile édite et diffuse de l'information sur le trafic aux usagers. L'objectif de ce travail est l'enrichissement de cette information par la prévision et la complétion des conditions de route. Notre approche s'inspire parfois de la modélisation physique du trafic routier mais fait surtout appel à des méthodes statistiques afin de proposer des solutions automatisables, modulaires et adaptées aux contraintes industrielles. Dans un premier temps, nous décrivons une méthode de prévision de la vitesse de quelques minutes à plusieurs heures. Nous supposons qu'il existe un nombre fin
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Koehl, Ludovic. "Conception et réalisation d'un estimateur de dimension fractale par utilisation de techniques floues." Lille 1, 1998. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-1.pdf.

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Abstract:
Nombre de paramètres permettent de caractériser la géométrie fractale, parmi lesquels la dimension fractale est la plus importante. Une nouvelle méthode d'estimation de la dimension fractale de courbes conciliant a la fois précision, rapidité et lisibilité est proposée. Le modèle mis en oeuvre est base sur des techniques floues particulièrement bien adaptées aux problèmes de modélisation complexes de nature descriptive ou intuitive. L'optimisation des paramètres internes du modèle flou et une simplification de ce dernier par la construction d'une structure hiérarchique sont réalisées conjointe
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Frigui, Nejm Eddine. "Maintenance automatique du réseau programmable d'accès optique de très haut débit." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2019. http://www.theses.fr/2019IMTA0127/document.

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Abstract:
Les réseaux optiques passifs (PONs, Passive Optical Networks) représentant l’une des solutions les plus performantes du réseau d’accès FTTH ont été largement déployés par les opérateurs grâce à leur capacité d’offrir des services de très haut débit. Cependant, en raison de la dynamicité du trafic des différents clients, ces réseaux doivent s’appuyer sur un mécanisme efficace pour l’allocation de ressources, plus particulièrement dans le sens montant. Ce mécanisme est actuellement limité par la nature statique des paramètres SLA (Service Level Agreement). Ceci peut avoir une influence négative
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Sqali, Houssaini Mamoun. "Utilisation du formalisme DEVS pour la validation de comportements des systèmes à partir des scénarios UML." Thesis, Aix-Marseille, 2012. http://www.theses.fr/2012AIXM4318.

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Abstract:
Un développement d'un système débute par la constitution, dans la phase de spécification des besoins, d'un cahier des charges dans lequel un ensemble de scénarios d'utilisation du système est défini avec les contraintes auxquelles il doit obéir, dans lequel chaque scénario est un simple exemple d'exécution du système à concevoir. Une fois que tous les scénarios sont précisés, on obtient une description complète des interactions entre les composants. Toutefois, cette spécification n'est pas directement implémentable, car il est difficile, surtout pour les systèmes les plus complexes, d'apercevo
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Kosowska-Stamirowska, Zuzanna. "Évolution et robustesse du réseau maritime mondial : une approche par les systèmes complexes." Thesis, Paris 1, 2020. http://www.theses.fr/2020PA01H022.

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Abstract:
Plus de 70% de la valeur totale du commerce international est acheminée par voie maritime, ce qui représente 80% de la totalité du fret en volume. En 2016, le secrétaire général de l’ONU a attiré l’attention sur le rôle du transport maritime, qu’il décrit comme « l’épine dorsale du commerce mondial et de l’économie mondiale”. Les flux du commerce maritime ont un impact non seulement sur le développement économique des régions concernées, mais également sur leurs écosystèmes. Les navires en mouvement étant notamment un important vecteur de propagation pour les bioinvasions. En parallèle, l’aven
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Matteo, Lionel. "De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4099.

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Abstract:
Les failles sismogéniques sont la source des séismes. L'étude de leurs propriétés nous informe donc sur les caractéristiques des forts séismes qu'elles peuvent produire. Les failles sont des objets 3D qui forment des réseaux complexes incluant une faille principale et une multitude de failles et fractures secondaires qui "découpent" la roche environnante à la faille principale. Mon objectif dans cette thèse a été de développer des approches pour aider à étudier cette fracturation secondaire intense. Pour identifier, cartographier et mesurer les fractures et les failles dans ces réseaux, j'ai a
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Cimmino, Francesco Maria. "Essais sur la création d'une centrale électrique virtuelle pour les petites et moyennes entreprises." Thesis, Aix-Marseille, 2021. http://www.theses.fr/2021AIXM0564.

