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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage profond – Apprentissage non supervisé (intelligence artificielle)'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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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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Doan, Tien Tai. "Réalisation d’une aide au diagnostic en orthodontie par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG033.

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Abstract:
L'analyse et le diagnostic précis à partir d'images dentaires sont un facteur essentiel de la réussite des traitements orthodontiques. De nombreux procédés de traitement d'image ont été proposés pour résoudre ce problème. Cependant, ces études fonctionnent principalement sur de petits ensembles de données de radiographies dans des conditions de laboratoire et ne sont pas vraiment applicables en tant que produits ou services complets. Dans cette thèse, nous construisons des modèles d'apprentissage profond pour diagnostiquer des problèmes dentaires tels que la gingivite et les dents chevauchées
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3

Chen, Hao. "Vers la ré-identification de personnes non-supervisée." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4014.

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Abstract:
En tant que composant central des systèmes de vidéo-surveillance intelligents, la ré-identification de personnes (ReID) vise à rechercher une personne d'intérêt à travers des caméras qui ne se chevauchent pas. Malgré des améliorations significatives de la ReID supervisée, le processus d'annotation encombrant le rend moins évolutif dans les déploiements réels. De plus, comme les représentations d'apparence peuvent être affectées par des facteurs bruyants, tels que le niveau d'éclairage et les propriétés de la caméra, entre différents domaines, les modèles ReID de personnes subissent une baisse
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4

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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5

Khacef, Yacine. "Surveillance avancée du trafic routier par détection acoustique distribuée et apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5070.

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Abstract:
La gestion du trafic urbain est un enjeu crucial pour les villes du monde entier, en raison de l'augmentation continue du nombre de véhicules. Les méthodes classiques, telles que les caméras et les boucles de détection, s'avèrent souvent inadaptées à cause de leurs coûts élevés, de la faible résolution des capteurs, et des enjeux de protection de la vie privée. Récemment, la technologie de détection acoustique distribuée (DAS) a émergé comme une solution innovante pour la surveillance du trafic. En convertissant des câbles de fibre optique en un réseau de capteurs de vibration, la technologie
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6

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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7

Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.

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Abstract:
L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusi
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8

Inzirillo, Hugo. "Contributions to Econometric and Deep Learning Methods for Time Series Forecasting." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAG005.

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Abstract:
Cette thèse, structurée en quatre parties distinctes, contribue à enrichir les domaines de l'apprentissage profond et de l'économétrie non linéaire. Les modèles traditionnels ont souvent montré des faiblesses pour capturer les comportements non linéaires et les changements de régime caractéristiques des actifs numériques. Cette thèse se concentre sur l'amélioration de la prédiction des rendements et de la volatilité de cette nouvelle classe d'actifs à travers le développement de nouvelles architectures de réseaux de neurones et de méthodologies innovantes. Dans une première partie, nous introd
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9

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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10

Saporta, Antoine. "Domain Adaptation for Urban Scene Segmentation." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS115.

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Abstract:
Cette thèse attaque certains des verrous scientifiques des systèmes de perception à base de réseaux de neurones des véhicules autonomes. Une classe d'outils abordée dans cette thèse pour limiter les besoins de données étiquetées est celle de l'adaptation de domaine. Celle-ci permet la généralisation à des données dites cibles qui partagent des structures avec les données annotées dites sources permettant la supervision mais qui suivent néanmoins une distribution statistique différente. D'abord, nous étudions l'introduction d'information privilégiée dans les données sources, par exemple des ann
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Nguyen, Tu Anh. "Spoken Language Modeling from Raw Audio." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS089.

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Abstract:
La parole a toujours été un mode dominant de connexion sociale et de communication. Cependant, le traitement et la modélisation de la parole sont difficiles en raison de la variabilité le parole. Les technologies classiques de la parole reposent sur une modélisation en cascade, c'est-à-dire la transcription de la parole en texte avec un système de reconnaissance automatique de la parole (ASR), le traitement du texte transcrit à l'aide de méthodes de traitement du langage naturel (NLP) et la conversion du texte en parole avec un modèle de synthèse vocale. Cette méthode élimine la variabilité de
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Monnier, Tom. "Unsupervised image analysis by synthesis." Electronic Thesis or Diss., Marne-la-vallée, ENPC, 2023. http://www.theses.fr/2023ENPC0037.

