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Dissertations / Theses on the topic 'Technique d'apprentissage'
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Brunel, Stéphane Girard Philippe Zolghadri Marc. "Étude des activités collaboratives de conception en tant que situation d'apprentissage application à l'ingénierie des produits et à l'ingénierie didactique /." S. l. : S. n, 2008. http://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2008/BRUNEL_STEPHANE_2008.pdf.
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Maranzana, Nicolas. "Amélioration de la performance en conception par l’apprentissage en réseau de la conception innovante." Strasbourg, 2009. http://www.theses.fr/2009STRA6223.
Full textAbstract:
Dans le contexte économique actuel, le prix, la qualité et le délai ne sont plus les seuls avantages concurrentiels puisque tous les concurrents sérieux sont performants sur ces trois dimensions. Dans l’optique de se différencier, les entreprises se doivent d’innover. Pour atteindre ce but, l’entreprise doit être agile et développer son intelligence ; ceci passe par une meilleure gestion de son processus d’innovation et en particulier un accroissement de l’efficacité de ses activités de conception. Cet accroissement peut se faire via deux alternatives non exclusives : d’une part, une maîtrise plus étendue de connaissances scientifiques diverses, en raison d’une complexification croissante des systèmes techniques ; d’autre part, une montée en compétence des agents sur des méthodologies de conception efficaces, c’est-à-dire conduisant à de réelles modifications des systèmes existants, voire à des systèmes totalement nouveaux : c’est ce que nous appelons la conception innovante. Différents cas sont envisageables pour les entreprises désirant innover ; elles peuvent chercher à innover par elles-mêmes, se regrouper en réseau d’entreprises pour innover ensemble ou se regrouper en réseau pour apprendre à innover. La problématique de cette thèse repose sur l’amélioration de la performance en conception par l’apprentissage en réseau de la conception innovante. Afin de limiter les ressources, les partenaires mutualisent leurs apprentissages afin d’apprendre ensemble à mieux concevoir. La principale contribution porte sur la définition et la caractérisation d’un réseau permettant de réunir des entreprises souhaitant monter en compétence sur de nouvelles méthodes de conceptionIn the current economic context, price, quality and time are not any more the only competitive advantages since all the serious competitors are powerful on these three dimensions. In order to be different, companies have to innovate. To achieve this goal, the company has to be flexible and has to develop its intelligence. This leads to a better innovation process management and in particular a growth in its design activities effectiveness. This increase can be done thanks to two nonexclusive alternatives: on the one hand, a more extended control of various scientific knowledge, because of an increasing complexification of the technical systems; on the other hand, a rise in people competence on effective design methods, i. E. Leading to real modifications of existing systems, even to totally new systems. It is what we call innovative design. Various cases are possible for companies wishing to innovate. They can seek to innovate by themselves, to gather in corporate network to innovate together or to gather in network to learn how to innovate. This thesis problematic rests on the improvement of the performance in design by learning the innovative design in network. In order to limit resources, the partners gather their learning in order to learn together how to design better. The main contribution relates to the definition and the characterization of a network making it possible to join together companies wishing to develop their competences on new design methods
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Delgoulet, Catherine. "La formation professionnelle des travailleurs vieillissants : composantes motivationnelles et modes d'apprentissage d'une technique de maintenance ferroviaire." Toulouse 2, 2000. http://www.theses.fr/2000TOU20008.
Full textAbstract:
Le point de vue developpe dans cette these met l'accent sur deux niveaux de comprehension de la relation age-formation professionnelle. Ces deux niveaux ont ete construits sur la base d'une analyse de la demande de recherche emise par la drh de la sncf, des realites du terrain d'etude, et de cadres theoriques existant. Le premier niveau aborde la question de la << motivation >> en formation. Le second niveau fait reference aux modes d'apprentissage des stagiaires en fonction de leur age et de leur parcours professionnel. L'analyse des specificites conatives met en evidence que les stagiaires de 40 ans et plus redoutent davantage la situation, et ont l'impression de ne pas controler leurs reussites et leurs echecs lors des evaluations. Les resultats pointent egalement les particularites de l'engagement en formation des plus ages ; particularites qui mettent en lumiere des enjeux et une motivation specifiques. Toutefois, malgre ces dispositions motivationnelles susceptibles d'handicaper les plus ages dans l'apprentissage, leurs performances sont equivalentes a celles des plus jeunes ; ce qui pose la question de l'activite meme des stagiaires en situation de formation. L'analyse des modes d'apprentissage revele que les plus ages ont une gestion temporelle de leur activite distincte de celle des plus jeunes. De plus, ils se rattachent davantage a l'ecrit dans la realisation des taches. Les stagiaires jeunes experimentes ou les plus ages construisent et utilisent davantage le collectif d'apprentissage dans la realisation des tp et reperent dans le discours presente en formation des antagonismes forts avec les situations reelles de travail. A l'issue de cette recherche une vision de la relation age-formation professionnelle integree a la sphere de travail est proposee. Dans cette perspective, la mise en evidence de la necessaire consideration des liens existant entre le travail et la formation permet de presenter des pistes d'amenagement des dispositifs de formation.
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Souto, Lopez Miguel. "Resserrer le dispositif européen de l'enseignement supérieur par les acquis d'apprentissage." Thesis, Lyon, École normale supérieure, 2015. http://www.theses.fr/2015ENSL0979.
Full textAbstract:
Depuis septembre 2014, les établissements d’enseignement supérieur belges francophones ont été amenés à définir des acquis d’apprentissage pour chacun de leurs programmes. Cette thèse étudie les processus qui ont conduit à cette obligation.Les acquis d’apprentissage sont appréhendés comme un concept pédagogique aux usages divers. Ils sont mobilisés par divers instruments européens : cadre européen des certifications pour l’éducation et la formation tout au long de la vie, cadre global des qualifications pour l’espace européen de l’enseignement supérieur, assurance qualité et labels ECTS et Supplément au diplôme. Les objectifs affichés de ces instruments sont de renforcer la transparence, la lisibilité, la comparabilité et la transférabilité des qualifications afin de favoriser la mobilité des étudiants et des travailleurs.Après avoir retracé la montée en puissance de la notion de compétence dans l’enseignement, cette thèse analyse la manière dont chaque instrument a été mis en œuvre en Belgique francophone. Elle propose également une sociohistoire de la pédagogie à l’université qui a participé à l’introduction des acquis d’apprentissage dans l’enseignement supérieur de la Belgique francophone.Les données récoltés sont des discours (traités pédagogiques, textes législatifs, documents institutionnels et internationaux, entretiens semi-directifs) dont certains ont été analysés avec l’aide du logiciel de textométrie TXM. Trois cadres théoriques sont assemblés. La sociologie de la traduction est mobilisée décrire les réseaux socio-techniques qui sont construits autour des instruments analysés, les controverses que ceux-ci ont suscitées en Belgique francophone et la place qu’occupent les acquis d’apprentissage au sein de ces réseaux. Le modèle des cités de Boltanski et Thévenot est utilisé pour interpréter la logique sur laquelle les discours se construisent. Il est fait appel au concept de « dispositif européen de l’enseignement supérieur » développé par Croché et Charlier à partir des travaux de Foucault pour interpréter la manière dont convergent les conduites des acteurs de l’enseignement universitaire belge francophoneSince September 2014, the Belgian French-speaking higher education institutions must define learning outcomes for each of their programs. This thesis studies the processes which led to this obligation.The learning outcomes are understood as an educational concept with different uses. They mobilized by various European instruments: European qualification framework, Overarching framework of qualification in the European higher education area, quality assurance, ECTS and Diploma supplement labels. The objectives of these instruments are to enhance the transparency, the readability of the qualifications in order to support the mobility of the students and the workers.First, this research describes the expansion of the concept of competence in education. Secondly, it analyses the transposition of the European instruments in the French-speaking of Belgium. Thirdly, it presents a history of pedagogy in the three main universities.The data are discourses (educational texts, laws, institutional documents, international texts, interviews). Some of these discourses are analyzed with the TXM textometry software. Three theoretical frameworks are mobilized: actor-network theory and the concept of socio-technical networks (Callon & Latour), the Economies of worth and the idea of worlds of justification (Boltanski & Thevenot), and the concept European higher education apparatus (Croché, Charlier)
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Troger, Vincent. "Histoire des centres d'apprentissage, 1939-1959 : les enjeux économiques, politiques et culturels de la constitution de l'enseignement technique court." Paris 4, 1991. http://www.theses.fr/1990PA040154.
Full textAbstract:
L'histoire des centres d'apprentissage (1939-1959) s'inscrit dans une conjonction de longue durée entre les besoins de formation des industries métallurgiques et la volonté de l'état d'organiser rationnellement les formations ouvrières au nom de l'intérêt économique et social de la nation. Le compromis qui s'est ainsi établi entre l'état et le patronat de la métallurgie est au centre de la constitution de l'ensemble de l'enseignement technique. Mais les centres d'apprentissage sont aussi le produit d'une succession de conjonctures historiques exceptionnelles qui, de la préparation de la guerre à l'effort de reconstruction ont conduit l'état à généraliser le principe de la scolarisation des formations ouvrières. La constitution des centres d'apprentissage a enfin été déterminée par le dynamisme des mouvements d'éducation populaire entre 1940 et 1950, ainsi que par l'émergence du projet d'école unique. Ce projet a par ailleurs exacerbé les débats qui avaient lieu depuis le début du siècle à propos de la transmission d'une culture technique par l'institution scolaire, créant ainsi de fortes tensions entre les finalités professionnelles et les finalités éducatives des formationsThe existence of apprenticeship centers, which are actually called "lycées professionnels", was linked both to long term phenomena and events connected with a series of exceptional situation. To succeed in doing the schooling of apprenticeship, the state was steadily supported by the employers of metallurgical industries who needed schools for the training of workers. But the history of apprenticeship centers was also influenced by the intense political tensions of the period between 1939 and 1948, which made workers-training a key factor and contributed towards building up the identity of this institution amid strong contradictions between their professional and socio-cultural aims
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Gouzévitch. "Le transfert du savoir technique et scientifique et la construction de l'Etat russe (fin du XVe-début du XIXe siècle)." Paris 8, 2001. http://www.theses.fr/2001PA081925.
Full textAbstract:
De la Moscovie d'Ivan III à l'Empire russe d'Alexandre Ier, le transfert massif des connaissances occidentales apparaît comme un facteur important de la construction de l'Etat russe. Les deux grandes vagues du transfert, celles qui se produisirent à la charnière des XVe et XVIe siècles, puis à la charnière des XVIIe et XVIIIe siècles, coi͏̈ncidèrent avec la naissance des deux structures étatiques. La première vint au moment où la principauté de Moscou se transformait en Etat moscovite. La seconde eut lieu lors de la transformation de celui-ci en Empire russe. Dans les deux cas, le transfert fut initié pour satisfaire à des besoins techniques : réorganiser l'armée, ériger les fortifications, réaménager ou construire la capitale, créer la flotte militaire. . . Dans les deux cas, il aboutit à la réorganisation globale du mode de vie existant. . .
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Brunel, Stéphane. "Étude des activités collaboratives de conception en tant que situation d'apprentissage : application à l'ingénierie des produits et à l'ingénierie didactique." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00429635.
Full textAbstract:
Cette thèse aborde la problématique de la génération des connaissances au cours de la phase de conception et plus particulièrement en conception collaborative. Il est proposé d'exploiter les connaissances en conception après une phase de collecte, de capture. Après une phase de capitalisation viendra une étape de réarrangement de ces connaissances. Un processus appelé "Processus d'Ingénition" est montré. Établi sur le principe de description de graphes de connaissances augmentées d'une triple instrumentation, ce processus permet une analyse originale des phases de conception d'un produit. Des applications à l'ingénierie didactique et à l'ingénierie pédagogique ont vu le jour au cours de ce travail. Les domaines de la conception collaborative de produits, de la didactique et de la gestion des connaissances sont mis en regard pour proposer une vision originale du processus de conception collaborative.
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Moulin, Sandrine. "Smac : un outil d'acquisition de connaissances pour des problèmes de conception." Toulouse, ENSAE, 1990. http://www.theses.fr/1990ESAE0001.
Full textAbstract:
Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de recherches sur l'acquisition de connaissances. SMAC (systeme de modélisation et d'acquisition de connaissances) est un outil d'acquisition de connaissances, au sens de transfert d'expertise, à l'usage de l'expert. SMAC est adapté aux problèmes de conception, problèmes qui se caractérisent par la construction d'une solution. L'accent est alors mis sur la démarche permettant à l'expert d'aboutir à une solution. Les connaissances sont memorisées à l'aide d'une représentation intermédiaire, basée sur un hypermedia, permettant ainsi de définir une interface homme/machine conviviale. La définition de la représentation des connaissances s'appuie sur un modèle de l'expertise ainsi que sur un modèle du mode de raisonnement de l'expert. Ce dernier est affiné par la prise en compte d'études théoriques et expérimentales du processus de conception. Les connaissances statiques, ou connaissances du domaine, sont memorisées sous forme d'objets ; quant aux connaissances dynamiques, elles sont enregistrées sous forme de problèmes avec des situations associées. Enfin, une utilisation des connaissances memorisées, basée sur le modèle du tableau noir, est proposée afin de recueillir les connaissances de contrôle.
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Champciaux, Laurent. "Introduction de techniques d'apprentissage en modelisation declarative." Nantes, 1998. http://www.theses.fr/1998NANT2022.
