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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage automatique sur données confidentielles'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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1

Saadeh, Angelo. "Applications of secure multi-party computation in Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT022.

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Abstract:
La préservation des données privées dans l'apprentissage automatique et l'analyse des données devient de plus en plus importante à mesure que la quantité d'informations personnelles sensibles collectées et utilisées par les organisations continue de croître. Cela pose le risque d'exposer des informations personnelles sensibles à des tiers malveillants, ce qui peut entraîner un vol d'identité, une fraude financière ou d'autres types de cybercriminalité. Les lois contre l'utilisation des données privées sont importantes pour protéger les individus contre l'utilisation et le partage de leurs info
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Girard, Régis. "Classification conceptuelle sur des données arborescentes et imprécises." La Réunion, 1997. http://elgebar.univ-reunion.fr/login?url=http://thesesenligne.univ.run/97_08_Girard.pdf.

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Abstract:
Les travaux exposés dans cette thèse se situent dans le cadre de la classification conceptuelle automatique. Nous présentons un formalisme de représentations de données structurées et imprécises fondées sur la notion d'attribut et de valeur : les arborescences symboliques nuancées (ASN). La définition de treillis de nuances permet de prendre en compte l'imprécision d'une valeur. Les attributs peuvent être de plusieurs types : simple, structure ou même récursif et permettent de manipuler des données de nature arborescente. L'introduction de contraintes de validité entre les valeurs des attribut
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3

Allesiardo, Robin. "Bandits Manchots sur Flux de Données Non Stationnaires." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS334/document.

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Abstract:
Le problème des bandits manchots est un cadre théorique permettant d'étudier le compromis entre exploration et exploitation lorsque l'information observée est partielle. Dans celui-ci, un joueur dispose d'un ensemble de K bras (ou actions), chacun associé à une distribution de récompenses D(µk) de moyenne µk Є [0, 1] et de support [0, 1]. A chaque tour t Є [1, T], il choisit un bras kt et observe la récompense y kt tirée depuis D (µkt). La difficulté du problème vient du fait que le joueur observe uniquement la récompense associée au bras joué; il ne connaît pas celle qui aurait pu être obtenu
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Philibert, Thomas. "Modèles basés sur les données pour les écoulements turbulents séparés." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0499.

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Abstract:
Les modèles de Navier-Stokes moyennés de Reynolds (RANS) sont couramment utilisés dans les applications industrielles en raison de leur efficacité pour simuler des écoulements de fluides complexes, offrant un équilibre pratique entre précision et coût computationnel. Cependant, les modèles RANS présentent des limitations inhérentes pouvant affecter leur précision, en particulier pour les écoulements séparés ou hautement complexes. Un problème important réside dans les écarts observés dans les contraintes de Reynolds par rapport aux données de haute fidélité obtenues via la simulation numérique
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5

Chardin, David. "Étude de différentes méthodes d'apprentissage supervisé pour le développement de tests diagnostiques basés sur des données métabolomiques." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ6004.

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Abstract:
La métabolomique est une approche portant sur l'étude des petites molécules ou « métabolites » présents dans divers échantillons biologiques. Les différents domaines omiques : génomique, transcriptomique, protéomique et métabolique, forment une chaine où chaque maillon va influencer les autres et pourra être influencé par des phénomènes externes. La métabolomique représente le dernier maillon de cette chaine, résultat de facteurs génétiques, pathologiques, environnementaux et toxicologiques et est ainsi le domaine omique qui se rapproche le plus du phénotype biologique.Les analyses de métabolo
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6

Mortes, Alcaraz Jorge. "Optimisation des transports basée sur les données et infrastructures urbaines." Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2025. http://www.theses.fr/2025IMTA0475.

