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Rozprawy doktorskie na temat „Méthodes d'apprentissage automatique multimodal”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 28 września 2024
Data aktualizacji: 31 lipca 2025

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1

Labbé, Etienne. "Description automatique des événements sonores par des méthodes d'apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES054.

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Streszczenie:
Dans le domaine de l'audio, la majorité des systèmes d'apprentissage automatique se concentrent sur la reconnaissance d'un nombre restreint d'événements sonores. Cependant, lorsqu'une machine est en interaction avec des données réelles, elle doit pouvoir traiter des situations beaucoup plus variées et complexes. Pour traiter ce problème, les annotateurs ont recours au langage naturel, qui permet de résumer n'importe quelle information sonore. La Description Textuelle Automatique de l'Audio (DTAA ou Automated Audio Captioning en anglais) a été introduite récemment afin de développer des système
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Liu, Li. "Modélisation pour la reconnaissance continue de la langue française parlée complétée à l'aide de méthodes avancées d'apprentissage automatique." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT057/document.

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Cette thèse de doctorat traite de la reconnaissance automatique du Langage français Parlé Complété (LPC), version française du Cued Speech (CS), à partir de l’image vidéo et sans marquage de l’information préalable à l’enregistrement vidéo. Afin de réaliser cet objectif, nous cherchons à extraire les caractéristiques de haut niveau de trois flux d’information (lèvres, positions de la main et formes), et fusionner ces trois modalités dans une approche optimale pour un système de reconnaissance de LPC robuste. Dans ce travail, nous avons introduit une méthode d’apprentissage profond avec les rés
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3

Drosouli, Ifigeneia. "Multimodal machine learning methods for pattern analysis in smart cities and transportation." Electronic Thesis or Diss., Limoges, 2024. http://www.theses.fr/2024LIMO0028.

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Streszczenie:
Dans le contexte des environnements urbains modernes et densément peuplés, la gestion efficace des transports et la structure des Systèmes de Transport Intelligents (STI) sont primordiales. Le secteur des transports publics connaît actuellement une expansion et une transformation significatives dans le but d'améliorer l'accessibilité, d'accommoder des volumes de passagers plus importants sans compromettre la qualité des déplacements, et d'adopter des pratiques respectueuses de l'environnement et durables. Les avancées technologiques, notamment dans l'Intelligence Artificielle (IA), l'Analyse d
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4

Jacques, Céline. "Méthodes d'apprentissage automatique pour la transcription automatique de la batterie." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS150.

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Cette thèse se concentre sur les méthodes d’apprentissage pour la transcription automatique de la batterie. Elles sont basées sur un algorithme de transcription utilisant une méthode de décomposition non-négative, la NMD. Cette thèse soulève deux principales problématiques : l’adaptation des méthodes au signal analysé et l’utilisation de l’apprentissage profond. La prise en compte des informations du signal analysé dans le modèle peut être réalisée par leur introduction durant les étapes de décomposition. Une première approche est de reformuler l’étape de décomposition dans un contexte probabi
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Condevaux, Charles. "Méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse de corpus jurisprudentiels." Thesis, Nîmes, 2021. http://www.theses.fr/2021NIME0008.

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Les décisions de justice contiennent des informations déterministes (dont le contenu est récurrent d'une décision à une autre) et des informations aléatoires (à caractère probabiliste). Ces deux types d'information rentrent en ligne de compte dans la prise de décision d’un juge. Les premières peuvent la conforter dans la mesure où l’information déterministe est un élément récurrent et bien connu de la jurisprudence (i.e. des résultats d’affaires passées). Les secondes, apparentées à des caractères rares ou exceptionnels, peuvent rendre la prise de décision difficile et peuvent elles-mêmes modi
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Théveniaut, Hugo. "Méthodes d'apprentissage automatique et phases quantiques de la matière." Thesis, Toulouse 3, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU30228.

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Mon travail de thèse s'est articulé autour de trois manières d'utiliser les méthodes d'apprentissage automatique (machine learning) en physique de la matière condensée. Premièrement, j'expliquerai comment il est possible de détecter automatiquement des transitions de phase en reformulant cette tâche comme un problème de classification d'images. J'ai testé la fiabilité et relevé les limites de cette approche dans des modèles présentant des phases localisées à N corps (many-body localized - MBL) en dimension 1 et en dimension 2. Deuxièmement, j'introduirai une représentation variationnelle d'éta
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Qiu, Danny. "Nouvelles méthodes d'apprentissage automatique pour la planification des réseaux mobiles." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS010.