Full textAbstract:
Contrairement a la demarche imperative des systemes classiques de conception assistee par ordinateur, la modelisation declarative est une approche qui permet au concepteur de decrire une scene en termes de proprietes. Cette declaration de haut niveau est analysee par le modeleur qui se charge de calculer les solutions correspondantes. Deux problemes majeurs resultent du grand nombre de solutions qui peuvent etre generees : la phase de generation est tres couteuse en temps de calcul et la visualisation d'un trop grand nombre de solutions est irrealiste. Nous proposons de mettre en correlation ces problemes et les taches que peuvent accomplir les techniques d'apprentissage du domaine de l'intelligence artificielle. Nous passons en revue les grands paradigmes de l'apprentissage et des problemes de satisfaction de contraintes dont certaines techniques font aussi acte d'apprentissage. Nous identifions ainsi les methodes susceptibles de nous aider a resoudre les deux problemes ci-dessus. Nous presentons une technique d'apprentissage pour la phase de generation d'un modeleur declaratif. Cette technique s'attache a produire des connaissances sur les espaces de recherche des problemes traites. L'experience acquise est non volatile et peut etre reutilisee pour des problemes futurs. Elle permet une reduction sensible des temps de calcul apportant ainsi une reponse au premier probleme. Pour resoudre le second, nous presentons une methode de classification automatique des formes solutions qui regroupe en classes les solutions ayant des traits communs. Basee sur un modele de formation de concepts, cette technique a conduit au developpement de trois outils qui permettent de facon differente la prise de connaissance des solutions generees - meme si elles sont en tres grand nombre - a travers leurs classes representatives. Toutes nos methodes et outils sont evalues a l'aide de batiman, le modeleur declaratif que nous avons implemente.
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Senouci, Sidi-Mohammed. "Application de techniques d'apprentissage dans les réseaux mobiles." Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066485.
Full text
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Brezellec, Pierre. "Techniques d'apprentissage par explication et détections de similarités." Paris 13, 1992. http://www.theses.fr/1992PA132033.
Full textAbstract:
En premier lieu, nous présentons naïade et oréade deux algorithmes d'apprentissage par détection de similarités dont nous évaluons les performances sur trois problèmes biologiques. Dans un second temps, nous décrivons yaces. Ce dernier est un algorithme combinant apprentissage par détection de similarités et apprentissage par explications; une évaluation de son comportement vis-à-vis de bases d'apprentissage générées artificiellement est proposée. Nous montrons enfin comment les concepts de changement de biais, de changement de la perception et de décision par gestion d'hypothèses atténuent la dépendance de l'apprentissage par rapport 1) au contenu initial de la théorie utilisée pour la saturation, 2) aux descriptions initiales des objets et 3) au bruit.
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Girard, Didier. "Prevision de series temporelles par techniques locales d'apprentissage." Lyon, École normale supérieure (sciences), 1997. http://www.theses.fr/1997ENSL0074.
Full textAbstract:
Cette these est consacree a l'application des techniques locales a la prevision de series temporelles. La prevision de series temporelles est un probleme traite depuis longtemps par les methodes statistiques classiques. Recemment des techniques statistiques non parametriques tels que les reseaux de neurones ont ete utilisees. Toutes ces techniques, classiques ou non-classiques, envisagent une approche en deux temps : modelisation de la serie temporelle, utilisation du modele estime pour realiser des previsions. L'inconvenient majeur de cette approche est de transformer un probleme que l'on peut qualifier de simple, l'estimation d'une fonction en un point donne, en un probleme complique, la modelisation d'une fonction. Partant de ce constat, nous avons mis au point une technique qui permet d'eviter la phase de modelisation de la serie temporelle. Cette technique est basee sur les techniques de regression locale. Les techniques de regression locale, tres allechantes au niveau theorique, sont pour des raisons pratiques peu utilisees. En nous aidant des dernieres avancees de vapnik en matiere de theorie de l'apprentissage, nous avons pu depasser ces contraintes pratiques. Ceci nous a permis de mettre au point une methode permettant de faire de la prevision de serie temporelle par estimation locale de fonctions. Cette methode a ete appliquee avec succes sur une serie temporelle etalon. Elle a ensuite ete appliquee a des series temporelles de la societe atos. Contrairement a la mouvance actuelle qui cherche a ameliorer les performances des outils de previsions par la complexification des techniques utilisees, ce travail permet d'affirmer que cette voie n'est pas toujours la bonneet qu'il peut, au contraire, etre pertinent de choisir la simplification.
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Ahriz, Roula Iness. "Application des techniques d'apprentissage à la géolocalisation par radio fingerprint." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00546952.
Full textAbstract:
L'objectif de la thèse est d'améliorer la précision de localisation des personnes (ou objets) dans les environnements où le signal GPS est faible, voire inexistant, par exemple à l'intérieur de bâtiments. L'originalité de ce travail est d'utiliser des signaux radio reçus de sources extérieures pour effectuer la localisation à l'intérieur des bâtiments. Durant ce travail, des mesures des puissances reçues ont été effectuées dans diverses conditions. Étant données les difficultés liées aux processus expérimentaux (incertitude et bruit liés aux mesures), ce dernier point a constitué une première partie de ce travail de thèse. Le traitement et l'interprétation des mesures des puissances de signaux radio dans un environnement de propagation instable ont été un véritable défi durant cette étude. En effet, toutes les porteuses du réseau GSM ont été considérées et aucune hypothèse n'a été posée, à priori, sur leurs pertinences. Une seconde partie de la thèse a été justement consacrée à l'estimation de ces pertinences. Le problème de la détermination de la pièce dans laquelle se trouve le mobile a été considéré comme un problème de classification automatique : des méthodes d'apprentissage statistique (supervisé et semi‐supervisé) ont donc été mises en oeuvre. Le choix des méthodes utilisées a été fait sur la base des études menées sur les mesures des puissances. Des performances très satisfaisantes ont été obtenues, dans les pièces de deux bâtiments différents. Ces résultats ont ainsi confirmé l'apport des méthodes d'apprentissage statistique au problème de localisation par fingerprints.
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Ahriz, Iness. "Application des techniques d'apprentissage à la géolocalisation par radio fingerprint." Paris 6, 2010. http://www.theses.fr/2010PA066355.
Full textAbstract:
L’objectif de la thèse est d’améliorer la précision de localisation des personnes (ou objets) dans les environnements où le signal GPS est faible, voire inexistant, par exemple à l’intérieur de bâtiments. L’originalité de ce travail est d’utiliser des signaux radio reçus de sources extérieures pour effectuer la localisation à l’intérieur des bâtiments. Durant ce travail, des mesures des puissances reçues ont été effectuées dans diverses conditions. Étant données les difficultés liées aux processus expérimentaux (incertitude et bruit liés aux mesures), ce dernier point a constitué une première partie de ce travail de thèse. Le traitement et l’interprétation des mesures des puissances de signaux radio dans un environnement de propagation instable ont été un véritable défi durant cette étude. En effet, toutes les porteuses du réseau GSM ont été considérées et aucune hypothèse n’a été posée, à priori, sur leurs pertinences. Une seconde partie de la thèse a été justement consacrée à l’estimation de ces pertinences. Le problème de la détermination de la pièce dans laquelle se trouve le mobile a été considéré comme un problème de classification automatique : des méthodes d’apprentissage statistique (supervisé et semi-supervisé) ont donc été mises en œuvre. Le choix des méthodes utilisées a été fait sur la base des études menées sur les mesures des puissances. Des performances très satisfaisantes ont été obtenues, dans les pièces de deux bâtiments différents. Ces résultats ont ainsi confirmé l’apport des méthodes d’apprentissage statistique au problème de localisation par fingerprints
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Ho, Vinh Thanh. "Techniques avancées d'apprentissage automatique basées sur la programmation DC et DCA." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0289/document.
Full textAbstract:
Dans cette thèse, nous développons certaines techniques avancées d'apprentissage automatique dans le cadre de l'apprentissage en ligne et de l'apprentissage par renforcement (« reinforcement learning » en anglais -- RL). L'épine dorsale de nos approches est la programmation DC (Difference of Convex functions) et DCA (DC Algorithm), et leur version en ligne, qui sont reconnues comme de outils puissants d'optimisation non convexe, non différentiable. Cette thèse se compose de deux parties : la première partie étudie certaines techniques d'apprentissage automatique en mode en ligne et la deuxième partie concerne le RL en mode batch et mode en ligne. La première partie comprend deux chapitres correspondant à la classification en ligne (chapitre 2) et la prédiction avec des conseils d'experts (chapitre 3). Ces deux chapitres mentionnent une approche unifiée d'approximation DC pour différents problèmes d'optimisation en ligne dont les fonctions objectives sont des fonctions de perte 0-1. Nous étudions comment développer des algorithmes DCA en ligne efficaces en termes d'aspects théoriques et computationnels. La deuxième partie se compose de quatre chapitres (chapitres 4, 5, 6, 7). Après une brève introduction du RL et ses travaux connexes au chapitre 4, le chapitre 5 vise à fournir des techniques efficaces du RL en mode batch basées sur la programmation DC et DCA. Nous considérons quatre différentes formulations d'optimisation DC en RL pour lesquelles des algorithmes correspondants basés sur DCA sont développés. Nous traitons les problèmes clés de DCA et montrons l'efficacité de ces algorithmes au moyen de diverses expériences. En poursuivant cette étude, au chapitre 6, nous développons les techniques du RL basées sur DCA en mode en ligne et proposons leurs versions alternatives. Comme application, nous abordons le problème du plus court chemin stochastique (« stochastic shortest path » en anglais -- SSP) au chapitre 7. Nous étudions une classe particulière de problèmes de SSP qui peut être reformulée comme une formulation de minimisation de cardinalité et une formulation du RL. La première formulation implique la norme zéro et les variables binaires. Nous proposons un algorithme basé sur DCA en exploitant une approche d'approximation DC de la norme zéro et une technique de pénalité exacte pour les variables binaires. Pour la deuxième formulation, nous utilisons un algorithme batch RL basé sur DCA. Tous les algorithmes proposés sont testés sur des réseaux routiers artificielsIn this dissertation, we develop some advanced machine learning techniques in the framework of online learning and reinforcement learning (RL). The backbones of our approaches are DC (Difference of Convex functions) programming and DCA (DC Algorithm), and their online version that are best known as powerful nonsmooth, nonconvex optimization tools. This dissertation is composed of two parts: the first part studies some online machine learning techniques and the second part concerns RL in both batch and online modes. The first part includes two chapters corresponding to online classification (Chapter 2) and prediction with expert advice (Chapter 3). These two chapters mention a unified DC approximation approach to different online learning algorithms where the observed objective functions are 0-1 loss functions. We thoroughly study how to develop efficient online DCA algorithms in terms of theoretical and computational aspects. The second part consists of four chapters (Chapters 4, 5, 6, 7). After a brief introduction of RL and its related works in Chapter 4, Chapter 5 aims to provide effective RL techniques in batch mode based on DC programming and DCA. In particular, we first consider four different DC optimization formulations for which corresponding attractive DCA-based algorithms are developed, then carefully address the key issues of DCA, and finally, show the computational efficiency of these algorithms through various experiments. Continuing this study, in Chapter 6 we develop DCA-based RL techniques in online mode and propose their alternating versions. As an application, we tackle the stochastic shortest path (SSP) problem in Chapter 7. Especially, a particular class of SSP problems can be reformulated in two directions as a cardinality minimization formulation and an RL formulation. Firstly, the cardinality formulation involves the zero-norm in objective and the binary variables. We propose a DCA-based algorithm by exploiting a DC approximation approach for the zero-norm and an exact penalty technique for the binary variables. Secondly, we make use of the aforementioned DCA-based batch RL algorithm. All proposed algorithms are tested on some artificial road networks
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Eychenne, Bertrand. "Le Colegio Militar de Bogota (1848-1884). La mise en place d'un enseignement supérieur scientifique et technique après l'indépendance de la Colombie." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS176.
Full textAbstract:
Lorsque la Colombie s’émancipe de la Couronne d’Espagne en 1819, elle doit consolider son indépendance et faire face à divers obstacles qui s’opposent à l’instauration d’un enseignement scientifique et technique stable. En prenant en compte ce contexte postcolonial et en se concentrant sur le Colegio Militar de Bogota, une école d’ingénieurs civils et militaires, entre 1848 et 1884, ce travail retrace le processus ayant conduit à la mise en place d’un tel enseignement et suit son évolution au cours de la deuxième moitié du XIXe siècle. L’influence du pouvoir s’avère alors constante et fait ressortir des caractéristiques de l’établissement telles que l’enseignement mixte, militaire et civil, la recherche d’utilité ou l’absence de sélection. Par ailleurs l’étude du curriculum du Colegio Militar indique dans quelle mesure la vision institutionnelle influencée par les idéologies des partis transparait dans les enseignements. Elle fait apparaître également la capacité des différents acteurs à modifier à leur niveau ce curriculum et parvient à suivre son histoire dans sa continuité, malgré l’hétérogénéité de ces interventions.L’analyse des notions scientifiques et techniques transmises par ce curriculum, montre également comment, en s’adaptant au contexte, la mise en place d’une diffusion des savoirs s’accompagne d’une production scientifique. Le décentrement du regard qu´implique cette étude, nous invite à aborder la question du transfert de connaissances, en montrant comment l’étude d’une institution éducative permet d’appréhender ces mécanismes dans leur complexité. Ces circulations seront considérées à différentes échelles au niveau local en lien avec la fonction régulatrice de l’établissement dans le champ éducatif, au niveau du continent sud-américain et vers les centres de production scientifiques d’Europe et d’Amérique du Nord. Enfin, ce travail permet d’apporter des éclairages sur la constitution et l’émergence en Colombie d’un groupe professionnel – les ingénieurs civils – étroitement lié à celui des enseignants de sciences. En suivant le parcours des anciens élèves du Colegio Militar, il révèle les stratégies adoptées par ce groupe social pour faire reconnaître à la fois sa profession et sa légitimité à l’exercerAs Colombia becomes emancipated from the Spanish Crown in 1819, it has to strengthen its independence and is thus faced with a number of obstacles which come in the way of a stable scientific and technical education. By taking into account this postcolonial context and by focusing on the Colegio Militar of Bogota, a school of civil and military engineering between 1848 and 1884, this study describes the process which led to the foundation of such teachings and follows its evolution during the second half of the 19th century. The influence of power proves to be constant at the time and brings out such specificities as its mixed education curriculum, military and civil, its quest for utility or the absence of a selection process. Furthermore, the study of its curriculum reveals how its institutional vision influenced by party ideology shows through the teachings. It also demonstrates the ability of the various players to alter, at their level, this curriculum and manages to establish the continuity of its history despite the heterogeneity of their actions. Similarly, the analysis of the scientific and technical notions conveyed by this curriculum illustrates how, by adapting to the context, the diffusion of knowledge comes with scientific production. The decentralization entailed by our study leads us to consider the issue of transfer of knowledge, by showing how the study of an educational institution allows to tackle these mechanisms in their complexity. These circulations will be considered on different levels, locally with the regulating function of the school in the educational field, within the South American continent and toward the main hubs of scientific production in Europe and North America. Finally, this study sheds some light on the constitution and emergence of a professional group in Colombia namely, civil engineers, which is tightly linked to that of science teachers. By following the trail of former students of the Colegio Militar, we become acquainted with the strategies they adopt to ensure that both their profession and the right to practise it is acknowledged
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Paré, Élaine. "Étude exploratoire de l'utilisation de la stratégie de schématisation chez les étudiantes et les étudiants de Techniques d'inhalothérapie." Sherbrooke : Université de Sherbrooke, 2000.