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Abstract:
Le but de cette thèse est de développer des approches d'intelligence artificielle (IA) pour analyser des collections d'images sans annotations. Des avancées dans ce domaine sont prometteuses pour des applications à fort impact reliées à la 3D (e.g., reconstruire une scène avec des composantes 3D manipulables pour les films d'animation ou les jeux vidéos) où annoter des exemples pour entrainer l'IA est difficile, et aussi pour des applications plus spécifiques (e.g., analyser l'évolution des charactères dans des documents du 12ème siècle) où employer des efforts conséquents pour annoter de larg
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Merckling, Astrid. "Unsupervised pretraining of state representations in a rewardless environment." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS141.

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Abstract:
Cette thèse vise à étendre les capacités de l'apprentissage de représentation d'état (state representation learning, SRL) afin d'aider la mise à l'échelle des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond (deep reinforcement learning, DRL) aux tâches de contrôle continu avec des observations sensorielles à haute dimension (en particulier des images). Le SRL permet d'améliorer les performances des algorithmes de DRL en leur transmettant de meilleures entrées que celles apprises à partir de zéro avec des stratégies de bout-en-bout. Plus précisément, cette thèse aborde le problème de l'est
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Banville, Hubert. "Enabling real-world EEG applications with deep learning." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG005.

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Abstract:
Au cours des dernières décennies, les avancées révolutionnaires en neuroimagerie ont permis de considérablement améliorer notre compréhension du cerveau. Aujourd'hui, avec la disponibilité croissante des dispositifs personnels de neuroimagerie portables, tels que l'EEG mobile " à bas prix ", une nouvelle ère s’annonce où cette technologie n'est plus limitée aux laboratoires de recherche ou aux contextes cliniques. Les applications de l’EEG dans le " monde réel " présentent cependant leur lot de défis, de la rareté des données étiquetées à la qualité imprévisible des signaux et leur résolution
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Mehr, Éloi. "Unsupervised Learning of 3D Shape Spaces for 3D Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS566.

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Abstract:
Bien que les données 3D soient de plus en plus populaires, en particulier avec la démocratisation des expériences de réalité virtuelle et augmentée, il reste très difficile de manipuler une forme 3D, même pour des designers ou des experts. Partant d’une base de données d’instances 3D d’une ou plusieurs catégories d’objets, nous voulons apprendre la variété des formes plausibles en vue de développer de nouveaux outils intelligents de modélisation et d’édition 3D. Cependant, cette variété est souvent bien plus complexe comparée au domaine 2D. En effet, les surfaces 3D peuvent être représentées e
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Loiseau, Romain. "Real-World 3D Data Analysis : Toward Efficiency and Interpretability." Electronic Thesis or Diss., Marne-la-vallée, ENPC, 2023. http://www.theses.fr/2023ENPC0028.

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Abstract:
Cette thèse explore de nouvelles approches d'apprentissage profond pour l'analyse des données 3D du monde réel. Le traitement des données 3D est utile pour de nombreuses applications telles que la conduite autonome, la gestion du territoire, la surveillance des installations industrielles, l'inventaire forestier et la mesure de biomasse. Cependant, l'annotation et l'analyse des données 3D peuvent être exigeantes. En particulier, il est souvent difficile de respecter des contraintes liées à l'utilisation des ressources de calcul ou à l'efficacité de l'annotation. La difficulté d'interpréter et
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Manenti, Céline. "Découverte d'unités linguistiques à l'aide de méthodes d'apprentissage non supervisé." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30074.