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La connectivité mobile est un moteur important de nos sociétés, c'est pourquoi l'usage des données mobiles n'a cessé de croître à travers le monde. Pour éviter la saturation, les opérateurs mobiles sont amenés à faire évoluer leurs réseaux. Les réseaux mobiles sont renforcés grâce à l'installation de nouvelles stations de base et antennes. Ce chantier étant très coûteux, une grande attention est accordée à l'identification des déploiements les plus rentables et permettant d'être compétitif. L'objectif de la thèse est d'utiliser apprentissage automatique pour proposer des solutions améliorant l
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Kopinski, Thomas. "Méthodes d'apprentissage pour l'interaction homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLY002.

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Streszczenie:
Cette thèse a pour but d'améliorer la tâche de reconnaître des gestes de main en utilisant des techniques d'apprentissage par ordinateur et de traitement du signal. Les principales contributions de la thèse sont dédiés à la théorie de l'apprentissage par ordinateur et à l'interaction homme-machine. L'objectif étant d'implanter toutes méthodes en temps réel, toute méthode employé au cours de cette thèse était un compromis entre puissance et temps de calcul nécessaire.Plusieurs pistes ont été poursuivi : au début, la fusion des informations fournies par plusieurs capteurs tu type « time-of-fligh
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Saldana, Miranda Diego. "Méthodes d'apprentissage automatique pour l'aide à la formulation : Carburants Alternatifs pour l'Aéronautique." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066346.

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Les carburants alternatifs et les biocarburants représentent une réponse viable et intéressante aux problèmes liés à l’utilisation des carburants conventionnels pour le transport. Un aspect nouveau des carburants alternatifs est le fait que la gamme des composés chimiques est importante en raison de la diversité de leurs origines. Cet aspect ouvre la possibilité de créer des « carburants personnalisés », dont les compositions chimiques sont ajustées aux spécifications des carburants conventionnels. Dans ce contexte, il est intéressant de développer des méthodes prédictives nous permettant d’es
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Dupas, Rémy. "Apport des méthodes d'apprentissage symbolique automatique pour l'aide à la maintenance industrielle." Valenciennes, 1990. https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/7ab53b01-cdfb-4932-ba60-cb5332e3925a.

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Cette thèse est consacrée à l'étude des méthodes d'apprentissages symbolique automatique en vue de leurs applications dans le domaine de la maintenance industrielle. Plus précisément, l'apport des méthodes d'apprentissage inductives basées sur la recherche de similarités entre exemples est envisagé à deux niveaux distincts. Le premier niveau concerne le domaine de la maintenance corrective. L'approche présentée aborde le développement et la mise en œuvre d'un module d'acquisition automatique de connaissance de surface pour le système expert de diagnostic technique Sediag. Ce module basé sur l'
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Vu, Hien Duc. "Adaptation des méthodes d'apprentissage automatique pour la détection de défauts d'arc électriques." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://docnum.univ-lorraine.fr/ulprive/DDOC_T_2019_0152_VU.pdf.

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La détection des arcs électriques se produisant dans un réseau électrique par des approches d’apprentissage représente le cœur des travaux exposés dans cette thèse. Le problème a d’abord été vu comme la classification de séries temporelles à taille fixe en deux classes: normal et défaut. Cette première partie s’appuie sur les travaux de la littérature où les algorithmes de détection sont organisés principalement sur une étape de transformation des signaux acquis sur le réseau, suivie d’une étape d’extraction de caractéristiques descriptives et enfin d’une étape de décision. L’approche multicri
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Kopinski, Thomas. "Méthodes d'apprentissage pour l'interaction homme-machine." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLY002/document.