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Porumbel, Daniel Cosmin. "Algorithmes Heuristiques et Techniques d'Apprentissage - Applications au Probleme de Coloration de Graphe." Phd thesis, Université d'Angers, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00481253.
Full textAbstract:
Au cours des trois dernieres decennies, les algorithmes heuristiques ont permis de realiser des progres remarquables dans la resolution des problemes diciles d'optimisation combinatoire. Cependant, la conception de ces algorithmes releve encore plusieurs challenges importants { en particulier, il semble qu'il est toujours dicile d'integrer dans une heuristique une vue d'ensemble sur l'evolution de la recherche ou sur sa trajectoire. Prenant comme cadre experimental le probleme bien connu de la coloration de graphe, nous presentons de nouvelles strategies qui font appel a certains mecanismes d'apprentissage pour rendre le processus de recherche plus \auto-conscient". Nous introduisons un algorithme qui est capable d'enregistrer sa trajectoire et d'interpreter sa propre evolution. Une analyse de l'espace de recherche a montre que les meilleures congurations visitees sont relativement proches les unes des autres, regroupees dans des spheres de rayon xe. Avec ce type d'informations apprises, nous avons concu : (i) des algorithmes de diversication qui \prennent garde" a ne pas visiter la m^eme sphere a plusieurs reprises, (ii) des algorithmes d'intensication qui se focalisent sur l'exploration d'un perimetre limite en utilisant un parcours en largeur des spheres de ce perimetre, et (iii) des approches evolutionnistes pour gerer la diversite de sorte que les individus soient a la fois de bonne qualite eu egard a la fonction objectif et susamment distants les uns des autres. En fait, nous presentons une gamme de techniques (e.g. nouvelles fonctions d'evaluation) qui peuvent rendre la recherche heuristique \bien informee".
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Porumbel, Daniel Cosmin. "Algorithmes Heuristiques et Techniques d'Apprentissage : Applications au Problème de Coloration de Graphe." Phd thesis, Université d'Angers, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00476541.
Full textAbstract:
Au cours des trois dernières décennies, les algorithmes heuristiques ont permis de réaliser des progrès remarquables dans la résolution des problèmes difficiles d'optimisation combinatoire. Cependant, la conception de ces algorithmes relève encore plusieurs challenges importants - en particulier, il semble qu'il est toujours difficile d'intégrer dans une heuristique une vue d'ensemble sur l'évolution de la recherche ou sur sa trajectoire. Prenant comme cadre expérimental le problème bien connu de la coloration de graphe, nous présentons de nouvelles stratégies qui font appel à certains mécanismes d'apprentissage pour rendre le processus de recherche plus "auto-conscient". Nous introduisons un algorithme qui est capable d'enregistrer sa trajectoire et d'interpréter sa propre évolution. Une analyse de l'espace de recherche a montré que les meilleures configurations visitées sont relativement proches les unes des autres, regroupées dans des sphères de rayon fixe. Avec ce type d'informations apprises, nous avons conçu : (i) des algorithmes de diversification qui "prennent garde" à ne pas visiter la même sphère à plusieurs reprises, (ii) des algorithmes d'intensification qui se focalisent sur l'exploration d'un périmètre limité en utilisant un parcours en largeur des sphères de ce périmètre, et (iii) des approches évolutionnistes pour gérer la diversité de sorte que les individus soient à la fois de bonne qualité eu égard à la fonction objectif et suffisamment distants les uns des autres. En fait, nous présentons une gamme de techniques (e.g. nouvelles fonctions d'évaluation) qui peuvent rendre la recherche heuristique "bien informée".
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Piworwarski, Benjamin. "Techniques d'apprentissage pour le traitement d'informations structurées : application à la recherche d'information." Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066567.
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Vinter, Patricia. "Est-il possible et souhaitable d’enseigner la technique de la lecture indépendamment de sa finalité ? : elaboration d'une méthode de lecture qui différencie le décodage de la compréhension en phase d’apprentissage explicite et sa mise à l'épreuve en éducation prioritaire." Thesis, Lyon 2, 2015. http://www.theses.fr/2015LYO20002.
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L’échec scolaire ne cesse d’augmenter de même que l’écart entre les élèves les plus faibles et les plus performants (PISA 2003, 2006, 2009, 2012). Lire est une activité complexe qui nécessite la maîtrise conjointe de deux compétences, identifier des mots et comprendre ce qui est écrit. L’identification des mots est la première cause de difficulté : ce code qui lie l’oral à l’écrit repose sur des conventions non perçues par les élèves non encore capables d’accéder aux symboles. Nous avons élaboré un dispositif nouveau pour expliquer aux élèves le rapport entre la syllabe orale et la syllabe écrite : une représentation du système d’écriture et un matériel de manipulation des phonogrammes. Pour cela nous avons inclus une étape supplémentaire au sein d’une méthode de lecture et l’écriture, l’identification de pseudo-mots, c’est-à-dire de signifiés sans signifiants. Afin de ne pas négliger la compréhension en début d’apprentissage, des récits sont entendus. Ils sont extraits d’un album en 30 chapitres où l’héroïne, une petite sorcière, donne du sens aux pseudo-mots avec ses formules magiques. En phase d’entraînement, le mot prend sa place dans des activités diverses de lecture – identification et compréhension – et d’écriture. L’expérimentation a produit les effets attendus chez des élèves tout venants de Cours préparatoire en Zone d’éducation prioritaire en identification et production de mots, sans effet négatif dans les autres domaines de l’écritSchool failure continues to increase in France, as well as the gap between the lowest and highest performing pupils (PISA 2003, 2006, 2009, 2012). Reading is a complex activity that requires mastering conjointly two skills, word identification and meaning understanding. Word identification is the main cause of reading difficulty: the code that binds oral and written information must be understood as being based on conventions, and the pupils who cannot access to symbols encounter difficulties in this understanding. In the present work, we have developed a new learning device that makes clear to children the relationships between oral and written syllables. This device comprises a representation of the writing system and material that enables to manipulate phonogrammes. To this end, we have included an additional step within a reading and writing method, the identification of pseudo-words, that is to say, of “signifieds” (plausible words) without “signifiers” (no corresponding referee or meaning). In order not to neglect the understanding dimension at the beginning of the learning phase, oral stories were presented to the children. They were extracted from an album of 30 chapters in which the heroine, a young witch, attributes meaning to these pseudo-words through her magic spells. In the training phase, the pseudo-words (associated with its signifier) are presented inside various reading - identification and understanding - and writing activities. Our specific training had the expected positive effects in unselected grade 1 elementary pupils from areas of prioritary education. These effects concerned mainly the identification and production of words, without adverse effects in other aspects of writing
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Isaza, Narvaez Claudia Victoria. "Diagnostic par techniques d'apprentissage floues: concept d'une méthode de validation et d'optimisation des partitions." Phd thesis, INSA de Toulouse, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00190884.
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Ce travail se situe dans le domaine du diagnostic des processus défini comme étant l'identification de ses états fonctionnels. Dans le cas où l'obtention d'un modèle précis du processus est délicate ou impossible, la connaissance sur le système peut être extraite à partir des signaux obtenus lors d'un fonctionnement normal ou anormal en incluant des mécanismes d'apprentissage. Cette connaissance s'organise sous l'aspect d'une partition de l'espace des données sous forme de classes (représentant les états du système). Parmi les techniques d'apprentissage, celles incluant de la logique floue ont l'avantage d'exprimer les appartenances d'un individu à plusieurs classes, ceci permet de mieux connaître la situation réelle du système et prévoir des changements vers des états de défaillance. Nonobstant leurs performances adéquates, leur forte dépendance aux paramètres d'initialisation est une difficulté pour l'apprentissage. Cette thèse se situe dans l'amélioration de ces techniques, en particulier notre objectif est l'élaboration d'une méthode permettant de valider et d'adapter automatiquement la partition de l'espace de données obtenue par une technique de classification floue. Elle permet de trouver automatiquement une partition optimale en termes de compacité et de séparation des classes, à partir uniquement de la matrice des degrés d'appartenance obtenue par une classification antérieure. Cette méthode est donc une aide importante donnée à l'expert du processus pour établir les états fonctionnels dans l'implémentation d'une technique de surveillance d'un procédé complexe. Son application est illustrée sur des exemples académiques et sur le diagnostic de 3 procédés chimiques.
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Isaza, Narvaez Claudia Victoria. "Diagnostic par techniques d'apprentissage floues : conception d'une méthode de validation et d'optimisation des partitions." Toulouse, INSA, 2007. http://eprint.insa-toulouse.fr/archive/00000159/.
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Ce travail se situe dans le domaine du diagnostic des processus défini comme étant l’identification de ses états fonctionnels. Dans le cas où l’obtention d’un modèle précis du processus est délicate ou impossible, la connaissance sur le système peut être extraite à partir des signaux obtenus lors d’un fonctionnement normal ou anormal en incluant des mécanismes d'apprentissage. Cette connaissance s’organise sous l’aspect d’une partition de l’espace des données sous forme de classes (représentant les états du système). Parmi les techniques d’apprentissage, celles incluant de la logique floue ont l’avantage d’exprimer les appartenances d’un individu à plusieurs classes, ceci permet de mieux connaître la situation réelle du système et prévoir des changements vers des états de défaillance. Nonobstant leurs performances adéquates, leur forte dépendance aux paramètres d’initialisation est une difficulté pour l’apprentissage. Cette thèse se situe dans l’amélioration de ces techniques, en particulier notre objectif est l’élaboration d’une méthode permettant de valider et d’adapter automatiquement la partition de l'espace de données obtenue par une technique de classification floue. Elle permet de trouver automatiquement une partition optimale en termes de compacité et de séparation des classes, à partir uniquement de la matrice des degrés d’appartenance obtenue par une classification antérieure. Cette méthode est donc une aide importante donnée à l’expert du processus pour établir les états fonctionnels dans l’implémentation d’une technique de surveillance d’un procédé complexe. Son application est illustrée sur des exemples académiques et sur le diagnostic de 3 procédés chimiquesThis work is in the field of the process diagnosis defined as the identification of process functional states. If obtaining a precise model of the process is delicate or impossible, the system knowledge can be extracted from the signals obtained during a normal or abnormal operation by including mechanisms of training. This knowledge is organized through a data space partition into clusters (representing the states of the system). Among the training techniques, those including fuzzy logic have the advantage of expressing the memberships of an individual to several classes, this makes possible to better know the real situation of the system and to envisage changes to failure states. Notwithstanding their adequate performances, their strong dependence on the initialization parameters is a difficulty for the training. This thesis proposes the improvement of these techniques, specifically our objective is the development of a method to validate and adapt automatically the partition of data space obtained by a fuzzy classification technique. This makes possible to find automatically an optimal partition in terms of clusters compactness and separation from only the membership matrix obtained by an initial classification. This method is thus an important help given to the process expert to establish the functional states in the implementation of a monitoring technique of a complex process. Its application is illustrated on academic examples and on the diagnosis of 3 chemical processes
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Ganascia, Jean-Gabriel. "AGAPE et CHARADE deux techniques d'apprentissage symbolique appliquées à la construction de bases de connaissances /." Grenoble 2 : ANRT, 1987. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37605268r.
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Ganascia, Jean-Gabriel. "AGAPE et CHARADE : deux techniques d'apprentissage symbolique appliquées à la construction de bases de connaissances." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112135.
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Centrée principalement sur l'apprentissage symbolique par détection de corrélations empiriques, cette thèse aborde deux questions: la généralisation de descriptions et la construction de systèmes de règles. La généralisation et la discrimination sont les deux opérations majeures qui pilotent la détection des régularités. Nous montons ici comment un mécanisme général, l'appariement structurel, permet de simuler ces deux opérations tout en intégrant la sémantique de l'univers d'apprentissage. Une fois l'appariement structurel obtenu, les descriptions se ramènent à une conjonction de triplets (
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HOCEINI, SAID. "Techniques d'Apprentissage par Renforcement pour le Routage Adaptatif dans les Réseaux de Télécommunication à Trafic Irrégulie." Phd thesis, Université Paris XII Val de Marne, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00010430.
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L'objectif de ce travail de thèse est de proposer des approches algorithmiques permettant de traiter la problématique du routage adaptatif (RA) dans un réseau de communication à trafic irrégulier. L'analyse des algorithmes existants nous a conduit à retenir comme base de travail l'algorithme Q-Routing (QR); celui-ci s'appuie sur la technique d'apprentissage par renforcement basée sur les modèles de Markov. L'efficacité de ce type de routage dépend fortement des informations sur la charge et la nature du trafic sur le réseau. Ces dernières doivent être à la fois, suffisantes, pertinentes et reflétant la charge réelle du réseau lors de la phase de prise de décision. Pour remédier aux inconvénients des techniques utilisant le QR, nous avons proposé deux algorithmes de RA. Le premier, appelé Q-Neural Routing, s'appuie sur un modèle neuronal stochastique pour estimer et mettre à jour les paramètres nécessaires au RA. Afin d'accélérer le temps de convergence, une deuxième approche est proposée : K-Shortest path Q-Routing. Elle est basée sur la technique de routage multi chemin combiné avec l'algorithme QR, l'espace d'exploration étant réduit aux k meilleurs chemins. Les deux algorithmes proposés sont validés et comparés aux approches traditionnelles en utilisant la plateforme de simulation OPNET, leur efficacité au niveau du RA est mise particulièrement en évidence. En effet, ceux-ci permettent une meilleure prise en compte de l'état du réseau contrairement aux approches classiques.
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Ngo, Duy Hoa. "Amélioration de l'alignement d'ontologies par les techniques d'apprentissage automatique, d'appariement de graphes et de recherche d'information." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767318.
