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Дисертації з теми "Génératif"
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Loyauté, Gautier. "Un modèle génératif pour le développement de serveurs Internet." Phd thesis, Université Paris-Est, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00470539.
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Les serveurs Internet sont des logiciels particuliers. Ils doivent répondre aux demandes d'un grand nombre de clients distants, supporter leur évolution et être robustes car ils ne s'arrêtent jamais. Les modèles de concurrence permettent d'entrelacer les traitements d'un grand nombre de clients. Aucun consensus ne se dégage sur un meilleur modèle. Pour s'abstraire du modèle de concurrence, je propose un modèle de développement de serveurs Internet. Les outils de vérification formelle permettent d'accroître la sûreté des logiciels mais il est nécessaire de leur fournir un modèle simple du logiciel. Le modèle de développement que je propose est utilisé pour générer le serveur et son modèle formel. Le décodage d'une requête cliente dépend du modèle de concurrence. Je propose d'utiliser un générateur d'analyseur syntaxique qui s'abstrait de ce problème et automatise le développement du décodage
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Cao, Yi-Heng. "Apprentissage génératif pour la synthèse d'images médicales dynamiques 4D." Electronic Thesis or Diss., Brest, 2024. http://www.theses.fr/2024BRES0004.
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La tomodensitométrie quadridimensionnelle (TDM 4D) consiste à reconstruire une acquisition en plusieurs phases afin de suivre les mouvements des organes internes et des tumeurs. Elle est couramment utilisée dans la planification des traitements de radiothérapie pour le cancer du poumon, mais elle expose les patients à des doses de radiation plus élevées, allant jusqu’à six fois supérieures à celles d’une tomodensitométrie tridimensionnelle (TDM 3D) classique. Les méthodes d’apprentissage automatique profond, issues du domaine de la vision par ordinateur, suscitent un vif intérêt au sein de la communauté de l’imagerie médicale. Parmi ces approches, les modèles génératifs se distinguent en leur capacité à générer des images synthétiques reproduisant fidèlement l’apparence et les caractéristiques statistiques d’images obtenues à partir de systèmes réels. Dans cette thèse, nous explorons l’utilisation d’un modèle génératif pour la génération d’image dynamique. Nous proposons un modèle capable de générer un mouvement respiratoire spécifique à un patient à partir d’une image TDM 3D de diagnostic et de données respiratoires. L’objectif est de permettre aux radiologues d’effectuer la délimitation des volumes cibles et des organes à risque, ainsi que le calcul de la dose sur des images dynamiques de synthèses. Cette méthode éviterait ainsi la nécessité de réaliser une acquisition TDM 4D, réduisant ainsi l’exposition du patient aux radiations<br>Four-dimensional computed tomography (4DCT) involves reconstructing an acquisition in multiple phases to track the movements of internal organs and tumors. It is used routinely for radiotherapy treatment planning of lung cancer, but it exposes patients to higher radiation doses, up to six times greater than those of a conventional threedimensional computed tomography (3DCT). Deep learning methods from the field of computer vision are gaining significant interest within the medical imaging community. Among these approaches, generative models stand out due to their ability to generate synthetic images that faithfully replicate the appearance and statistical characteristics of images acquired from real systems. In this thesis, we explore the use of a generative model for dynamic image generation. We propose a model capable of generating patient-specific respiratory motion from a diagnostic 3DCT image and respiratory data. The goal is to enable radiologists to delineate target volumes and organs at risk, as well as perform dose calculations on these dynamic synthetic images. This method would reduce the need for a 4DCT acquisition, thereby reducing the patient’s radiation exposure
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Krauth, Timothé. "Modèle génératif profond pour l'estimation de probabilité de collision en vol." Electronic Thesis or Diss., Toulouse, ISAE, 2024. http://www.theses.fr/2024ESAE0018.
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Il est essentiel de calculer la probabilité de collisions aériennes pour optimiser le trafic aérien tout en maintenant de hauts standards de sécurité. Cette nécessité s'est accentuée dans les années 1960 avec l'augmentation du trafic aérien commercial transatlantique. Initialement, les modèles analytiques tels que ceux de Reich et Anderson-Hsu étaient les références pour évaluer les risques de collision en vol, mais s’avèrent peu adaptés aux espaces aériens complexes autour des aéroports.Les méthodes basées sur les données, et en particulier les simulations de Monte-Carlo, sont devenues une alternative prometteuse pour l'évaluation du risque de collision. Elles offrent une grande flexibilité grâce à des hypothèses simplifiées, les rendant adaptables à divers contextes. Toutefois, les simulations de Monte-Carlo classiques se révèlent peu efficaces pour estimer les probabilités d'événements rares, nécessitant un grand nombre de trajectoires d'avions et des ressources computationnelles importantes. Cette thèse propose un modèle de risque de collision basé sur les simulations de Monte-Carlo, utilisant un modèle de génération de trajectoires pour pallier ces limitations dues aux événements rares. Ces méthodes génératives reproduisent fidèlement les distributions de trajectoires observées tout en intégrant les incertitudes dues à des facteurs externes. Trois axes de recherche principaux sont définis : (i) le développement d'une méthode de génération de trajectoires, (ii) la construction d'un modèle de risque de collision basé sur les méthodes de Monte-Carlo utilisant des trajectoires synthétiques, et (iii) l'amélioration de l'interprétabilité des estimations du risque de collision.La génération d'échantillons synthétiques nécessite l'estimation de la distribution des données observées pour garantir une distribution identique des nouveaux échantillons. C'est particulièrement important pour les trajectoires aériennes, où le modèle doit refléter les incertitudes causant des écarts par rapport aux trajectoires nominales. Nous avons d’abord utilisé des méthodes d'apprentissage statistique traditionnelles pour estimer des trajectoires aériennes complexes en deux dimensions. Malgré la réduction de la dimensionnalité du problème, les méthodes conventionnelles peinent à estimer les distributions en grande dimension. Nous avons alors exploré l’utilisation des autoencodeurs variationnels pour une estimation plus fine de la densité de probabilité. Convenablement adaptés aux applications de séries temporelles multivariées, les autoencodeurs variationnels se révèlent efficaces pour estimer la distribution de trajectoires aériennes complexes.En utilisant la méthode de génération développée, nous estimons alors le risque de perte de séparation induit par les procédures de décollage et d'atterrissage de l'aéroport de Paris-Orly à l'aide de simulations de Monte-Carlo. L'emploi d'une méthode de génération de trajectoires se révèle prometteur, permettant de créer l'équivalent de 20 ans de trajectoires aériennes à partir de seulement deux mois d'observations. Toutefois, les contraintes inhérentes aux méthodes classiques de Monte-Carlo ne sont pas réellement surmontées mais simplement différées par la production d'un ensemble de trajectoires de taille arbitrairement grande.Le travail final de cette thèse unifie les cadres de l'autoencodeur variationnel et de la quantification de l'incertitude. Il démontre comment les autoencodeurs variationnels peuvent construire des distributions d'entrée adaptées pour les algorithmes de quantification de l'incertitude, améliorant la fiabilité des simulations de Monte-Carlo grâce au subset simulation et l'explicabilité de l'estimation de la probabilité de collision en vol par l'analyse de sensibilité. Plus généralement, nous avons montré que l’autoencodeur variationel représente un outil prometteur à associer aux problèmes de quantification d’incertitudes<br>It is essential to calculate the probability of aircraft collisions to optimise air traffic while maintaining high safety standards. This need became more pronounced in the 1960s with the increase in transatlantic commercial air traffic. Initially, analytical models such as those of Reich and Anderson-Hsu were benchmarks for assessing in-flight collision risks, but they proved to be less suited for the complex airspace around airports.Data-driven methods, especially Monte Carlo simulations, have become a promising alternative for collision risk assessment. They offer significant flexibility through simplified assumptions, making them adaptable to various contexts. However, traditional Monte Carlo simulations are inefficient for estimating rare event probabilities, requiring a large number of aircraft trajectories and substantial computational resources. This thesis proposes a collision risk model based on Monte Carlo simulations, using a trajectory generation model to overcome these limitations associated with rare events. These generative methods faithfully reproduce observed trajectory distributions while incorporating uncertainties from external factors. Three main research areas are defined: (i) developing a trajectory generation method, (ii) constructing a Monte Carlo-based collision risk model using synthetic trajectories, and (iii) improving the interpretability of collision risk estimates.Generating synthetic samples involves estimating the distribution of observed data to ensure identical distribution in new samples. This is particularly important for aircraft trajectories, where the model must reflect uncertainty sources causing deviations from standard trajectories. We initially use traditional statistical learning methods to estimate complex two-dimensional aircraft trajectories. Despite reducing the problem's dimensionality, conventional methods struggle with high-dimensional distribution estimation. We then explore the use of variational autoencoders for more refined probability density estimation. Suitably adapted for multivariate time-series applications, variational autoencoders prove effective for estimating the distribution of complex aircraft trajectories.Using the developed generation method, we estimate the risk of loss of separation induced by the departure and approach procedures of Paris-Orly Airport using Monte Carlo simulations. The use of a trajectory generation method proves promising, allowing the creation of the equivalent of 20 years of air traffic trajectories from only two months of observations. However, this direct method has limitations for estimating extremely low collision probabilities, requiring the use of one variational autoencoder per flight procedure considered in the studied scenario. The processes of trajectory generation and collision risk evaluation are distinctly separated. Consequently, the inherent constraints of classical Monte Carlo methods are not truly overcome but merely postponed by the production of a set of arbitrarily large trajectories.The thesis's final work unifies the frameworks of variational autoencoders and uncertainty quantification. It demonstrates how variational autoencoders can build suitable input distributions for uncertainty quantification algorithms, enhancing the reliability of Monte Carlo simulations through subset simulation and the explainability of mid-air collision probability estimation through sensitivity analysis. More broadly, we show that the variational autoencoder represents a promising tool to be associated with uncertainty quantification problems
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Jean, Fabien. "L'échange génératif de technologies innovantes : engagement conceptif et conception de la valeur." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLEM082/document.
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Dans leurs processus d’innovation, les grandes entreprises subissent un manque de ressources entre Recherche et Développement appelé vallée de la mort. Le groupe Safran s’est doté d’une direction de l’innovation afin de le compenser. Son fonctionnement est fondé sur une logique d'échange avec les sociétés du groupe. Mais dans les phases amont, lorsque les échanges comportent des inconnus, ils s’interrompent brutalement. En particulier des fiches idées issues de DKCP ne sont pas explorées. Cette recherche-intervention ambitionne donc d’établir un modèle d’action collective pour échanger dans l’inconnu. Elle défend la thèse que dans l’inconnu, vendeurs et acheteurs de technologies innovantes s’engagent dans la conception de la frontière entre des technologies et des environnements.Face aux limites des modèles d’échange marchand, de décision, d’intéressement et de créativité, cette thèse adopte un modèle d’échange intégrant l’inconnu et un cadre analytique issu des théories de la conception innovante. Elle propose le modèle de l’engagement conceptif de ressources. Elle explicite les limites de l'outil conventionnel d'échange de technologies dit Technology Readiness Levels adopté chez Safran. Elle propose alors de modéliser les échanges entre vendeurs et acheteurs de technologies comme l’exploration de la frontière Technologie-Environnement en suivant le formalisme C-K T / C-K E construit. Finalement la méthode Pilotage de l'Exploration Par les Invariants Technologie-Environnement (PEPITE) est élaborée avec la direction de l'innovation Safran sur la base de deux cas d’exploration ayant effectivement passé la vallée de la mort durant l’intervention des chercheurs<br>Innovation processes of large companies experience a lack of resources between Research and Development, i.e. the valley of death. Safran created its Innovation Department to counterbalance. It is based on exchanges with the subsidiaries. However such exchanges cannot be processed in most early stages, when they include unknowns. For instance, ideas generated through the DKCP method remain unexplored. This intervention-research aims at establishing a model of collective action to exchange in the unknown. It defends the thesis that, in the unknown, sellers and buyers of innovative technologies engage in the design of the boundary between technologies and environments.Facing the limits of classic models of exchanges of economy, decision, intéressement and creativity, this thesis adopts a design-theories framework. It proposes the model of design engagement of resources. It explains the limits of a common tool for exchanging technologies, i.e. Technology Readiness Levels. It proposes to model exchanges between seller and buyer as the exploration of the Technology-Environment boundary. To do so it constructs the C-K T / C-K E formalism. Finally, the method Steering Exploration Through Technology and Environment Invariants ("Pilotage de l'Exploration Par les Invariants Technologie-Environnement" (PEPITE) in French) is constructed in collaboration with Safran Innovation Department. It is based on two cases of explorations which passed the valley of death within the researchers intervention
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Sallé, Guillaume. "Apprentissage génératif à bas régime des données pour la segmentation d'images en oncologie." Electronic Thesis or Diss., Brest, 2024. http://www.theses.fr/2024BRES0032.
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En apprentissage statistique, la performance des modèles est influencée par divers biais inhérents aux données, comme la rareté des données (data scarcity) et le décalage de domaine (domain shift). Cette thèse s’intéresse à réduire leur influence dans le cadre de la segmentation de structures pathologiques en imagerie médicale. En particulier, notre objectif est de réduire les écarts de données au niveau des régions d’intérêt (ROI) entre les domaines source d’entrainement et cible de déploiement, qu’ils soient intrinsèques aux données ou induits par la faible quantité de données disponibles. Dans ce but, nous proposons une stratégie d’augmentation de données adaptative, basée sur l’analyse de la distribution des intensités des ROI dans le domaine de déploiement. Une première contribution, que nous qualifions d’augmentation naïve, consiste à altérer l’apparence des ROI du domaine d’entrainement pour mieux correspondre aux caractéristiques des ROI du domaine de déploiement. Une seconde étape, complétant la première, rend l’altération plus réaliste par rapport aux propriétés du domaine cible grâce à un modèle génératif d’harmonisation one-shot, applicable dans toutes les situations de disponibilité de données. De cette façon, nous renforçons la robustesse du modèle de segmentation en aval pour les ROI dont les caractéristiques étaient initialement sous-représentées à l’entrainement. Nous évaluons notre approche à différents régimes de données et divers contextes cliniques, notamment en IRM, TDM et radiographie pulmonaire. En outre, notre approche a montré des résultats impressionnants lors d’un challenge de segmentation de tumeurs a la conférence MICCAI 2022<br>In statistical learning, the performance of models is affected by various biases present within the data, including data scarcity and domain shift. This thesis focuses on reducing their impact in the field of pathological structure segmentation in medical imaging. Our goal is to minimize data discrepancies at the region of interest (ROI) level between the training source domain and the target deployment domain, whether it is intrinsic to the data or caused by the limited data availability. To this end, we present an adaptive data augmentation strategy, based on the analysis of the intensity distribution of the ROIs in the deployment domain.A first contribution, which we call naive augmentation, consists of altering the appearance of the training ROIs to better match the characteristics of the ROIs in the deployment domain. A second augmentation, complementing the first, makes the alteration more realistic relative to the properties of the target domain by harmonizing the characteristics of the altered image. For this, we employ a generative model trained on a single unlabeled image from the deployment domain (one-shot approach), making this technique usable in any data regime encountered. In this way, we enhance the robustness of the downstream segmentation model forROIs whose characteristics were initially underrepresented in the deployment domain. The effectiveness of this method is evaluated under various data regimes and in different clinical contexts (MRI, CT, CXR). Our approach demonstrated impressive results in a tumor segmentation challenge at MICCAI 2022
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Beller, Grégory. "Analyse et modèle génératif de l'expressivité : application à la Parole et à l'Interprétation musicale." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00431104.