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Cette thèse a pour but d'améliorer la tâche de reconnaître des gestes de main en utilisant des techniques d'apprentissage par ordinateur et de traitement du signal. Les principales contributions de la thèse sont dédiés à la théorie de l'apprentissage par ordinateur et à l'interaction homme-machine. L'objectif étant d'implanter toutes méthodes en temps réel, toute méthode employé au cours de cette thèse était un compromis entre puissance et temps de calcul nécessaire.Plusieurs pistes ont été poursuivi : au début, la fusion des informations fournies par plusieurs capteurs tu type « time-of-fligh
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Girod, Thomas. "Un modèle d'apprentissage multimodal pour un substrat distribué d'inspiration corticale." Electronic Thesis or Diss., Nancy 1, 2010. http://www.theses.fr/2010NAN10092.

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Streszczenie:
Le domaine des neurosciences computationnelles s'intéresse à la modélisation des fonctions cognitives à travers des modèles numériques bio-inspirés. Dans cette thèse, nous nous intéressons en particulier à l'apprentissage dans un contexte multimodal, c'est à dire à la formation de représentations cohérentes à partir de plusieurs modalités sensorielles et/ou motrices. Notre modèle s'inspire du cortex cérébral, lieu supposé de la fusion multimodale dans le cerveau, et le représente à une échelle mésoscopique par des colonnes corticales regroupées en cartes et des projections axoniques entre ces
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Girod, Thomas. "Un modèle d'apprentissage multimodal pour un substrat distribué d'inspiration corticale." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00547941.

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Streszczenie:
Le domaine des neurosciences computationnelles s'intéresse à la modélisation des fonctions cognitives à travers des modèles numériques bio-inspirés. Dans cette thèse, nous nous intéressons en particulier à l'apprentissage dans un contexte multimodal, c'est à dire à la formation de représentations cohérentes à partir de plusieurs modalités sensorielles et/ou motrices. Notre modèle s'inspire du cortex cérébral, lieu supposé de la fusion multimodale dans le cerveau, et le représente à une échelle mésoscopique par des colonnes corticales regroupées en cartes et des projections axoniques entre ces
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Kanj, Sawsan. "Méthodes d'apprentissage pour la classification multi label." Thesis, Compiègne, 2013. http://www.theses.fr/2013COMP2076.

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La classification multi-label est une extension de la classification traditionnelle dans laquelle les classes ne sont pas mutuellement exclusives, chaque individu pouvant appartenir à plusieurs classes simultanément. Ce type de classification est requis par un grand nombre d’applications actuelles telles que la classification d’images et l’annotation de vidéos. Le principal objectif de cette thèse est la proposition de nouvelles méthodes pour répondre au problème de classification multi-label. La première partie de cette thèse s’intéresse au problème d’apprentissage multi-label dans le cadre d
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Gayraud, Nathalie. "Méthodes adaptatives d'apprentissage pour des interfaces cerveau-ordinateur basées sur les potentiels évoqués." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4231/document.

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Les interfaces cerveau machine (BCI pour Brain Computer Interfaces) non invasives permettent à leur utilisateur de contrôler une machine par la pensée. Ce dernier doit porter un dispositif d'acquisition de signaux électroencéphalographiques (EEG), qui sont dotés d'un rapport signal sur bruit assez faible ; à ceci s'ajoute l’importante variabilité tant à travers les sessions d'utilisation qu’à travers les utilisateurs. Par conséquent, la calibration du BCI est souvent nécessaire avant son utilisation. Cette thèse étudie les sources de cette variabilité, dans le but d'explorer, concevoir, et imp
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Orcesi, Astrid. "Méthodes d'apprentissage appliquées à l'analyse du comportement humain par vision." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST082.

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L'analyse du comportement humain par vision est une thématique de recherche très étudiée car malgré les progrès apportés par l'apprentissage profond en vision par ordinateur, comprendre finement ce qui est en train de se passer dans une scène est une tâche loin d'être résolue car elle présente un très haut niveau sémantique.Dans cette thèse nous nous intéressons à deux applications : la reconnaissance d'activités longues temporellement dans des vidéos et la détection d'interaction dans des images.La première contribution de ces travaux est l'élaboration de la première base de données d'activit
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Mohammed, Omar. "Méthodes d'apprentissage approfondi pour l'extraction et le transfert de style." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAT035.