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Ces dernières années, les ontologies ont suscité de nombreux travaux dans le domaine du web sémantique. Elles sont utilisées pour fournir le vocabulaire sémantique permettant de rendre la connaissance du domaine disponible pour l'échange et l'interprétation au travers des systèmes d'information. Toutefois, en raison de la nature décentralisée du web sémantique, les ontologies sont très hétérogènes. Cette hétérogénéité provoque le problème de la variation de sens ou ambiguïté dans l'interprétation des entités et, par conséquent, elle empêche le partage des connaissances du domaine. L'alignement d'ontologies, qui a pour but la découverte des correspondances sémantiques entre des ontologies, devient une tâche cruciale pour résoudre ce problème d'hétérogénéité dans les applications du web sémantique. Les principaux défis dans le domaine de l'alignement d'ontologies ont été décrits dans des études récentes. Parmi eux, la sélection de mesures de similarité appropriées ainsi que le réglage de la configuration de leur combinaison sont connus pour être des problèmes fondamentaux que la communauté doit traiter. En outre, la vérification de la cohérence sémantique des correspondances est connue pour être une tâche importante. Par ailleurs, la difficulté du problème augmente avec la taille des ontologies. Pour faire face à ces défis, nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche, qui combine différentes techniques issues des domaines de l'apprentissage automatique, d'appariement de graphes et de recherche d'information en vue d'améliorer la qualité de l'alignement d'ontologies. En effet, nous utilisons des techniques de recherche d'information pour concevoir de nouvelles mesures de similarité efficaces afin de comparer les étiquettes et les profils d'entités de contexte au niveau des entités. Nous appliquons également une méthode d'appariement de graphes appelée propagation de similarité au niveau de la structure qui découvre effectivement des correspondances en exploitant des informations structurelles des entités. Pour combiner les mesures de similarité au niveau des entités, nous transformons la tâche de l'alignement d'ontologie en une tâche de classification de l'apprentissage automatique. Par ailleurs, nous proposons une méthode dynamique de la somme pondérée pour combiner automatiquement les correspondances obtenues au niveau des entités et celles obtenues au niveau de la structure. Afin d'écarter les correspondances incohérentes, nous avons conçu une nouvelle méthode de filtrage sémantique. Enfin, pour traiter le problème de l'alignement d'ontologies à large échelle, nous proposons deux méthodes de sélection des candidats pour réduire l'espace de calcul. Toutes ces contributions ont été mises en œuvre dans un prototype nommé YAM++. Pour évaluer notre approche, nous avons utilisé des données du banc d'essai de la compétition OAEI : Benchmark, Conference, Multifarm, Anatomy, Library and Large Biomedical Ontologies. Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées sont très efficaces. De plus, en comparaison avec les autres participants à la compétition OAEI, YAM++ a montré sa compétitivité et a acquis une position de haut rang.
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Hoceini, Said Amirat Yacine. "Techniques d'apprentissage par renforcement pour le routage adaptatif dans les réseaux de télécommunication à trafic régulier." Créteil : Université de Paris-Val-de-Marne, 2004. http://doxa.scd.univ-paris12.fr:80/theses/th0215018.pdf.
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Hoceini, Said. "Techniques d'apprentissage par renforcement pour le routage adaptatif dans les réseaux de télécommunication à trafic régulier." Paris 12, 2004. https://athena.u-pec.fr/primo-explore/search?query=any,exact,990002150180204611&vid=upec.
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L'objectif de ce travail de thèse est de proposer des approches algorithmiques permettant de traiter la problématique du routage adaptatif (RA) dans un réseau de communication à trafic irrégulier. L'analyse des algorithmes existants nous a conduit à retenir comme base de travail l'algorithme Q-Routing (QR); celui-ci s'appuie sur la technique d'apprentissage par renforcement basée sur les modèles de Markov. L'efficacité de ce type de routage dépend fortement des informations sur la charge et la nature du trafic sur le réseau. Ces dernières doivent être à la fois, suffisantes, pertinentes et reflétant la charge réelle du réseau lors de la phase de prise de décision. Pour remédier aux inconvénients des techniques utilisant le QR, nous avons proposé deux algorithmes de RA. Le premier, appelé Q-Neural Routing, s appuie sur un modèle neuronal stochastique pour estil et mettre à jour les paramètres necessaires au RA. Afin d'accélérer le temps de convergence, une deuxième approche est proposée K-Shortest path Q-Routing. Elle est basée sur la technique de routage mufti chemin combiné avec l'algorithme QR, l'espace d'exploration étant réduit aux k meilleurs chemins. Les deux algorithmes proposés sont validés et comparés aux approches traditionnelles en utilisant la plateforme de simulation OPNET, leur efficacité au niveau du lL\ est mise particulièrement en évidence. En effet, ceux-ci permettent une meilleure prise en compte de l'état du réseau contrairement aux approches classiquesThe aim of this thesis is to propose an algorithmic approach, \vhich allo\vs to treat the problems of adaptive routing (AR) in telecommunication networks with irregular traffic. The analysis of the existing approaches has lead us to base our \vork on tlie Q-Routing (QR) algonthm. This algorithm uses a reinforcement learning technique vhich is based on Markov models. The efficiency of these routing approaches depends on information about the network load and the nature of data fiows. This information must be sufficient and relevant and l has to reflect the real network load during the decision making phase. To overcome drawbacks of techniques using QR, ve have proposed tivo AR algorithms. The first one, which is called Q-Neural Routing, is based on a stochastic neural model, used for parameter estimation and updating required for routing. In order to reduce the convergence time, a second approach is proposed: k-Shortest path Q-Routing. It is based on a multi-patlis routing technique combined with the QR algoritlim. In this case, the exploration space is limited to k-Best paths. The proposed algorithms are validated and compared to traditional approaches using the OPNET Simulator. Their efficiency, with respect to AR, is illustrated. In fact, these algorithms allow taking into account the network state in a hetter wav than the classical approaches do
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Montoya-Obeso, Abraham. "Reconnaissance du patrimoine Mexicaine sous forme numérique par des réseaux d'apprentissage profond." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0064.
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Au Mexique, l'un des problèmes technologiques prioritaires est la préservation du patrimoine culturel sous sa forme numérique. Dans cette recherche, l'intérêt principal est la commande, la gestion et l'identification du patrimoine culturel immatériel en images.En vision par ordinateur, l'intégration du système visuel humain dans les méthodes d'apprentissage automatique et les classificateurs est devenue un domaine de recherche intensif pour la reconnaissance d'objets et l'extraction de contenu. Les cartes dites de saillance, sont définies comme une représentation topographique de l'attention visuelle sur une scène, modélisant l'attention instantanément et attribuant un degré d'intérêt à chaque valeur de pixel de l'image. Les cartes des points saillants se sont avérées très efficaces pour mettre en évidence les régions d'intérêt dans plusieurs tâches de contenu visuel et de sa compréhension. Dans ce contexte, nous nous concentrons sur l'intégration des modèles d'attention visuelle dans le pipeline de formation des réseaux neuronaux profonds pour la reconnaissance des structures architecturales mexicaines.Nous considérons que les principales contributions de cette recherche se situent dans les domaines d'intérêt suivants :i) Ensemble de données à usage spécifique : la collecte de données relatives au sujet est une tâche essentielle pour résoudre le problème de la classification architecturale.ii) Sélection des données : nous utilisons des méthodes de prédiction des points saillants pour sélectionner et recadrer les régions pertinentes pour le contexte sur les images.iii) Modélisation de l'attention visuelle : nous annotons les images par une tâche réelle d'observation des images, nous enregistrons les fixations des yeux avec un système de suivi des yeux pour construire des cartes de saillance subjective.iv) Intégration de l'attention visuelle : nous intégrons l'attention visuelle dans les réseaux neuronaux profonds de deux manières : a) pour filtrer les caractéristiques dans une couche de regroupement basée sur les points saillants et b) avec des mécanismes d'attention.Dans cette recherche, différentes composantes essentielles à la formation d'un réseau neuronal sont abordées dans le but de reconnaître le contenu culturel mexicain et d'extrapoler ces résultats à des bases de données à grande échelle dans des tâches de classification similaires, comme dans ImageNet. Enfin, nous montrons que l'intégration de modèles d'attention visuelle « générés par une expérience psycho-visuelle » permet de réduire le temps de formation et d'améliorer les performances en termes de précisionIn Mexico, one of the priority technological problems is the preservation of cultural heritage in its digital form. In this research, the main interest is the ordering, management and identification of intangible cultural heritage in images. In computer vision, the integration of the Human Visual System (HVS) into automatic learning methods and classifiers has become an intensive research field for object recognition and content mining. The so-called saliency maps, are defined as a topographic representation of visual attention on a scene, modeling attention instantaneously and assigning a degree of interest to each pixel value on the image. Saliency maps proved to be very efficient to point out regions of interest in several tasks of visual content and its understanding. In this context, we focus on the integration of visual attention models in the training pipeline of Deep Neural Networks (DNNs) for the recognition of Mexican architectural structures. We consider the main contributions of this research are in the following areas of interest: • Specific purpose dataset: gathering data related to the topic is a key task to solve the problem of architectural classification. • Data selection: we use saliency prediction methods to select and crop context-relevant regions on images. • Visual attention modeling: we annotate images through a real task of image observation, we record eye-fixations with an eye-tracker system to build subjective saliency maps. • Visual attention integration: we integrate visual attention in deep neural networks in two ways; i) to filter out features in a saliency-based pooling layer and ii) in attention mechanisms. In this research, different essential components for the training of a neural network are tackled down with the aim of recognizing Mexican cultural content and extrapolating these findings to large-scale databases in similar classification tasks, such as in ImageNet. Finally, we show that the integration of visual attention models generated through a psycho-visual experiment allows to reduce training time and improve performances in terms of accuracy
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Al, Hajj Mohamad Rami. "Reconnaissance hors ligne de mots manuscrits cursifs par l'utilisation de systèmes hybrides et de techniques d'apprentissage automatique." Paris, ENST, 2007. http://www.theses.fr/2007ENST0020.
Full textAbstract:
La reconnaissance automatique hors ligne des mots écrits permet d'améliorer l'interaction entre l'homme et la machine dans beaucoup d'applications notamment la bureautique et les tâches de traitement automatique de documents telles que le tri automatique du courrier, l'enregistrement et la vérification des chèques bancaires. La reconnaissance hors ligne des mots manuscrits cursifs, tels que ceux écrits en arabe, reste toujours un problème ouvert. Les difficultés inhérentes à la reconnaissance sont la normalisation de l'écriture, la segmentation des mots en éléments de base ainsi que la modélisation de ces éléments. Concevoir un système pour la reconnaissance automatique hors ligne des mots manuscrits est l'objectif des travaux de recherche de cette thèse. L'approche proposée est de type analytique, sans segmentation explicite des mots en ses caractères constituants, et est basée sur une modélisation stochastique de type MMC (Modèles de Markov Cachés). La méthode adoptée est à deux étapes : une étape de reconnaissance dans laquelle différents types de caractéristiques sont examinés, et une étape pour la combinaison des classifieurs en post-traitement dans laquelle différentes stratégies de combinaison sont appliquées. Les classifieurs combinés en post-traitement prennent en considération les inclinaisons, les positions erronées des marques diacritiques et les chevauchements pouvant exister dans l'écriture manuscrite. Le système de référence basé sur la méthode proposée a montré de trés bonnes performances à la compétition organisée à ICDAR 05, où des systèmes à l'état de l'art ont été comparés et examinés sur la base de référence IFN/ENITThe automatic offline recognition of handwritten words improves human-machine interaction. It is already used in many business office applications dealing with the automatic processing of documents such as automatic post sorting, and the verification and recognition of bank check amounts. The off line recognition of cursive handwritten words remains an open problem due to difficulties such as :handwriting normalization, word segmentation into compound components and the modeling of these components. The main objective of this thesis, is to propose, design, and implement a system for the automatic offline recognition of Arabic handwritten words. The proposed approach is analytical without explicit segmentation of words into compound characters, and it is based on the stochastic HMM approach (Hidden Markov models). The method is composed of two stages : a recognition stage based on different features, and a combination stage of three HMM-based classifiers. Each individual HMM classifier uses a sliding window with a specific inclination. Different combining strategies are tested, among them the Sum rule, the Majority Vote rule and the Borda Count rule. The best combination strategy consists of using a neural network-based combining classifier. The combination of these classifiers can better cope with the writing inclination, the erroneous positions of diacritical marks and points, and the overlapping of consecutive characters in handwritten words. The reference system based on the proposed method has shown best performance at the competition organized at ICDAR 2005, where a set of state-of art systems were compared and tested on the IFN/ENIT benchmark database
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Saumtally, Anissa. "Economic catching-up, Technological progress and Intellectual property rights." Thesis, Bordeaux, 2017. http://www.theses.fr/2017BORD0829/document.