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Cette thèse s'inscrit dans les recherches actuelles sur les émotions et les réactions émotionnelles, sur la modélisation et la transformation de la parole, ainsi que sur l'interprétation musicale. Il semble que la capacité d'exprimer, de simuler et d'identifier des émotions, des humeurs, des intentions ou des attitudes, est fondamentale dans la communication humaine. La facilité avec laquelle nous comprenons l'état d'un personnage, à partir de la seule observation du comportement des acteurs et des sons qu'ils émettent, montre que cette source d'information est essentielle et, parfois même, suffisante dans nos relations sociales. Si l'état émotionnel présente la particularité d'être idiosyncrasique, c'est-à-dire particulier à chaque individu, il n'en va pas de même de la réaction associée qui se manifeste par le geste (mouvement, posture, visage, ...), le son (voix, musique, ...), et qui, elle, est observable par autrui. Ce qui nous permet de penser qu'il est possible de transformer cette réaction dans le but de modifier la perception de l'émotion associée. C'est pourquoi le paradigme d'analyse-transformation-synthèse des réactions émotionnelles est, peu à peu, introduit dans les domaines thérapeutique, commercial, scientifique et artistique. Cette thèse s'inscrit dans ces deux derniers domaines et propose plusieurs contributions. D'un point de vue théorique, cette thèse propose une définition de l'expressivité (et de l'expression neutre), un nouveau mode de représentation de l'expressivité, ainsi qu'un ensemble de catégories expressives communes à la parole et à la musique. Elle situe l'expressivité parmi le recensement des niveaux d'information disponibles dans l'interprétation qui peut être vu comme un modèle de la performance artistique. Elle propose un modèle original de la parole et de ses constituants, ainsi qu'un nouveau modèle prosodique hiérarchique. D'un point de vue expérimental, cette thèse fournit un protocole pour l'acquisition de données expressives interprétées. Collatéralement, elle rend disponible trois corpus pour l'observation de l'expressivité. Elle fournit une nouvelle mesure statistique du degré d'articulation ainsi que plusieurs résultats d'analyses concernant l'influence de l'expressivité sur la parole. D'un point de vue technique, elle propose un algorithme de traitement du signal permettant la modification du degré d'articulation. Elle présente un système de gestion de corpus novateur qui est, d'ores et déjà, utilisé par d'autres applications du traitement automatique de la parole, nécessitant la manipulation de corpus. Elle montre l'établissement d'un réseau bayésien en tant que modèle génératif de paramètres de transformation dépendants du contexte. D'un point de vue technologique, un système expérimental de transformation, de haute qualité, de l'expressivité d'une phrase neutre, en français, synthétique ou enregistrée, a été produit, ainsi qu'une interface web pour la réalisation d'un test perceptif en ligne. Enfin et surtout, d'un point de vue prospectif, cette thèse propose différentes pistes de recherche pour l'avenir, tant sur les plans théorique, expérimental, technique que technologique. Parmi celles-ci, la confrontation des manifestations de l'expressivité dans les interprétations verbales et musicales semble être une voie prometteuse.
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Clair, Romain. "Etude de méthodes de production d'art génératif et de leur application pour la conception d'outils de création artistique accessibles." Thesis, Tours, 2010. http://www.theses.fr/2010TOUR4026/document.
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Partant d'une étude de méthodes algorithmiques de création artistique automatique, nos travaux s'intéressent à des adaptations de ces méthodes pour proposer des formes de création artistique accessibles centrées sur la musique et le dessin par ordinateur. Le développement d'outils informatiques accessibles impose certaines contraintes. Elles servent de cadre au développement de deux outils qui illustrent la mise en œuvre de ces contraintes, associées à l'adaptation de systèmes de production artistique automatique, notamment basés sur des algorithmes de colonie de fourmis artificielles. Le premier programme est un instrument de musique virtuel permettant au plus grand nombre de jouer de la musique, et fournissant un accompagnement automatique. Le second est un atelier de dessin où des outils basés sur des méthodes génératives offrent un résultat complexe à partir d'actions très simples. Cette thèse détaille le développement de ces deux programmes ainsi que leur évaluation, sur le terrain, à la rencontre d'utilisateurs réels<br>Starting from a survey of algorithmic methods for automatic artistic creation, our works deals with adaptations of these methods to provide accessible art creation forms, focusing on music and computer drawing.the development of accessible computer software requires some constraints. Following these constraints and using adapted automatic art production systems, notably based on artificial ant colony algorithms, we developed two computer programs.The first one is a virtual music instrument, allowing most people to play music and providing and automatic accompaniment.The second one is a drawing workshop with generative methods-based tools provide complex results from simple actions.This PhD thesis details the development of this two programs and their evaluations, with real users meetings
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Schwartzmann, Matheus Nogueira. "Cartas marcadas : prática epistolar e formas de vida na correspondência de Mário de Sá-Carneiro /." Araraquara : [s.n.], 2009. http://hdl.handle.net/11449/103560.
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Orientador: Edna Maria Fernandes dos Santos Nascimento<br>Banca: Maria de Lourdes Ortiz Gandini Baldan<br>Banca: Loredana Limoli<br>Banca: Maria Celia de Moraes Leonel<br>Banca: Vera Lucia Rodella Abriata<br>Resumo: A partir da análise das cartas enviadas pelo poeta português Mário de Sá-Carneiro ao poeta Fernando Pessoa, busca-se traçar, primeiramente, a arquitetura da correspondência, para somente então identificar a própria constituição do "sujeito Mário de Sá-Carneiro" nela instaurado. Para tanto, emprega-se o instrumental teórico-metodológico da semiótica de inspiração greimasiana, especialmente a noção de "forma de vida" e as proposições mais recentes de Jacques Fontanille, como o estudo das "práticas semióticas" e a sua proposta de um "percurso gerativo da expressão". Toma-se, assim, de início, a carta-objeto em sua materialidade, explicitando-se as coerções de ordem espacial e material que sofre enquanto objeto-suporte, as marcas que outras práticas (o sistema postal, por exemplo) nela inserem e a sua organização topológica. Na sequência, observa-se como as propriedades textuais e discursivas organizam-se no interior da carta e como são organizadas as próprias cartas no interior da correspondência, por meio de estratégias contínuas (como a sinceridade fiduciária) que lhe dão ritmo e garantem a sua existência enquanto prática epistolar eficiente. Do ponto de vista da identidade dos sujeitos inscritos nas cartas, busca-se, a princípio, identificar os espaços que habitam, sendo Paris o que mais intensamente é manifestado, e qual é o tempo (cronológico e afetivo) em que vivem a sua amizade epistolar. Em um segundo momento, apresentam-se as formas afetivas produzidas pelos percursos passionais que o sujeito Sá-Carneiro assume e pelas estratégias de veridicção que a carta instaura (como a sinceridade e a verdade, a espera e o desespero, a saudade e a angústia), que, reiteradas continuamente, representam verdadeiras "formas de vida" que definem a identidade do sujeito epistolar sá-carneiriano.<br>Résumé: A partir de l'analyse des lettres envoyées par le poète portugais Mário de Sá-Carneiro au poète Fernando Pessoa, on cherche à dégager, d'abord, l'architecture de la correspondance pour identifier, ensuite, la constitution même du « sujet Mário de Sá-Carneiro » qui y est instauré. Pour ce faire, on emploie ici la sémiotique d'inspiration greimassienne, plus précisément la notion de « formes de vie » et les contributions théoriques les plus récentes de Jacques Fontanille, notamment ces réflexions sur les « pratiques sémiotiques » et sur le « parcours génératif de l'expression ». Tout d'abord, on s'occupe de la « lettre-objet » dans toute sa matérialité, en mettant en évidence les contraintes spatiales et matérielles qu'elle subit en tant qu'objet-support ; les empreintes que toutes les autres pratiques lui impriment (le système postal, notamment) ; et aussi sa propre structure topologique. Ensuite, on examine l'organisation des propriétés textuelles et discursives au sein de la lettre et l'organisation même des lettres dans le contexte de la correspondance, à travers des stratégies persistantes (tels que la « sincérité fiduciaire ») qui, en donnant du rythme à la correspondance, assurent son existence en tant que pratique épistolaire efficiente. Du point de vie de l'identité des sujets inscrits dans les lettres analysées, on cherche, d'abord, à identifier les espaces qui les deux interlocuteurs habitent - Paris en étant l'espace le plus intensément manifesté - et le temps (chronologique et aussi affectif) où se déroule son amitié épistolaire. Ensuite, on met en valeur toutes les formes affectives (la sincérité et la vérité ; l'attente et le désespoir ; la nostalgie et l'angoisse) qui surgissent à partir des stratégies véridictoires que la lettre convoque et des parcours passionnels assumés pleinement par le sujet Sá-Carneiro.<br>Doutor
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Gaillard, Pierre. "Apprentissage statistique de la connexité d'un nuage de points par modèle génératif : application à l'analyse exploratoire et la classification semi-supervisée." Compiègne, 2008. http://www.theses.fr/2008COMP1767.
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Dans cette thèse, nous présentons un modèle statistique permettant d'extraire la connexité des variétés structurantes d'un ensemble de points. Ce modèle combine des approches statistiques et géométriques en définissant un modèle de mélange gaussien construit à partir d'un graphe. A partir de ce graphe génératif, nous proposons et évaluons des méthodes d'analyses exploratoires et de classification non-supervisée et semi-supervisée<br>In this work, we propose a statistical model to learn the connectedness of a set of points. This model combine geometrical and statistical approaches by defining a mixture model based on a graph. From this generative graph, we propose and evaluate methods and algorithms to analyse the set of points and to realize semi-supervised learning
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Azeraf, Elie. "Classification avec des modèles probabilistes génératifs et des réseaux de neurones. Applications au traitement des langues naturelles." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. https://theses.hal.science/tel-03880848.
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Un nombre important de modèles probabilistes connaissent une grande perte d'intérêt pour la classification avec apprentissage supervisé depuis un certain nombre d'années, tels que le Naive Bayes ou la chaîne de Markov cachée. Ces modèles, qualifiés de génératifs, sont critiqués car leur classificateur induit doit prendre en compte la loi des observations, qui peut s'avérer très complexe à apprendre quand le nombre de features de ces derniers est élevé. C'est notamment le cas en Traitement des Langues Naturelles, où les récents algorithmes convertissent des mots en vecteurs numériques de grande taille pour atteindre de meilleures performances.Au cours de cette thèse, nous montrons que tout modèle génératif peut définir son classificateur sans prendre en compte la loi des observations. Cette proposition remet en question la catégorisation connue des modèles probabilistes et leurs classificateurs induits - en classes générative et discriminante - et ouvre la voie à un grand nombre d'applications possibles. Ainsi, la chaîne de Markov cachée peut être appliquée sans contraintes à la décomposition syntaxique de textes, ou encore le Naive Bayes à l'analyse de sentiments.Nous allons plus loin, puisque cette proposition permet de calculer le classificateur d'un modèle probabiliste génératif avec des réseaux de neurones. Par conséquent, nous « neuralisons » les modèles cités plus haut ainsi qu'un grand nombre de leurs extensions. Les modèles ainsi obtenus permettant d'atteindre des scores pertinents pour diverses tâches de Traitement des Langues Naturelles tout en étant interprétable, nécessitant peu de données d'entraînement, et étant simple à mettre en production<br>Many probabilistic models have been neglected for classification tasks with supervised learning for several years, as the Naive Bayes or the Hidden Markov Chain. These models, called generative, are criticized because the induced classifier must learn the observations' law. This problem is too complex when the number of observations' features is too large. It is especially the case with Natural Language Processing tasks, as the recent embedding algorithms convert words in large numerical vectors to achieve better scores.This thesis shows that every generative model can define its induced classifier without using the observations' law. This proposition questions the usual categorization of the probabilistic models and classifiers and allows many new applications. Therefore, Hidden Markov Chain can be efficiently applied to Chunking and Naive Bayes to sentiment analysis.We go further, as this proposition allows to define the classifier induced from a generative model with neural network functions. We "neuralize" the models mentioned above and many of their extensions. Models so obtained allow to achieve relevant scores for many Natural Language Processing tasks while being interpretable, able to require little training data, and easy to serve
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Hadjeres, Gaëtan. "Modèles génératifs profonds pour la génération interactive de musique symbolique." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS027/document.
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Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistique dans le sens où l'intervention et l'appréciation humaines en sont des piliers essentiels. En revanche, la conception d'assistants puissants, flexibles et expressifs destinés aux créateurs de contenus musicaux me semble pleine de sens. Que ce soit dans un but pédagogique ou afin de stimuler la créativité artistique, le développement et le potentiel de ces nouveaux outils de composition assistée par ordinateur sont prometteurs. Dans ce manuscrit, je propose plusieurs nouvelles architectures remettant l'humain au centre de la création musicale. Les modèles proposés ont en commun la nécessité de permettre à un opérateur de contrôler les contenus générés. Afin de rendre cette interaction aisée, des interfaces utilisateurs ont été développées ; les possibilités de contrôle se manifestent sous des aspects variés et laissent entrevoir de nouveaux paradigmes compositionnels. Afin d'ancrer ces avancées dans une pratique musicale réelle, je conclue cette thèse sur la présentation de quelques réalisations concrètes (partitions, concerts) résultant de l'utilisation de ces nouveaux outils<br>This thesis discusses the use of deep generative models for symbolic music generation. We will be focused on devising interactive generative models which are able to create new creative processes through a fruitful dialogue between a human composer and a computer. Recent advances in artificial intelligence led to the development of powerful generative models able to generate musical content without the need of human intervention. I believe that this practice cannot be thriving in the future since the human experience and human appreciation are at the crux of the artistic production. However, the need of both flexible and expressive tools which could enhance content creators' creativity is patent; the development and the potential of such novel A.I.-augmented computer music tools are promising. In this manuscript, I propose novel architectures that are able to put artists back in the loop. The proposed models share the common characteristic that they are devised so that a user can control the generated musical contents in a creative way. In order to create a user-friendly interaction with these interactive deep generative models, user interfaces were developed. I believe that new compositional paradigms will emerge from the possibilities offered by these enhanced controls. This thesis ends on the presentation of genuine musical projects like concerts featuring these new creative tools
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Hadjeres, Gaëtan. "Modèles génératifs profonds pour la génération interactive de musique symbolique." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS027.
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Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistique dans le sens où l'intervention et l'appréciation humaines en sont des piliers essentiels. En revanche, la conception d'assistants puissants, flexibles et expressifs destinés aux créateurs de contenus musicaux me semble pleine de sens. Que ce soit dans un but pédagogique ou afin de stimuler la créativité artistique, le développement et le potentiel de ces nouveaux outils de composition assistée par ordinateur sont prometteurs. Dans ce manuscrit, je propose plusieurs nouvelles architectures remettant l'humain au centre de la création musicale. Les modèles proposés ont en commun la nécessité de permettre à un opérateur de contrôler les contenus générés. Afin de rendre cette interaction aisée, des interfaces utilisateurs ont été développées ; les possibilités de contrôle se manifestent sous des aspects variés et laissent entrevoir de nouveaux paradigmes compositionnels. Afin d'ancrer ces avancées dans une pratique musicale réelle, je conclue cette thèse sur la présentation de quelques réalisations concrètes (partitions, concerts) résultant de l'utilisation de ces nouveaux outils<br>This thesis discusses the use of deep generative models for symbolic music generation. We will be focused on devising interactive generative models which are able to create new creative processes through a fruitful dialogue between a human composer and a computer. Recent advances in artificial intelligence led to the development of powerful generative models able to generate musical content without the need of human intervention. I believe that this practice cannot be thriving in the future since the human experience and human appreciation are at the crux of the artistic production. However, the need of both flexible and expressive tools which could enhance content creators' creativity is patent; the development and the potential of such novel A.I.-augmented computer music tools are promising. In this manuscript, I propose novel architectures that are able to put artists back in the loop. The proposed models share the common characteristic that they are devised so that a user can control the generated musical contents in a creative way. In order to create a user-friendly interaction with these interactive deep generative models, user interfaces were developed. I believe that new compositional paradigms will emerge from the possibilities offered by these enhanced controls. This thesis ends on the presentation of genuine musical projects like concerts featuring these new creative tools
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Schwartzmann, Matheus Nogueira [UNESP]. "Cartas marcadas: prática epistolar e formas de vida na correspondência de Mário de Sá-Carneiro." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2009. http://hdl.handle.net/11449/103560.