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Abstract:
Cette thèse vise à améliorer la résolution problèmes de transport en intégrant des contraintes liées aux infrastructures urbaines dans des algorithmes basés sur les données. Nous nous concentrons sur deux défis contemporains : la livraison du dernier kilomètre et la planification d’un système de transport à la demande. Pour le premier défi, nous nous intéressons à l’apprentissage de fenêtres de temps multiples. Pour ce faire, nous utilisons des algorithmes de type multiarmed bandit. Les résultats montrent que l’apprentissage permet d’obtenir des itinéraires plus réalistes et plus efficaces. Co
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7

Bascol, Kevin. "Adaptation de domaine multisource sur données déséquilibrées : application à l'amélioration de la sécurité des télésièges." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSES062.

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Abstract:
Bluecime a mis au point un système de vidéosurveillance à l'embarquement de télésièges qui a pour but d'améliorer la sécurité des passagers. Ce système est déjà performant, mais il n'utilise pas de techniques d'apprentissage automatique et nécessite une phase de configuration chronophage. L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui traite de l'étude et de la conception d'algorithmes pouvant apprendre et acquérir des connaissances à partir d'exemples pour une tâche donnée. Une telle tâche pourrait consister à classer les situations sûres ou dangereuses dan
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8

Vandromme, Maxence. "Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10044.

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Abstract:
Les données hospitalières présentent de nombreuses spécificités qui rendent difficilement applicables les méthodes de fouille de données traditionnelles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'hétérogénéité de ces données ainsi qu'à leur aspect temporel. Dans le cadre du projet ANR ClinMine et d'une convention CIFRE avec la société Alicante, nous proposons deux nouvelles méthodes d'extraction de connaissances adaptées à ces types de données. Dans la première partie, nous développons l'algorithme MOSC (Multi-Objective Sequence Classification) pour la classification supervisée sur données h
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9

Jaillet, Simon. "Catégorisation automatique de documents textuels : D'une représentation basée sur les concepts aux motifs séquentiels." Montpellier 2, 2005. http://www.theses.fr/2005MON20030.

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10

Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. N
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Dragoni, Laurent. "Tri de potentiels d'action sur des données neurophysiologiques massives : stratégie d’ensemble actif par fenêtre glissante pour l’estimation de modèles convolutionnels en grande dimension." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4016.

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Abstract:
Au sein du système nerveux, des cellules appelées neurones sont spécialisées dans la communication de l'information. À travers l'émission et la propagation de courants électriques nommés potentiels d'action, les neurones peuvent transmettre l'information dans le corps. Étant donné le rôle prééminent des neurones, afin de mieux comprendre le fonctionnement du système nerveux, une vaste gamme de méthodes ont été proposées pour l'étude de ces cellules. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse de signaux ayant été enregistrés par des électrodes, et plus spécifiquement, des tétrodes et d
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Roudiere, Gilles. "Détection d'attaques sur les équipements d'accès à Internet." Thesis, Toulouse, INSA, 2018. http://www.theses.fr/2018ISAT0017/document.

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Abstract:
Les anomalies réseaux, et en particulier les attaques par déni de service distribuées, restent une menace considérable pour les acteurs de l'Internet. La détection de ces anomalies requiert des outils adaptés, capables non seulement d'opérer une détection correcte, mais aussi de répondre aux nombreuses contraintes liées à un fonctionnement dans un contexte industriel. Entre autres, la capacité d'un détecteur à opérer de manière autonome, ainsi qu'à fonctionner sur du trafic échantillonné sont des critères importants. Au contraire des approches supervisées ou par signatures, la détection non-su
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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Abstract:
Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au
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Eude, Thibaut. "Forage des données et formalisation des connaissances sur un accident : Le cas Deepwater Horizon." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEM079/document.

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Abstract:
Le forage de données, méthode et moyens développés dans cette thèse, redéfinit le processus d’extraction de données, de la formalisation de la connaissance et de son enrichissement notamment dans le cadre de l’élucidation d’évènements qui n’ont pas ou peu été documentés. L’accident de la plateforme de forage Deepwater Horizon, opérée pour le compte de BP dans le Golfe du Mexique et victime d’un blowout le 20 avril 2010, sera notre étude de cas pour la mise en place de notre preuve de concept de forage de données. Cet accident est le résultat d’un décalage inédit entre l’état de l’art des heuri
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Bordes, Antoine. "Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs Supports sur de Grandes Masses de Données." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00464007.