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L’objectif de cette thèse est de proposer une réponse à la question: Est-ce que les politiques de renforcement des droits de propriété intellectuelle telles que les TRIPS peuvent être bénéfiques aux pays en développement et leurs perspectives de rattrapage économique.?Pour répondre à cette question, on s’intéresse à la dynamique technologique sous-jacente au processus de rattrapage économique. Le premier chapitre propose une revisite empirique et analytique du modele de “catching-up and falling behind” de Verspagen (1991) qui se focalise sur l’étude du rôle des dynamiques d’innovation et d’imitation dans le processus de rattrapage économique. On trouve que même si la dynamique d’innovation est importante pour le rattrapage, la dynamique d’imitation se révèle nécessaire pour s’assurer que les pays en développement puissent développer leurs capacités qui leur permettront de prospérer. L’efficacité de la dynamique d’imitation est conditionnée par les caractéristiques du pays qui détermine sa capacité d’apprentissage (“Learning Capability”).Le deuxième chapitre se concentre sur la compréhension du fonctionnement des transferts de technologie entre les pays développés et les pays en développement. On s’intéresse aux mécanismes derrières les deux canaux de transferts principaux, le commerce international et les IDE, qui sont les canaux les plus étudiés dans la littérature. On déduit de ce chapitre la richesse et la complexité de ces mécanismes.Dans le troisième chapitre, on développe un modèle à base d’agents (ABM) pour représenter ces interactions Nord-Sud et leur complexité, avec une approche évolutionniste. Le modèle de base permet en particulier l’étude du mécanisme de transfert par la mobilité (locale) des travailleurs, un canal très peu étudié dans la littérature. Ceci nous permet d’étudier l’impact que les IDE peuvent avoir sur le développement et le rattrapage. On trouve que si les IDE des pays développés vers les pays en développement peuvent, sous certaines conditions, encourager les transferts de technologie et permettre ainsi le rattrapage, il y a tout de même des effets négatifs potentiels sur les industries locales, en particulier dans les pays les plus en retard.Le dernier chapitre propose une extension du modèle qui introduit les brevets et nous permet ainsi de répondre à la question principale. On observe que si les brevets permettent d’inciter les firmes du Nord à diffuser leur technologie et facilité le rattrapage, ces firmes demanderaient un e parfaite application des lois sur la propriété intellectuelle, ce qui serait trop sévère sur les firmes locales car cela bloquerait les imitations et surtout entraverait les efforts d’innovation de ces firmes, tout en procurant un bénéfice limité pour les firmes du NordThe objective of this thesis is to propose an answer to the question: Can intellectual property rights policies such as TRIPS be beneficial for developing countries and their catching-up process?To answer this question, we first look at the technological dynamics behind the catching-up process. The first chapter thus provides an empirical and analytical update on the catching-up and falling behind model by Verspagen (1991), which focuses on studying the role of the innovation and imitation dynamics in the catching up process. Mainly, we find that while the innovation dynamic is important for the catching-up process, the imitation dynamic is necessary to ensure that countries build solid capabilities that will enable them to prosper. The efficiency of the imitation dynamics is dependent on policy factors that make up the learning capability of firms and ensure firms succeed assimilating knowledge.The second chapter focuses on understanding the way those technological transfers from developed to developing countries can occur, we focus on studying the mechanisms behind two main channels, that is international trade and FDIs, which represent the main form of North-South interactions studied in the literature. From this chapter we conclude that there is a rich diversity of complex mechanisms.In the third chapter, we thus build an agent-based model (ABM) to represent those North-South interactions and their complexities, with an evolutionary economics approach. The model allows us to study a particular mechanism: transfers through the local labour mobility, a channel seldom discussed in the literature. This allows us to study the impact FDI may have on development and catching-up outcomes. We find that while FDI from developed countries can, under the right conditions, encourage technological transfers and thus catching up, there are potential negative effects on local industries, in particular in countries largely behind.The final chapter proposes an extension of the model that introduces patents, in order to answer the main question. We find that while patents help motivate northern firms to disclose their technology and thus facilitate development, those firms would require a perfect level of enforcement that will be too harsh on local firms, block imitations and also severely hinder the southern firms’ innovative efforts, while generating limited gains for northern firms
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Jacquemart, Nathalie. "Transmission et techniques d'apprentissage d'un savoir traditionnel : étude ethnolinguistique et ethnomusicologique de la musique de Gamelan (Java central)." Paris 5, 1997. http://www.theses.fr/1997PA05H081.
Full textAbstract:
Les gamelans sont des orchestres de musique traditionnelle javanaise, composés essentiellement de métallophones et de gongs. Ils jouent de la musique pure, accompagnent des danses, le théâtre d'ombres et d'acteurs. Cette musique joue un rôle essentiel dans la vie culturelle de Java Central: mariages, festivités, concours, détente. Les nombreux orchestres rassemblent des gens de tous les milieux. Le gamelan trouve sa place dans les entreprises publiques et privées, les associations de quartier et de village. La radio, les centaines de cassettes, les concerts traduisent l'engouement de la population. Liée à ce développement, la transmission a fortement évolué. Des notations chiffrées existent depuis le début du siècle et sont utilisées par tous. Le premier conservatoire d'Indonésie est ouvert à Surakarta en 1950. Des cours sont aussi donnés, pour les nombreux groupes amateurs, par des musiciens formés ou non en milieu scolaire. Mais on constate que leurs pédagogies sont très semblables. Si la musique tend à se figer, les transmetteurs utilisent néanmoins des procédés d'apprentissage qui permettent de maintenir la richesse et la diversité d'interprétation. Cette étude apporte donc des données sur la transmission d'une musique traditionnelle (rarement étudiée), la société et la culture javanaises - la musique révélant des caractéristiques générales de la culture -, et sur la spécificité des pratiques musicales du gamelan à travers leur évolution actuelle. Elle a impliqué un investissement croisé de la linguistique (utilisation d'une méthodologie ethnolinguistique), de l'anthropologie (conception générale de la thématique de l'apprentissage) et de l'ethnomusicologie (dégagement d'un système par le biais privilégié de la pédagogie, et aussi par l'organologie). On a ainsi pu dégager que l'apprentissage, comme objet d'étude, permettait d'accéder aux systèmes, dans leurs dimensions structurelle, historique et socioculturelleGamelans are traditional javanese music orchestras, essentially composed of metallophones and gongs. They play pure music, accompaniement for dances, shadows and actors theatre. This music plays an essential function in cultural life of central Java: weddings, festivities, competitions, relaxation. The numerous orchestras assemble people from every parts of population. Gamelan takes place in public and private entreprises, district and village associations. Radio, hundred of cassettes, concerts prove population's fancy. Linked to this development, transmission has stronglu evolved. Ciffer notations exist since the beginning of this century. They are used by everyone. The first conservatory of Indonesia was created in Surakarta, by 1950. Lessons are also given, for the numerous amateur groups, by musicians formed or not at school. But we can observe that their pedagogic methodes are very similar. If music tends to be fixed, teachers use, nevertheless, learning methods which permit to preserve richness and diversity of performance. This study brings knowledge on transmission of tradional music (rarely studied), javanese society and culture (music reveals general characteristics of culture), and on specificity of gamelan's musical practices through their present evolution. It has implied crossed investment of linguistics (ethnolinguistic methodology), anthropology (general conception of theme of learning) and ethnomusicology (bring out a system by preferential way of pedagogy, and organology). We can bring out that learning, as subject of study, permits to reach systems, in their structural, historical and sociocultural dimensions
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Girard, Nicolas. "Approches d'apprentissage et géométrique pour l'extraction automatique d'objets à partir d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03177997.
Full textAbstract:
Créer un double numérique de la Terre sous forme de cartes a de nombreuses applications comme la conduite autonome, la planification urbaine, les télécommunications, la gestion des catastrophes naturelles, etc. Les systèmes d'information géographique (SIG) sont utilisés pour intégrer des données géolocalisées sous forme de cartes. Les SIG utilisent une représentation vectorielle pour les objets, prenant peu d'espace mémoire et rendant leur modification plus facile que des données raster. Avec la quantité croissante d'images satellites et aériennes capturées chaque jour, des méthodes automatiques sont en cours de développement pour extraire les informations de ces images de télédétection. Les méthodes d'apprentissage profond pour la segmentation d'images sont capables de délimiter les formes des objets, mais elles le font avec une représentation raster, sous la forme d'une carte de probabilité. Des méthodes de vectorisation post-traitement convertissent ensuite cette représentation raster en une représentation vectorielle compatible avec les SIG. Un autre défi de la télédétection est de gérer un certain type de bruit dans les données, qui est le désalignement entre différentes couches d'informations géolocalisées (par exemple entre les images et les cadastres des bâtiments). Ce type de bruit est fréquent en raison de diverses erreurs introduites lors du traitement des données de télédétection. Cette thèse développe des approches combinées d'apprentissage et géométriques dans le but d'améliorer l'automatisation du processus de cartographie SIG à partir d'images de télédétection.Nous proposons d'abord une méthode pour corriger une carte mal alignée sur une image, pur faire correspondre ces deux données géolocalisées, et aussi pour créer des jeu de données de télédétection pour la segmentation d'images avec une vérité terrain corrigé. En effet, entraîner un modèle sur une vérité terrain mal alignée ne mènerait pas à de bonnes segmentations. Au cours de ce travail, nous avons également observé un effet de débruitage par notre modèle d'alignement et l'avons utilisé pour débruiter un jeu de données mal aligné de manière auto-supervisée, ce qui signifie que seul le jeu de données mal aligné a été utilisé pour l'apprentissage.Nous proposons ensuite une approche simple pour utiliser un réseau de neurones produisant directement une représentation vectorielle de l'objet à détecter, afin de contourner l'étape de vectorisation post-traitement. Nous démontrons qu'il est possible d'apprendre à régresser les coordonnées de polygones (avec un nombre de sommets fixes dans notre cas), produisant directement des sorties cartographiques vectorielles.Bien que les méthodes plus récentes d'apprentissage directement en représentation vectorielle sont maintenant plus évoluées, elles ont encore d'autres limitations en termes de type de formes d'objets qu'elles peuvent prédire. Des cas topologiques plus complexes tels que des objets avec des trous ou des bâtiments se touchant ayant un mur mitoyen ne sont pas gérés par ces méthodes d'apprentissage. Nous proposons ainsi une approche hybride palliant ces limitations en entraînant un réseau de neurones pour produire une carte de probabilité de segmentation comme usuellement, mais aussi pour produire un “frame field” (4 champs vectoriels superposés) aligné avec les contours des objets détectés. Ce “frame field” encode des informations géométriques supplémentaires apprises par le réseau. Nous proposons ensuite notre méthode de polygonisation parallélisable pour exploiter ce “frame field” pour vectoriser efficacement la carte de probabilité de segmentation. Notre méthode de polygonisation ayant accès à des informations supplémentaires sous la forme d'un “frame field” elle peut être moins complexe que d'autres méthodes de vectorisation avancées et donc plus rapide. De plus calculer ce “frame field” n'augmente pratiquement pas le temps d'inférence, il n'est que bénéfiqueCreating a digital double of the Earth in the form of maps has many applications in e.g. autonomous driving, automated drone delivery, urban planning, telecommunications, and disaster management. Geographic Information Systems (GIS) are the frameworks used to integrate geolocalized data and represent maps. They represent shapes of objects in a vector representation so that it is as sparse as possible while representing shapes accurately, as well as making it easier to edit than raster data. With the increasing amount of satellite and aerial images being captured every day, automatic methods are being developed to transfer the information found in those remote sensing images into Geographic Information Systems. Deep learning methods for image segmentation are able to delineate the shapes of objects found in images however they do so with a raster representation, in the form of a mask. Post-processing vectorization methods then convert that raster representation into a vector representation compatible with GIS. Another challenge in remote sensing is to deal with a certain type of noise in the data, which is the misalignment between different layers of geolocalized information (e.g. between images and building cadaster data). This type of noise is frequent due to various errors introduced during the processing of remote sensing data. This thesis develops combined learning and geometric approaches with the purpose to improve automatic GIS mapping from remote sensing images.We first propose a method for correcting misaligned maps over images, with the first motivation for them to match, but also with the motivation to create remote sensing datasets for image segmentation with alignment-corrected ground truth. Indeed training a model on misaligned ground truth would not lead to great performance, whereas aligned ground truth annotations will result in better models. During this work we also observed a denoising effect of our alignment model and use it to denoise a misaligned dataset in a self-supervised manner, meaning only the misaligned dataset was used for training.We then propose a simple approach to use a neural network to directly output shape information in the vector representation, in order to by-pass the post-processing vectorization step. Experimental results on a dataset of solar panels show that the proposed network succeeds in learning to regress polygon coordinates, yielding directly vectorial map outputs. Our simple method is limited to predicting polygons with a fixed number of vertices though.While more recent methods for learning directly in the vector representation do not have this limitation, they still have other limitations in terms of the type of object shapes they can predict. More complex topological cases such as objects with holes or buildings touching each other (with a common wall which is very typical of European city centers) are not handled by these fully deep learning methods. We thus propose a hybrid approach alleviating those limitations by training a neural network to output a segmentation probability map as usual and also to output a frame field aligned with the contours of detected objects (buildings in our case). That frame field constitutes additional shape information learned by the network. We then propose our highly parallelizable polygonization method for leveraging that frame field information to vectorize the segmentation probability map efficiently. Because our polygonization method has access to additional information in the form of a frame field, it can be less complex than other advanced vectorization methods and is thus faster. Lastly, requiring an image segmentation network to also output a frame field only adds two convolutional layers and virtually does not increase inference time, making the use of a frame field only beneficial
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Diallo, Boubacar. "Mesure de l'intégrité d'une image : des modèles physiques aux modèles d'apprentissage profond." Thesis, Poitiers, 2020. http://www.theses.fr/2020POIT2293.