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schwartzmann_mn_dr_arafcl.pdf: 4407820 bytes, checksum: eb3cd14a74f6d1af334e47ab576494f0 (MD5)<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)<br>A partir de l’analyse des lettres envoyées par le poète portugais Mário de Sá-Carneiro au poète Fernando Pessoa, on cherche à dégager, d’abord, l’architecture de la correspondance pour identifier, ensuite, la constitution même du « sujet Mário de Sá-Carneiro » qui y est instauré. Pour ce faire, on emploie ici la sémiotique d’inspiration greimassienne, plus précisément la notion de « formes de vie » et les contributions théoriques les plus récentes de Jacques Fontanille, notamment ces réflexions sur les « pratiques sémiotiques » et sur le « parcours génératif de l’expression ». Tout d’abord, on s’occupe de la « lettre-objet » dans toute sa matérialité, en mettant en évidence les contraintes spatiales et matérielles qu’elle subit en tant qu’objet-support ; les empreintes que toutes les autres pratiques lui impriment (le système postal, notamment) ; et aussi sa propre structure topologique. Ensuite, on examine l’organisation des propriétés textuelles et discursives au sein de la lettre et l’organisation même des lettres dans le contexte de la correspondance, à travers des stratégies persistantes (tels que la « sincérité fiduciaire ») qui, en donnant du rythme à la correspondance, assurent son existence en tant que pratique épistolaire efficiente. Du point de vie de l’identité des sujets inscrits dans les lettres analysées, on cherche, d’abord, à identifier les espaces qui les deux interlocuteurs habitent — Paris en étant l’espace le plus intensément manifesté — et le temps (chronologique et aussi affectif) où se déroule son amitié épistolaire. Ensuite, on met en valeur toutes les formes affectives (la sincérité et la vérité ; l’attente et le désespoir ; la nostalgie et l’angoisse) qui surgissent à partir des stratégies véridictoires que la lettre convoque et des parcours passionnels assumés pleinement par le sujet Sá-Carneiro.<br>A partir da análise das cartas enviadas pelo poeta português Mário de Sá-Carneiro ao poeta Fernando Pessoa, busca-se traçar, primeiramente, a arquitetura da correspondência, para somente então identificar a própria constituição do “sujeito Mário de Sá-Carneiro” nela instaurado. Para tanto, emprega-se o instrumental teórico-metodológico da semiótica de inspiração greimasiana, especialmente a noção de “forma de vida” e as proposições mais recentes de Jacques Fontanille, como o estudo das “práticas semióticas” e a sua proposta de um “percurso gerativo da expressão”. Toma-se, assim, de início, a carta-objeto em sua materialidade, explicitando-se as coerções de ordem espacial e material que sofre enquanto objeto-suporte, as marcas que outras práticas (o sistema postal, por exemplo) nela inserem e a sua organização topológica. Na sequência, observa-se como as propriedades textuais e discursivas organizam-se no interior da carta e como são organizadas as próprias cartas no interior da correspondência, por meio de estratégias contínuas (como a sinceridade fiduciária) que lhe dão ritmo e garantem a sua existência enquanto prática epistolar eficiente. Do ponto de vista da identidade dos sujeitos inscritos nas cartas, busca-se, a princípio, identificar os espaços que habitam, sendo Paris o que mais intensamente é manifestado, e qual é o tempo (cronológico e afetivo) em que vivem a sua amizade epistolar. Em um segundo momento, apresentam-se as formas afetivas produzidas pelos percursos passionais que o sujeito Sá-Carneiro assume e pelas estratégias de veridicção que a carta instaura (como a sinceridade e a verdade, a espera e o desespero, a saudade e a angústia), que, reiteradas continuamente, representam verdadeiras “formas de vida” que definem a identidade do sujeito epistolar sá-carneiriano.
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Mery, Bruno. "Modélisation de la Sémantique Lexicale dans le cadre de la théorie des types." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00627432.
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Le présent manuscrit constitue la partie écrite du travail de thèse réalisé par Bruno Mery sous la direction de Christian Bassac et Christian Retoré entre 2006 et 2011, portant sur le sujet "Modélisation de la sémantique lexicale dans la théorie des types". Il s'agit d'une thèse d'informatique s'inscrivant dans le domaine du traitement automatique des langues, et visant à apporter un cadre formel pour la prise en compte, lors de l'analyse sémantique de la phrase, d'informations apportées par chacun des mots. Après avoir situé le sujet, cette thèse examine les nombreux travaux l'ayant précédée et s'inscrit dans la tradition du lexique génératif. Elle présente des exemples de phénomènes à traiter, et donne une proposition de système de calcul fondée sur la logique du second ordre. Elle examine ensuite la validité de cette proposition par rapport aux exemples et aux autres approches déjà formalisées, et relate une implémentation de ce système. Enfin, elle propose une brève discussion des sujets restant en suspens.
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Régin, Florian. "Programmation par contraintes générative." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4052.
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La Programmation Par Contraintes (PPC) est une méthode pour résoudre des problèmes combinatoires, qui encapsule des techniques venant de l'intelligence artificielle, d'informatique et de recherche opérationnelle. Le Model Checking (MC) est une technique formelle qui permet de prouver automatiquement si un système donné satisfait une spécification. Pour traiter les problèmes de PC qui ont souvent beaucoup d'états et de transitions, les solveurs de PPC sont plus lents ou utilisent plus de mémoire que les solveurs de MC (appelés model checkers). Ces derniers sont parfois capables de pousser l'exponentiel (en temps/espace), comparés aux solveurs de PPC. Cette thèse a pour but de répondre à deux questions : Comment créer une technique de PPC qui peut résoudre les problèmes de MC aussi ou plus efficacement que les modèles checkers ? Comment utiliser cette technique sur des problèmes de PPC classiques aussi ou plus efficacement que les solveurs de PPC traditionnel ? Nous avons répondu à la première question en créant GenCP, une technique de PPC inspirée par Generative Constraint Satisfaction Problem (GCSP) et par le MC à-la-volée (OTF). Pour répondre à la deuxième question, nous avons raffiné GenCP et nous avons démontré ses capacités contre la PPC traditionnelle sur des problèmes classiques de la PPC, comme le problème du NQueens. La Programmation Par Contrainte Générative est un terme que nous crée pour se référer à n'importe quelle technique de PPC qui ressemble à GenCP/GCSP. L'inconvénient majeur des problèmes de MC est le problème de l'explosion des états. Plusieurs variantes du MC ont été créées pour résoudre ce problème. OTF est la variante du MC qui obtient les meilleurs résultats comparés à des solveurs de PPC sur des problèmes de MC. OTF ne commence avec aucun état et crée/détruit des états à-la-volée pendant la recherche de solutions. GCSP a été créée pour résoudre des problèmes de configuration (qui ressemblent aux problèmes de MC). La PPC implique trois concepts principaux : les variables qui représentent les objets du problème, les domaines qui représentent les valeurs associées aux variables et les contraintes qui représentent des propriétés associées à une ou plusieurs variables. En PPC traditionnelle, ces concepts doivent être définis avant la recherche de solutions. En GCSP, les domaines doivent être définis avant la recherche de solutions et les variables/domaines sont générés pendant la recherche de solutions. GCSP est plus efficace que la PPC traditionnelle sur les problèmes de MC, mais moins efficace que OTF. Nous avons conçu GenCP pour être un mixte entre GCSP et OTF. Dans la mesure de nos connaissances, GenCP est la première technique de PPC capable de ne commencer la recherche de solutions avec aucun des concepts de la PPC définis, GenCP génère les concepts pendant la recherche de solutions. GenCP a de meilleurs résultats que GCSP et la PPC traditionnelle sur les problèmes de MC, et des résultats équivalents aux modèles checkers. GenCP a été raffinée grâce à OTF. Le raffinage consiste à traiter simultanément la génération de domaines et des contraintes et la propagation. La version raffinée de GenCP génère des domaines qui sont garantis de satisfaire les contraintes, et sont donc souvent de plus petites tailles que la version non raffinée. La version raffinée a prouvé être efficace en obtenant de meilleurs résultats que la PPC traditionnelle sur des problèmes classiques de PPC : NQueens, All Interval, Graceful Graphs et Langford Number. Pour mieux montrer les avantages de GenCP par rapport à la PPC traditionnelle, nous avons introduit GenCPML, une nouvelle hybridation entre la PPC et le Machine Learning (ML), où les domaines sont créés à la volée pendant la recherche de solutions par un modèle de ML. Sur certains problèmes, GenCPML arrive à obtenir de meilleurs résultats que la PPC seule et le ML seul<br>Constraint Programming (CP) is a method for solving combinatorial problems, encapsulating techniques from artificial intelligence, computer science and operations research. Model Checking (MC) is a formal technique for automatically proving whether a given system satisfies a specification. To handle CP problems, which often have many states and transitions, CP solvers are slower or use more memory than MC solvers (called model checkers). The latter are sometimes able to push the exponential (in time/space), compared to CP solvers. This thesis aims to answer two questions: How can we create a CP technique that can solve MC problems as efficiently or more efficiently than model checkers? How can this technique be used on classical CP problems as efficiently or more efficiently than traditional CP solvers? We answered the first question by creating GenCP, a CP technique inspired by the Generative Constraint Satisfaction Problem (GCSP) and the On-the-fly MC (OTF). To answer the second question, we refined GenCP and demonstrated its capabilities against traditional CP on classic CP problems, such as the NQueens problem. Generative Constraint Programming is a made-up term to refer to any CP technique that resembles GenCP/GCSP. The major drawback of MC problems is the state explosion problem. Several variants of MC have been created to solve this problem. OTF is the variant of MC that achieves the best results compared with CP solvers on MC problems. OTF doesn't start with any states and creates/destroys states on the fly during the search for solutions. GCSP was created to solve configuration problems (which resemble MC problems). GCSP involves three main concepts: variables, which represent the objects of the problem; domains, which represent the values associated with the variables; and constraints, which represent properties associated with one or more variables. In traditional CP, these concepts must be defined prior to the search for solutions. In GCSP, domains must be defined prior to the solution search, and variables/domains are generated during the solution search. GCSP is more efficient than traditional CP on MC problems, but less efficient than OTF. We designed GenCP to be a mix between GCSP and OTF. To the best of our knowledge, GenCP is the first CP technique capable of starting the solution search with none of the CP concepts defined; GenCP generates the concepts during the solution search. GenCP outperforms GCSP and traditional CP on MC problems, and is equivalent to model checkers. GenCP has been refined using OTF. Refining consists of simultaneously processing domain and constraint generation and propagation. The refined version of GenCP generates domains that are guaranteed to satisfy the constraints, and are therefore often smaller in size than the unrefined version. The refined version has proven to be efficient, achieving better results than traditional CP on classical CP problems: NQueens, All Interval, Graceful Graphs and Langford Number. To further demonstrate the advantages of GenCP over traditional CP, we introduced GenCPML, a new hybridization between CP and Machine Learning (ML), where domains are created on the fly during the search for solutions by an ML model. On some problems, GenCPML manages to achieve better results than CP alone and ML alone
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Toumi, Mohsen. "Processus créatifs et systèmes auto-génératifs : automatisation, auto-génération et énaction : esquisse d'une esthétique énactive." Thesis, Toulouse 2, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU20090.
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Il s’agit dans cette étude des processus créatifs des systèmes automatiques et autogénératifs. Notre problématique se base sur le paradoxe suivant : comment est-il possible à un système automatique et autopoïétique de créer quelque chose de doté d’une valeur esthétique ? Peut-on parler d’une poïétique et d’une esthétique propres aux systèmes autogénératifs ? Si cela est possible, en quel sens peut-il avoir ? Et quels seraient les implications et les enjeux ? Comment faire concilier la conscience, l’intentionnalité, l’émotion, la subjectivité, l’intelligence créative et la libre décision avec l’automatisation et la programmation algorithmique ? En s’appuyant sur un échantillon de neuf artistes, et à partir d’une approche inductivo-déductive, nous avons essayé de réfléchir sur les liens nécessaires entre : automatisation, autonomie, auto génération et énaction. Nous nous sommes rendu compte qu’il y avait une évolution continue qui dirigeait toute l’histoire de l’instrumentalisation dans l’art. Cette médiation, toujours en évolution, a finalement abouti à un changement qualitatif, c'est-à-dire à un passage de paradigme du faire au paradigme du faire faire avec lequel les processus d’automatisation, d’autonomisation, d’autogénération et d’énaction se sont devenus de plus en plus déterminants pour l’acte de création artistique.Le paradigme du faire faire est un paradigme d’automatisation, d’autogénération, d’autopoïèse et d’émergence dans lequel, l’« artiste » ne génère plus directement l’œuvre, mais plutôt il instaure le contexte de son auto génération. Cette autogénérativité progressive prendra des formes et des degrés multiples, à commencer par la générativité combinatoire, exploratoire, adaptative et transformationnelle…, à travers les quelles, le triangle créatif traditionnel s’est trouvé inopérationnel, et par conséquent, la théorie de l’art condamnée à changer ses catégories.Dans ce contexte de changement paradigmatique, une « nouvelle hybridation homme-machine », une « créativité collective et distribuée » ou une « auto générativité éco systémique » se présentaient comme des pistes possibles vers des nouvelles pratiques créatives énactives, vers des nouvelles aventures de théorisation et de réflexions esthétiques ?<br>The purpose of this study is the creative processes of automatic and self-generating systems. The raised issue is based on the following paradox: how is it possible for an automatic and autopoietic system to create something that has an aesthetic value? Can we speak of poietic and aesthetic that are characteristics of self-generating systems? If possible, in what sense it is. And what would the implications and the stakes be. How to reconcile consciousness, intentionality emotion, with automation and algorithmic programming? Based on a sample of nine artists, and from a deductive-inductive approach, we have tried to reflect on the necessary links between: automation, autonomy, self-generation and énaction. We have come to realize that there is a continuous evolution that runs the entire history of the instrumentalization of art. This mediation, always evolving, has eventually led to a qualitative change. That is to a passage from a paradigm of do to a paradigm of make do with which the processes of automation, self-generation and enaction have become increasing crucial to the act of artistic creation. The make do paradigm is a paradigm of autopoiesis and emergence, in which, the artist no longer generates directly the work of art, but rather establishes the context of its self-generation. This progressive self-generation takes multiple forms and degrees, beginning with the combinatorial, explaratory, adaptive and transformational generativity through which the traditional creative triangle is found inoperative, and therefore the theory of advance art has changed its categories. In this context of paradigmatic change, à “new hybridization Human-Machine”, a “collective and distributed creativity” or “ecosystem auto-generativity” have become possible leads to new enactive and creative practices, to new adventures of aesthetic theory
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Roca, Vincent. "Harmonisation multicentrique d'images IRM du cerveau avec des modèles génératifs non-supervisés." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2023. http://www.theses.fr/2023ULILS060.