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Abstract:
La découverte d'unités linguistiques élémentaires (phonèmes, mots) uniquement à partir d'enregistrements sonores est un problème non-résolu qui suscite un fort intérêt de la communauté du traitement automatique de la parole, comme en témoignent les nombreuses contributions récentes de l'état de l'art. Durant cette thèse, nous nous sommes concentrés sur l'utilisation de réseaux de neurones pour répondre au problème. Nous avons approché le problème en utilisant les réseaux de neurones de manière supervisée, faiblement supervisée et multilingue. Nous avons ainsi développé des outils de segmentati
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Debard, Quentin. "Automatic learning of next generation human-computer interactions." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI036.

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Abstract:
L’Intelligence Artificielle (IA) et les Interfaces Homme-Machine (IHM) sont deux champs de recherche avec relativement peu de travaux communs. Les spécialistes en IHM conçoivent habituellement les interfaces utilisateurs directement à partir d’observations et de mesures sur les interactions humaines, optimisant manuellement l’interface pour qu’elle corresponde au mieux aux attentes des utilisateurs. Ce processus est difficile à optimiser : l’ergonomie, l’intuitivité et la facilité d’utilisation sont autant de propriétés clé d’une interface utilisateur (IU) trop complexes pour être simplement m
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Audibert, Julien. "Unsupervised anomaly detection in time-series." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS358.

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Abstract:
La détection d'anomalies dans les séries temporelles multivariées est un enjeu majeur dans de nombreux domaines. La complexité croissante des systèmes et l'explosion de la quantité de données ont rendu son automatisation indispensable. Cette thèse propose une méthode non supervisée de détection d'anomalies dans les séries temporelles multivariées appelée USAD. Cependant, les méthodes de réseaux de neurones profonds souffrent d'une limitation dans leur capacité à extraire des caractéristiques des données puisqu'elles ne s'appuient que sur des informations locales. Afin d'améliorer les performan
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Yao, Xu. "Latent representations for facial images and video editing." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT019.

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Abstract:
Apprendre à éditer des images et des vidéos de visages est un domaine particulièrement actif dans la recherche académique et industrielle. Cette thèse aborde le problème de l'édition de visages dans le cas particulier des images et des vidéos à haute résolution. Dans cette thèse, nous développons des méthodes basées sur l'apprentissage profond pour effectuer l'édition d'images faciales. Plus précisément, nous explorons la tâche en utilisant les représentations latentes obtenues à partir de deux types de réseaux neuronaux profonds : les modèles basés sur l'auto-encodage et les réseaux antagonis
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Shahid, Mustafizur Rahman. "Deep learning for Internet of Things (IoT) network security." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAS003.

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Abstract:
L’internet des objets (IoT) introduit de nouveaux défis pour la sécurité des réseaux. La plupart des objets IoT sont vulnérables en raison d'un manque de sensibilisation à la sécurité des fabricants d'appareils et des utilisateurs. En conséquence, ces objets sont devenus des cibles privilégiées pour les développeurs de malware qui veulent les transformer en bots. Contrairement à un ordinateur de bureau, un objet IoT est conçu pour accomplir des tâches spécifiques. Son comportement réseau est donc très stable et prévisible, ce qui le rend bien adapté aux techniques d'analyse de données. Ainsi,
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Hamis, Sébastien. "Compression de contenus visuels pour transmission mobile sur réseaux de très bas débit." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAS020.

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Abstract:
Le domaine de la compression de contenus visuels (image, vidéo, éléments graphiques 2D/3D) a connu, depuis maintenant plus de vingt ans, un essor considérable avec l’émergence notamment au fil des années de nombreuses normes internationales comme JPEG, JPEG2000 pour les images fixes ou les différentes versions de standards MPEG-1/2/4 pour les données vidéo et graphiques.L’apparition des smartphones et l’explosion des applications qui leur sont dédiées a également bénéficié de ces avancées, l’image étant aujourd’hui omniprésente dans un contexte de mobilité/itinérance. Néanmoins, cela nécessite
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Gomez, Chloé. "DeepStim Project. Modeling states of consciousness and their modulation by electrical Deep Brain Stimulation : from experimental data to computational models." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASL027.