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Abstract:
Une thèse « d’exercice » fait le pont entre le monde académique et le monde de l’économie. Dans cette thèse, ces deux univers ont été réunis pour pouvoir apporter des solutions aux entreprises suisses qui veulent créer des centrales virtuelles de production (Virtual power plant - VPP). Pour pouvoir affronter le sujet, j’ai commencé la thèse en analysant les aspects législatifs qui ont permis le développement de cette technologie où l’élément le plus important est le « Winter pack » de la Commission européenne sur l’ouverture du marché. Je me suis ensuite concentré sur les explications des déve
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Sheeren, David. "Méthodologie d' évaluation de la cohérence inter-représentations pour l'intégration de bases de données spatiales : une approche combinant l' utilisation de métadonnées et l' apprentissage automatique." Paris 6, 2005. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00085693.

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Brédy, Jhemson, and Jhemson Brédy. "Prévision de la profondeur de la nappe phréatique d'un champ de canneberges à l'aide de deux approches de modélisation des arbres de décision." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/37875.

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Abstract:
La gestion intégrée de l’eau souterraine constitue un défi majeur pour les activités industrielles, agricoles et domestiques. Dans certains systèmes agricoles, une gestion optimisée de la nappe phréatique représente un facteur important pour améliorer les rendements des cultures et l’utilisation de l'eau. La prévision de la profondeur de la nappe phréatique (PNP) devient l’une des stratégies utiles pour planifier et gérer en temps réel l’eau souterraine. Cette étude propose une approche de modélisation basée sur les arbres de décision pour prédire la PNP en fonction des précipitations, des pr
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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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Brochero, Darwin. "Hydroinformatics and diversity in hydrological ensemble prediction systems." Thesis, Université Laval, 2013. http://www.theses.ulaval.ca/2013/29908/29908.pdf.

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Abstract:
Nous abordons la prévision probabiliste des débits à partir de deux perspectives basées sur la complémentarité de multiples modèles hydrologiques (diversité). La première exploite une méthodologie hybride basée sur l’évaluation de plusieurs modèles hydrologiques globaux et d’outils d’apprentissage automatique pour la sélection optimale des prédicteurs, alors que la seconde fait recourt à la construction d’ensembles de réseaux de neurones en forçant la diversité. Cette thèse repose sur le concept de la diversité pour développer des méthodologies différentes autour de deux problèmes pouvant être
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Cablé, Baptiste. "Vers la gestion de scénarios pour la reconnaissance et l'anticipation de situations dynamiques." Troyes, 2011. http://www.theses.fr/2011TROY0007.

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Abstract:
Cette étude est dédiée à la reconnaissance et l’anticipation des situations dynamiques à des fins d’assistance. Certains outils comme les Modèles de Markov Cachés ou les Réseaux de Petri sont déjà utilisés dans ce contexte mais pour pouvoir fonctionner en temps-réel, le concepteur doit préciser au préalable les différentes situations possibles. Nous proposons un algorithme générique qui acquiert lui-même les connaissances du système dynamique observé. Il s’adapte à l’utilisateur et aux situations rencontrées pour effectuer des prédictions. Nous représentons le déroulement des situations dynami
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Bako, Maria. "Utilisation de l'ordinateur pour le développemnt de la vision spatiale." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30041.

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Abstract:
L'objectif principal de notre travail était de déterminer si l'ordinateur peut effectivement aider au développement de la vision spatiale en géométrie, et, si oui, comment il peut le faire. D'abord nous avons analysé si l'ordinateur peut remplacer l'utilisation des maquettes dans l'enseignement. Le but de la première expérience était de comparer la maquette et l'ordinateur, en cherchant les sections planes du cube. L'expérience a montré que ce n'est pas suffisant d'énuméré les solutions. Pour que les résultats soit durables, les élèves doivent travailler sur le problème. En se basent sur ces r
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Cherif, Aymen. "Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles." Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4003/document.

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Abstract:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s’est également intéressé à l’intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l’approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d’affecter les prédicteurs
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Ben, Hassine Nesrine. "Machine Learning for Network Resource Management." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV061.