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L'imagerie par résonance magnétique (IRM) permet l'acquisition d'images du cerveau pour l'étude de maladies neurologiques et psychiatriques. Les images IRM sont de plus en plus utilisées dans des études statistiques pour identifier des biomarqueurs et pour des modèles de prédiction. Pour gagner en puissance statistique, ces études agrègent parfois des données acquises avec différentes machines, ce qui peut introduire de la variabilité technique biaisant les analyses des variabilités biologiques. Ces dernières années, des méthodes d'harmonisation ont été proposées pour limiter l'impact de ces variabilités dans les analyses. De nombreuses études ont notamment travaillé sur des modèles génératifs basés sur de l'apprentissage profond non-supervisé. Le travail de thèse s'inscrit dans le cadre de ces modèles qui constituent un champ de recherche prometteur mais encore exploratoire. Dans la première partie de ce manuscrit, une revue des méthodes d'harmonisation rétrospective est proposée. Différentes méthodes de normalisation appliquées au niveau de l'image, de translation de domaines ou de transfert de style y sont décrites en vue de comprendre leurs enjeux respectifs, avec une attention particulière portée aux modèles génératifs non-supervisés. La deuxième partie porte sur les méthodes d'évaluation de l'harmonisation rétrospective. Une revue de ces méthodes est d'abord réalisée. Les plus communes reposent sur des sujets “voyageurs” pour présumer des vérités terrain à l'harmonisation. La revue présente également des évaluations employées en l'absence de tels sujets : étude de différences inter-domaine, de motifs biologiques et de performances de modèles prédictifs. Des expériences mettant en avant des limites de certaines approches couramment employées et des points d'attention nécessaires à leur utilisation sont ensuite proposées. La troisième partie présente un nouveau modèle d'harmonisation d'images IRM cérébrales basé sur une architecture CycleGAN. Contrairement aux précédents travaux, le modèle est tridimensionnel et traite les volumes complets. Des images IRM provenant de six jeux de données variables en termes de paramètres d'acquisition et de distribution d'âge sont utilisées pour expérimenter la méthode. Des analyses de distributions d'intensités, de volumes cérébraux, de métriques de qualité d'image et de caractéristiques radiomiques montrent une homogénéisation efficace entre les différents sites de l'étude. À côté de ça, la conservation et le renforcement de motifs biologiques sont montrés avec une analyse de l'évolution d'estimations de volumes de matière grise avec l'âge, des expériences de prédiction d'âge, la cotation de motifs radiologiques dans les images et une évaluation supervisée avec un jeu de données de sujets voyageurs. La quatrième partie présente également une méthode d'harmonisation originale avec des modifications majeures de la première en vue d'établir un générateur “universel” capable d'harmoniser des images sans connaître leur domaine d'origine. Après un entraînement exploitant des données acquises avec onze scanners IRM, des expériences sur des images de sites non-vus lors de l'entraînement montrent un renforcement de motifs cérébraux liés à l'âge et à la maladie d'Alzheimer après harmonisation. De plus, des comparaisons avec d'autres approches d'harmonisation d'intensités suggèrent que le modèle est plus efficace et plus robuste dans différentes tâches subséquentes à l'harmonisation. Ces différents travaux constituent une contribution significative au domaine de l'harmonisation rétrospective d'images IRM cérébrales. Les documentations bibliographiques fournissent en effet un corpus de connaissances méthodologiques pour les futurs études dans ce domaine, que ce soit pour l'harmonisation en elle-même ou pour la validation. De plus, les deux modèles développés sont deux outils robustes accessibles publiquement qui pourraient être intégrés à de futures études multicentriques en IRM<br>Magnetic resonance imaging (MRI) enables the acquisition of brain images used in the study of neurologic and psychiatric diseases. MR images are more and more used in statistical studies to identify biomarkers and for predictive models. To improve statistical power, these studies sometimes pool data acquired with different machines, which may introduce technical variability and bias into the analysis of biological variabilities. In the last few years, harmonization methods have been proposed to limit the impact of these variabilities. Many studies have notably worked on generative models based on unsupervised deep learning. The doctoral research is within the context of these models, which constitute a promising but still exploratory research field. In the first part of this manuscript, a review of the prospective harmonization methods is proposed. Different methods consisting in normalization applied at the image level, domain translation or style transfer are described to understand their respective issues, with a special focus on unsupervised generative models. The second part is about the methods for evaluation of retrospective harmonization. A review of these methods is first conducted. The most common rely on “traveling” subjects to assume ground truths for harmonization. The review also presents evaluations employed in the absence of such subjects: study of inter-domain differences, biological patterns and performances of predictive models. Experiments showing limits of some approaches commonly employed and important points to consider for their use are then proposed. The third part presents a new model for harmonization of brain MR images based on a CycleGAN architecture. In contrast with the previous works, the model is three-dimensional and processes full volumes. MR images from six datasets that vary in terms of acquisition parameters and age distributions are used to test the method. Analyses of intensity distributions, brain volumes, image quality metrics and radiomic features show an efficient homogenisation between the different sites of the study. Next, the conservation and the reinforcement of biological patterns are demonstrated with an analysis of the evolution of gray-matter volume estimations with age, experiments of age prediction, ratings of radiologic patterns in the images and a supervised evaluation with a traveling subject dataset. The fourth part also presents an original harmonization method with major updates of the first one in order to establish a “universal” generator able to harmonize images without knowing their domain of origin. After a training with data acquired on eleven MRI scanners, experiments on images from sites not seen during the training show a reinforcement of brain patterns relative to age and Alzheimer after harmonization. Moreover, comparisons with other intensity harmonization approaches suggest that the model is more efficient and more robust to different tasks subsequent to harmonization. These different works are a significant contribution to the domain of retrospective harmonization of brain MR images. The bibliographic documentations indeed provide a methodological knowledge base for the future studies in this domain, whether for harmonization in itself or for validation. In addition, the two developed models are two robust tools publicly available that may be integrated in future MRI multicenter studies
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Sébillot, Pascale. "Apprentissage sur corpus de relations lexicales sémantiques - La linguistique et l'apprentissage au service d'applications du traitement automatique des langues." Habilitation à diriger des recherches, Université Rennes 1, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00533657.
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Le document présente une synthèse des recherches que nous avons menées sur le thème de l'acquisition de ressources lexicales à partir de corpus textuels. Plus particulièrement, ces travaux portent sur le développement de méthodes d'apprentissage automatique de relations lexicales sémantiques, ayant pour objectif d'enrichir la description de mots dans une double optique de désambiguïsation et de traitement de variantes sémantiques intra- et intercatégorielles, et susceptibles d'être utilisées au sein de différentes applications (recherche d'information, filtrage...). Nos études se caractérisent particulièrement par le fort couplage que nous recherchons entre les méthodes d'apprentissage développées et des théories linguistiques. Ces théories nous servent de cadres pour déterminer les relations lexicales pertinentes, valider ce qui est acquis, voire mettre au point la méthode d'apprentissage nécessaire à cette acquisition; de plus, les éléments appris doivent être linguistiquement motivés et significatifs. Ainsi, nous décrivons comment, en nous positionnant dans le cadre de la sémantique interprétative de F. Rastier, nous cherchons à apprendre, par des méthodes statistiques (en particulier de classification ascendante hiérarchique), des liens paradigmatiques intracatégoriels - antonymie, synonymie..., mais aussi d'autres liens plus fins de type sémique - à partir de corpus non spécialisés. D'autre part, nous expliquons comment, en contrôlant leur pertinence grâce au formalisme du Lexique génératif de J. Pustejovsky, nous acquérons par de l'apprentissage symbolique de type programmation logique inductive des liens transcatégoriels nomino-verbaux. Parmi les perspectives évoquées en conclusion, nous abordons en particulier les questions soulevées lorsque l'on s'intéresse à l'insertion des relations acquises dans un système de recherche d'information pour reformuler des requêtes, ainsi que celles concernant l'évaluation des apports de ces ressources lexicales. Nous discutons également de la pertinence de l'utilisation de méthodes d'apprentissage explicative pour acquérir des informations en corpus.
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Do, Phan-Thuan. "Arbres de génération et génération exhaustive." Dijon, 2008. http://www.theses.fr/2008DIJOS027.
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Les travaux présentés dans cette thèse sont le fruit de recherches menées au sein de l'équipe Algorithmique Combinatoire du LE2I, Université de Bourgogne, France. L'objectif de la thèse est d'explorer systématiquement la technique des arbres de génération dans le contexte de la génération exhaustive d'objets combinatoires. Plus précisément, elle s'appuie sur la méthode d'énumération d'objets combinatoires ECO (Enumerating Combinatorial Objects) proposée par Barcucci et al. 1999. On s'intéresse à la génération exhaustive d'objets combinatoires basée sur les arbres de génération pour ces classes, afin d'engendrer des algorithmes efficaces, dans une représensentation et un ordre naturel. Dans un premier temps, nous présentons une étude pour la génération des mots de Dyck et des classes relatives dans le chemin du réseaux Z2. Une approche unifiée est proposée en imposant une restriction de la méthode ECO et une restriction des règles de croissance afin de générer exhaustivement et efficacement ces mots. Nous présentons ensuite une nouvelle technique, la fonction de succession, qui peut être vue comme un raffinement des règles de succession et peut-être considérée comme leur contrepartie algorithmique. En utilisant cette technique, nous développons des algorithmes de génération pour de larges classes de permutations à motifs exclus. Les dernières parties sont des études approfondies sur des classes connues : classes de Fibonacci et Lucas généralisées et classes de compositions d'entiers. De nouvelles règles de succession sont proposées et de nouvelles classes de permutations à motifs exclus sont construites et mises en bijection avec ces classes<br>The work presented in my thesis is one of research results recently published by the Combinatorial Algorithmic group belonging to the laboratory LE2I, University of Burgundy, France. The aim of the thesis is to explore systematically the technique of generating trees in the context of the exhaustive generation of combinatorial objects. More precisely, it relies on the method of Enumerating Combinatorial Objects (ECO) first proposed by Barcucci et al. 1999. We study about the exhaustive generation of combinatorial objects based on generating trees for these classes, in order to construct efficient algorithms, in a representation and a natural order. First, we introduce a study on the generation of Dyck words and several relative classes of words represented in the lattice path Z2. We give efficient exhaustive generating algorithms for each class under consideration. All of the algorithms presented here are based on the unified approach of the ECO-method. Then we present a new technique, succession function, which refine succession rule. It permits to easily construct general efficient generating algorithms for these classes and to find some new classes easier than previous methods. The last parts study deeply on well-known classes which are generalised Fibonacci and Lucas classes and classes of compositions. New succession rules are proposed. New classes of pattern avoiding permutations are established and put in bijection with those classes
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El, Jed Olfa. "WebSum : système de résumé automatique de réponses des moteurs de recherche." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30145.
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Cette thèse s’inscrit dans le cadre général de la recherche d’information et plus précisément, dans le cadre de la classification et l’organisation des documents Web. Notre objectif est de développer un système de résumé automatique des réponses d’un moteur de recherche dans un style encyclopédique (WebSum). Ce type de résumé vise à classer les réponses issues d’une recherche d’information à l’aide d’un moteur de recherche, selon les différents thèmes ou ce que nous appelons dans nos travaux, les facettes de la requête utilisateur. Pour réaliser cet objectif, nous proposons : Une méthode d’identification des facettes structurantes d’une requête donnée qui s’inspire du Lexique Génératif de Pustejovsky (Pustejovsky, 1995) ; Une approche de classification des réponses d’un moteur de recherche autour des différentes facettes de la requête ; Une méthode d’évaluation de la pertinence des pages Web permettant de trier, à l’intérieur d’une même facette, les réponses selon un ordre de pertinence<br>This thesis lies within the general framework of the information retrieval and more precisely, within the framework of the web document classification and organization. Our objective is to develop a system of automatic summarizing of the search engine answers in the encyclopaedic style (WebSum). This type of summary aims at classifying the search engine answers according to the various topics or what we call in our work, facets of the user query. To carry out this objective, we propose : - A method of identification of the facets of a given query based on the generative lexicon; - An approach of classification of the search engine answers under this various facets; - And a method of evaluation of the relevance of the web pages
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Gallas, Mohamed-Anis. "De l'intention à la solution architecturale : proposition d'une méthode d'assistance à la prise en compte de la lumière naturelle durant les phases amont de conception." Thesis, Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0101/document.
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La lumière naturelle éclaire l'espace architectural créant les conditions nécessaires pour accueillir des activités humaines. La fonction d'éclairage de la lumière naturelle est associée à une autre dimension plus sensible attribuant une identité et une singularité à l'espace conçu. La maîtrise du comportement lumineux est une activité complexe qui fait appel à une multiplicité de facteurs dont la caractérisation est confrontée à l'incertitude et l'imprécision des informations disponibles durant les phases conceptuelles du projet. L'objectif de notre recherche est de proposer une méthode d'assistance qui prend en considération les propriétés des phases amont de conception pour aider le concepteur à intégrer ses intentions d'ambiance de lumière naturelle. Nous proposons une méthode d'assistance structurée selon un processus déclaratif permettant au concepteur d'expliciter ses intentions d'effets de lumière naturelle et de les traduire en solutions architecturales potentielles qu'il peut intégrer dans son projet. Cette méthode considère les intentions d'ambiance de lumière naturelle comme une information source à utiliser pour proposer une aide à la conception pendant les phases préliminaires du projet où elles constituent les seules informations disponibles. Cette méthode offre des fonctionnalités capables de gérer l'incertitude qui caractérise les phases de recherche et de formalisation d'idées. Notre méthode d'assistance a été implémentée dans un prototype d'outil dont l'apport cognitif et la capacité d'accompagnement des activités de conception ont été évalués et analysés dans un cadre expérimental de conception de projet<br>The daylight illuminates the architectural space and creates the necessary conditions to accommodate human activities. The illuminating function of daylight is joined to another sensitive dimension that attributes a distinctive identity to the designed space. The control of daylight in architectural environment needs some detailed and precise characteristics about aperture and walls features. The multiplicity of these characteristics is faced with the inaccuracy and the uncertainty of the design information available during the early steps. Our research aims to propose a design support method that takes into account the early design step features and helps designers to integrate there daylight atmosphere intentions in project. We propose a design support method structured as a declarative modelling process. The declarative process helps the designer to declare his daylight intentions and to translate them to potential solutions that could be integrated in his project. This method considers the designer intentions as the main design information used to help designer during the early design steps. The proposed method provides functionalities that could operate the inaccuracy and the uncertainty of the ideas research and formalisation steps. Our design support method was implemented in a prototype design support tool. The cognitive contribution and the ability to support the design activities of the proposed tool was evaluated and analysed in an experimental design context
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Sadok, Samir. "Audiovisual speech representation learning applied to emotion recognition." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2024. http://www.theses.fr/2024CSUP0003.
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Les émotions sont vitales dans notre quotidien, devenant un centre d'intérêt majeur de la recherche en cours. La reconnaissance automatique des émotions a suscité beaucoup d'attention en raison de ses applications étendues dans des secteurs tels que la santé, l'éducation, le divertissement et le marketing. Ce progrès dans la reconnaissance émotionnelle est essentiel pour favoriser le développement de l'intelligence artificielle centrée sur l'humain. Les systèmes de reconnaissance des émotions supervisés se sont considérablement améliorés par rapport aux approches traditionnelles d’apprentissage automatique. Cependant, cette progression rencontre des limites en raison de la complexité et de la nature ambiguë des émotions. La création de vastes ensembles de données étiquetées émotionnellement est coûteuse, chronophage et souvent impraticable. De plus, la nature subjective des émotions entraîne des ensembles de données biaisés, impactant l'applicabilité des modèles d'apprentissage dans des scénarios réels.Motivé par la manière dont les humains apprennent et conceptualisent des représentations complexes dès un jeune âge avec un minimum de supervision, cette approche démontre l'efficacité de tirer parti de l'expérience antérieure pour s'adapter à de nouvelles situations. Les modèles d'apprentissage non supervisé ou auto-supervisé s'inspirent de ce paradigme. Initialement, ils visent à établir une représentation générale à partir de données non étiquetées, semblable à l'expérience préalable fondamentale dans l'apprentissage humain. Ces représentations doivent répondre à des critères tels que l'invariance, l'interprétabilité et l'efficacité. Ensuite, ces représentations apprises sont appliquées à des tâches ultérieures avec des données étiquetées limitées, telles que la reconnaissance des émotions. Cela reflète l'assimilation de nouvelles situations dans l'apprentissage humain. Dans cette thèse, nous visons à proposer des méthodes d'apprentissage de représentations non supervisées et auto-supervisées conçues spécifiquement pour des données multimodales et séquentielles, et à explorer leurs avantages potentiels dans le contexte des tâches de reconnaissance des émotions. Les principales contributions de cette thèse comprennent :1. Le développement de modèles génératifs via l'apprentissage non supervisé ou auto-supervisé pour l'apprentissage de la représentation audiovisuelle de la parole, en intégrant une modélisation temporelle et multimodale (audiovisuelle) conjointe.2. La structuration de l'espace latent pour permettre des représentations désentrelacées, améliorant l'interprétabilité en contrôlant les facteurs latents interprétables par l'humain.3. La validation de l'efficacité de nos approches à travers des analyses qualitatives et quantitatives, en particulier sur la tâche de reconnaissance des émotions. Nos méthodes facilitent l'analyse, la transformation et la génération de signaux<br>Emotions are vital in our daily lives, becoming a primary focus of ongoing research. Automatic emotion recognition has gained considerable attention owing to its wide-ranging applications across sectors such as healthcare, education, entertainment, and marketing. This advancement in emotion recognition is pivotal for fostering the development of human-centric artificial intelligence. Supervised emotion recognition systems have significantly improved over traditional machine learning approaches. However, this progress encounters limitations due to the complexity and ambiguous nature of emotions. Acquiring extensive emotionally labeled datasets is costly, time-intensive, and often impractical.Moreover, the subjective nature of emotions results in biased datasets, impacting the learning models' applicability in real-world scenarios. Motivated by how humans learn and conceptualize complex representations from an early age with minimal supervision, this approach demonstrates the effectiveness of leveraging prior experience to adapt to new situations. Unsupervised or self-supervised learning models draw inspiration from this paradigm. Initially, they aim to establish a general representation learning from unlabeled data, akin to the foundational prior experience in human learning. These representations should adhere to criteria like invariance, interpretability, and effectiveness. Subsequently, these learned representations are applied to downstream tasks with limited labeled data, such as emotion recognition. This mirrors the assimilation of new situations in human learning. In this thesis, we aim to propose unsupervised and self-supervised representation learning methods designed explicitly for multimodal and sequential data and to explore their potential advantages in the context of emotion recognition tasks. The main contributions of this thesis encompass:1. Developing generative models via unsupervised or self-supervised learning for audiovisual speech representation learning, incorporating joint temporal and multimodal (audiovisual) modeling.2. Structuring the latent space to enable disentangled representations, enhancing interpretability by controlling human-interpretable latent factors.3. Validating the effectiveness of our approaches through both qualitative and quantitative analyses, in particular on emotion recognition task. Our methods facilitate signal analysis, transformation, and generation
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Freire, Marco. "Layout problems under topological constraints for computational fabrication." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0073.