Full textAbstract:
Les images numériques sont devenues un outil de communication visuel puissant et efficace pour transmettre des messages, diffuser des idées et prouver des faits. L’apparition du smartphone avec une grande diversité de marques et de modèles facilite la création de nouveaux contenus visuels et leur diffusion dans les réseaux sociaux et les plateformes de partage d’images. Liés à ce phénomène de création et publication d'images et aidés par la disponibilité et la facilité d’utilisation des logiciels de manipulation d’images, de nombreux problèmes sont apparus allant de la diffusion de contenu illégal à la violation du droit d’auteur. La fiabilité des images numériques est remise en cause que ce soit pour de simples utilisateurs ou pour des professionnels experts tels que les tribunaux et les enquêteurs de police. Le phénomène des « fake news » est un exemple bien connu et répandu d’utilisation malveillante d’images numériques sur les réseaux.De nombreux chercheurs du domaine de la cybersécurité des images ont relevé les défis scientifiques liés aux manipulations des images. De nombreuses méthodes aux performances intéressantes ont été développées basées sur le traitement automatique des images et plus récemment l'adoption de l'apprentissage profond. Malgré la diversité des techniques proposées, certaines ne fonctionnent que pour certaines conditions spécifiques et restent vulnérables à des attaques malveillantes relativement simples. En effet, les images collectées sur Internet imposent de nombreuses contraintes aux algorithmes remettant en question de nombreuses techniques de vérification d’intégrité existantes. Il existe deux particularités principales à prendre en compte pour la détection d'une falsification : l’une est le manque d'informations sur l'acquisition de l'image d'origine, l'autre est la forte probabilité de transformations automatiques liées au partage de l'image telles que la compression avec pertes ou le redimensionnement.Dans cette thèse, nous sommes confrontés à plusieurs de ces défis liés à la cybersécurité des images notamment l’identification de modèles de caméra et la détection de falsification d’images. Après avoir passé en revue l'état de l'art du domaine, nous proposons une première méthode basée sur les données pour l’identification de modèles de caméra. Nous utilisons les techniques d’apprentissage profond basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et développons une stratégie d’apprentissage prenant en compte la qualité des données d’entrée par rapport à la transformation appliquée. Une famille de réseaux CNN a été conçue pour apprendre les caractéristiques du modèle de caméra directement à partir d’une collection d’images subissant les mêmes transformations que celles couramment utilisées sur Internet. Notre intérêt s'est porté sur la compression avec pertes pour nos expérimentations, car c’est le type de post-traitement le plus utilisé sur Internet. L’approche proposée fournit donc une solution robuste face à la compression pour l’identification de modèles de caméra. Les performances obtenues par notre approche de détection de modèles de caméra sont également utilisées et adaptées pour la détection et la localisation de falsification d’images. Les performances obtenues soulignent la robustesse de nos propositions pour la classification de modèles de caméra et la détection de falsification d'imagesDigital images have become a powerful and effective visual communication tool for delivering messages, diffusing ideas, and proving facts. The smartphone emergence with a wide variety of brands and models facilitates the creation of new visual content and its dissemination in social networks and image sharing platforms. Related to this phenomenon and helped by the availability and ease of use of image manipulation softwares, many issues have arisen ranging from the distribution of illegal content to copyright infringement. The reliability of digital images is questioned for common or expert users such as court or police investigators. A well known phenomenon and widespread examples are the "fake news" which oftenly include malicious use of digital images.Many researchers in the field of image forensic have taken up the scientific challenges associated with image manipulation. Many methods with interesting performances have been developed based on automatic image processing and more recently the adoption of deep learning. Despite the variety of techniques offered, performance are bound to specific conditions and remains vulnerable to relatively simple malicious attacks. Indeed, the images collected on the Internet impose many constraints on algorithms questioning many existing integrity verification techniques. There are two main peculiarities to be taken into account for the detection of a falsification: one is the lack of information on pristine image acquisition, the other is the high probability of automatic transformations linked to the image-sharing platforms such as lossy compression or resizing.In this thesis, we focus on several of these image forensic challenges including camera model identification and image tampering detection. After reviewing the state of the art in the field, we propose a first data-driven method for identifying camera models. We use deep learning techniques based on convolutional neural networks (CNNs) and develop a learning strategy considering the quality of the input data versus the applied transformation. A family of CNN networks has been designed to learn the characteristics of the camera model directly from a collection of images undergoing the same transformations as those commonly used on the Internet. Our interest focused on lossy compression for our experiments, because it is the most used type of post-processing on the Internet. The proposed approach, therefore, provides a robust solution to compression for camera model identification. The performance achieved by our camera model detection approach is also used and adapted for image tampering detection and localization. The performances obtained underline the robustness of our proposals for camera model identification and image forgery detection
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Jobin, Isabelle. "La pédagogie Freinet à l'école optionnelle Yves-Prévost : un parcours d'apprentissage professionnel en communauté de pratique." Thesis, Université Laval, 2013. http://www.theses.ulaval.ca/2013/29660/29660.pdf.
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Brahmi, Djamel Fertil Bernard. "Quantification de la progression virale dans les rétinopathies à CMV par des techniques d'analyse d'images fondées sur des méthodes d'apprentissage par l'exemple." [S. l.] : [S. n.], 2001. http://www.imed.jussieu.fr/niveau1/vie/actu_U494/TheseDB.html.
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Brahmi, Djamel. "Quantification de la progression virale dans les rétinopathies à CMV par des techniques d'analyse d'images fondées sur des méthodes d'apprentissage par l'exemple." Paris 5, 2001. http://www.theses.fr/2001PA05CD04.
Full textAbstract:
La rétinite à cytomégalovirus (CMV) est l'infection oculaire opportuniste la plus fréquente et la première cause de cécité chez les malades du SIDA. Elle est caractérisée par une plage de nécrose rétinienne. Sans traitement, la progression de la rétinite se traduit par une extension irréversible de l'infection sous la forme d'un front de nécrose active. Un suivi ophtalmologique régulier de la rétinite à CMV doit donc être instauré. L'enjeu de cette thèse est de mettre au point une méthode permettant, par la comparaison d'angiographies numérisées, de quantifier de façon précise l'avancée du front de nécrose. Il serait ainsi possible d'apprécier et de comparer l'efficacité des traitements et de dépister précocement les récidives éventuelles. Notre approche repose sur deux étapes : la Segmentation des images et la Comparaison des zones segmentées. Compte tenu de la grande variabilité (de formes, de texture, de contraste) des régions d'une angiographie à l'autre et 'un individu à l'autre, les méthodes classiques de segmentation peuvent être difficilement utilisées dans le cadre d'applications devant fonctionner en routine clinique. Nous proposons d'éviter la phase critique de segmentation, en construisant un ensemble d'images dérivées de chaque angiographie où seront identifiées les régions de rétine saine et de rétine pathologique, à l'aide d'une méthode neuromimétique de type vision direct, fonctionnant par apprentissage en s'appuyant sur l'expérience des cliniciens. La seconde étape consiste, après une phase de recalage, à apprécier l'évolution de la zone infectée afin d'évaluer la progression virale. Une telle étude nécessite au préalable de juger de la pertinence statistique des mesures rendant comptes de l'avancée du front de rétinite. Ainsi au cours de cette étape, on s'est intéressé à la caractérisation de la précision locale des fronts de nécrose afin de déterminer si la différence observée entre deux frontières est significative ou non. Une étude quantitative sur une centaine d'images d'angiographie de la rétine a permis de valider notre système d'analyse, en comparant nos résultats avec ceux des praticiens. L'approche proposée permet de quantifier de manière objective et reproductible la progression de la rétinite à CMV au cours du temps.
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Champagne, André. "Analyse évaluative des objectifs d'apprentissage de sessions de formation pré-départ pour conseillers techniques oeuvrant en coopération internationale : le cas de l'ACDI." Thesis, University of Ottawa (Canada), 1994. http://hdl.handle.net/10393/6624.
Full textAbstract:
Dans le domaine de la formation interculturelle pour des personnes qui vont vivre et travailler dans une autre culture, il y a des questionnements sur la veritable nature des formations. Sont-elles des sessions de preparation et d'orientation fournissant de l'information sur le pays et la culture hotes, ou sont-elles des sessions de formation developpant des habiletes et des capacites d'interagir efficacement avec les individus de l'autre culture? Cette recherche descriptive, de nature evaluative, utilisant une approche d'analyse documentaire, analyse les objectifs d'apprentissage de sessions de formation pour conseillers techniques canadiens avant leur affectation outre-mer dans le cadre de projet de cooperation internationale. Partant de la notion de l'efficacite interculturelle, des qualites requises d'un conseiller technique efficace et du continuum du developpement de la sensibilite culturelle de Milton Bennett, un outil d'analyse est developpe. La demarche comprend un survol du developpement international ainsi que certaines perspectives des efforts de cooperation internationale d'agences et d'organismes impliques dans ce milieu. Un des moyens privilegie de la cooperation internationale, la cooperation technique est decrite et un bilan, tire de la litterature, est degage. La notion de l'efficacite interculturelle et les qualites requises d'un conseiller technique efficace interculturellement sont exposees et un continuum de sensibilite culturelle est explique. Une grille est developpee afin de pouvoir analyser les objectifs d'apprentissage de sessions de formation interculturelle. Une correlation, decoulant de l'analyse des objectifs d'apprentissage, est faite entre l'efficacite interculturelle, le developpement de la sensibilite culturelle et la formation interculturelle.
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Argaud, Henri-Claude. "Problèmes et milieux a-didactiques, pour un processus d'apprentissage en géométrie plane à l'école élémentaire, dans les environnements papier-crayon et Cabri-géomètre." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1998. http://www.theses.fr/1998GRE10129.
Full textAbstract:
La thèse porte sur l'enseignement et l'apprentissage de la géométrie plane à l'école élémentaire. Elle se compose de deux parties principales. La première partie est consacrée à une analyse du domaine conceptuel autour des relations de parallélisme, de perpendicularité, d'égalité de longueurs. Elle aboutit à une classification de ces problèmes, en fonction de ce qui est attendu dans la réponse à la question de chaque problème. Ensuite est conduite une analyse des problèmes suivant le caractère outil des relations dans les preuves, en montrant les liens qui sont établis sur le plan théorique entre ces relations, et le caractère outil plus ou moins «fort» de ces relations. Des ruptures sont mises à jour, révélant l'inégale difficulté des problèmes du fait des types de connaissances nécessaires à leur résolution. Dans la seconde partie, un processus d'apprentissage autour de ces relations est présenté. Il a pour but d'amener les élèves de Cours moyen de l'école élémentaire, qui disposent surtout de connaissances spatiales sur les relations considérées, à mobiliser des connaissances ayant un caractère théorique plus marqué, comme celles reposant sur les relations outils et les premiers «théorèmes» de géométrie. Pour ce processus est élaborée une ingénierie didactique. Elle se compose de situations devant avoir le caractère adidactique, et qui sont élaborées dans les deux environnements papier-crayon et Cabri-géomètre. L'analyse des phases de recherche (actions des élèves sur les milieux constitués, rétroactions de ces milieux et leurs effets, connaissances utilisées soit pour agir sur les milieux, soit pour en analyser les informations), et l'analyse des phases de validation permettent d'identifier des conditions attestant le fonctionnement adidactique effectif des situations
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Dennouni, Nassim. "Orchestration des activités d’apprentissage mobile." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10001/document.
Full textAbstract:
L’apprentissage mobile est devenu un sujet d’intérêt car il implique de nombreux domaines de recherche concernant les contextes d’usages et de technologie complexes. En effet, ce type de formation a été reconnu pour sa capacité à motiver les apprenants car ils peuvent construire leurs propres connaissances en collaborant avec les autres. Dans ce contexte, l’orchestration des scénarios d'apprentissage mobile permet la gestion en temps réel et la contextualisation des activités à réaliser mais ceci engendre des coûts importants d’organisation. En outre, cette organisation réalisée par l'instructeur est peu adaptée aux méthodes d’apprentissage employées pendant la sortie pédagogique car l’apprenant doit pouvoir garder une certaine maîtrise de ses choix et de son parcours. Dans cette thèse, nous présentons un nouveau style de recommandation pour faire une orchestration dynamique des activités d’apprentissage en fonction de la localisation des apprenants et de l’historique de la visite. Cette technique s’appuie sur un filtrage collaboratif exploitant l’activité antérieure des apprenants mais en prenant en compte les contraintes pédagogiques et la localisation. Notre approche s’inspire du mode de fonctionnement de l’intelligence en essaim (algorithme ACO) pour l’implémentation de notre système de recommandation des POIs. Outre les simulations qui ont permis de comparer les différentes variantes de recommandations, la validation de notre système SAMSSP passe par l’expérimentation de nos deux prototypes de visite de campusMobile learning has become a topic of interest because it involves many areas of research concerning usage contexts and complex technology. Indeed, mobile learning is has been recognized for its ability to motivate learners because they can construct their own knowledge by collaborating with others. In this context, the orchestration of mobile learning allows real-time management and contextualization of activities to do but this results in significant costs of organization. In addition, centralized orchestration is not adapted to the context of our mobile scenario because the learner must be able to keep some control over their choices of learning.In this thesis, we present a new style of recommendation for a dynamic orchestration of learning activities based on the location of the learners and the history of the visit. This technique is based on a collaborative filtering that exploits prior activity of the learners and that respects the educational and location constraints. Our approach is based on the mode of operation of the Swarm Intelligence (ACO algorithm) for the implementation of our system of recommendation. Besides the simulations that are used to compare the different variants of recommendations, the validation of the SAMSSP system goes through the experimentation of the two prototypes of campus visit
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Bonfils, Philippe. "Dispositifs socio-techniques et mondes persistants : quelles médiations pour quelle communication dans un contexte situé ?" Phd thesis, Université du Sud Toulon Var, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00257247.
Full textAbstract:
L'objectif de celle recherche consiste à identifier les mécanismes de construction d'une nouvelle situation de communication au sein d'un environnement virtuel de type momie persistant (Second Life) dans un contexte situé d'enseignement à distance. Nous convoquons notamment la notion d'artefact communicationnel comme un lieu symbolique de représentations et de construction commune de réalité. Nous favorisons une analyse pragmatique de la communication à travers l'approche des quatre médiations, l'étude des interactivités fonctionnelles de l'ordre de la communication homme/homme, et l'étude du lien social construit au sein de ces dispositifs. Les hypothèses portent sur la perception d'une forme de matérialisation de la situation de communication, et sur le rôle social que peuvent jouer les avatars comme projections des utilisateurs. L'analyse des signaux analogiques et notamment de la gestuelle, ainsi que la proxémique liée à ces environnements spatiaux peuplés d'avatars "caractérisés" sont privilégiées sur le plan communicationnel. Nous démontrons qu'elles participent de rites sociaux et de la construction de l'identité du sujet et du groupe. Dans le même temps, la particularité de ces dispositifs fait que l'utilisateur peut adopter une autre vue que celui des yeux de son avatar (en l'occurrence un point de vue décentré de la situation). En conséquence il peut être en alternance spectateur et acteur de la situation de communication à laquelle il participe. Cette possibilité engendre de notre point de vue une rupture et une distanciation possible du sujet avec son objet (qui de manière singulière peut aussi engendrer paradoxes et inconforts pour l'utilisateur). Elle questionne sur le plan épistémologique la notion d'artefact technique et l'hypothèse d'une forme de relation circulaire entre le sujet et son objet. Enfin, cette nouvelle situation de communication relève aussi d'une approche systémique car de nombreux facteurs interviennent (contexte, perception, maîtrise, autorité...) qui peuvent la complexifier mais aussi lui donner sa légitimité d'objet théorique.
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Petrov, Aleksandar. "Understanding the relationships between aesthetic properties of shapes and geometric quantities of free-form curves and surfaces using Machine Learning Techniques." Thesis, Paris, ENSAM, 2016. http://www.theses.fr/2016ENAM0007/document.