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Abstract:
Une exploitation intelligente des données qui circulent sur les réseaux pourrait entraîner une amélioration de la qualité d'expérience (QoE) des utilisateurs. Les techniques d'apprentissage automatique offrent des fonctionnalités multiples, ce qui permet d’optimiser l'utilisation des ressources réseau.Dans cette thèse, deux contextes d’application sont étudiés : les réseaux de capteurs sans fil (WSNs) et les réseaux de contenus (CDNs). Dans les WSNs, il s’agit de prédire la qualité des liens sans fil afin d’améliorer la qualité des routes et donc d’augmenter le taux de remise des paquets ce qu
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Neumann, Andreas. "Introduction d'outils de l'intelligence artificielle dans la prévision de pluie par radar." Phd thesis, Ecole Nationale des Ponts et Chaussées, 1991. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00520834.

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Abstract:
L'objectif de l'étude présentée est le développement d'un système de prévision de pluie par radar, qui est adapté aux besoins de l'hydrologie urbaine. Un système automatisé structuré, baptisé PROPHETIA, est présenté, dont le fonctionnement est basé sur l'observation des cellules de pluie. L'algorithme de PROPHETIA de prévision de pluie à partir d'une série d'images (I1 In), mesurées aux instants t1 tn, comprend quatre étapes: - identification et description des échos des cellules sur l'image actuelle In - appariement des cellules observées sur les images I1 In avec les échos sur l'image In - c
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Caigny, Arno de. "Innovation in customer scoring for the financial services industry." Thesis, Lille, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1A011.

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Abstract:
Cette thèse améliore la notation des clients. L’évaluation des clients est importante pour les entreprises dans leurs processus de prise de décision parce qu'elle aide à résoudre des problèmes de gestion clés tels que le choix des clients à cibler pour une campagne de marketing ou l'analyse des clients qui sont susceptibles de quitter l'entreprise. La recherche effectuée dans le cadre de cette thèse apporte plusieurs contributions dans trois domaines de la littérature sur la notation des clients. Premièrement, de nouvelles sources de données sont utilisées pour évaluer les clients. Deuxièmemen
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Gerchinovitz, Sébastien. "Prédiction de suites individuelles et cadre statistique classique : étude de quelques liens autour de la régression parcimonieuse et des techniques d'agrégation." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653550.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'apprentissage statistique. Le cadre principal est celui de la prévision de suites déterministes arbitraires (ou suites individuelles), qui recouvre des problèmes d'apprentissage séquentiel où l'on ne peut ou ne veut pas faire d'hypothèses de stochasticité sur la suite des données à prévoir. Cela conduit à des méthodes très robustes. Dans ces travaux, on étudie quelques liens étroits entre la théorie de la prévision de suites individuelles et le cadre statistique classique, notamment le modèle de régression avec design aléatoire ou fixe, où les données
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Lam, Chi-Nguyen. "Méthodes de Machine Learning pour le suivi de l'occupation du sol des deltas du Viêt-Nam." Thesis, Brest, 2021. http://www.theses.fr/2021BRES0074.

Full text
Abstract:
Le développement socio-économique au Vietnam est associé à l'existence des grands deltas fluviaux. En outre, les facteurs environnementaux tels que la sécheresse et l’inondation jouent un rôle important dans le changement de l’occupation du sol au niveau de ces deltas. Ces changements ne sont pas sans impact sur l’équilibre naturel et économique du pays. Dans cette optique, cette thèse a pour objectifs de proposer des méthodes de traitement des données satellites pour une cartographie et suivi efficaces de l’occupation du sol au niveau des deux principaux deltas du Viêt- Nam, fleuve rouge et d
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Thomas, Julien. "Apprentissage supervisé de données déséquilibrées par forêt aléatoire." Thesis, Lyon 2, 2009. http://www.theses.fr/2009LYO22004/document.

Full text
Abstract:
La problématique des jeux de données déséquilibrées en apprentissage supervisé est apparue relativement récemment, dès lors que le data mining est devenu une technologie amplement utilisée dans l'industrie. Le but de nos travaux est d'adapter différents éléments de l'apprentissage supervisé à cette problématique. Nous cherchons également à répondre aux exigences spécifiques de performances souvent liées aux problèmes de données déséquilibrées. Ce besoin se retrouve dans notre application principale, la mise au point d'un logiciel d'aide à la détection des cancers du sein.Pour cela, nous propos
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Fernandez, Tamayo Borja. "L'importance des données textuelles dans le Capital Privé. Prévision des rendements des fonds, grâce à l'intelligence artificielle, à partir des documents envoyés par les gestionnaires de fonds pre et post investissement." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://theses.univ-cotedazur.fr/2022COAZ0033.