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Les problèmes d'agencement surviennent dans de nombreux contextes en ingénierie et en informatique. Typiquement, la résolution d'un problème d'agencement consiste en l'organisation spatiale et l'interconnexion d'un ensemble d'éléments dans un espace. Cet espace et ces interconnexions peuvent être de complexité très variable. Un ensemble de contraintes et d'objectifs complémentent la description du problème, tels que minimiser la longueur ou la surface des interconnexions, ou fixer la position de certains éléments. La planification des étages en architecture, de niveaux de jeux vidéo, l'agencement d'installations industrielles ou de circuits électroniques, sont tous des exemples de problèmes d'agencement. Les contraintes topologiques jouent un rôle important dans l'agencement. La topologie considère des objets définis par les voisinages de leurs éléments, sans s'attarder sur leur géométrie spécifique. Par exemple, un graphe est une entité topologique, constituée uniquement des liens entre ses nœuds. Au contraire, dessiner un graphe est une opération géométrique, puisqu'elle demande de spécifier la position des nœuds. Cette thèse se focalise sur la résolution de deux problèmes d'agencement spécifiques liés à la fabrication et la conception computationnelles sujets à des contraintes topologiques. Plus particulièrement, il s'agit de la génération d'agencements de circuits électroniques et la génération de supports pour l'impression 3D. La première contribution est un système pour la conception d'écrans surfaciques constitués de DEL RVB à travers l'utilisation de circuits imprimés pliables. Nous plions les circuits imprimés traditionnels en utilisant des motifs de découpe localisés, créant ainsi des `charnières' dans la plaque. Le système prend en entrée un maillage basse-résolution et produit des plans pouvant être envoyés à des services en ligne de fabrication de circuits. Suite à la fabrication, l'écran est assemblé en pliant le circuit sur une impression 3D du maillage d'origine. Les écrans fabriqués peuvent être contrôlés à travers une interface similaire à des shaders pour créer des effets lumineux impressionnants. Le problème global est découpé en sous-problèmes locaux grâce à la topologie chaînée du circuit, les plans finaux étant obtenus en `recousant' les solutions aux sous-problèmes. Au lieu de suivre la méthode traditionnelle d'agencement électronique (concevoir le schéma électrique, placer et connecter les composants); nous décidons du nombre de composants, leur placement et leur routage séparément pour chaque triangle au moment-même de la génération. La deuxième contribution est un algorithme procédural pour la génération de supports pour l'impression 3D sous forme d'échafaudages. Ces supports s'impriment de manière fiable et sont stables [DHL14]. L'algorithme précédent ne considère pas les intersections entre les supports et l'objet imprimé, laissant des marques indésirables sur la surface de l'objet. De plus, la complexité de l'algorithme dépend du nombre de points à porter. Nous proposons un nouvel algorithme inspiré du emph{Model Synthesis} (MS) [Mer09]. Il évite implicitement les intersections et sa complexité est indépendante du nombre de points à porter. Les supports sont représentés indirectement à travers un ensemble d'étiquettes, chacune représentant une partie de la structure (par exemple une partie de pilier, de pont, ou une jonction); et un ensemble de contraintes d'adjacence déterminant quelles combinaisons d'étiquettes sont possibles dans toutes les directions. Les supports sont générés de haut en bas en attribuant de façon répétée une étiquette à un voxel, puis en propageant les contraintes afin d'éliminer les étiquettes rendues impossibles. Cet algorithme, les contraintes d'adjacences et les heuristiques utilisées sont conçues ensemble pour générer des supports sans essai-erreur ou retours arrière, typiques du MS et autres méthodes similaires<br>Layout problems appear in many areas of engineering and computer science. Typically, a layout problem requires to spatially arrange and interconnect a number of geometric elements in a domain. The elements can have a fixed or variable size, as well as an arbitrary shape. The domain may be be a volume, a planar region or a surface. It may be fixed or allowed to reshape. The interconnections may be simple paths, shared contact regions, or both. A set of constraints and objectives complement the problem definition, such as minimizing interconnection length, fixed positions for some elements, and many others. Layout problems are ubiquitous: floorplanning in architectural design, video game level design, industrial facility layout planning, electronics physical layout design, and so on. Topological constraints often arise in layout problems. Topology considers objects as defined by their elements' neighborhoods, without consideration for their specific geometry of placement. For example, a graph is a purely topological structure, consisting only of the relationships between its nodes. On the other hand, a graph drawing needs to specify the position of its nodes, i.e. the geometry of the graph. This thesis focuses on tackling two specific layout problems subject to topological constraints arising in computational design and fabrication. These are electronic circuit physical layout generation and 3D printing support generation. The first contribution is an entire system for the design of freeform RGB LED displays through bendable circuit boards. Typical rigid PCBs are made to bend by strategically using kerfing, i.e. cutting patterns into the board to create `hinges' where it needs to fold. The system takes a low-poly mesh as an input and outputs fabrication-ready blueprints, that can be sent to any online PCB manufacturer. After fabrication, the display is obtained by folding the circuit over the 3D printed mesh. The LEDs are commonly found on commercially available LED strips and are easy to control. Thus, the display can be used through a programmable interface to generate impressive lighting effects in real time. The global layout problem is decomposed into local per-triangle sub-problems by exploiting the chain topology of the electronic circuit, the final layout being obtained by stitching the local solutions. Instead of traditionally following the physical design pipeline, i.e. schematics design, component placement and routing; we decide the number of components, their placement and their routing per-triangle on the fly. The second contribution is a procedural algorithm for generating bridges-and-pillars supports for 3D printing. These supports have been shown to print reliably and in a stable manner in [DHL14]. Unfortunately, the previous algorithm struggles to generate supports that do not intersect the object, leaving visible scars on its surface after support removal. Additionally, its complexity scales with the number of points to support. We propose an algorithm based on emph{Model Synthesis} (MS) [Mer09] to generate these supports, with an implicit knowledge of object avoidance and a complexity independent of the number of points to support. Our algorithm works on a voxelized representation of the object. The supports are encoded in the algorithm with a set of labels, each representing a part of the structure (e.g. a pillar block, a bridge block, a pillar-bridge junction); and a set of adjacency constraints defining all possible label combinations in every direction. The supports for an object are generated top to bottom by repeatedly assigning labels to voxels and propagating constraints to remove inconsistent labels in the domain. The algorithm, adjacency constraints and heuristics are co-designed to avoid the need for trial-and-error or backtracking, typical of MS and similar approaches
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Prang, Mathieu. "Representation learning for symbolic music." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS489.
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Un élément clé du récent succès des modèles d'apprentissage profond de traitement du langage réside dans la capacité à apprendre des "embeddings" de mots efficaces. Ces méthodes fournissent des espaces vectoriels structurés de dimension réduite ayant des relations métriques intéressantes. Ceux-ci, à leur tour, peuvent être utilisés comme des représentations d'entrées efficaces pour traiter des tâches plus complexes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la tâche d'apprentissage d'espaces "d'embedding" pour la musique polyphonique dans le domaine symbolique. Pour ce faire, nous explorons deux approches différentes.Tout d'abord, nous introduisons un modèle d'embedding basé sur un réseau convolutif avec un nouveau type de mécanisme d'attention hiérarchique auto-modulée, qui est calculé à chaque couche afin d'obtenir une vision hiérarchique de l'information musicale.Puis, nous proposons un autre système basé sur les VAE, un type d'auto-encodeur qui contraint la distribution des données de l'espace latent à être proche d'une distribution préalablement choisie. La musique polyphonique étant un type d'information complexe, le choix de la représentation d'entrée est un processus crucial. Nous introduisons donc une nouvelle représentation de données musicales symboliques, qui transforme une partition polyphonique en un signal continu.Enfin, nous montrons le potentiel de nos espaces d'embedding à travers le développement de plusieurs applications créatives utilisées pour améliorer la connaissance et l'expression musicales, à travers des tâches telles que la modification de mélodies ou l'identification de compositeurs<br>A key part in the recent success of deep language processing models lies in the ability to learn efficient word embeddings. These methods provide structured spaces of reduced dimensionality with interesting metric relationship properties. These, in turn, can be used as efficient input representations for handling more complex tasks. In this thesis, we focus on the task of learning embedding spaces for polyphonic music in the symbolic domain. To do so, we explore two different approaches.We introduce an embedding model based on a convolutional network with a novel type of self-modulated hierarchical attention, which is computed at each layer to obtain a hierarchical vision of musical information.Then, we propose another system based on VAEs, a type of auto-encoder that constrains the data distribution of the latent space to be close to a prior distribution. As polyphonic music information is very complex, the design of input representation is a crucial process. Hence, we introduce a novel representation of symbolic music data, which transforms a polyphonic score into a continuous signal.Finally, we show the potential of the resulting embedding spaces through the development of several creative applications used to enhance musical knowledge and expression, through tasks such as melodies modification or composer identification
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Côté, Marc-Alexandre. "Réseaux de neurones génératifs avec structure." Thèse, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10489.
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Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative.
Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neurones récurrent est appliqué à des données de diffusion afin d’obtenir une représentation des fibres de la matière blanche sous forme de séquences de points en trois dimensions.
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Le, Roy Christine. "De la génération hippie à la génération yuppie aux Etats-Unis." Paris 4, 1987. http://www.theses.fr/1987PA040152.
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Les hippies sont les descendants de la génération beats des années 50. Ces deux groupes ont fait preuve de non-conformisme. Les hippies ont tenté de créer un nouveau type de famille basé sur l'amour libre. Ils aimaient vivre en communauté, proche de la nature. Ils étaient contre la guerre, mais ils refusaient de manifester leur opposition dans la rue. Ils étaient avant tout des non-violents. Pour combattre le matérialisme occidental, qu'ils rejetaient, seule la philosophie orientale leur apparaissait comme l'antidote. L'épanouissement n'était possible que sous l'effet de la drogue. Les chansons des années 60 et 70 ont cherché à éveiller la conscience des américains. A la fin des années 70, ce mouvement s'éteint. Certains hippies sont devenus des artistes, certains se sont fondus dans l'anonymat des villes, d'autres sont devenus des contestataires et d'autres des yuppies. Ces derniers dominent aux Etats-Unis largement la tendance actuelle des années 80. Ce sont de jeunes cadres dynamiques. Ils sont sérieux et ambitieux. Ils aspirent à la gloire. Ils rêvent de pouvoir et d'argent. Ils sont sportifs et ne mangent que des aliments sains. Ils ont de confortables revenus. En politique, ils sont à la fois libéraux (en matière sociale) et conservateurs (pour leurs affaires). Ils se donnent plus de mal que leurs parents pour réussir, (la conjoncture économique ne leur est pas particulièrement favorable). Alors que dans les années 70, les américains avaient perdu à la suite de différentes désillusions : Viêt-Nam, Watergate, crise énergétique, etc. . . , la notion du rêve américain, les yuppies pensent au contraire que celui-ci est encore possible. Le tout est de le vouloir vraiment. Malgré des conceptions diamétralement opposées, certains hippies ont révisé leur jugement et sont devenus des yuppies<br>The hippies are the descendants of the beat generation of the fifties. Both groups showed non-conformism. The hippies tried to create a new type of family based on companionate marriage. They liked life in a community, close to nature. They were against war, but refused to take part in public demonstrations in the streets. They were nonviolent, above all. They rejected western materialism. Eastern philosophy was the only antidote for them. Heyday could only be reached with drugs. The songs of the sixties and seventies tried to awake the American consciousness. At the end of the seventies, the movement faded some hippies became artists, others became contestants and others yuppies. They are the present-day trends of the united-states. They are young urban professionals. They are serious and ambitious. They aspire to glory. They dream of power and money. They like sports and eat only healthy food. They have comfortable incomes. In politics, they are at the same time (in social matters) and conservative (for their business). They work harder than their parents to succeed, (the economical conjuncture is not particularly good for them. ) In the seventies, the American had lost the notion of American dream, after several disillusions: Vietnam, Watergate, energy crisis,. . . , but on the contrary, the yuppies think it is possible. If you really want it badly. Despite the diametrally opposite conceptions, some hippies went through their judgment again and became yuppies
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Peytavie, Adrien. "Génération procédurale de Monde." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00841373.
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Dans cette thèse, nous abordons le problème de la génération automatique de contenu graphique avec un haut niveau de détails pour la génération de mondes. Dans cette quête du réalisme, les principaux verrous scientifiques et techniques sont : la gestion des masses de données géométriques nécessaires à la création de variétés d'objets naturels, la prise en compte des interactions en les différents objets et le contrôle utilisateur.Notre approche s'appuie sur un modèle volumique original et unificateur permettant de représenter les différents matériaux d'un terrain. Nous proposons un ensemble d'algorithmes de haut niveau, combinant des étapes de simulation pour assurer la plausibilité physique et le réalisme visuel à des techniques de génération procédurale permettant de gérer efficacement la complexité. Nos algorithmes permettent ainsi de sculpter des terrains complexes avec des grottes ou des surplombs et de générer des routes avec des tunnels et des ponts permettant le franchissement d'obstacles naturels.
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Marechal, Nicolas. "Génération de contenu graphique." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00843000.
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L'objectif de cette thèse est la recherche de nouvelles techniques de génération de contenu numérique pour des applications de jeu vidéo. Le manque de variété de terrains, d'objets et de détails affecte fortement le réalisme des paysages de synthèse.Dans ce contexte, un des principaux goulots d'étranglements est la modélisation des ressources graphiques permettant de créer les scènes. Afin de simplifier et d'accélérer cette tâche, nous présentons des méthodes permettant de générer automatiquement du contenu graphique pour créer de grands paysages à la fois complexes et originaux.Notre première approche permet de créer et d'éditer rapidement des variétés d'objets à partir d'un modèle initial fourni par un graphiste, sous la contrainte d'une représentation avec très peu de triangles. Nous présentons également une méthode de génération procédurale des variétés d'objets. Ensemble, ces méthodes permettent de créer aussi bien des variétés de formes naturelles que des ouvrages d'arts tels que des routes, des ponts et des tunnels capables de s'adapter automatiquement au relief d'un paysage.Nous proposons une autre méthode, s'appuyant sur une simulation physique et thermique, pour créer des paysages hivernaux évoluant au cours du temps en fonction des conditions climatiques. Cette approche permet de suivre l'évolution du manteau neigeux ainsi que l'épaisseur de la glace qui se forme en surface d'un lac.
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Pellenard, Bertrand. "Génération de maillages quadrangulaires." Nice, 2012. http://www.theses.fr/2012NICE4112.
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L’objectif de cette thèse est de concevoir des méthodes et algorithmes de génération de maillages quadrangulaires isotropes et anisotropes. La première contribution est une méthode de maillage quadrangulaire isotrope de domaines 2D, avec un contrôle à la fois sur la taille et sur l’orientation des éléments. Le cœur de l’algorithme repose sur une procédure d’optimisation par étapes qui améliorent successivement la qualité du maillage pour les critères de taille, de forme, d’orientation et de régularité. Cette méthodologie permet le contrôle simultané de la taille et de l’orientation des éléments. La deuxième contribution est une méthode de calcul automatique d’une métrique anisotrope rectangulaire pour des surfaces lisses par morceaux approchées par des maillages triangulaires. Cette métrique est dé »duite d’une erreur de tolérance spécifiée par l’utilisateur, et est exprimée en déviation angulaire de la normale à la surface. Elle ne dépend que d’un unique paramètre intuitif de tolérance et est particulièrement bien adaptée pour préserver les bords et les arêtes vives de la surface. La troisième contribution est une méthode de remaillage polygonal anisotrope de surfaces. L’algorithme utilise une procédure d’optimisation gloutonne qui ajoute, supprime et relocalise des générateurs sur la surface pour satisfaire deux critères liés à la partition et à la conformité du maillage. Ces générateurs induisent une décomposition de la surface à partir de leurs métriques associées pendant la phase d’optimisation, puis une partition de la surface dans la phase finale de maillage. Cette méthodologie permet une bonne adéquation des éléments avec la métrique pendant la phase d’optimisation<br>The goal of this thesis is to devise methods and algorithms for the automatic generation of isotropic and anisotropic quadrilateral meshes. The first contribution is a method for isotropic quadrangular meshing of 2D domains, with control upon both element sizing and orientation. At the heart of our algorithm is an optimization procedure which uses several successive steps to improve the mesh quality criteria for size, orientation and regularity. This methodology allows the simultaneous control of element sizing and orientation. The second contribution is an automatic method for computing an anisotropic rectangular metric on piecewise smooth surfaces approximated by triangle meshes. This metric is derived from a user-specified maximum tolerance error, and is expressed in angular deviation of the normal to the surface. It only depends on a single intuitive tolerance parameter and is shown particularly well suited to preserve boundaries and sharp features. The third contribution is a method for anisotropic polygonal remeshing of surfaces. The algorithm uses a greedy optimization procedure which adds, removes and relocates generators on the surface to satisfy two criteria related to partitioning and mesh conformity. These generators induce first a surface decomposition from their associated metrics during the optimization step, the a surface partitioning during the final meshing step. This methodology provides a good fit between the metric and the mesh elements during the optimization step
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Bonnard, Jennifer. "Génération d'images 3D HDR." Thesis, Reims, 2015. http://www.theses.fr/2015REIMS014/document.