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Abstract:
Internet ainsi que tous les moyens numériques modernes disponibles pour communiquer, s'informer ou se divertir génèrent des données en quantités de plus en plus importantes. Dans des domaines aussi variés que la recherche d'information, la bio-informatique, la linguistique computationnelle ou la sécurité numérique, des méthodes automatiques capables d'organiser, classifier, ou transformer des téraoctets de données apportent une aide précieuse. L'apprentissage artificiel traite de la conception d'algorithmes qui permettent d'entraîner de tels outils à l'aide d'exemples d'apprentissage. Utiliser c
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Simon, Franck. "Découverte causale sur des jeux de données classiques et temporels. Application à des modèles biologiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS528.

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Abstract:
Cette thèse porte sur le domaine de la découverte causale, c’est-à-dire la construction de graphes causaux à partir de données observées, et en particulier, la découverte causale temporelle et la reconstruction de larges réseaux de régulation de gènes. Après un bref historique, ce mémoire introduit les principaux concepts, hypothèses et théorèmes aux fondements des graphes causaux ainsi que les deux grandes approches : à base de scores et à base de contraintes. La méthode MIIC (Multivariate Information-based Inductive Causation), développée au sein de notre laboratoire est ensuite décrite avec
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Mahmoudysepehr, Mehdi. "Modélisation du comportement du tunnelier et impact sur son environnement." Thesis, Centrale Lille Institut, 2020. http://www.theses.fr/2020CLIL0028.

Full text
Abstract:
Ce travail de recherche de thèse de doctorat consiste à comprendre le comportement du tunnelier en fonction de l’environnement rencontré afin de proposer des solutions sûres, durables et de quqlité pour le creusement du tunnel.Le principal objectif de ce travail de thèse de doctorat est de mieux comprendre le comportement du tunnelier en fonction de son environnement. Ainsi, on explorera comment le tunnelier réagit en fonction des différents types de terrain et comment il agit sur les différents éléments de structure du tunnel (voussoirs). Cela permettra de proposer un dimensionnement intellig
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Durand, Maëva. "Alimentation sur mesure et estimation du bien-être des truies gestantes à partir de données hétérogènes." Electronic Thesis or Diss., Rennes, Agrocampus Ouest, 2023. http://www.theses.fr/2023NSARC169.

Full text
Abstract:
Les nouvelles technologies se développent en élevage porcin, afin d’aider le travail des agriculteurs. Elles permettent la distribution d’une alimentation sur mesure pour des truies gestantes et une meilleure surveillance du comportement des animaux. La problématique de cette thèse est d’améliorer l’estimation des besoins nutritionnels journaliers et d’identifier l’état de bien-être individuel des truies gestantes, à l’aide de données comportementales et environnementales. Le premier objectif s’est intéressé à l’évaluation des effets des perturbations environnementales sur le comportement et l
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Loeffel, Pierre-Xavier. "Algorithmes de machine learning adaptatifs pour flux de données sujets à des changements de concept." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066496/document.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous considérons le problème de la classification supervisée sur un flux de données sujets à des changements de concepts. Afin de pouvoir apprendre dans cet environnement, nous pensons qu’un algorithme d’apprentissage doit combiner plusieurs caractéristiques. Il doit apprendre en ligne, ne pas faire d’hypothèses sur le concept ou sur la nature des changements de concepts et doit être autorisé à s’abstenir de prédire lorsque c’est nécessaire. Les algorithmes en ligne sont un choix évident pour traiter les flux de données. De par leur structure, ils sont capables de continuelle
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Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo." Thesis, Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136/document.

Full text
Abstract:
Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. N
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Irain, Malik. "Plateforme d'analyse de performances des méthodes de localisation des données dans le cloud basées sur l'apprentissage automatique exploitant des délais de messages." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30195.