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Abstract:
Les actifs sous gestion du marché privée sont passés de moins de 1 000 milliards en 2004 à plus de 10 000 milliards en 2021. Ce marché est dominé par des investisseurs institutionnels qui consacrent de nombreuses ressources à la sélection et au suivi des investissements. Les investisseurs reçoivent un Private Placement Memorandum (PPM), qui définit l'offre de fonds aux investisseurs. La littérature antérieure se limite aux informations quantitatives disponibles dans le PPM. Après avoir investi dans un fonds, les investisseurs (LP) reçoivent des rapports réguliers des managers (GP) qui investis
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Çinar, Yagmur Gizem. "Prédiction de séquences basée sur des réseaux de neurones récurrents dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'information." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM079.

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Abstract:
Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'informations (RI). Prédire les valeurs inconnues suivant certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches de prédiction de séquences: la prévision de séries tempo
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Faouzi, Johann. "Machine learning to predict impulse control disorders in Parkinson's disease." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS048.

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Abstract:
Les troubles du contrôle de l'impulsivité sont une classe de troubles psychiatriques caractérisés par des difficultés dans la maîtrise de ses émotions, pensées et comportements. Ces troubles sont courants dans la maladie de Parkinson et associés à une baisse de la qualité de vie des patients ainsi qu'à une augmentation de la charge des aidants. Pouvoir prédire quels sont les sujets les plus à risque de développer ces troubles et quand ces troubles apparaissent est de grande importance. L'objectif de cette thèse est d'étudier les troubles du contrôle de l'impulsivité dans la maladie de Parkinso
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Alaoui, Ismaili Oumaima. "Clustering prédictif Décrire et prédire simultanément." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLA010.

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Abstract:
Le clustering prédictif est un nouvel aspect d’apprentissage supervisé dérivé du clustering standard. Les algorithmes appartenant à ce type de l’apprentissage cherchent à décrire et à prédire d’une manière simultanée. Il s’agit de découvrir la structure interne d’une variable cible. Puis munis de cette structure, de prédire la classe des nouvelles instances.Pour atteindre l’objectif de la thèse qui est la recherche d’un modèle d’apprentissage "interprétable" capable de décrire et de prédire d’une manière simultanée, nous avons choisi de modifier l’algorithme des K-moyennes standard. Cette vers
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Brégère, Margaux. "Stochastic bandit algorithms for demand side management Simulating Tariff Impact in Electrical Energy Consumption Profiles with Conditional Variational Autoencoders Online Hierarchical Forecasting for Power Consumption Data Target Tracking for Contextual Bandits : Application to Demand Side Management." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM022.

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Abstract:
L'électricité se stockant difficilement à grande échelle, l'équilibre entre la production et la consommation doit être rigoureusement maintenu. Une gestion par anticipation de la demande se complexifie avec l'intégration au mix de production des énergies renouvelables intermittentes. Parallèlement, le déploiement des compteurs communicants permet d'envisager un pilotage dynamique de la consommation électrique. Plus concrètement, l'envoi de signaux - tels que des changements du prix de l'électricité – permettrait d'inciter les usagers à moduler leur consommation afin qu'elle s'ajuste au mieux à
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El, Garrab Hamza. "Amélioration de la chaine logistique de pièces de rechange en boucle fermée : application des modèles d’apprentissage." Thesis, Angers, 2020. http://www.theses.fr/2020ANGE0019.

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Abstract:
Dans le domaine de service après-vente et particulièrement dans la maintenance, l’intervention rapide et la réparation du bien du client est un élément clé pour sa satisfaction et pour la création de l’image de marque dans le marché. Le travail présenté dans cette thèse propose une approche Big Data et Machine Learning pour l’amélioration du flux informationnel de la chaine logistique de pièces de rechange. Notre contribution se focalise sur la prévision de la charge dans les centres de réparation des pièces de rechange, qui sont les fournisseurs principaux des pièces utilisés pour réparer les
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Bahri, Emna. "Amélioration des procédures adaptatives pour l'apprentissage supervisé des données réelles." Thesis, Lyon 2, 2010. http://www.theses.fr/2010LYO20089/document.