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L’imagerie HDR et l’imagerie 3D sont deux domaines dont l’évolution simultanée mais indépendante n’a cessé de croître ces dernières années. D’une part, l’imagerie HDR (High Dynamic Range) permet d’étendre la gamme dynamique de couleur des images conventionnelles dites LDR (Low Dynamic Range). D’autre part, l’imagerie 3D propose une immersion dans le film projeté avec cette impression de faire partie de la scène tournée. Depuis peu, ces deux domaines sont conjugués pour proposer des images ou vidéos 3D HDR mais peu de solutions viables existent et aucune n’est accessible au grand public. Dans ce travail de thèse, nous proposons une méthode de génération d’images 3D HDR pour une visualisation sur écrans autostéréoscopiques en adaptant une caméra multi-points de vue à l’acquisition d’expositions multiples. Pour cela, des filtres à densité neutre sont fixés sur les objectifs de la caméra. Ensuite, un appareillement des pixels homologues permet l’agrégation des pixels représentant le même point dans la scène acquise. Finalement, l’attribution d’une valeur de radiance est calculée pour chaque pixel du jeud’images considéré par moyenne pondérée des valeurs LDR des pixels homologues. Une étape supplémentaire est nécessaire car certains pixels ont une radiance erronée. Nous proposons une méthode basée surla couleur des pixels voisins puis deux méthodes basées sur la correction de la disparité des pixels dontla radiance est erronée. La première est basée sur la disparité des pixels du voisinage et la seconde sur la disparité calculée indépendamment sur chaque composante couleur. Ce pipeline permet la générationd’une image HDR par point de vue. Un algorithme de tone-mapping est ensuite appliqué à chacune d’elles afin qu’elles puissent être composées avec les filtres correspondants à l’écran autostéréoscopique considéré pour permettre la visualisation de l’image 3D HDR<br>HDR imaging and 3D imaging are two areas in which the simultaneous but separate development has been growing in recent years. On the one hand, HDR (High Dynamic Range) imaging allows to extend the dynamic range of traditionnal images called LDR (Low Dynamic Range). On the other hand, 3Dimaging offers immersion in the shown film with the feeling to be part of the acquired scene. Recently, these two areas have been combined to provide 3D HDR images or videos but few viable solutions existand none of them is available to the public. In this thesis, we propose a method to generate 3D HDR images for autostereoscopic displays by adapting a multi-viewpoints camera to several exposures acquisition.To do that, neutral density filters are fixed on the objectives of the camera. Then, pixel matchingis applied to aggregate pixels that represent the same point in the acquired scene. Finally, radiance is calculated for each pixel of the set of images by using a weighted average of LDR values. An additiona lstep is necessary because some pixels have wrong radiance. We proposed a method based on the color of adjacent pixels and two methods based on the correction of the disparity of those pixels. The first method is based on the disparity of pixels of the neighborhood and the second method on the disparity independently calculated on each color channel. This pipeline allows the generation of 3D HDR image son each viewpoint. A tone-mapping algorithm is then applied on each of these images. Their composition with filters corresponding to the autostereoscopic screen used allows the visualization of the generated 3DHDR image
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Rouxel-Labbé, Mael. "Génération de maillages anisotropes." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR4150/document.
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Nous étudions dans cette thèse la génération de maillages anisotropes basée sur la triangulation de Delaunay et le diagramme de Voronoi. Nous considérons tout d'abord les maillages anisotropes localement uniformes, développés par Boissonnat, Wormser et Yvinec. Bien que l'aspect théorique de cette approche soit connu, son utilité pratique n'a été que peu explorée. Une étude empirique exhaustive est présentée et révèle les avantages, mais aussi les inconvénients majeurs de cette méthode. Dans un second temps, nous étudions les diagrammes de Voronoi anisotropes définis par Labelle et Shewchuk. Nous donnons des conditions suffisantes sur un ensemble de points pour que le dual du diagramme soit une triangulation plongée en toute dimension ; un algorithme générant de tels ensembles est conçu. Ce diagramme est utilisé pour concevoir un algorithme qui génère efficacement un maillage anisotrope pour des domaines de dimension intrinsèque faible plongés dans des espaces de dimension large. Notre algorithme est prouvable, mais les résultats sont décevants. Enfin, nous présentons le diagramme de Voronoi Riemannien discret, qui utilise des avancées récentes dans l'estimation de distances géodésiques et dont le calcul est grandement accéléré par l'utilisation d'un graphe anisotrope. Nous donnons des conditions suffisantes pour que notre structure soit combinatoirement équivalente au diagramme de Voronoi Riemannien et que son dual utilisant des simplexes droits mais aussi courbes est une triangulation plongée en toute dimension. Nous obtenons de bien meilleurs résultats que pour nos autres techniques, mais dont l'utilité reste limitée<br>In this thesis, we study the generation of anisotropic meshes using the concepts of Delaunay triangulations and Voronoi diagrams. We first consider the framework of locally uniform anisotropic meshes introduced by Boissonnat, Wormser and Yvinec. Despite known theoretical guarantees, the practicality of this approach has only been hardly studied. An exhaustive empirical study is presented and reveals the strengths but also the overall impracticality of the method. In a second part, we investigate the anisotropic Voronoi diagram introduced by Labelle and Shewchuk and give conditions on a set of seeds such that the corresponding diagram has a dual that is an embedded triangulation in any dimension; an algorithm to generate such sets is devised. Using the same diagram, we propose an algorithm to generate efficiently anisotropic triangulations of low-dimensional manifolds embedded in high-dimensional spaces. Our algorithm is provable, but produces disappointing results. Finally, we study Riemannian Voronoi diagrams and introduce discrete Riemannian Voronoi diagrams, which employ recent developments in the numerical computation of geodesic distances and whose computation is accelerated through the use of an underlying anisotropic graph structure. We give conditions that guarantee that our discrete structure is combinatorially equivalent to the Riemannian Voronoi diagram and that its dual is an embedded triangulation, using both straight and curved simplices. We obtain significantly better results than with our other methods, but the overall utility of
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Webanck, Antoine. "Génération procédurale d'effets atmosphériques." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSE1109/document.
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Cette thèse s’intéresse à la synthétisation de paysages naturels, et plus particulièrement, à leur portion céleste. L’aspect du ciel est gouverné par de nombreux phénomènes atmosphériques parmi lesquels les nuages jouent un rôle prépondérant car ils sont fréquemment présents et couvrent de grandes étendues. Même sans considérer directement le ciel, la densité des nuages leur permet de modifier intensément l’illumination globale d’un paysage. Les travaux de cette thèse se concentrent donc principalement sur l’édition, la modélisation et l’animation d’étendues nuageuses aux dimensions d’un paysage. Comme la simulation thermodynamique de la formation des nuages est difficilement contrôlable et que les détails du volume simulés sont rapidement limités, nous proposons plutôt une méthode par génération procédurale. Nous érigeons un modèle léger de paysage nuageux sous forme d’une hiérarchie de fonctions. Les détails les plus fins sont obtenus par composition de bruits procéduraux et reproduisent les formes de différents genres de nuages. La présence nuageuse à grande échelle est quant à elle décrite à haut niveau et à différents instants par des cartes dessinées par l’utilisateur. Ces cartes discrètes sont transformées en primitives implicites statiques ensuite interpolées par métamorphose en prenant en compte le relief et les vents pour produire des trajectoires cohérentes. Le champ implicite obtenu par mélange des primitives interpolantes constitue le champ spatiotemporel de densité nuageuse. Des images sont finalement synthétisées par rendu du milieu participatif atmosphérique selon notre propre implémentation exécutée en parallèle sur carte graphique<br>This thesis focusses on the synthetization of natural landscapes, and more particularly on their celestial part. The aspect of the sky is governed by plenty of atmospheric phenomena, among which clouds play a major role for they are recurrent and widespread. Even without directly considering the sky, the density of the clouds allows them to intensely modify the global illumination of a landscape. The work of this thesis thus focuses mainly on the editing, modelling and animation of cloud areas of landscape dimensions.Because the thermodynamic simulation of cloud formation is hard to control and its maximum resolution quickly limits the details of the simulated volume, we propose instead a procedural generation method. We build a lightweight cloudscape model as a hierarchy of functions. The finest details are obtained by composing procedural noises and reproduce the specific shapes of different kinds of clouds. The large-scale cloud presence is described at a high level and at different times by maps drawn by the user. These discrete maps are transformed into implicit static primitives and then interpolated by morphing, accounting for relief and winds in order to produce coherent trajectories. The implicit field obtained by mixing the interpolating primitives represents the spatiotemporal field of cloud density. Images are finally synthesized by rendering of the atmospheric participative medium according to our own implementation, executed in parallel on a graphic card
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Abrishami, Homeira. "Génération de motifs persans." Paris 8, 2010. http://octaviana.fr/document/156463229#?c=0&m=0&s=0&cv=0.
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Notre recherche propose une classification exhaustive des divers motifs ornementaux islamiques persans, basée sur une réunion et une confrontation des classifications jusqu’alors répertoriées, à partir de documents historiques persans et de recherches occidentales décisives. Elle s’avère singulière par la place qu’elle redonne aux motifs persans, notamment pré islamiques, qui ont influencé les motifs islamiques ultérieurs. Nous valorisons ensuite des motifs et techniques persans plus récents (boteh, khataï et girih), dont le développement a été localisé et qui ont ensuite rayonné sur l’ensemble islamique. À l’aide de nombreuses illlustrations, nous les décrivons et en expliquons les techniques de création, en soulignant le rôle que les mathématiques grecques et persanes ont joué au cours des époques. Nous y analysons ensuite l’importance de la cristallographie, du XIXe au XXe siècle, reliant d’abord les symétries (ordres 2, 3, 4, et 6) des cristaux aux pavages périodiques des ornements géométriques. Puis nous mettons en rapport la quasi-périodicité (symétrie d’ordre 5) et le travail de Penrose avec la technique traditionnelle du girih. Enfin, nous abordons la génération automatique de motifs ornementaux par ordinateur<br>This research offers an exhaustive classification of Persian Islamic ornamental patterns, based on a combination and a comparison of previous classifications, using historical Persian documents and decisive European scholarship. This research is unique because of the importance which we accord to Persian patterns, particularly to the Pre-Islamic ones that influenced later Islamic motifs. We then emphasize more recent Persian patterns and techniques (boteh, khataï et girih), whose development was local but influenced the entire Islamic world. Using many illustrations and examples, we describe these patterns and explain the process of their creation, highlighting the role that Greek and Persian mathematics played for centuries. We then analyse the importance of crystallography, from the XIX to XX centuries, first by linking symmetries of crystals (2, 3, 4 and 6 folds) with the periodic tilings of geometric ornaments, then by assimilating quasi-periodicity (5 fold symmetry) and Penrose’s tilings with the traditional technique of girih. Finally, we survey automatic computer generation of ornamental patterns
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Fleury, Charles. "Génération lyrique et génération X : parcours de jeunesse de deux générations au Québec." Thesis, Université Laval, 2008. http://www.theses.ulaval.ca/2008/25107/25107.pdf.
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Cordier, Nicolas. "Approches multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales." Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4111/document.
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Cette thèse s'intéresse au développement de méthodes automatiques pour la segmentation et la synthèse d'images par résonance magnétique de tumeurs cérébrales. La principale perspective clinique de la segmentation des gliomes est le suivi de la vitesse d'expansion diamétrique dans le but d'adapter les solutions thérapeutiques. A cette fin, la thèse formalise au moyen de modèles graphiques probabilistes des approches de segmentation multi-atlas fondées sur l'appariement de blocs de voxels. Un premier modèle probabiliste prolonge à la segmentation automatique de régions cérébrales pathologiques les approches multi-atlas classiques de segmentation de structures anatomiques. Une approximation de l'étape de marginalisation remplace la notion de fenêtre de recherche locale par un tamisage par atlas et par étiquette. Un modèle de détection de gliomes fondé sur un a priori spatial et des critères de pré-sélection de blocs de voxels permettent d'obtenir des temps de calcul compétitifs malgré un appariement non local. Ce travail est validé et comparé à l'état de l'art sur des bases de données publiques. Un second modèle probabiliste, symétrique au modèle de segmentation, simule des images par résonance magnétique de cas pathologiques, à partir d'une unique segmentation. Une heuristique permet d'estimer le maximum a posteriori et l'incertitude du modèle de synthèse d'image. Un appariement itératif des blocs de voxels renforce la cohérence spatiale des images simulées. Le réalisme des images simulées est évalué avec de vraies IRM et des simulations de l'état de l'art. Le raccordement d'un modèle de croissance de tumeur permet de créer des bases d'images annotées synthétiques<br>This thesis focuses on the development of automatic methods for the segmentation and synthesis of brain tumor Magnetic Resonance images. The main clinical perspective of glioma segmentation is growth velocity monitoring for patient therapy management. To this end, the thesis builds on the formalization of multi-atlas patch-based segmentation with probabilistic graphical models. A probabilistic model first extends classical multi-atlas approaches used for the segmentation of healthy brains structures to the automatic segmentation of pathological cerebral regions. An approximation of the marginalization step replaces the concept of local search windows with a stratification with respect to both atlases and labels. A glioma detection model based on a spatially-varying prior and patch pre-selection criteria are introduced to obtain competitive running times despite patch matching being non local. This work is validated and compared to state-of-the-art algorithms on publicly available datasets. A second probabilistic model mirrors the segmentation model in order to synthesize realistic MRI of pathological cases, based on a single label map. A heuristic method allows to solve for the maximum a posteriori and to estimate uncertainty of the image synthesis model. Iterating patch matching reinforces the spatial coherence of synthetic images. The realism of our synthetic images is assessed against real MRI, and against outputs of the state-of-the-art method. The junction of a tumor growth model to the proposed synthesis approach allows to generate databases of annotated synthetic cases
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Gallas, Mohamed-Anis. "De l'intention à la solution architecturale : proposition d'une méthode d'assistance à la prise en compte de la lumière naturelle durant les phases amont de conception." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0101.