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Abstract:
L'utilisation du cloud est une nécessité aujourd'hui, les données produites et utilisées par tous les types d'utilisateurs (individus particuliers, entreprises, structures administratives) ayant atteint une masse trop importante pour être stockées autrement. L'utilisation du cloud nécessite la signature, explicite ou non, d'un contrat avec un fournisseur de service de stockage. Ce contrat mentionne les niveaux de qualité de service requis selon différents critères. Parmi ces critères se trouve la localisation des données. Cependant, ce critère n'est pas facilement vérifiable par un utilisateur
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Qamar, Ali Mustafa. "Mesures de similarité et cosinus généralisé : une approche d'apprentissage supervisé fondée sur les k plus proches voisins." Phd thesis, Université de Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00591988.

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Abstract:
Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exempl
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Mba, Kouhoue Joël. "Modélisation et Intégration des Données Multi-vues : Approches basées sur l'Apprentissage et la Sémantique." Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai, 2025. http://www.theses.fr/2025MTLD0001.

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Abstract:
Les données de maintenance des bâtiments proviennent de multiples sources, notamment des prestataires de services tels que les ascensoristes, les chauffagistes, et les clients comme les bailleurs sociaux, les collectivités ou les entreprises du secteur tertiaire. La diversité de ces acteurs rend complexe le processus d’échange d’informations liées à la maintenance des bâtiments. Actuellement, ce problème est résolu par un appariement manuel des données en amont des échanges, une tâche qui devient de plus en plus difficile à gérer en raison de la quantité croissante des données à apparier. Dans
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Ghrissi, Amina. "Ablation par catheter de fibrillation atriale persistante guidée par dispersion spatiotemporelle d’électrogrammes : Identification automatique basée sur l’apprentissage statistique." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4026.

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Abstract:
La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquemment rencontrée dans la pratique clinique. Pour la traiter, l’ablation par cathéter de zones cardiaques jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie la plus utilisée. Un nouveau protocole d’ablation se base sur l’identification des zones atriales où les électrogrammes (EGM) enregistrés à l’aide d’un cathéter à électrodes multiples, appelé PentaRay, manifestent des décalages spatiotemporels significatifs sur plusieurs voies adjacentes. Ce phénomène est appelé dispersion spatio-temporelle (DST). L
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Kerrouche, Abdelali. "Routage des données dans les réseaux centrés sur les contenus." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1119/document.

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Abstract:
Les Réseaux Orientés Contenus (Information Centric Networking (ICN)) représentent un nouveau paradigme qui se développe de plus en plus dans le monde de l’Internet. Ils mettent en avant de nouvelles approches centrées sur le contenu pour concevoir une nouvelle architecture pour le réseau Internet du futur dont l’usage bascule aujourd’hui d’une communication orientée machines (hosts) vers une distribution et une récupération de contenus à large échelle.Dans ce cadre, plusieurs architectures de type ICN ont été proposées par la communauté scientifique dans le cadre de plusieurs projets internati
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Ahmia, Oussama. "Veille stratégique assistée sur des bases de données d’appels d’offres par traitement automatique de la langue naturelle et fouille de textes." Thesis, Lorient, 2020. http://www.theses.fr/2020LORIS555.

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Abstract:
Cette thèse, effectuée dans le cadre d’un contrat CIFRE avec la société OctopusMind, est centrée sur le développement d'un outillage informatique dédié et optimisé pour l'assistance à l'exploitation de la base d'appels d'offres, dans une finalité de veille stratégique. Notre contribution se décline en trois chapitres : le premier concerne le développement d’une ressource multilingue partiellement comparable. Qui est construite à partir des appels d’offres européens publiés par le TED (Tenders Electronic Daily). Elle contient plus de deux millions de documents traduits dans 24 langues publiées
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Coelho, Rodrigues Pedro Luiz. "Exploration des invariances de séries temporelles multivariées via la géométrie Riemannienne : validation sur des données EEG." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAT095.