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L'un des aspects d'une interface homme-machine réussie (p. ex. interaction homme-robot, chatbots, parole, écriture manuscrite, etc.) est la possibilité d'avoir une interaction personnalisée. Cela affecte l'expérience humaine globale et permet une interaction plus fluide. Actuellement, il y a beaucoup de travaux qui utilisent l'apprentissage machine afin de modéliser de telles interactions. Cependant, ces modèles n'abordent pas la question du comportement personnalisé : ils tentent de faire la moyenne des différents exemples provenant de différentes personnes. L'identification des styles humain
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Chardin, David. "Étude de différentes méthodes d'apprentissage supervisé pour le développement de tests diagnostiques basés sur des données métabolomiques." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ6004.

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La métabolomique est une approche portant sur l'étude des petites molécules ou « métabolites » présents dans divers échantillons biologiques. Les différents domaines omiques : génomique, transcriptomique, protéomique et métabolique, forment une chaine où chaque maillon va influencer les autres et pourra être influencé par des phénomènes externes. La métabolomique représente le dernier maillon de cette chaine, résultat de facteurs génétiques, pathologiques, environnementaux et toxicologiques et est ainsi le domaine omique qui se rapproche le plus du phénotype biologique.Les analyses de métabolo
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Playe, Benoit. "Méthodes d'apprentissage statistique pour le criblage virtuel de médicament." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEM010/document.

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Le processus de découverte de médicaments a un succès limité malgré tous les progrès réalisés. En effet, on estime actuellement que le développement d'un médicament nécessite environ 1,8 milliard de dollars américains sur environ 13 ans. Nous nous concentrons dans cette thèse sur des approches statistiques qui criblent virtuellement un grand ensemble de composés chimique contre un grand nombre de protéines. Leurs applications sont polyvalentes : elles permettent d’identifier des candidats médicaments pour des cibles thérapeutiques connues, d’anticiper des effets secondaires potentiels, ou de p
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Toqué, Florian. "Prévision et visualisation de l'affluence dans les transports en commun à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris Est, 2019. http://www.theses.fr/2019PESC2029.

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Dans le cadre de la lutte contre le réchauffement climatique, plusieurs pays du monde notamment le Canada et certains pays européens dont la France, ont établi des mesures afin de réduire les nuisances environnementales. L'un des axes majeurs abordés par les états concerne le secteur du transport et plus particulièrement le développement des systèmes de transport en commun en vue de réduire l'utilisation de la voiture personnelle et les émissions de gaz à effet de serre. A cette fin, les collectivités concernées visent à mettre en place des systèmes de transports urbains plus accessibles, prop
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Pastor, Philippe. "Étude et application des méthodes d'apprentissage pour la navigation d'un robot en environnement inconnu." Toulouse, ENSAE, 1995. http://www.theses.fr/1995ESAE0013.

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L'objet de cette thèse est l'étude des méthodes d'apprentissage par renforcement en vue de son application à la navigation d'un robot mobile autonome. Après une présentation des méthodes d'apprentissage développées depuis les débuts de la Cybernétique jusqu'à aujourd'hui en Intelligence Artificielle, nous présentons les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement que sont la théorie des automates d'apprentissage et la Programmation Dynamique en temps réel. Les chapitres suivants sont consacrés au problème de la navigation d'un robot mobile autonome évoluant dans un environneme
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Selingue, Maxime. "amélioration de la précision de structures sérielles poly-articulées par des méthodes d'apprentissage automatique économes en données." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAE085.

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L'évolution des méthodes de production, dans le contexte de l'industrie 4.0, conduit les robots collaboratifs et industriels à être utilisés pour des tâches telles que le perçage, l'usinage, ou l'assemblage.Ces tâches demandent une précision de l'ordre du dixième de millimètre, alors que la précision de ces robots est de l'ordre de un à deux millimètres.Cet état de fait conduit les intégrateurs robotiques à proposer des méthodes de calibration visant à établir un modèle de comportement du robot plus fiable et représentatif du robot réel.Ainsi, les méthodes de calibration analytiques modélisent
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Giffon, Luc. "Approximations parcimonieuses et méthodes à noyaux pour la compression de modèles d'apprentissage." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2020. http://www.theses.fr/2020AIXM0354.