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La lumière naturelle éclaire l'espace architectural créant les conditions nécessaires pour accueillir des activités humaines. La fonction d'éclairage de la lumière naturelle est associée à une autre dimension plus sensible attribuant une identité et une singularité à l'espace conçu. La maîtrise du comportement lumineux est une activité complexe qui fait appel à une multiplicité de facteurs dont la caractérisation est confrontée à l'incertitude et l'imprécision des informations disponibles durant les phases conceptuelles du projet. L'objectif de notre recherche est de proposer une méthode d'assistance qui prend en considération les propriétés des phases amont de conception pour aider le concepteur à intégrer ses intentions d'ambiance de lumière naturelle. Nous proposons une méthode d'assistance structurée selon un processus déclaratif permettant au concepteur d'expliciter ses intentions d'effets de lumière naturelle et de les traduire en solutions architecturales potentielles qu'il peut intégrer dans son projet. Cette méthode considère les intentions d'ambiance de lumière naturelle comme une information source à utiliser pour proposer une aide à la conception pendant les phases préliminaires du projet où elles constituent les seules informations disponibles. Cette méthode offre des fonctionnalités capables de gérer l'incertitude qui caractérise les phases de recherche et de formalisation d'idées. Notre méthode d'assistance a été implémentée dans un prototype d'outil dont l'apport cognitif et la capacité d'accompagnement des activités de conception ont été évalués et analysés dans un cadre expérimental de conception de projet<br>The daylight illuminates the architectural space and creates the necessary conditions to accommodate human activities. The illuminating function of daylight is joined to another sensitive dimension that attributes a distinctive identity to the designed space. The control of daylight in architectural environment needs some detailed and precise characteristics about aperture and walls features. The multiplicity of these characteristics is faced with the inaccuracy and the uncertainty of the design information available during the early steps. Our research aims to propose a design support method that takes into account the early design step features and helps designers to integrate there daylight atmosphere intentions in project. We propose a design support method structured as a declarative modelling process. The declarative process helps the designer to declare his daylight intentions and to translate them to potential solutions that could be integrated in his project. This method considers the designer intentions as the main design information used to help designer during the early design steps. The proposed method provides functionalities that could operate the inaccuracy and the uncertainty of the ideas research and formalisation steps. Our design support method was implemented in a prototype design support tool. The cognitive contribution and the ability to support the design activities of the proposed tool was evaluated and analysed in an experimental design context
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Lanusse, Patrick. "De la commande CRONE de première génération à la commande CRONE de troisième génération." Bordeaux 1, 1994. http://www.theses.fr/1994BOR10543.
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Le travail presente concerne la commande robuste et notamment l'evolution de la commande crone (commande robuste d'ordre non entier) mono-entree mono-sortie, de sa premiere a sa troisieme generation. Une presentation comparative et critique des principales commandes lineaires robustes est proposee dans un premier chapitre. Tout au long de ce chapitre, des enseignements sont tires des differentes commandes presentees. Le deuxieme chapitre est totalement consacre a la commande crone de premiere generation dans laquelle le regulateur a phase constante est defini par une transmittance d'ordre non entier reel. Dans la deuxieme generation presentee au chapitre 3, une transmittance d'ordre non entier reel definit cette fois-ci le transfert en boucle ouverte. Afin de synthetiser un gabarit au voisinage de la frequence au gain unite, le regulateur est determine a l'aide d'une methode d'identification fondee sur les fonctions symetriques elementaires des racines de viete. Les chapitres 4 et 5 presentent la commande crone de troisieme generation, generalisation de la strategie crone a la commande des procedes comportant des incertitudes de nature differente. Une premiere approche optimale est fondee sur la synthese d'un gabarit generalise a bande etroite, alors qu'une seconde proposee au chapitre 5 concerne l'integration au transfert en boucle ouverte du gabarit generalise defini par une transmittance d'ordre non entier complexe ainsi que la definition d'un critere de performances prenant en compte les specifications imposees par le concepteur. Un dernier chapitre cloture ce travail, et presente la modelisation et la commande d'un procede non lineaire a parametres incertains que realise un systeme de relevage hydraulique de tracteur
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Mognol, Pascal. "Contribution à la génération automatique de gammes en tournage : génération dirigée par évaluation progressive." Cachan, Ecole normale supérieure, 1994. http://www.theses.fr/1994DENS0019.
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Ce travail de recherche porte sur la génération automatique de gammes d'usinage en tournage. La complexité de ces recherches porte principalement sur deux points: il faut, d'une part, formaliser la connaissance de l'expert en gammes d'usinage (connaissance basée sur des calculs scientifiques mais aussi principalement sur l'expérience) et d'autre part, utiliser cette connaissance au mieux pour obtenir un système de génération automatique de gammes d'usinage (expertise cogniticienne). Il faut mettre en œuvre une méthode qui évite l'explosion combinatoire du nombre de solutions possibles, tout en ne réduisant pas l'espace des solutions envisagées. Pour répondre a ces exigences, nous avons mis en place un nouveau concept base sur la construction d'un graphe de résolution. Ce principe est du type ascendant. L'étude de la pièce finie permet, par habillages successifs, d'obtenir la forme brute. Des critères technologiques, qui traduisent l'expertise du gammiste, évaluent et éliminent progressivement les solutions peu fiables, tout en ne réduisant pas l'espace des solutions valides. De plus, l'analyse des critères défaillants permet de diriger l'élaboration du graphe vers des solutions répondant aux problèmes décelés. Le principe même d'élaboration du graphe garantit la non explosion combinatoire du nombre de solutions. Le graphe finalement obtenu, ne contient qu'un nombre restreint de gammes technologiquement faisables, sur lesquelles une étude finale et complète (étude de cout, par exemple) est menée. L'utilisateur peut ainsi choisir, en toutes connaissances de cause, la gamme qu'il va mettre en œuvre. Une maquette informatique a été réalisée. Les résultats obtenus ont permis de valider ces concepts dans le cadre du tournage
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Parigot, Didier. "Contribution à la programmation générative." Habilitation à diriger des recherches, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00506070.
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Depuis quelques années, la manière de programmer des applications complexes subit d'importants bouleversements induits essentiellement par cette nouvelle informatique présente partout, dite ubiquitaire. Ces bouleversements imposent de concevoir de nouvelles approches pour le développement logiciel avec comme objectif d'obtenir des applications plus ouvertes et adaptables. Des concepts comme la programmation par composants (comme les EJB ou les Web Services), par séparations des préoccupations (la programmation par aspects), la programmation générative ou encore par transformation de modèle (l'approche MDA proposée par l'OMG) ont été proposées pour essayer de répondre partiellement à ces nouveaux défis. Notre contribution est de montrer que ces différents concepts peuvent être unifiés dans la notion de fabrique logicielle basée sur la programmation générative. Intuitivement, cette notion de fabrique logicielle permet, en faisant le parallèle à une chaîne de production, d'automatiser le plus possible, le développement logiciel pour une famille d'applications (de produits). Cette automatisation assure une plus grande fiabilité, réutisabilité et évolutivité des applications. La fabrique logicielle essaie de capitaliser les savoirs-faire des divers métiers sous-jacents à la chaîne de fabrication. Il est essentiel que le développement logiciel soit guidé par le domaine de l'application (Domain-Driven Development). Les concepts généraux des langages de programmation (classique) ne permettent pas de capturer aisément ces divers savoirs-faire. Plus précisément, nous monterons comment les concepts comme la programmations par composants, par transformations de modèle et par séparations de préoccupation sont instanciés et revisités dans notre démarche. Finalement, nous défendons l'idée que les langages de programmation actuels ont peu évolués face à ces bouleversements et sont en fin de compte, le vrai goulet d'étranglement de l'informatique. Lors de la présentation, nous insisterons plus sur les motivations, les objectifs et les concepts que sur les aspects purement techniques. Précisons tout de même que cette démarche a été validée dans la conception et la réalisation d'un générateur de fabrique logicielle, dénommé SmartTools. En effet, ce prototype de recherche permet de ce faire une idée précise et de matérialiser concrètement, cette nouvelle approche. De plus, cela montre très clairement que cette nouvelle approche du développement logiciel est envisageable à très court terme.
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Mairesse, Yann. "Génération et caractérisation d'impulsions attosecondes." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011620.
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La génération d'harmoniques d'ordre élevé par focalisation d'un laser intense femtoseconde dans un jet de gaz rare permet d'obtenir des trains d'impulsions attosecondes dans l'extrême ultraviolet. Dans cette thèse, nous présentons une caractérisation temporelle de ce rayonnement sur deux échelles de temps, femtoseconde et attoseconde. <br />En transposant une technique d'interférométrie spectrale couramment utilisée pour la caractérisation complète d'impulsions infrarouges (SPIDER), nous effectuons une caractérisation complète monocoup du profil temporel d'harmoniques individuelles, à l'échelle femtoseconde.<br />Ensuite, nous étudions expérimentalement la structure attoseconde du rayonnement harmonique, et mettons en évidence une dérive temporelle dans l'émission : les harmoniques les plus faibles sont émises avant les plus élevées. Cette dérive, qui est directement liée à la dynamique électronique microscopique dans le processus de génération, limite la durée d'impulsion que l'on peut obtenir en augmentant la largeur spectrale. Nous présentons les résultats de l'optimisation des conditions de génération afin d'améliorer la synchronisation dans l'émission. Nous montrons également la possibilité de recomprimer les impulsions attosecondes.<br />Enfin, nous proposons une nouvelle technique pour la caractérisation complète d'impulsions attosecondes arbitraires : FROGCRAB. Elle permettrait une mesure simultanée des caractéristiques femtoseconde et attoseconde du rayonnement, et ainsi une connaissance complète de la source lumineuse attoseconde en vue de son utilisation dans des expériences d'applications.
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Villeneuve, D. "Logiciel de génération de colonnes." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp02/NQ53547.pdf.
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Petitjean, Simon. "Génération modulaire de grammaires formelles." Thesis, Orléans, 2014. http://www.theses.fr/2014ORLE2048/document.
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Les travaux présentés dans cette thèse visent à faciliter le développement de ressources pour le traitement automatique des langues. Les ressources de ce type prennent des formes très diverses, en raison de l’existence de différents niveaux d’étude de la langue (syntaxe, morphologie, sémantique,. . . ) et de différents formalismes proposés pour la description des langues à chacun de ces niveaux. Les formalismes faisant intervenir différents types de structures, un unique langage de description n’est pas suffisant : il est nécessaire pour chaque formalisme de créer un langage dédié (ou DSL), et d’implémenter un nouvel outil utilisant ce langage, ce qui est une tâche longue et complexe. Pour cette raison, nous proposons dans cette thèse une méthode pour assembler modulairement, et adapter, des cadres de développement spécifiques à des tâches de génération de ressources langagières. Les cadres de développement créés sont construits autour des concepts fondamentaux de l’approche XMG (eXtensible MetaGrammar), à savoir disposer d’un langage de description permettant la définition modulaire d’abstractions sur des structures linguistiques, ainsi que leur combinaison non-déterministe (c’est à dire au moyen des opérateurs logiques de conjonction et disjonction). La méthode se base sur l’assemblage d’un langage de description à partir de briques réutilisables, et d’après un fichier unique de spécification. L’intégralité de la chaîne de traitement pour le DSL ainsi défini est assemblée automatiquement d’après cette même spécification. Nous avons dans un premier temps validé cette approche en recréant l’outil XMG à partir de briques élémentaires. Des collaborations avec des linguistes nous ont également amené à assembler des compilateurs permettant la description de la morphologie de l’Ikota (langue bantoue) et de la sémantique (au moyen de la théorie des frames)<br>The work presented in this thesis aim at facilitating the development of resources for natural language processing. Resources of this type take different forms, because of the existence of several levels of linguistic description (syntax, morphology, semantics, . . . ) and of several formalisms proposed for the description of natural languages at each one of these levels. The formalisms featuring different types of structures, a unique description language is not enough: it is necessary to create a domain specific language (or DSL) for every formalism, and to implement a new tool which uses this language, which is a long a complex task. For this reason, we propose in this thesis a method to assemble in a modular way development frameworks specific to tasks of linguistic resource generation. The frameworks assembled thanks to our method are based on the fundamental concepts of the XMG (eXtensible MetaGrammar) approach, allowing the generation of tree based grammars. The method is based on the assembling of a description language from reusable bricks, and according to a unique specification file. The totality of the processing chain for the DSL is automatically assembled thanks to the same specification. In a first time, we validated this approach by recreating the XMG tool from elementary bricks. Some collaborations with linguists also brought us to assemble compilers allowing the description of morphology and semantics
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Schmitt, Maxime. "Génération automatique de codes adaptatifs." Thesis, Strasbourg, 2019. http://www.theses.fr/2019STRAD029.
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Dans cette thèse nous proposons une interface de programmation pour aider les développeurs dans leur tâche d'optimisation de programme par calcul approché. Cette interface prend la forme d'extensions aux langages de programmation pour indiquer au compilateur quelles parties du programme peuvent utiliser ce type de calcul. Le compilateur se charge alors de transformer les parties du programme visées pour rendre l'application adaptative, allouant plus de ressources aux endroits où une précision importante est requise et utilisant des approximations où la précision peut être moindre. Nous avons automatisé la découverte des paramètres d'optimisation que devrait fournir l'utilisateur pour les codes à stencil, qui sont souvent rencontrés dans des applications de traitement du signal, traitement d'image ou simulation numérique. Nous avons exploré des techniques de compression automatique de données pour compléter la génération de code adaptatif. Nous utilisons la transformée en ondelettes pour compresser les données et obtenir d'autres informations qui peuvent être utilisées pour trouver les zones avec des besoins en précision plus importantes<br>In this thesis we introduce a new application programming interface to help developers to optimize an application with approximate computing techniques. This interface is provided as a language extension to advise the compiler about the parts of the program that may be optimized with approximate computing and what can be done about them. The code transformations of the targeted regions are entirely handled by the compiler to produce an adaptive software. The produced adaptive application allocates more computing power to the locations where more precision is required, and may use approximations where the precision is secondary. We automate the discovery of the optimization parameters for the special class of stencil programs which are common in signal/image processing and numerical simulations. Finally, we explore the possibility of compressing the application data using the wavelet transform and we use information found in this basis to locate the areas where more precision may be needed
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Thiéblin, Elodie. "Génération automatique d'alignements complexes d'ontologies." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30135.
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Le web de données liées (LOD) est composé de nombreux entrepôts de données. Ces données sont décrites par différents vocabulaires (ou ontologies). Chaque ontologie a une terminologie et une modélisation propre ce qui les rend hétérogènes. Pour lier et rendre les données du web de données liées interopérables, les alignements d'ontologies établissent des correspondances entre les entités desdites ontologies. Il existe de nombreux systèmes d'alignement qui génèrent des correspondances simples, i.e., ils lient une entité à une autre entité. Toutefois, pour surmonter l'hétérogénéité des ontologies, des correspondances plus expressives sont parfois nécessaires. Trouver ce genre de correspondances est un travail fastidieux qu'il convient d'automatiser. Dans le cadre de cette thèse, une approche d'alignement complexe basée sur des besoins utilisateurs et des instances communes est proposée. Le domaine des alignements complexes est relativement récent et peu de travaux adressent la problématique de leur évaluation. Pour pallier ce manque, un système d'évaluation automatique basé sur de la comparaison d'instances est proposé. Ce système est complété par un jeu de données artificiel sur le domaine des conférences<br>The Linked Open Data (LOD) cloud is composed of data repositories. The data in the repositories are described by vocabularies also called ontologies. Each ontology has its own terminology and model. This leads to heterogeneity between them. To make the ontologies and the data they describe interoperable, ontology alignments establish correspondences, or links between their entities. There are many ontology matching systems which generate simple alignments, i.e., they link an entity to another. However, to overcome the ontology heterogeneity, more expressive correspondences are sometimes needed. Finding this kind of correspondence is a fastidious task that can be automated. In this thesis, an automatic complex matching approach based on a user's knowledge needs and common instances is proposed. The complex alignment field is still growing and little work address the evaluation of such alignments. To palliate this lack, we propose an automatic complex alignment evaluation system. This system is based on instances. A famous alignment evaluation dataset has been extended for this evaluation
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Jeyasothy, Adulam. "Génération d'explications post-hoc personnalisées." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS027.