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Abstract:
L’utilisation de séries temporelles multi-variées est une procédure standard pour décrire et analyser des mesures enregistrées par plusieurs capteurs au cours d’une expérience. Dans ce travail, nous discutons certains aspects de ces représentations temporelles, invariants aux transformations qui peuvent se produire en situations pratiques. Nos recherches s’inspirent en grande partie d’expériences neurophysiologiques reposant sur l’enregistrement de l’activité cérébrale au moyen de l'électroencéphalographie (EEG), mais les idées que nous présentons ne sont pas restreintes à ce cas particulier e
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Loeffel, Pierre-Xavier. "Algorithmes de machine learning adaptatifs pour flux de données sujets à des changements de concept." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066496.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous considérons le problème de la classification supervisée sur un flux de données sujets à des changements de concepts. Afin de pouvoir apprendre dans cet environnement, nous pensons qu’un algorithme d’apprentissage doit combiner plusieurs caractéristiques. Il doit apprendre en ligne, ne pas faire d’hypothèses sur le concept ou sur la nature des changements de concepts et doit être autorisé à s’abstenir de prédire lorsque c’est nécessaire. Les algorithmes en ligne sont un choix évident pour traiter les flux de données. De par leur structure, ils sont capables de continuelle
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Meghnoudj, Houssem. "Génération de caractéristiques à partir de séries temporelles physiologiques basée sur le contrôle optimal parcimonieux : application au diagnostic de maladies et de troubles humains." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALT003.

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Abstract:
Dans cette thèse, une nouvelle méthodologie a été proposée pour la génération de caractéristiques à partir de signaux physiologiques afin de contribuer au diagnostic d'une variété de maladies cérébrales et cardiaques. Basée sur le contrôle optimal parcimonieux, la génération de caractéristiques dynamiques parcimonieuses (SDF) s'inspire du fonctionnement du cerveau. Le concept fondamental de la méthode consiste à décomposer le signal de manière parcimonieuse en modes dynamiques qui peuvent être activés et/ou désactivés au moment approprié avec l'amplitude adéquate. Cette décomposition permet de
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Qamar, Ali Mustafa. "Mesures de similarité et cosinus généralisé : une approche d'apprentissage supervisé fondée sur les k plus proches voisins." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM083.

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Abstract:
Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exempl
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Vo, Nguyen Dang Khoa. "Compression vidéo basée sur l'exploitation d'un décodeur intelligent." Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4136/document.

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Abstract:
Cette thèse de doctorat étudie le nouveau concept de décodeur intelligent (SDec) dans lequel le décodeur est doté de la possibilité de simuler l’encodeur et est capable de mener la compétition R-D de la même manière qu’au niveau de l’encodeur. Cette technique vise à réduire la signalisation des modes et des paramètres de codage en compétition. Le schéma général de codage SDec ainsi que plusieurs applications pratiques sont proposées, suivis d’une approche en amont qui exploite l’apprentissage automatique pour le codage vidéo. Le schéma de codage SDec exploite un décodeur complexe capable de re
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Ermolaev, Andrei. "Data-driven methods for analysing nonlinear propagation in optical fibres." Electronic Thesis or Diss., Bourgogne Franche-Comté, 2024. http://www.theses.fr/2024UBFCD020.

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Abstract:
Cette thèse vise à appliquer et à développer les nouvelles méthodes d'apprentissage automatique spécialement adaptées à l'analyse et à l'interprétation des impulsions lors de leur propagation en un seul passage dans une fibre optique, et sous diverses conditions. En particulier, nous nous concentrerons sur les approches de découverte de modèles guidées par les données qui impliquent l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser les données du système physique dans le but de découvrir les modèles interprétables et généralisables et de développer les méthodes qui peuvent substantiel
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Frouin, Arthur. "Lien entre héritabilité et prédiction de phénotypes complexes chez l’humain : une approche du problème par la régression ridge sur des données de population." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASL027.

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Abstract:
Cette thèse étudie l'apport des méthodes d'apprentissage automatique pour la prédiction de phénotypes humains complexes et héritables, à partir de données génétiques en population. En effet, les études d'association à l'échelle du génome (GWAS) n'expliquent en général qu'une petite fraction de l'héritabilité observée sur des données familiales. Cependant l'héritabilité peut être approchée sur des données de population par l'héritabilité génomique, qui estime la variance phénotypique expliquée par l'ensemble des polymorphismes nucléotidiques (SNP) du génome à l'aide de modèles mixtes. Cette thè
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Muzeau, Julien. "Système de vision pour la sécurité des personnes sur les remontées mécaniques." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALT075.