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Cette thèse a pour objectif d’étudier et de valider expérimentalement les bénéfices, en terme de quantité de calcul et de données nécessaires, que peuvent apporter les méthodes à noyaux et les méthodes d’approximation parcimonieuses à des algorithmes d’apprentissage existant. Dans une première partie de cette thèse, nous proposons un nouveau type d’architecture neuronale qui fait intervenir une fonction noyau afin d’en réduire le nombre de paramètres à apprendre, ce qui permet de la rendre robuste au sur-apprentissage dans un régime où peu de données annotées sont disponibles. Dans une seconde
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Marin, Didier. "Méthodes d'apprentissage pour l'interaction physique homme-robot : application à l'assistance robotisée pour le transfert assis-debout." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066293.

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La verticalisation est une tâche qui devient de plus en plus difficile avec l’âge. Elle est cependant nécessaire à l’autonomie, car elle précède la marche. La robotique d’assistance physique propose des solutions robotisées permettant une assistance active dans la réalisation de tâches motrices. Elle offre la possibilité d’adapter l’assistance suivant les besoins et les spécificités de chaque utilisateur. Notre travail propose et implémente un mécanisme d’adaptation automatique du comportement d’un robot d’assistance à son utilisateur. L'assistance apportée est évalué à l'aide d'un critère de
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Sokol, Marina. "Méthodes d'apprentissage semi-supervisé basé sur les graphes et détection rapide des nœuds centraux." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00998394.

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Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé constituent une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique qui combinent points étiquetés et données non labellisées pour construire le classifieur. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un formalisme d'optimisation général, commun à l'ensemble des méthodes d'apprentissage semi-supervisé et en particulier aux Laplacien Standard, Laplacien Normalisé et PageRank. En utilisant la théorie des marches aléatoires, nous caractérisons les différences majeures entre méthodes d'apprentissage semi-supervisé et nous définissons des critères
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Bailly, Kévin. "Méthodes d'apprentissage pour l'estimation de la pose de la tête dans des images monoculaires." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560836.

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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de PILE, un projet médical d'analyse du regard, des gestes, et des productions vocales d'enfants en bas âge. Dans ce contexte, nous avons conçu et développé des méthodes de détermination de l'orientation de la tête, pierre angulaire des systèmes d'estimation de la direction du regard. D'un point de vue méthodologique, nous avons proposé BISAR (Boosted Input Selection Algorithm for Regression), une méthode de sélection de caractéristiques adaptée aux problèmes de régression. Elle consiste à sélectionner itérativement les entrées d'un réseau de neurones incrém
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Cappelaere, Charles-Henri. "Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque a l'aide de méthodes d'apprentissage artificiel." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066014/document.

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Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque de mort subite. Nombre de ces implantations semblent prématurées, ce qui pose problème en raison des complications post-opératoires encourues. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d'optimiser la sélection des patients.Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs du Holter a fait l'objet de nombreuses études univariées, sans permettre d'amélioration des critères de sélection. Dans ce
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Mabed, Mehdi. "Application de méthodes d'apprentissage profond à l'analyse et modélisation de la dynamique non-linéaire dans les fibres optiques." Electronic Thesis or Diss., Bourgogne Franche-Comté, 2024. http://www.theses.fr/2024UBFCD021.

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La propagation d'impulsions lumineuses non-linéaires dans les fibres optiques présente un large éventail de dynamiques complexes. En fonction des conditions initiales et des propriétés des fibres utilisées, il est possible d'observer des dynamiques solitoniques complexes pouvant engendrer un élargissement spectral prononcé, allant jusqu'à la génération de supercontinuum. La complexité de ces effets peut rendre leur analyse et leur modélisation difficiles, et l'objectif de cette thèse a été de montrer l'application de techniques d'apprentissage machine pour analyser différents scénarios de prop
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Meneroux, Yann. "Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs." Thesis, Paris Est, 2019. http://www.theses.fr/2019PESC2061.

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Avec la démocratisation des appareils connectés équipés d’un récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles, notamment via les flottes de véhicules professionnels et les applications mobiles collaboratives de navigation et d’assistance à la conduite. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l’information cartographique à partir de ces traces GPS, tendent à compléter, voire à remplacer les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées po
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Cappelaere, Charles-Henri. "Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque a l'aide de méthodes d'apprentissage artificiel." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066014.