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Abstract:
L'apprentissage automatique doit faire face à différentes difficultés lorsqu'il est confronté aux particularités des données réelles. En effet, ces données sont généralement complexes, volumineuses, de nature hétérogène, de sources variées, souvent acquises automatiquement. Parmi les difficultés les plus connues, on citera les problèmes liés à la sensibilité des algorithmes aux données bruitées et le traitement des données lorsque la variable de classe est déséquilibrée. Le dépassement de ces problèmes constitue un véritable enjeu pour améliorer l'efficacité du processus d'apprentissage face à
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Daouayry, Nassia. "Détection d’évènements anormaux dans les gros volumes de données d’utilisation issues des hélicoptères." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI084.

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Abstract:
Cette thèse aborde le sujet de la normalité de fonctionnement des systèmes composants l’hélicoptère à travers l’exploitation des données d’utilisation issues du système de surveillances du HUMS (Health and Usage Monitoring System) pour la maintenance. Les hélicoptères sont des systèmes complexes et sont soumis à des exigences réglementaires strictes imposées par les autorités concernées par la sécurité en vol. L’analyse des données de surveillance est par conséquent un moyen privilégié pour améliorer la maintenance des hélicoptères. De plus, les données produites par le système HUMS représente
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Tabarly, Guilhem. "The Financial Cycle and the Business Cycle : it Takes Two to Tango." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLED007.

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Abstract:
La thèse explore, via différents outils statistiques, les interactions entre la sphère financière et la sphère réelle, dont la compréhension est cruciale pour assurer la stabilité financière. Le chapitre introductif détaille l’importance des frictions financières pour les mécanismes de transmissions macro-financiers, et illustre ces phénomènes avec la récente crise financière. Le deuxième chapitre décompose le Cycle Financier en deux composantes, le Cycle du Crédit et le Cycle des Conditions Financières. Les deux composantes sont identifiées en fonction de leur impact négatif non-linéaire sur l’acti
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Dohmatob, Elvis. "Amélioration de connectivité fonctionnelle par utilisation de modèles déformables dans l'estimation de décompositions spatiales des images de cerveau." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS297/document.

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Abstract:
Cartographier la connectivité fonctionnelle du cerveau à partir des donnés d'IRMf est devenu un champ de recherche très actif. Cependant, les outils théoriques et pratiques sont limités et plusieurs tâches importantes, telles que la définition empirique de réseaux de connexion cérébrale, restent difficiles en l’absence d'un cadre pour la modélisation statistique de ces réseaux. Nous proposons de développer au niveau des populations, des modèles joints de connectivité anatomique et fonctionnelle et l'alignement inter-sujets des structures du cerveau. Grâce à une telle contribution, nous allons
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Richard, Michael. "Évaluation et validation de prévisions en loi." Thesis, Orléans, 2019. http://www.theses.fr/2019ORLE0501.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l’évaluation et la validation de prévisions en loi. Dans la première partie, nous nous intéressons à l’apport du machine learning vis à vis des prévisions quantile et des prévisions en loi. Pour cela, nous avons testé différents algorithmes de machine learning dans un cadre de prévisions de quantiles sur données réelles. Nous tentons ainsi de mettre en évidence l’intérêt de certaines méthodes selon le type de données auxquelles nous sommes confrontés. Dans la seconde partie, nous exposons quelques tests de validation de prévisions en loi présents dans la littérature. Cert
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Wohlfarth, Till. "Machine-learning pour la prédiction des prix dans le secteur du tourisme en ligne." Thesis, Paris, ENST, 2013. http://www.theses.fr/2013ENST0090/document.

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Abstract:
Nous nous intéressons au problème de la prédiction de l’occurrence d’une baisse de prix pour fournir un conseil à l’achat immédiat ou reporté d’un voyage sur un site web de comparaison des prix. La méthodologie proposée repose sur l’apprentissage statistique d’un modèle d’évolution du prix à partir de l’information conjointe d’attributs du voyage considéré et d’observations passées du prix et de la "popularité" celui-ci. L’originalité principale consiste à représenter l’évolution des prix par le processus ponctuel inhomogène des sauts de celui-ci. A partir d’une base de données constituée par
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