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Abstract:
Le diagnostic des patients dans le coma est souvent difficile. Les examens cérébraux ren- seignent les médecins sur l’étendue des lésions cérébrales mais ne permettent pas de déterminer avec précision l’état de conscience du patient. De plus, aucune approche thérapeutique ne permet une restauration systématique de la conscience.Des études pionnières menées sur des patients et des Primates Non Humains (PNH) ont montré que la Stimulation Cérébrale Profonde (SCP) des noy- aux intralaminaires du thalamus pouvait restaurer ou améliorer la conscience lorsqu’elle est altérée.Cependant, les conséquences
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Ma, Qixiang. "Deep learning based segmentation and detection of aorta structures in CT images involving fully and weakly supervised learning." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS029.

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Abstract:
La réparation endovasculaire des anévrismes aortiques abdominaux (EVAR) et l’implantation valvulaire aortique transcathéter (TAVI) sont des interventions endovasculaires pour lesquelles l’analyse des images CT préopératoires est une étape préalable au planning et au guidage de navigation. Dans le cas de la procédure EVAR, les travaux se concentrent spécifiquement sur la question difficile de la segmentation de l’aorte dans l’imagerie CT acquise sans produit de contraste (NCCT), non encore résolue. Dans le cas de la procédure TAVI, ils abordent la détection des repères anatomiques permettant de
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Chafik, Sanaa. "Machine learning techniques for content-based information retrieval." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLL008/document.

Full text
Abstract:
Avec l’évolution des technologies numériques et la prolifération d'internet, la quantité d’information numérique a considérablement évolué. La recherche par similarité (ou recherche des plus proches voisins) est une problématique que plusieurs communautés de recherche ont tenté de résoudre. Les systèmes de recherche par le contenu de l’information constituent l’une des solutions prometteuses à ce problème. Ces systèmes sont composés essentiellement de trois unités fondamentales, une unité de représentation des données pour l’extraction des primitives, une unité d’indexation multidimensionnelle
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Chafik, Sanaa. "Machine learning techniques for content-based information retrieval." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLL008.

Full text
Abstract:
Avec l’évolution des technologies numériques et la prolifération d'internet, la quantité d’information numérique a considérablement évolué. La recherche par similarité (ou recherche des plus proches voisins) est une problématique que plusieurs communautés de recherche ont tenté de résoudre. Les systèmes de recherche par le contenu de l’information constituent l’une des solutions prometteuses à ce problème. Ces systèmes sont composés essentiellement de trois unités fondamentales, une unité de représentation des données pour l’extraction des primitives, une unité d’indexation multidimensionnelle
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Benamar, Alexandra. "Évaluation et adaptation de plongements lexicaux au domaine à travers l'exploitation de connaissances syntaxiques et sémantiques." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG035.

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Abstract:
Les modèles de plongements lexicaux se sont imposés comme les modèles de représentation les plus populaires en TAL. Afin d'obtenir de bonnes performances, ils nécessitent d'être entraînés sur de grands corpus de données provenant principalement du domaine général et sont fréquemment affinés pour être appliqués à des données de spécialité. Cependant, l'affinage des données est une pratique coûteuse en termes de ressources et son efficacité est controversée.Dans le cadre de cette thèse, nous évaluons l'utilisation de modèles de plongements lexicaux sur des corpus de spécialité et nous montrons q
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Dekhtiar, Jonathan. "Deep Learning and unsupervised learning to automate visual inspection in the manufacturing industry." Thesis, Compiègne, 2019. http://www.theses.fr/2019COMP2513.

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Abstract:
La croissance exponentielle des besoins et moyens informatiques implique un besoin croissant d’automatisation des procédés industriels. Ce constat est en particulier visible pour l’inspection visuelle automatique sur ligne de production. Bien qu’étudiée depuis 1970, peine toujours à être appliquée à de larges échelles et à faible coûts. Les méthodes employées dépendent grandement de la disponibilité des experts métiers. Ce qui provoque inévitablement une augmentation des coûts et une réduction de la flexibilité des méthodes employées. Depuis 2012, les avancées dans le domaine associé à l’étude
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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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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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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.