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Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque de mort subite. Nombre de ces implantations semblent prématurées, ce qui pose problème en raison des complications post-opératoires encourues. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d'optimiser la sélection des patients.Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs du Holter a fait l'objet de nombreuses études univariées, sans permettre d'amélioration des critères de sélection. Dans ce
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Romanelli, Marco. "Méthodes d'apprentissage machine pour la protection de la vie privée : mesure de leakage et design des mécanismes." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX045.

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Ces dernières années, l'intelligence artificielle et l'apprentissage machine (ML) ont été de plus en plus présents dans d'innombrables aspects de notre vie quotidienne. Dans cette thèse de doctorat, nous étudions comment les notions de théorie de l'information et de ML peuvent être utilisées pour mieux mesurer et comprendre les informations divulguées par les données et/ou les modèles, et pour concevoir des solutions visant à protéger la confidentialité des informations partagées. Nous explorons d'abord l'application du ML pour estimer l'information leakage d'un système. Nous envisageons un sc
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Buhot, Arnaud. "Etude de propriétés d'apprentissage supervisé et non supervisé par des méthodes de Physique Statistique." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1999. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00001642.

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L'objet de cette thèse est l'étude de diverses propriétés d'apprentissage à partir d'exemples par des méthodes de Physique Statistique, notamment, par la méthode des répliques. Des tâches supervisées, correspondant à la classification binaire de données, ainsi que des tâches non supervisées, comme l'estimation paramétrique d'une densité de probabilité, sont considérées. Dans la première partie, une approche variationnelle permet de déterminer la performance de l'apprentissage optimal d'une direction d'anisotropie, et de déduire une fonction de coût permettant d'obtenir ces performances optimal
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Galibourg, Antoine. "Estimation de l'âge dentaire chez le sujet vivant : application des méthodes d'apprentissage machine chez les enfants et les jeunes adultes." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2022. http://thesesups.ups-tlse.fr/5355/.

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Exposé du problème : Chez l'individu vivant, l'estimation de l'âge dentaire est un paramètre utilisé en orthopédie ou en orthodontie dentofaciale, ou en pédiatrie pour situer l'individu sur sa courbe de croissance. En médecine légale l'estimation de l'âge dentaire permet d'inférer l'âge chronologique sous forme d'une régression ou d'une classification par rapport à un âge clé. Il existe des méthodes physiques et radiologiques. Si ces dernières sont plus précises, il n'existe pas de méthode universelle. Demirjian a créé il y a presque 50 ans la méthode radiologique la plus utilisée, mais elle e
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Cappelaere, Charles-Henri. "Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque à l'aide de méthodes d'apprentissage artificiel." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00939082.

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On dénombre plus de 40 000 cas de morts subites en France, chaque année. Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque. Nombre de ces implantations semblent prématurées : une étude récente a révélé que 81% des DAI implantés chez les patients étudiés n'ont jamais délivré de thérapie pendant les cinq années suivant l'implantation. Cette constatation soulève un problème en raison des complications post-opératoires encourues par les patients porteurs d'un défibrillateur implantable. Avec la rupture d
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Zoubeirou, A. Mayaki Mansour. "Méthodes d'apprentissage profond pour la détection d'anomalies et de changement de régimes : application à la maintenance prédictive dans des systèmes embarqués." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4010.

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Dans le contexte de l'Industrie 4.0 et de l'Internet des Objets (IoT), la maintenance prédictive est devenue cruciale pour optimiser la performance et la durée de vie des dispositifs et équipements électroniques. Cette approche, qui repose sur une analyse extensive des données, est basée sur deux concepts essentiels : la détection d'anomalies et la détection de dérive.La détection d'anomalies est essentielle pour identifier les écarts par rapport aux normes établies, signalant des problèmes potentiels tels que les dysfonctionnements des équipements. La détection de dérive, en revanche, suit le
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Glaude, Hadrien. "Méthodes des moments pour l’inférence de systèmes séquentiels linéaires rationnels." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10107/document.