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Abstract:
Devant l'augmentation de la fréquentation des domaines skiables et la multiplication des accidents sur les remontées mécaniques imputés au comportement humain, la sécurité est devenue un enjeu majeur des gérants de stations.Pour lutter contre ce phénomène, la start-up grenobloise Bluecime a développé un système de vision par ordinateur, baptisé SIVAO, capable de détecter une situation dangereuse lors de l'embarquement d'une remontée mécanique. Le fonctionnement du système se décompose en trois étapes. D'abord, le siège (ou véhicule) est détecté dans l'image. Par la suite, la présence de skieur
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Shahzad, Atif. "Une Approche Hybride de Simulation-Optimisation Basée sur la fouille de Données pour les problèmes d'ordonnancement." Phd thesis, Université de Nantes, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00647353.

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Abstract:
Une approche hybride basée sur la fouille de données pour découvrir de nouvelles règles de priorité pour le problème l'ordonnancement job-shop est présentée. Cette approche est basée sur la recherche de connaissances supposées être intégrés dans les solutions efficaces fournies par un module d'optimisation préalablement mis en oeuvre et utilisant la recherche tabou. L'objectif est de découvrir les principes directeurs de l'ordonnancement à l'aide de la fouille de données et donc d'obtenir un ensemble de règles capables d'obtenir des solutions efficaces pour un problème d'ordonnancement. Une st
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Sellami, Akrem. "Interprétation sémantique d'images hyperspectrales basée sur la réduction adaptative de dimensionnalité." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2017. http://www.theses.fr/2017IMTA0037/document.

Full text
Abstract:
L'imagerie hyperspectrale permet d'acquérir des informations spectrales riches d'une scène dans plusieurs centaines, voire milliers de bandes spectrales étroites et contiguës. Cependant, avec le nombre élevé de bandes spectrales, la forte corrélation inter-bandes spectrales et la redondance de l'information spectro-spatiale, l'interprétation de ces données hyperspectrales massives est l'un des défis majeurs pour la communauté scientifique de la télédétection. Dans ce contexte, le grand défi posé est la réduction du nombre de bandes spectrales inutiles, c'est-à-dire de réduire la redondance et
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Derksen, Dawa. "Classification contextuelle de gros volumes de données d'imagerie satellitaire pour la production de cartes d'occupation des sols sur de grandes étendues." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30290.

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Abstract:
Ce travail étudie l'application de la classification supervisée pour la production de cartes d'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à haute résolution spatiale, spectrale, et temporelle. Sur ce problème, certaines classes, par exemple, les classes urbaines, dépendent plus du contexte des pixels que de leur contenu. L'enjeu de la thèse est la prise en compte du voisinage du pixel, pour améliorer la précision de ces classes. Cette recherche nous mène dans un premier temps à questionner la définition du voisinage, et à imaginer différentes formes. Ensuite, il
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Zhao, Zilong. "Extracting knowledge from macroeconomic data, images and unreliable data." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALT074.

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Abstract:
L'identification de système et l'apprentissage automatique sont deux concepts similaires utilisés indépendamment dans la communauté automatique et informatique. L'identification des systèmes construit des modèles à partir de données mesurées. Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent des modèles basés sur des données d'entraînement (propre ou non), afin de faire des prédictions sans être explicitement programmé pour le faire. Sauf la précision de prédiction, la vitesse de convergence et la stabilité sont deux autres facteurs clés pour évaluer le processus de l'apprentissage, en
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Jacques, Julie. "Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00919876.