Full textAbstract:
Aujourd’hui, sur le marché, on peut trouver une vaste gamme de produits différents ou des formes variées d’un même produit et ce grand assortiment fatigue les clients. Il est clair que la décision des clients d’acheter un produit dépend de l'aspect esthétique de la forme du produit et de l’affection émotionnelle. Par conséquent, il est très important de comprendre les propriétés esthétiques et de les adopter dans la conception du produit, dès le début. L'objectif de cette thèse est de proposer un cadre générique pour la cartographie des propriétés esthétiques des formes gauches en 3D en façon d'être en mesure d’extraire des règles de classification esthétiques et des propriétés géométriques associées. L'élément clé du cadre proposé est l'application des méthodologies de l’Exploration des données (Data Mining) et des Techniques d’apprentissage automatiques (Machine Learning Techniques) dans la cartographie des propriétés esthétiques des formes. L'application du cadre est d'étudier s’il y a une opinion commune pour la planéité perçu de la part des concepteurs non-professionnels. Le but de ce cadre n'est pas seulement d’établir une structure pour repérer des propriétés esthétiques des formes gauches, mais aussi pour être utilisé comme un chemin guidé pour l’identification d’une cartographie entre les sémantiques et les formes gauches différentes. L'objectif à long terme de ce travail est de définir une méthodologie pour intégrer efficacement le concept de l’Ingénierie affective (c.à.d. Affective Engineering) dans le design industrielToday on the market we can find a large variety of different products and differentshapes of the same product and this great choice overwhelms the customers. It is evident that the aesthetic appearance of the product shape and its emotional affection will lead the customers to the decision for buying the product. Therefore, it is very important to understand the aesthetic proper-ties and to adopt them in the early product design phases. The objective of this thesis is to propose a generic framework for mapping aesthetic properties to 3D freeform shapes, so as to be able to extract aesthetic classification rules and associated geometric properties. The key element of the proposed framework is the application of the Data Mining (DM) methodology and Machine Learning Techniques (MLTs) in the mapping of aesthetic properties to the shapes. The application of the framework is to investigate whether there is a common judgment for the flatness perceived from non-professional designers. The aim of the framework is not only to establish a structure for mapping aesthetic properties to free-form shapes, but also to be used as a guided path for identifying a mapping between different semantics and free-form shapes. The long-term objective of this work is to define a methodology to efficiently integrate the concept of Affective Engineering in the Industrial Designing
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Liakopoulos, Nikolaos. "Machine Learning Techniques for Online Resource Allocation in Wireless Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS529.
Full textAbstract:
Traditionnellement, l'optimisation du réseau est utilisée afin de fournir de bonnes options de configuration basées sur des modèles mathématiques et des hypothèses statistiques. La tendance actuelle en ce qui concerne des problèmes de réseau consiste à exploiter le pouvoir des données afin d’extraire des modèles et gérer les incertitudes. Cette thèse, propose des cadres algorithmiques pour les réseaux sans fil, basés à la fois sur l'optimisation classique ou des données et sur l'apprentissage automatique. Nous ciblons deux cas, l'association d'utilisateurs et la réservation de ressources en nuages. Dans le premier cas, l'approche de base pour l'association d'utilisateurs qui consiste à connecter des périphériques sans fil à la station de base fournissant le signal le plus puissant, conduit à des configurations inefficaces. De prime abord, nous étudions, l’association d’utilisateurs distribués avec des garanties de qualité de service prioritaires, puis nous prenons en considération l’équilibrage de charge centralisé évolutif, basé sur le transport optimal par calcul et enfin nous prenons l’exemple d’une association d’utilisateurs robuste basée sur la prédiction de trafic approximative.Ensuite, nous développons un nouveau cadre pour la réservation de ressources en nuages dans les scénarios les plus défavorables, dans lequel la demande est gérée par un adversaire. Nous proposons des politiques «no regret» et nous garantissons une faisabilité asymptotique des contraintes budgétaires. Nous développons un cadre général, pour des problèmes d’optimisation, convexe en ligne (OCO) avec contraintes budgétaires à long terme complétant les résultats de la littérature récenteTraditionally, network optimization is used to provide good configurations in real network system problems based on mathematical models and statistical assumptions. Recently, this paradigm is evolving, fueled by an explosion of availability of data. The modern trend in networking problems is to tap into the power of data to extract models and deal with uncertainty. This thesis proposes algorithmic frameworks for wireless networks, based both on classical or data-driven optimization and machine learning. We target two use cases, user association and cloud resource reservation.The baseline approach for user association, connecting wireless devices to the base station that provides the strongest signal, leads to very inefficient configurations even in current wireless networks. We focus on tailoring user association based on resource efficiency and service requirement satisfaction, depending on the underlying network demand. We first study distributed user association with priority QoS guarantees, then scalable centralized load balancing based on computational optimal transport and finally robust user association based on approximate traffic prediction.Moving to the topic of cloud resource reservation, we develop a novel framework for resource reservation in worst-case scenaria, where the demand is engineered by an adversary aiming to harm our performance. We provide policies that have ``no regret'' and guarantee asymptotic feasibility in budget constraints under such workloads. More importantly we expand to a general framework for online convex optimization (OCO) problems with long term budget constraints complementing the results of recent literature in OCO
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Takouachet, Nawel. "Utilisation de critères perceptifs pour la déterminatin d'une condition d'arrêt dans les méthodes d'illumination globale." Littoral, 2009. http://www.theses.fr/2009DUNK0229.
Full textAbstract:
La thèse s’intéresse aux modèle de rendu réaliste en synthèse d’images, en particulier aux algorithmes non-biaisés d’illumination globale. Leur intérêt est de calculer précisément une solution d’illumination qui permet notamment de produire des images réalistes. Cependant ces modèles sont soumis à la présence de bruit visuel, du fait de la nature stochastique des méthodes sur lesquelles elles reposent. Ce bruit s’atténue avec l’augmentation du nombre d’échantillons utilisés, ce qui conduit généralement à des temps de calculs très importants. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la recherche d’un critère d’arrêt automatique de ces algorithmes, sur la base de critères perceptifs permettant de déterminer la présence ou non de bruit visible. Après un tour d’horizon des différentes méthodes employées pour le rendu d’image, le problème de l’intégration des modèles perceptifs est envisagé. Il s’agit d’utiliser les connaissances établies sur le système visuel humain afin de guider des algorithmes de rendu d’images. Dans un second temps, deux méthodologies sont proposées, reposant respectivement sur l’utilisation d’un modèle de perception et d’un modèle d’apprentissage supervisé. Ces deux approches sont calibrées à partir de données expérimentales obtenues auprès d’observateurs humains. Une comparaison entre ces deux méthodes montre que celle reposant sur l’apprentissage est plus avantageuse en terme de coût (calcul, mémoire) et permet une répartition différenciée des efforts de calcul au travers des images, en se focalisant sur les zones qui laissent apparaître du bruitThe thesis focused on modelsnof realistic images rendering, especially unbiased algorithms of global illumination. Their interest is to calculate precisely illumination solution which allows to produce realistic images. However, these methods are prone to visual noise du to the stochastic nature of the underlying methods. This noise can be reduced by increasing the number of computed samples but simultaneously increasing the computation times. In this thesis we have been interested in searching for automatic stopping criteria for these algorithms. More specifically we focused of perceptual criteria allowing visible noise to be detected through any image. After an overview of the different methods used to render images, the problem of the integration of the perceptual models is considered. We use knowledge of the human visual system to guide image rendering algorithms. In a second step, two methodologies are proposed. They are based respectively on a human visual model and a supervised learning approach. We calibrate these two methods through experimental data obtained from human observers. By comparing our two methods we show that one based on supervised learning has more advantages : it requires less additional memory and computation can be distributed heterogeneously across the image, focusing on noisy areas
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Couland, Quentin. "Contribution à l'apprentissage humain de gestes à l'aide de techniques de clustering pour l’analyse de mouvements capturés." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1011.
Full textAbstract:
Cette thèse s'inscrit à la croisée des domaines des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH) et de l'apprentissage du mouvement. Les EIAH utilisant le geste sont nombreux, et présents dans des domaines variés. Les EIAHs de la littérature sont le plus souvent conçus de façon ad-hoc ou se concentrent sur une tâche particulière dans un domaine d’apprentissage donné. Leur réutilisation dans d'autres situations d’apprentissage est souvent impossible ou nécessiterait un travail de réingénierie conséquent. Le développement d'EIAH support à l’enseignement de gestes, extensibles au-delà de la tâche pour laquelle elles ont été conçues et ayant un coût minimal en termes de réingénierie, représente un défi qui pose plusieurs verrous techniques et questions scientifiques. Afin de répondre à ces questions, le système Motion Learning Analytics (MLA) a été développé. Ce système permet la captation, le filtrage, le traitement et l'analyse automatique et semi-supervisée du mouvement d'un apprenant. Ce système a été testé, sur des gestes de lancers, au travers de trois expérimentations, permettant d’évaluer quatre facettes du système proposé et fondé sur des propriétés cinématiques et géométriques du mouvement: (i) la possibilité d'obtenir une séparation des gestes en différents groupes correspondant à plusieurs stratégies de lancers, (ii) la possibilité d'obtenir une séparation en fonction de la réussite ou non de ces gestes, (iii) l’intégration des besoins d’observation de l’enseignant, en tant que critères de séparation des gestes et d’évaluation de la progression de l’apprenant et enfin, (iv) une analyse de la capacité du système à fournir une aide à la décision pertinente pour un expert, dans l'objectif d'améliorer le geste de l'apprenantThis PhD thesis lies at the crossroads of the Technology Enhanced Learning (TEL) and human motion learning fields. A lot of TEL systems for motion learning already exist, and they are used in numerous application domains. While efficient in the task they were designed for, they are usually ad-hoc by design, focusing on a specific task and learning context. Reusing such systems in other learning contexts is impossible or requires a heavy re-engineering process. The design of TEL systems for motion learning, expandable beyond the task they were created for and needing a minimal amount of re-engineering, represents a challenge from which arise several technical issues and scientific questions. To tackle these challenges, the Motion Learning Analytics (MLA) system was developed. This system was tested on throwing motions through three different experimentations, designed to test four aspects of the system : (i) the possibility to achieve a good separation of the motions into multiple groups orresponding to different throwing strategies, (ii), the possibility to achieve a good separation corresponding to the degree of success of these motions, (iii), the integration of the expert's observations needs as criteria for the separation and evaluation of the learner's progression and (iv), an analysis on the ability of the system to provide an efficient and relevant assistance to the expert in order to improve the learner's gesture
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Lachand-Pascal, Valentin. "Approche centrée activité pour la conception et l'orchestration d'activités numériques en classe." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI089.
Full textAbstract:
La quantité et la variété des dispositifs numériques disponibles dans les établissements scolaires ne cessent d'augmenter. Cependant, les usages pédagogiques n'ont pas suivi cette évolution. La faible utilisation du numérique peut s'expliquer par la difficulté à créer des activités pédagogiques numériques. Nous proposons de combiner des concepts issus de travaux de recherche liés à la création et la conduite d'activités pédagogiques en classe, ainsi que des travaux liés à la conduite d'activités numériques d'une manière plus générale. Nous présentons les apports et les limites de ces deux cadres conceptuels pour la gestion d'activités pédagogiques numériques. Nous avons mené des entretiens avec des enseignants afin de comprendre comment ils créent leurs activités numériques et comment ils les mettent en œuvre. Lors de la mise en œuvre en classe, les enseignants rencontrent principalement des problèmes techniques (réseau instable, limitations matérielles) et doivent adapter leurs plans pour faire face à ces problèmes. Nous proposons une architecture adaptable afin de résoudre les problèmes techniques. Notre architecture permet la mise en œuvre d'activités numériques en prenant en compte les différentes contraintes : les activités fonctionnent avec ou sans connexion, sur les différents dispositifs présents en classe, et l'architecture s'adapte aux infrastructures des établissements. Cette architecture se matérialise dans Toccata, un système d'orchestration permettant la création et la mise en œuvre d'activités numériques en classe. Toccata implémente les recommandations de conception que nous avons identifiés. Enfin, nous avons cherché à identifier les stratégies d'interaction permettant aux enseignants de gérer au mieux les dispositifs numériques en classe. Au moyen d'observations de classes de collège, nous avons identifié deux classes de tâches principales : le partage de contenu et le contrôle à distance des dispositifs. A l’aide d’une étude d'élicitation, nous avons trouvé que les les tâches de contrôle sont plus faciles à réaliser que celles de partage de contenus, notamment à l’aide de dispositif porté comme une montre connectée. Nous avons constaté que la sélection des dispositifs de partage de contenu restait particulièrement complexe en termes d'interaction. Nos résultats ouvrent de nouvelles pistes pour la gestion de dispositifs numériques en classe. Cependant, des travaux sont encore nécessaires quant au partage, à la réutilisation, et à la reconception d'activités numériquesThe quantity and variety of digital devices available in schools is constantly increasing. However, educational uses have not followed this evolution. The limited use of digital may be explained by the difficulty in creating digital activities. We propose to combine concepts from research related to the creation and conduction of educational activities in the classroom, as well as work related to the conduction of digital activities in a more general way. We present the contributions and limitations of these two conceptual frameworks for the management of digital educational activities. We conducted interviews with teachers to understand how they create their digital activities and how they conduct them. When conducting activities in the classroom, teachers mainly encounter technical problems (unstable network, hardware limitations) and have to adapt their plans to deal with these problems. We propose an adaptable architecture to solve the technical problems. Our architecture allows the conduction of digital activities by taking into account the different constraints: the activities work with or without connection, on the different devices present in the classroom, and the architecture adapts to the infrastructures of the schools. This architecture is materialized in Toccata, an orchestration system allowing the creation and implementation of digital activities in the classroom. Toccata implements the design recommendations we identified. Finally, we identified interaction strategies to help teachers in the management of digital devices in the classroom. Through observations of middle school classrooms, we identified two main classes of tasks: content sharing and remote control of devices. Using an elicitation study, we found that control tasks are easier to perform than content sharing tasks, especially using a device worn like a connected watch. We found that the selection of content sharing devices remained particularly complex in terms of interaction. Our results open new possibilities for managing digital devices in the classroom. However, work is still needed on sharing, reusing, and redesigning digital activities
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Grim-Yefsah, Malika. "Gestion des connaissances et externalisation informatique. Apports managériaux et techniques pour l'amélioration du processus de transition : Cas de l’externalisation informatique dans un EPST." Thesis, Paris 9, 2012. http://www.theses.fr/2012PA090047/document.