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L’apprentissage de modèles stochastiques générant des séquences a de nombreuses applications en traitement de la parole, du langage ou bien encore en bio-informatique. Les Automates à Multiplicité (MA) sont des modèles graphiques à variables latentes qui englobent une grande variété de systèmes linéaires pouvant en particulier représenter des langues stochastiques, des processus stochastiques ainsi que des processus contrôlés. Les algorithmes traditionnels d’apprentissage comme celui de Baum-Welch sont itératifs, lent et peuvent converger vers des optima locaux. Une alternative récente consist
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Jose, Sagar. "Stratégies d'apprentissage multimodal pour le diagnostic et le pronostic de la santé des machines industrielles dans un contexte de manque de données." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSEP093.

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Les approches de Pronostic et gestion de la santé des systèmes (Prognostics and Health Management : PHM) guidées par les données sont fortement dépendantes de la disponibilité et de la qualité d’historiques de défaillances, une exigence souvent difficile à satisfaire dans les systèmes de surveillance en conditions industrielles. Cette divergence crée un écart significatif entre les méthodologies de PHM et leur application pratique sur des systèmes réels. L’accent prédominant mis sur les ensembles de données unimodales dans les travaux de recherche en PHM basée sur les données met en lumière le
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Roger, Vincent. "Modélisation de l'indice de sévérité du trouble de la parole à l'aide de méthodes d'apprentissage profond : d'une modélisation à partir de quelques exemples à un apprentissage auto-supervisé via une mesure entropique." Thesis, Toulouse 3, 2022. http://www.theses.fr/2022TOU30180.

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Les personnes atteintes de cancers des voies aérodigestives supérieures présentent des difficultés de prononciation après des chirurgies ou des radiothérapies. Il est important pour le praticien de pouvoir disposer d'une mesure reflétant la sévérité de la parole. Pour produire cette mesure, il est communément pratiqué une étude perceptive qui rassemble un groupe de cinq à six experts cliniques. Ce procédé limite l'usage de cette évaluation en pratique. Ainsi, la création d'une mesure automatique, semblable à l'indice de sévérité, permettrait un meilleur suivi des patients en facilitant son obt
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Cornec, Matthieu. "Inégalités probabilistes pour l'estimateur de validation croisée dans le cadre de l'apprentissage statistique et Modèles statistiques appliqués à l'économie et à la finance." Phd thesis, Université de Nanterre - Paris X, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00530876.

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L'objectif initial de la première partie de cette thèse est d'éclairer par la théorie une pratique communément répandue au sein des practiciens pour l'audit (ou risk assessment en anglais) de méthodes prédictives (ou prédicteurs) : la validation croisée (ou cross-validation en anglais). La seconde partie s'inscrit principalement dans la théorie des processus et son apport concerne essentiellement les applications à des données économiques et financières. Le chapitre 1 s'intéresse au cas classique de prédicteurs de Vapnik-Chernovenkis dimension (VC-dimension dans la suite) finie obtenus par min
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Harrar-Eskinazi, Karine. "Dyslexie développementale et méthodes de remédiation : Conception et évaluation d'un programme d'intervention multimodale et multi-componentielle fondé sur les approches phonologique, visuo-attentionnelle et intermodalitaire." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ2025.

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Parmi les troubles du langage écrit, la dyslexie développementale est définie comme un trouble spécifique de l'apprentissage du langage écrit dont les répercussions sur les apprentissages scolaires, durables et délétères, nécessitent des réponses thérapeutiques efficaces. Les études sur la remédiation de la dyslexie développementale sont généralement fondées sur l'hypothèse causale d'une altération plus ou moins exclusive d'un processus cognitif sous-jacent. Or, chez la majorité des lecteurs dyslexiques, de multiples déficits cognitifs sous-jacents, variables selon les individus, seraient simu
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Gaguet, Laurent. "Attitudes mentales et planification en intelligence artificielle : modélisation d'un agent rationnel dans un environnement multi-agents." Clermont-Ferrand 2, 2000. http://www.theses.fr/2000CLF20023.

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L'objectif de cette thèse est d'élaborer un modèle d'agent rationnel capable de planifier ses comportements à partir de ses attitudes mentales. Ce modèle doit permettre de spécifier un agent particulier du système multi-agents développé dans le cadre du projet AMICAL sur l'étude et le développement d'environnements informatiques d'aide à l'apprentissage de la lecture. Après avoir présenté différents aspects de la modélisation des agents dans les approches existantes, nous abordons plus particulièrement le rôle que peuvent jouer les attitudes mentales dans le comportement et la manière dont un
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Feghoul, Kevin. "Deep learning for simulation in healthcare : Application to affective computing and surgical data science." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024ULILS033.