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La thèse se place dans le domaine de l'IA explicable (XAI, eXplainable AI). Nous nous concentrons sur les méthodes d'interprétabilité post-hoc qui visent à expliquer à un utilisateur la prédiction pour une donnée d'intérêt spécifique effectuée par un modèle de décision entraîné. Pour augmenter l'interprétabilité des explications, cette thèse étudie l'intégration de connaissances utilisateur dans ces méthodes, et vise ainsi à améliorer la compréhensibilité de l'explication en générant des explications personnalisées adaptées à chaque utilisateur. Pour cela, nous proposons un formalisme général qui intègre explicitement la connaissance via un nouveau critère dans les objectifs d'interprétabilité. Ce formalisme est ensuite décliné pour différents types connaissances et différents types d'explications, particulièrement les exemples contre-factuels, conduisant à la proposition de plusieurs algorithmes (KICE, Knowledge Integration in Counterfactual Explanation, rKICE pour sa variante incluant des connaissances exprimées par des règles et KISM, Knowledge Integration in Surrogate Models). La question de l'agrégation des contraintes de qualité classique et de compatibilité avec les connaissances est également étudiée et nous proposons d'utiliser l'intégrale de Gödel comme opérateur d'agrégation. Enfin nous discutons de la difficulté à générer une unique explication adaptée à tous types d'utilisateurs et de la notion de diversité dans les explications<br>This thesis is in the field of eXplainable AI (XAI). We focus on post-hoc interpretability methods that aim to explain to a user the prediction for a specific data made by a trained decision model. To increase the interpretability of explanations, this thesis studies the integration of user knowledge into these methods, and thus aims to improve the understandability of the explanation by generating personalized explanations tailored to each user. To this end, we propose a general formalism that explicitly integrates knowledge via a new criterion in the interpretability objectives. This formalism is then declined for different types of knowledge and different types of explanations, particularly counterfactual examples, leading to the proposal of several algorithms (KICE, Knowledge Integration in Counterfactual Explanation, rKICE for its variant including knowledge expressed by rules and KISM, Knowledge Integration in Surrogate Models). The issue of aggregating classical quality and knowledge compatibility constraints is also studied, and we propose to use Gödel's integral as an aggregation operator. Finally, we discuss the difficulty of generating a single explanation suitable for all types of users and the notion of diversity in explanations
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Flandrin, Nicolas. "Génération de maillage hybride pour les simulateurs de réservoir pétrolier de nouvelle génération : extension 3D." Troyes, 2005. http://www.theses.fr/2005TROY0009.
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Au cours de l’exploitation d’un gisement pétrolier, il est important de prévoir la récupération des hydrocarbures et d’en optimiser la production. Aussi, pour en simuler la physique des écoulements, il est primordial de fournir aux schémas numériques un domaine d’étude correctement discrétisé. Dans cette thèse, nous nous intéressons à cette discrétisation spatiale et nous proposons d’étendre en 3D les maillages hybrides 2D proposés par l’IFP en 1998 qui permettent de prendre en compte, directement au niveau de la géométrie, le caractère radial des écoulements aux abords des puits. Dans ces maillages hybrides, les puits et leur aire de drainage sont modélisés au moyen de maillages structurés de type radial circulaire et les réservoirs par des maillages structurés de type cartésien non uniforme ou Corner Point Geometry. La liaison entre le maillage des puits et celui des réservoirs est établie au moyen des maillages de transition non structurés, basés sur l’utilisation de diagrammes de puissance 3D, admissibles au sens des volumes finis, de telle sorte que le maillage hybride global soit conforme. Deux méthodes ont été développées pour générer ces maillages de transition : une méthode basée sur l’utilisation d’une triangulation de Delaunay et une autre basée sur une approche frontale. Des critères géométriques ont par ailleurs été introduits pour mesurer la qualité de ces maillages hybrides et des procédures d’optimisation ont été proposées pour améliorer certains de ces critères sous contrôle d’admissibilité au sens des volumes finis<br>During the exploitation of an oil reservoir, it is important to predict the recovery of hydrocarbons and to optimize its production. A better comprehension of the physical phenomena requires to simulate 3D multiphase flows in increasingly complex geological structures. In this thesis, we are interested in this spatial discretization and we propose to extend in 3D the 2D hybrid model proposed by IFP in 1998 where the radial characteristics of the flows in the vicinity of wells are directly taken into account in the geometry. In these hybrid meshes, the wells and their drainage area are described by structured radial circular meshes and the reservoirs are represented by structured meshes that can be non uniform Cartesian or Corner Point Geometry grids. In order to generate a global conforming mesh, unstructured transition meshes based on power diagrams and satisfying finite volume properties are used to connect together the structured meshes. Two methods have been implemented to generate these transition meshes: a method using a Delaunay triangulation and another one using a frontal approach. In addition, some criteria are introduced to measure the quality or the transition meshes and optimization procedures are proposed to increase some of these criteria under finite volume properties constraints
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Lucas, Thomas. "Modèles génératifs profonds : sur-généralisation et abandon de mode." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM049.
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Cette dissertation explore le sujet des modèles génératifs appliqués aux images naturelles.Cette tâche consiste a modéliser la distribution des données observées, et peut permettre de générer des données artificielles semblables aux données d'origine, où de compresser des images.Les modèles à variable latentes, qui sont au cœur de cette thèse, cherchent a résumer les principaux facteurs de variation d'une image en une variable qui peut être manipulée.En particulier, nos contributions sont basées sur deux modèles génératifs a variable latentes: le modèle génératif adversarial (GAN) et l' encodeur variationel (VAE).Récemment, les GAN ont significativement amélioré la qualité des images générées par des modèles profonds, générant des images très convaincantes.Malheureusement ces modèles ont du mal à modéliser tous les modes de la distribution d'origine, ie ils ne couvrent pas les données dans toute leur variabilité.A l'inverse, les modèles basés sur le maximum de vraisemblance tels que les VAEs couvrent typiquement toute la variabilité des données, et en offrent une mesure objective.Mais ces modèles produisent des échantillons de qualité visuelle inférieure, qui sont plus facilement distingués de vrais images.Le travail présenté dans cette thèse a pour but d'obtenir le meilleur des deux mondes: des échantillons de bonne qualité tout en modélisant tout le support de la distribution.La première contribution de ce manuscrit est un modèle génératif profond qui encode la structure globale des images dans une variable latente, basé sur le VAE, et utilise un modèle autoregressif pour modéliser les détails de bas niveau.Nous proposons une procédure d'entrainement qui utilise une fonction de perte auxiliaire pour contrôler quelle information est capturée par la variable latent et quelle information est laissée à un décodeur autoregressif.Au contraire des précédentes approches pour construire des modèles hybrides de ce genre, notre modèle de nécessite pas de contraindre la capacité du décodeur autoregressif pour empêcher des modèles dégénérés qui ignorent la variable latente.La deuxième contribution est bâtie sur le modèle du GAN standard, qui utilise un discriminateur pour guider le modèle génératif.Le discriminateur évalue généralement la qualité d'échantillons individuels, ce qui rend la tache d'évaluer la variabilité des données difficile.A la place, nous proposons de fournir au discriminateur des ensembles de données, ou batches, qui mélangent des vraies images et des images générées.Nous l'entrainons à prédire le ratio de vrais et de faux éléments dans l'ensemble.Ces batches servent d'approximation de la vrai distribution des images générées et permettent au discriminateur d'approximer des statistiques sur leur distributionLes lacunes mutuelles des VAEs et des GANs peuvent, en principe, être réglées en entrainant des modèles hybrides qui utilisent les deux types d'objectif.Dans notre troisième contribution, nous montrons que les hypothèses paramétriques habituelles faites par les VAE produisent un conflit entre les deux, menant à des performances décevantes pour les modèles hybrides.Nous proposons une solution basée sur des modèles profonds inversibles, qui entraine un espace de features dans lequel les hypothèses habituelles peuvent être faites sans poser problème.Notre approche fourni des évaluations e vraisemblance dans l'espace des images tout en étant capable de tirer profit de l'entrainement adversaire.Elle obtient des échantillons de qualité équivalente au modèle pleinement adversaires tout en améliorant les scores de maximum de vraisemblance au moment de la publication, ce qui constitue une amélioration significative<br>This dissertation explores the topic of generative modelling of natural images,which is the task of fitting a data generating distribution.Such models can be used to generate artificial data resembling the true data, or to compress images.Latent variable models, which are at the core of our contributions, seek to capture the main factors of variations of an image into a variable that can be manipulated.In particular we build on two successful latent variable generative models, the generative adversarial network (GAN) and Variational autoencoder (VAE) models.Recently GANs significantly improved the quality of images generated by deep models, obtaining very compelling samples.Unfortunately these models struggle to capture all the modes of the original distribution, ie they do not cover the full variability of the dataset.Conversely, likelihood based models such as VAEs typically cover the full variety of the data well and provide an objective measure of coverage.However these models produce samples of inferior visual quality that are more easily distinguished from real ones.The work presented in this thesis strives for the best of both worlds: to obtain compelling samples while modelling the full support of the distribution.To achieve that, we focus on i) the optimisation problems used and ii) practical model limitations that hinder performance.The first contribution of this manuscript is a deep generative model that encodes global image structure into latent variables, built on the VAE, and autoregressively models low level detail.We propose a training procedure relying on an auxiliary loss function to control what information is captured by the latent variables and what information is left to an autoregressive decoder.Unlike previous approaches to such hybrid models, ours does not need to restrict the capacity of the autoregressive decoder to prevent degenerate models that ignore the latent variables.The second contribution builds on the standard GAN model, which trains a discriminator network to provide feedback to a generative network.The discriminator usually assesses the quality of individual samples, which makes it hard to evaluate the variability of the data.Instead we propose to feed the discriminator with emph{batches} that mix both true and fake samples, and train it to predict the ratio of true samples in the batch.These batches work as approximations of the distribution of generated images and allows the discriminator to approximate distributional statistics.We introduce an architecture that is well suited to solve this problem efficiently,and show experimentally that our approach reduces mode collapse in GANs on two synthetic datasets, and obtains good results on the CIFAR10 and CelebA datasets.The mutual shortcomings of VAEs and GANs can in principle be addressed by training hybrid models that use both types of objective.In our third contribution, we show that usual parametric assumptions made in VAEs induce a conflict between them, leading to lackluster performance of hybrid models.We propose a solution based on deep invertible transformations, that trains a feature space in which usual assumptions can be made without harm.Our approach provides likelihood computations in image space while being able to take advantage of adversarial training.It obtains GAN-like samples that are competitive with fully adversarial models while improving likelihood scores over existing hybrid models at the time of publication, which is a significant advancement
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Dangauthier, Pierre-Charles. "Fondations, méthode et applications de l'apprentissage bayésien." Phd thesis, Grenoble INPG, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00267643.
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Le domaine de l'apprentissage automatique a pour but la création d'agents synthétiques améliorant leurs performances avec l'expérience. Pour pouvoir se perfectionner, ces agents extraient des régularités statistiques de données incertaines et mettent à jour leur modèle du monde. Les probabilités bayésiennes sont un outil rationnel pour répondre à la problématique de l'apprentissage. Cependant, comme ce problème est souvent difficile, des solutions proposant un compromis entre précision et rapidité doivent être mises en oeuvre. Ce travail présente la méthode d'apprentissage bayésien, ses fondations philosophiques et plusieurs applications innovantes. Nous nous intéressons d'abord à des questions d'apprentissage de paramètres. Dans ce cadre nous étudions deux problèmes d'analyse de données à variables cachées. Nous proposons d'abord une méthode bayésienne pour classer les joueurs d'échecs qui améliore sensiblement le système Elo. Le classement produit permet de répondre à des questions intéressantes comme celle de savoir qui fut le meilleur joueur d'échecs de tous les temps. Nous étudions aussi un système de filtrage collaboratif dont le but est de prévoir les goûts cinématographiques d'utilisateurs en fonction de leurs préférences passées. La deuxième partie de notre travail concerne l'apprentissage de modèles. D'abord nous nous intéressons à la sélection de variables pertinentes dans le cadre d'une application robotique. D'un point de vue cognitif, cette sélection permet au robot de transférer ses connaissances d'un domaine sensorimoteur vers un autre. Finalement, nous proposons une méthode permettant de découvrir automatiquement une nouvelle variable cachée afin de mieux modéliser l'environnement d'un robot.
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Chambefort, Françoise. "Mimèsis du flux, exploration des potentialités narratives des flux de données." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCC004.
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Art du flux, data art, l’art numérique s’approprie les flux de données. Le rapport au réel et au temps qui s’y joue semble propice à la narration, pourtant les œuvres intègrent rarement des récits. Choisissant la voie de la recherche création, cette thèse explore les potentialités narratives des flux de données. Articulant les approches techniques, sémiotiques, sociales et esthétiques, la réflexion se nourrit, outre les sciences de l’information et de la communication, de disciplines variées telles que l’informatique, la philosophie, la sociologie, les sciences cognitives et la narratologie. L’œuvre Lucette, Gare de Clichy a été créée spécifiquement pour répondre à la question de recherche. La structure de l’œuvre a été déclinée en une version écran et une version performance. Elle est étudiée depuis sa création jusqu’à sa réception par le public. L’installation de Jonathan Fletcher Moore Artificial Killing Machine est analysée en parallèle. Dans un premier temps, l’objet de recherche – le récit fondé sur un flux de données en temps réel - est défini et le concept de moulins à données est forgé pour désigner ce type d’œuvres. Quatre hypothèses sont ensuite formulées et vérifiées successivement. Si les moulins à données sont à même de configurer une représentation de type narratif, ils doivent pour cela s’affranchir de la logique de l’action. Le récit de fiction est alors mis en mouvement par le réel. La métaphore qui relie les données du réel à la fiction provoque une oscillation de l’attention du spectateur entre le comparé et le comparant. Cette métaphore-switch possède la capacité de renforcer le sens qu’elle véhicule. Les moulins à données sont ainsi à même de faire ressentir la contingence de la vie telle que l’éprouve une personne vulnérable, ballotée entre temps objectif et temps subjectif<br>Sometimes called stream art or data art, digital art seizes data streams as its raw materials. Choosing a path of creative research, this thesis explores the story-telling potentialities of data streams. Structured around technical, social, semiotic and aesthetic approaches, its thinking draws on various fields of study : information and communication sciences, but also computer sciences, cognitive sciences, philosophy, sociology and narratology. The work Lucette, Gare de Clichy was especially designed to answer the researched question. The conformation of the work allowed for two different versions of it : a screen version and a performance. It is studied in all its stages, from its creation process to the public's response to it. Jonathan Fletcher Moore's installation, Artificial Killing Machine, is also analyzed. First, our object of research - stories made from a real-time data stream - is defined and the concept of data mills is crafted to refer to this type of work. Then four hypothesis are formulated and individually verified. If data mills are to be able to form a narrative representation, they must free themselves from the logic of action. Thus can fiction become powered by reality. The metaphor that links the data originated in reality and the crafted fiction generates in the viewer a shifting of focus between what is compared and what compares. This switching-metaphor has the power to reinforce the meaning it carries. Data mills are therefore able to convey the contingency of life as experienced by a vulnerable individual, tossed back and forth between objective and subjective time
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Mehr, Éloi. "Unsupervised Learning of 3D Shape Spaces for 3D Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS566.
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Bien que les données 3D soient de plus en plus populaires, en particulier avec la démocratisation des expériences de réalité virtuelle et augmentée, il reste très difficile de manipuler une forme 3D, même pour des designers ou des experts. Partant d’une base de données d’instances 3D d’une ou plusieurs catégories d’objets, nous voulons apprendre la variété des formes plausibles en vue de développer de nouveaux outils intelligents de modélisation et d’édition 3D. Cependant, cette variété est souvent bien plus complexe comparée au domaine 2D. En effet, les surfaces 3D peuvent être représentées en utilisant plusieurs plongements distincts, et peuvent aussi exhiber des alignements ou des topologies différentes. Dans cette thèse, nous étudions la variété des formes plausibles à la lumière des défis évoqués précédemment, en approfondissant trois points de vue différents. Tout d'abord, nous considérons la variété comme un espace quotient, dans le but d’apprendre la géométrie intrinsèque des formes à partir d’une base de données où les modèles 3D ne sont pas co-alignés. Ensuite, nous supposons que la variété est non connexe, ce qui aboutit à un nouveau modèle d’apprentissage profond capable d’automatiquement partitionner et apprendre les formes selon leur typologie. Enfin, nous étudions la conversion d’une entrée 3D non structurée vers une géométrie exacte, représentée comme un arbre structuré de primitives solides continues<br>Even though 3D data is becoming increasingly more popular, especially with the democratization of virtual and augmented experiences, it remains very difficult to manipulate a 3D shape, even for designers or experts. Given a database containing 3D instances of one or several categories of objects, we want to learn the manifold of plausible shapes in order to develop new intelligent 3D modeling and editing tools. However, this manifold is often much more complex compared to the 2D domain. Indeed, 3D surfaces can be represented using various embeddings, and may also exhibit different alignments and topologies. In this thesis we study the manifold of plausible shapes in the light of the aforementioned challenges, by deepening three different points of view. First of all, we consider the manifold as a quotient space, in order to learn the shapes’ intrinsic geometry from a dataset where the 3D models are not co-aligned. Then, we assume that the manifold is disconnected, which leads to a new deep learning model that is able to automatically cluster and learn the shapes according to their typology. Finally, we study the conversion of an unstructured 3D input to an exact geometry, represented as a structured tree of continuous solid primitives