Full text
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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Yin, Hao. "Étude des réseaux de neurones en mode non supervisé : application à la reconnaissance des formes." Compiègne, 1992. http://www.theses.fr/1992COMPD524.

Full text
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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Tamaazousti, Youssef. "Vers l’universalité des représentations visuelle et multimodales." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC038/document.

Full text
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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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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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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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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Frery, Jordan. "Ensemble Learning for Extremely Imbalced Data Flows." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSES034.

Full text
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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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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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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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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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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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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Pavão, Adrien. "Methodology for Design and Analysis of Machine Learning Competitions." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG088.

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Abstract:
Nous développons et étudions une méthodologie systématique et unifiée pour organiser et utiliser les compétitions scientifiques dans la recherche, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique (intelligence artificielle basée sur les données). De nos jours, les compétitions deviennent de plus en plus populaires en tant qu'outil pédagogique et comme moyen de repousser les limites de l'état de l'art en engageant des scientifiques de tous âges, à l'intérieur ou à l'extérieur du milieu universitaire. On peut y voir une forme de science citoyenne. Cette forme de contribution communa
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Thépaut, Solène. "Problèmes de clustering liés à la synchronie en écologie : estimation de rang effectif et détection de ruptures sur les arbres." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS477/document.

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Abstract:
Au vu des changements globaux actuels engendrés en grande partie par l'être humain, il devient nécessaire de comprendre les moteurs de la stabilité des communautés d'êtres vivants. La synchronie des séries temporelles d'abondances fait partie des mécanismes les plus importants. Cette thèse propose trois angles différents permettant de répondre à différentes questions en lien avec la synchronie interspécifique ou spatiale. Les travaux présentés trouvent des applications en dehors du cadre écologique. Un premier chapitre est consacré à l'estimation du rang effectif de matrices à valeurs dans ℝ o
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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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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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Venkataramanan, Shashanka. "Metric learning for instance and category-level visual representation." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS022.

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Abstract:
Le principal objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux machines d'extraire des informations significatives à partir de données visuelles, telles que des images et des vidéos, et de tirer parti de ces informations pour effectuer une large gamme de tâches. À cette fin, de nombreuses recherches se sont concentrées sur le développement de modèles d'apprentissage profond capables de coder des représentations visuelles complètes et robustes. Une stratégie importante dans ce contexte consiste à préentraîner des modèles sur des ensembles de données à grande échelle, tels qu'ImageNet, p
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Peyrache, Jean-Philippe. "Nouvelles approches itératives avec garanties théoriques pour l'adaptation de domaine non supervisée." Thesis, Saint-Etienne, 2014. http://www.theses.fr/2014STET4023/document.

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Abstract:
Ces dernières années, l’intérêt pour l’apprentissage automatique n’a cessé d’augmenter dans des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images ou l’analyse de données médicales. Cependant, une limitation du cadre classique PAC a récemment été mise en avant. Elle a entraîné l’émergence d’un nouvel axe de recherche : l’Adaptation de Domaine, dans lequel on considère que les données d’apprentissage proviennent d’une distribution (dite source) différente de celle (dite cible) dont sont issues les données de test. Les premiers travaux théoriques effectués ont débouché sur la conclusion selon
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Abou, Bakr Nachwa. "Reconnaissance et modélisation des actions de manipulation." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM010.

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Abstract:
Cette thèse aborde le problème de la reconnaissance, de la modélisation et de ladescription des activités humaines. Nous décrivons nos résultats sur trois problèmes : (1) l’utilisation de l’apprentissage par transfert pour la reconnaissance visuelle simultanée d’objets et de leur état, (2) la reconnaissance d’actions de manipulation à partir de transitions d’états, et (3) l’interprétation d’une série d’actions et d’états comme les événements d’une histoire prédéfinie afin d’en construire une description narrative.Ces résultats ont été développés en utilisant les activités culinaires comme doma
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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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