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Abstract:
Les données médicales souffrent de problèmes d'uniformisation ou d'incertitude, ce qui les rend difficilement utilisables directement par des logiciels médicaux, en particulier dans le cas du recrutement pour les essais cliniques. Dans cette thèse, nous proposons une approche permettant de palier la mauvaise qualité de ces données à l'aide de méthodes de classification supervisée. Nous nous intéresserons en particulier à 3 caractéristiques de ces données : asymétrie, incertitude et volumétrie. Nous proposons l'algorithme MOCA-I qui aborde ce problème combinatoire de classification partielle su
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Hamdan, Hani. "Développement de méthodes de classification pour le contrôle par émission acoustique d'appareils à pression." Compiègne, 2005. http://www.theses.fr/2005COMP1583.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'aide à la décision en temps réel pour le contrôle par émission acoustique des équipements sous pression. Le problème visé est la prise en compte de l'incertitude de localisation des signaux d'émission acoustique, dans la classification basée sur le modèle de mélange. Deux nouveaux algorithmes (EM et CEM pour les données incertaines) sont alors développés. Ces algorithmes se basent uniquement sur des données de type zone d'incertitude et leur développement est effectué en optimisant des nouveaux critères de vraisemblance adaptés à ce type de données. Pour a
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Hosni, Nadia. "De l’analyse en composantes principales fonctionnelle à l’autoencodeur convolutif profond sur les trajectoires de formes de Kendall pour l’analyse et la reconnaissance de la démarche en 3D." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I066.

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Abstract:
Récemment, le développement de solutions automatiques et intelligentes pour la compréhension du contenu des vidéos et plus particulièrement pour l’analyse spatio-temporelle des mouvements Humains est au cœur de plusieurs domaines de recherche tels que les vidéos surveillances, les interactions Homme-Machine et la rééducation. Dans ce projet de thèse, nous proposons de procéder à l’analyse et la reconnaissance de la démarche en 3D qui est aussi un domaine de recherche actif en biométrie comportementale grâce au caractère non-invasif (aucune coopération de l’utilisateur), convivial (user-friendl
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Jiao, Yunlong. "Pronostic moléculaire basé sur l'ordre des gènes et découverte de biomarqueurs guidé par des réseaux pour le cancer du sein." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM027/document.

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Abstract:
Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus répandu dans le monde et la principale cause de décès due à un cancer chez les femmes. L'amélioration du pronostic du cancer a été l'une des principales préoccupations afin de permettre une meilleure gestion et un meilleur traitement clinique des patients. Avec l'avancement rapide des technologies de profilage génomique durant ces dernières décennies, la disponibilité aisée d'une grande quantité de données génomiques pour la recherche médicale a motivé la tendance actuelle qui consiste à utiliser des outils informatiques tels que l'apprentissage
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Malherbe, Emmanuel. "Standardization of textual data for comprehensive job market analysis." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLC058/document.

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Abstract:
Sachant qu'une grande partie des offres d'emplois et des profils candidats est en ligne, le e-recrutement constitue un riche objet d'étude. Ces documents sont des textes non structurés, et le grand nombre ainsi que l'hétérogénéité des sites de recrutement implique une profusion de vocabulaires et nomenclatures. Avec l'objectif de manipuler plus aisément ces données, Multiposting, une entreprise française spécialisée dans les outils de e-recrutement, a soutenu cette thèse, notamment en terme de données, en fournissant des millions de CV numériques et offres d'emplois agrégées de sources publiqu
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Celikkanat, Abdulkadir. "Graph Representation Learning with Random Walk Diffusions." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG030.

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Abstract:
L'objectif principal de l'Apprentissage de Représentations sur Graphes est de plonger les nœuds dans un espace vectoriel de petite dimension. Dans cette thèse, nous abordons plusieurs enjeux dans le domaine. Tout d'abord, nous étudions comment exploiter l'existence de communautés structurelles locales inhérentes aux graphes tout en apprenant les représentations. Nous apprenons des représentations améliorées de la communauté en combinant les informations latentes avec les représentations. De plus, nous nous concentrons sur l'expressivité des représentations. Nous mettons l'accent sur les distri
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Geuens, Stijn. "Personalization in e-commerce : a procedure to create and evaluate business relevant recommendation systems." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL12016/document.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation sont très étudiés dans la littérature sur l’apprentissage automatique, ce qui a permis la création de nombreux algorithmes. Cette thèse doctorale va au-delà de simples propositions de nouveaux algorithmes en tirant parti des toutes dernières techniques et en étudiant les interactions de ces techniques avec diverses sources de données. Nous nous sommes penchés sur la création de canevas capables d’aider les universitaires et les décideurs du marché dans le cadre du développement des systèmes de recommandation dans le contexte du e-commerce. Concrètement, cette thè
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Lacombe, Théo. "Statistiques sur les descripteurs topologiques à base de transport optimal." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX036.