Full textAbstract:
Le travail de recherche de cette thèse traite de la problématique de transfert de connaissances lors du processus de transition d’un projet informatique externalisé dans un EPST. En particulier, Comment transférer les connaissances, constituées des expériences-succès ou échecs passés, routines, assimilées et cumulées pendant la durée d’un projet externalisé par les membres d’une équipe sortante vers une nouvelle équipe entrante d’une manière efficiente ? Nous nous focalisons sur ce processus de transition en raison de son importance pour le succès de l’externalisation informatique, de sa complexité, de sa richesse théorique et le manque d’études dans ce domaine. Nous avons choisi d’approcher cette problématique par le biais de la gestion des connaissances. Dans un premier volet de cette thèse, nous nous sommes appuyées sur le paradigme Goal-Question-Metric proposant une démarche de définition de la qualité pour progresser de notre besoin opérationnel jusqu’à la définition des métriques d’évaluation de la robustesse utilisant des informations issues de l’analyse de réseaux informels sous-jacents aux activités effectuées dans le processus métier. Ces métriques permettent d’évaluer une partie de la qualité d’un processus métier en tenant compte de la connaissance tacite des acteurs du processus de transition. Dans un second volet de cette recherche, nous avons développés une méthode, en nous appuyant sur l’approche de capitalisation sur les connaissances et des mécanismes théoriques de transfert de connaissances, et un outil informatique pour mettre en œuvre ce processus de transfert de connaissancesThe research of this thesis deals with the issue of knowledge transfer during the transition process of an IT project outsourced in EPST. In particular, How to transfer knowledge, experience and routines related to outsourced activities from outgoing team to a new incoming team? We focus on the transition due to its significance for outsourcing success, its complexity and theoretical richness, and its limited current understanding. We chose to approach this problem through knowledge management. In the first part of this thesis, based on the Goal-Question-Metric paradigm, we propose an approach for the definition of quality metrics covering the given operational requirements. The metrics we define take tacit knowledge into account, using information from the structural analysis of an informal network. In a second phase of this research, we developed a method, relying on capitalization on knowledge and theoretical mechanisms of knowledge transfer, and a tool to implement this process of knowledge transfer
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Pawlowski, Filip igor. "High-performance dense tensor and sparse matrix kernels for machine learning." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEN081.
Full textAbstract:
Dans cette thèse, nous développons des algorithmes à haute performance pour certains calculs impliquant des tenseurs denses et des matrices éparses. Nous abordons les opérations du noyau qui sont utiles pour les tâches d'apprentissage de la machine, telles que l'inférence avec les réseaux neuronaux profonds. Nous développons des structures de données et des techniques pour réduire l'utilisation de la mémoire, pour améliorer la localisation des données et donc pour améliorer la réutilisation du cache des opérations du noyau. Nous concevons des algorithmes parallèles à mémoire séquentielle et à mémoire partagée.Dans la première partie de la thèse, nous nous concentrons sur les noyaux tenseurs denses. Les noyaux tenseurs comprennent la multiplication tenseur-vecteur (TVM), la multiplication tenseur-matrice (TMM) et la multiplication tenseur-tendeur (TTM). Parmi ceux-ci, la MVT est la plus liée à la largeur de bande et constitue un élément de base pour de nombreux algorithmes. Nous proposons une nouvelle structure de données qui stocke le tenseur sous forme de blocs, qui sont ordonnés en utilisant la courbe de remplissage de l'espace connue sous le nom de courbe de Morton (ou courbe en Z). L'idée clé consiste à diviser le tenseur en blocs suffisamment petits pour tenir dans le cache et à les stocker selon l'ordre de Morton, tout en conservant un ordre simple et multidimensionnel sur les éléments individuels qui les composent. Ainsi, des routines BLAS haute performance peuvent être utilisées comme micro-noyaux pour chaque bloc. Les résultats démontrent non seulement que l'approche proposée est plus performante que les variantes de pointe jusqu'à 18%, mais aussi que l'approche proposée induit 71% de moins d'écart-type d'échantillon pour le MVT dans les différents modes possibles. Enfin, nous étudions des algorithmes de mémoire partagée parallèles pour la MVT qui utilisent la structure de données proposée. Nos résultats sur un maximum de 8 systèmes de prises montrent une performance presque maximale pour l'algorithme proposé pour les tenseurs à 2, 3, 4 et 5 dimensions.Dans la deuxième partie de la thèse, nous explorons les calculs épars dans les réseaux de neurones en nous concentrant sur le problème d'inférence profonde épars à haute performance. L'inférence sparse DNN est la tâche d'utiliser les réseaux sparse DNN pour classifier un lot d'éléments de données formant, dans notre cas, une matrice de caractéristiques sparse. La performance de l'inférence clairsemée dépend de la parallélisation efficace de la matrice clairsemée - la multiplication matricielle clairsemée (SpGEMM) répétée pour chaque couche dans la fonction d'inférence. Nous introduisons ensuite l'inférence modèle-parallèle, qui utilise un partitionnement bidimensionnel des matrices de poids obtenues à l'aide du logiciel de partitionnement des hypergraphes. Enfin, nous introduisons les algorithmes de tuilage modèle-parallèle et de tuilage hybride, qui augmentent la réutilisation du cache entre les couches, et utilisent un module de synchronisation faible pour cacher le déséquilibre de charge et les coûts de synchronisation. Nous évaluons nos techniques sur les données du grand réseau du IEEE HPEC 2019 Graph Challenge sur les systèmes à mémoire partagée et nous rapportons jusqu'à 2x l'accélération par rapport à la ligne de baseIn this thesis, we develop high performance algorithms for certain computations involving dense tensors and sparse matrices. We address kernel operations that are useful for machine learning tasks, such as inference with deep neural networks (DNNs). We develop data structures and techniques to reduce memory use, to improve data locality and hence to improve cache reuse of the kernel operations. We design both sequential and shared-memory parallel algorithms. In the first part of the thesis we focus on dense tensors kernels. Tensor kernels include the tensor--vector multiplication (TVM), tensor--matrix multiplication (TMM), and tensor--tensor multiplication (TTM). Among these, TVM is the most bandwidth-bound and constitutes a building block for many algorithms. We focus on this operation and develop a data structure and sequential and parallel algorithms for it. We propose a novel data structure which stores the tensor as blocks, which are ordered using the space-filling curve known as the Morton curve (or Z-curve). The key idea consists of dividing the tensor into blocks small enough to fit cache, and storing them according to the Morton order, while keeping a simple, multi-dimensional order on the individual elements within them. Thus, high performance BLAS routines can be used as microkernels for each block. We evaluate our techniques on a set of experiments. The results not only demonstrate superior performance of the proposed approach over the state-of-the-art variants by up to 18%, but also show that the proposed approach induces 71% less sample standard deviation for the TVM across the d possible modes. Finally, we show that our data structure naturally expands to other tensor kernels by demonstrating that it yields up to 38% higher performance for the higher-order power method. Finally, we investigate shared-memory parallel TVM algorithms which use the proposed data structure. Several alternative parallel algorithms were characterized theoretically and implemented using OpenMP to compare them experimentally. Our results on up to 8 socket systems show near peak performance for the proposed algorithm for 2, 3, 4, and 5-dimensional tensors. In the second part of the thesis, we explore the sparse computations in neural networks focusing on the high-performance sparse deep inference problem. The sparse DNN inference is the task of using sparse DNN networks to classify a batch of data elements forming, in our case, a sparse feature matrix. The performance of sparse inference hinges on efficient parallelization of the sparse matrix--sparse matrix multiplication (SpGEMM) repeated for each layer in the inference function. We first characterize efficient sequential SpGEMM algorithms for our use case. We then introduce the model-parallel inference, which uses a two-dimensional partitioning of the weight matrices obtained using the hypergraph partitioning software. The model-parallel variant uses barriers to synchronize at layers. Finally, we introduce tiling model-parallel and tiling hybrid algorithms, which increase cache reuse between the layers, and use a weak synchronization module to hide load imbalance and synchronization costs. We evaluate our techniques on the large network data from the IEEE HPEC 2019 Graph Challenge on shared-memory systems and report up to 2x times speed-up versus the baseline
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Baskaya, Elgiz. "Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30043.
Full textAbstract:
Cette nouvelle ère de petits UAV qui peuplent actuellement l'espace aérien soulève de nombreuses préoccupations en matière de sécurité, en raison de l'absence de pilote à bord et de la nature moins précise des capteurs. Cela nécessite des approches intelligentes pour faire face aux situations d'urgence qui se produiront inévitablement pour toutes les catégories d'opérations d'UAV telles que définies par l'AESA (Agence européenne de la sécurité aérienne). Les limitations matérielles de ces petits véhicules suggèrent l'utilisation de la redondance analytique plutôt que la pratique habituelle de la redondance matérielle dans l'aviation humaine. Au cours de cette étude, des pratiques d'apprentissage automatique sont mises en œuvre afin de diagnostiquer les défaillances d'un petit drone à voilure fixe afin d'éviter le fardeau de la modélisation précise nécessaire au diagnostic par le modèle. Une méthode de classification supervisée, SVM (Support Vector Machines), permet de classer les défauts.Les données utilisées pour diagnostiquer les défauts sont les mesures de gyroscope et d'accéléromètre. L'idée de restreindre le jeu de données aux mesures d'accéléromètre et de gyroscope est de vérifier la capacité de classification de la méthode, avec un jeu de puces petit et peu coûteux, sans avoir à accéder aux données du pilote automatique, telles que les informations d'entrée de commande. Ce travail aborde les défauts dans les surfaces de contrôle d'un UAV. Plus précisément, les défauts considérés sont la surface de contrôle coincée en angle et la perte d'efficacité.Tout d'abord, un modèle d'aéronef est simulé. Ce modèle n'est pas utilisé pour la conception d'algorithmes FDD (Fault Detection and Diagnosis), mais est utilisé pour générer des données. Des données simulées sont utilisées à la place des données de vol pour isoler les effets probables du contrôleur sur le diagnostic, ce qui peut compliquer une étude préliminaire sur les FDD pour les drones. Les résultats montrent que pour les mesures simulées, SVM donne des résultats très précis sur la classification des défauts de perte d'efficacité sur les surfaces de contrôle. Ces résultats prometteurs appellent un complément d'investigation afin d'évaluer les performances du SVM en matière de classification des anomalies avec les données de vol. Des vols réels ont été organisés pour générer des données de vol erronées en manipulant le pilote automatique open source, Paparazzi. Toutes les données et le code sont disponibles dans le système de partage de code et de versions, Github. La formation est interrompue en raison du besoin de données étiquetées et du fardeau informatique lié à la phase de réglage des classificateurs. Les résultats montrent que, d'après les données de vol, SVM donne un score F1 de 0,98 pour la classification des failles bloquées à la surface de contrôle. En ce qui concerne les défauts de perte d'efficacité, il est nécessaire de recourir à certaines techniques d'ingénierie, impliquant l'ajout de mesures antérieures, pour obtenir les mêmes performances de classification. Un résultat prometteur est découvert lorsque les spinors sont utilisés comme caractéristiques au lieu de vitesses angulaires. Les résultats montrent qu'en utilisant les spinors pour la classification, la précision de la classification est considérablement améliorée, en particulier lorsque les classificateurs ne sont pas accordés. À l'aide de spinors et d'un noyau Gaussian, un classifieur sans accord donne un score F1 de 0,9555, soit 0,2712 lorsque les mesures gyroscopiques ont été utilisées. En résumé, ce travail montre que SVM donne une performance satisfaisante pour la classification des défauts sur les gouvernes d'un drone à l'aide de données de volThis new era of small UAVs currently populating the airspace introduces many safety concerns, due to the absence of a pilot onboard and the less accurate nature of the sensors. This necessitates intelligent approaches to address the emergency situations that will inevitably arise for all classes of UAV operations as defined by EASA (European Aviation Safety Agency). Hardware limitations for these small vehicles point to the utilization of analytical redundancy, rather than to the usual practice of hardware redundancy in manned aviation. In the course of this study, machine learning practices are implemented in order to diagnose faults on a small fixed-wing UAV to avoid the burden of accurate modeling needed in model-based fault diagnosis. A supervised classification method, SVM (Support Vector Machines) is used to classify the faults. The data used to diagnose the faults are gyro and accelerometer measurements. The idea to restrict the data set to accelerometer and gyro measurements is to check the method's classification ability, with a small and inexpensive chip set and without the need to access the data from the autopilot, such as the control input information. This work addresses the faults in the control surfaces of a UAV. More specifically, the faults considered are the control surface stuck at an angle and the loss of effectiveness.First, a model of an aircraft is simulated. This model is not used for the design of Fault Detection and Diagnosis (FDD) algorithms, but is instead utilized to generate data. Simulated data are used instead of flight data in order to isolate the probable effects of the controller on the diagnosis, which may complicate a preliminary study on FDD for drones. The results show that for simulated measurements, SVM gives very accurate results on the classification of the loss of effectiveness faults on the control surfaces. These promising results call for further investigation so as to assess SVM performance on fault classification with flight data. Real flights were arranged to generate faulty flight data by manipulating the open source autopilot, Paparazzi. All data and the code are available in the code sharing and versioning system, Github. Training is held offline due to the need for labeled data and the computational burden of the tuning phase of the classifiers. Results show that from the flight data, SVM yields an F1 score of 0.98 for the classification of control surface stuck faults. For the loss of efficiency faults, some feature engineering, involving the addition of past measurements is needed in order to attain the same classification performance. A promising result is discovered when spinors are used as features instead of angular velocities. Results show that by using spinors for classification, there is a vast improvement in classification accuracy, especially when the classifiers are untuned. Using spinors and a Gaussian Kernel, an untuned classifier gives an F1 score of 0.9555, which was 0.2712 when gyro measurements were used as features. In summary, this work shows that SVM gives a satisfactory performance for the classification of faults on the control surfaces of a drone using flight data