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Dans cette thèse, nous abordons diverses tâches dans les domaines de l’informatique affective et de la science des données chirurgicales qui ont le potentiel d’améliorer la simulation médicale. Plus précisément, nous nous concentrons sur quatre défis clés : la détection du stress, la reconnaissance des émotions, l’évaluation des compétences chirurgicales et la reconnaissance des gestes chirurgicaux. La simulation est devenue un élément important de la formation médicale, offrant aux étudiants la possibilité d’acquérir de l’expérience et de perfectionner leurs compétences dans un environnement
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Cléder, Catherine. "Planification didactique et construction de l'objectif d'une session de travail individualisée : modélisation des connaissances et du raisonnement mis en jeu." Clermont-Ferrand 2, 2002. http://www.theses.fr/2002CLF20019.

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Le problème posé est celui d'une planification didactique individualisée dans un système tutoriel intelligent. Le travail s'est effectué dans le cadre du projet AMICAL, Architecture Multi-Agents Interactive, Compagnon pour l'Apprentissage de la Lecture. Nous nous proposons une modélisation des étapes de raisonnement pour construire l'objectif d'une session de travail, premier objet de la planification didactique. Ce raisonnement s'appuie sur cinq bases de connaissances : linguistique, savoir-faire lecture, didactique, pédagogique, et représentation de l'élève. Pour chacune de ces bases, nous p
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Pélissier, Chrysta. "Fonctionnalités et méthodologie de conception d'un module de type ressource : application dans un environnement informatique d'aide à l'apprentissage de la lecture." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00661571.

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L'objectif de cette thèse est de présenter les fonctionnalités et une méthodologie de conception associées à un module de type ressource dans un environnement informatique dédié à l'apprentissage d'un domaine. Nous nous sommes plus particulièrement intéressée au domaine de l'apprentissage de la lecture. D'une part nous présentons les différentes problématiques qui se posent dans le cadre de la conception de ce type de module et d'autre part, nous les illustrons par des exemples et la réalisation d'un premier prototype informatique, le Module Ressource Lexical (MRL). Dans un premier chapitre, n
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Boussier, Jean-Marie. "Modélisation de comportements dans les systèmes dynamiques : Application à l'organisation et à la régulation de stationnement et de déplacement dans les Systèmes de Trafic Urbain." Phd thesis, Université de La Rochelle, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00411272.

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L'objectif de nos travaux est de développer un cadre méthodique afin de modéliser les préférences, les changements de comportement des individus ainsi que leurs impacts sur l'état d'un système complexe dans un contexte dynamique. L'utilisateur doit simuler les conséquences des politiques de transports et d'urbanisme sur l'offre et demande de stationnement, étape essentielle. Modéliser les préférences hétérogènes des usagers, intégrer des connaissances, selon des logiques comportementales différentes, ont justifié l'approche multi agents. Afin d'avoir des représentations adaptatives et évolutiv
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Faghihi, Usef. "Méthodes d'apprentissage inspirées de l'humain pour un tuteur cognitif artificiel." Mémoire, 2008. http://www.archipel.uqam.ca/1392/1/M10320.pdf.

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Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phéno
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Ziri, Oussama. "Classification de courriels au moyen de diverses méthodes d'apprentissage et conception d'un outil de préparation des données textuelles basé sur la programmation modulaire : PDTPM." Mémoire, 2013. http://www.archipel.uqam.ca/5679/1/M12851.pdf.

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Les technologies numériques de l'information et de la communication sont de plus en plus utilisées. Certes, ces technologies offrent des moyens de communication pratiques, mais elles soulèvent des préoccupations concernant la protection de la vie privée et le respect en ligne. Les utilisations malveillantes des courriels ne cessent de croître et la quantité de spams a rendu pratiquement impossible d'analyser les courriels manuellement. Vu ces problématiques, le besoin de techniques automatisées, capables d'analyser des données est devenu primordial. Plusieurs applications se basant sur l'appre
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