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Abstract:
L’analyse topologique des données (ATD) permet d’extraire une information riche des données structurées (telles que les graphes ou les séries temporelles) présentes dans les problèmes modernes d’apprentissage. Elle va représenter cette information sous forme de descripteurs dont font partie les diagrammes de persistance, qui peuvent être décrits comme des mesures ponctuelles supportées sur un demi-plan. À défaut d’être de simples vecteurs, les diagrammes de persistance peuvent néanmoins être comparés entre eux à l’aide de métriques d’appariement partiel. La similarité entre ces métriques et le
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Yang, Tong. "Constitution et exploitation d’une base de données pour l’enseignement/apprentissage des phrasèmes NAdj du domaine culinaire français auprès d’apprenants non-natifs." Thesis, Paris 3, 2019. http://www.theses.fr/2019PA030049.

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Abstract:
Ce projet de thèse s’inscrit dans le cadre de l’enseignement du FOS (Français sur Objectifs Spécifiques) à des cuisiniers étrangers venus travailler dans des restaurants français ou ayant choisi la restauration comme spécialité. L’objectif de notre recherche est donc d’enseigner les phrasèmes NAdj du domaine culinaire auprès d’apprenants étrangers niveau A2. L’enseignement/apprentissage de la phraséologie s’avère nécessaire dans les langues de spécialités et la haute fréquence des phrasèmes NAdj a attiré notre attention. Plusieurs questions sont alors abordées : où trouver ce lexique spécifiqu
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Ben, Chaabene Nour El Houda. "Détection d'utilisateurs violents et de menaces dans les réseaux sociaux." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS001.

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Abstract:
Les réseaux sociaux en ligne font partie intégrante de l'activité sociale quotidienne des gens. Ils fournissent des plateformes permettant de mettre en relation des personnes du monde entier et de partager leurs intérêts. Des statistiques récentes indiquent que 56% de la population mondiale utilisent ces médias sociaux. Cependant, ces services de réseau ont également eu de nombreux impacts négatifs et l'existence de phénomènes d'agressivité et d'intimidation dans ces espaces est inévitable et doit donc être abordée. L'exploration de la structure complexe des réseaux sociaux pour détecter les c
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Barré, Anthony. "Analyse statistique de données issues de batteries en usage réel sur des véhicules électriques, pour la compréhension, l’estimation et la gestion des phénomènes de vieillissement." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENT064/document.

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Abstract:
Le marché des véhicules électriques connait actuellement un développement important motivé par diverses raisons. Cependant, des limites liées à leurs performances constituent des inconvénients majeurs à une croissance des ventes de plus grande importance. Les performances et durée de vie des batteries utilisées sont au cœur des préoccupations des utilisateurs. Les batteries sont sujettes à des pertes de performances au fil du temps, dus à des phénomènes complexes impliquant des interactions entre les diverses conditions de vie de celles-ci. Dans l'objectif d'améliorer la compréhension et l'est
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Blachon, David. "Reconnaissance de scènes multimodale embarquée." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM001/document.

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Abstract:
Contexte : Cette thèse se déroule dans les contextes de l'intelligence ambiante et de la reconnaissance de scène (sur mobile). Historiquement, le projet vient de l'entreprise ST-Ericsson. Il émane d'un besoin de développer et intégrer un "serveur de contexte" sur smartphone capable d'estimer et de fournir des informations de contexte pour les applications tierces qui le demandent. Un exemple d'utilisation consiste en une réunion de travail où le téléphone sonne~; grâce à la reconnaissance de la scène, le téléphone peut automatiquement réagir et adapter son comportement, par exemple en activant
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