Eléments de sciences ouvertes

National audienc

BIG DATA, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PERFORMANCE DES ENTREPRISES DE DEMAIN.

   Le présent article vise à démontrer l’inefficacité de la démarche hypothéco-déductive, du fait qu’à l’ère du Big Data, la nature de variable non numérique à traiter et le volume de données associé au manque de crédibilité de celles-ci rend leurs exploitations alambiquées. Dans ce paradigme évolutif, les entreprises sont contraintes aujourd’hui, de trouver un modèle intelligent qui permettra aux Big Data de trouver leur place dans la stratégie de l’entreprise. &nbsp

Influence of Jpeg coding on image descriptors

We present in this paper an experimental study on robustness of main image descriptors regarding to the Jpeg coding noise . We particularly introduce some results concerning histograms and differential characteristics of a given image . This study is a preliminary work of our team in the context of content-based indexation of images and videos .Cet article propose une étude expérimentale de la robustesse des principaux descripteurs d'images par rapport aux distorsions introduites par le codage Jpeg. Tout particulièrement, nous présentons les résultats obtenus pour les histogrammes et les éléments différentiels d'une image. Cette étude est préliminaire à nos travaux sur l'indexation d'images et de vidéo1

Unsupervised learning of pictures by genetic hibrydization of hidden Markov chain

This paper presents a learning algorithm using hidden Markov models (HMMs) and genetic algorithms (GAs) . Two standard problems to be solved with HMMs are how to determine the probabilities and the number of hidden states of the learned models . Generally, this number of states is determined either by the trial-error method that needs experimentation, or by the background knowledge available . The presented algorithm uses a GA in order to determine at the same time both the number of states and the probabilities of learned HMMs . This hybrid algorithm uses the Baum-Welch algorithm to optimise precisely the probabilities of HMMs . Several algorithms, either hybrid or not, are compared in a face recognition task . The obtained results highlight the strength of our approach for the concerned problem .Cet article présente un algorithme d'apprentissage non supervisé par chaînes de Markov cachées (CMC) et algorithmes génétiques (AG). Deux des problèmes rencontrés lors de l'utilisation des CMC sont de déterminer les probabilités de la CMC et le nombre d'états de cette chaîne. Bien souvent, ce nombre d'états est déterminé soit par expériences successives, soit à l'aide de connaissances a priori du domaine. L'algorithme présenté ici emploie un algorithme génétique afin de déterminer le nombre d'états cachés de la CMC ainsi que les différentes probabilités qui la constituent. Cet algorithme est couplé à l'algorithme de Baum-Welch qui permet une réestimation efficace des probabilités de la CMC. Différents algorithmes, hybrides ou non, sont comparés entre eux sur une application d'apprentissage et de reconnaissance d'images représentant des visages. Les résultats montrent la supériorité de l'approche génétique pour ce type de problème

Conception d'une architecture multi-agents supportant des agents mobiles intelligents

Systèmes d'agents mobiles -- Architecture des sytèmes d'agents mobiles -- Architecture Java -- Architecture multi-langages -- Avantages et désavantages des agents mobiles -- Recherche d'informations -- Application des sytèmes d'agents mobiles -- Performances des SAM et perspectives -- Architecture multi-agents de recherche d'information -- Caractérisation de l'architecture -- Application numéro pilote -- Application chercheur d'images sur Internet -- Algorithmes de recherche d'information utilisés

Les algorithmes dans le droit : illusions et (r)évolutions

peer reviewedRares ont été jusqu’ici les articles publiés dans Droit et Société prenant pour objet les interactions entre technologies numériques et droit . C’est pour cette raison que ce dossier propose aux lecteurs de la revue des contributions empiriquement ancrées relatives à ce vaste phénomène, sans bien entendu prétendre le saisir dans sa totalité. Ce dossier s’inscrit ainsi dans le prolongement de diverses initiatives ayant récemment permis une meilleure compréhension des enjeux relatifs aux processus de digitalisation de la justice, d’algorithmisation du droit, de dématérialisation des procédures judiciaires ou encore d’automatisation du raisonnement juridique . Sans négliger les importantes contributions conceptuelles et critiques existantes , les articles rassemblés ici saisissent empiriquement les phénomènes concrets par lesquels les technologies algorithmiques influencent le processus de mise en œuvre du droit ou, plus simplement, le rendent possible. Ces articles permettent ainsi d’éclairer quatre des évolutions liées à l’introduction des algorithmes dans les activités juridiques : • une évolution technologique d’abord, basée sur la conception, le développement et l’usage d’algorithmes, d’applications, de plateformes, de logiciels, etc. ; • une évolution du marché des services juridiques ensuite, basée sur l’offre et la demande de services – automatisés ou non – de rédaction de contrats, d’avis et de documents juridiques divers et variés ; • une évolution du droit et des normes – juridiques ou non – liée, notamment, aux formes de régulation par le code informatique et aux formes de régulation par les données ; • une évolution des formes organisationnelles et des pratiques professionnelles

Optimisation des Systèmes Multimodaux pour l’Identification dans l’Imagerie

Parmi les médias les plus populaires qui ont pris une place incontournable pour le développement des systèmes de reconnaissances biométriques en général et les systèmes de la reconnaissance de visage en particulier on trouve l’Image. L’une des utilisations les plus courantes des images est l’identification/vérification en biométrie qui connaît un intérêt grandissant depuis quelques années. L’efficacité des techniques d’identification en imagerie est aujourd’hui très fortement liée à des contraintes fortes imposées à l’utilisateur. Une voie de recherche actuelle se tourne donc vers la gestion de situations où l’acquisition des données est moins contrainte. Finalement, l’usage d’une seule modalité est souvent limité en termes de performance ou de difficultés d’usage, c’est pourquoi il apparaît intéressant d’évaluer l’apport de la multi-modalité dans ce contexte. L’objectif de la thèse est de mener un travail pour poursuivre une recherche tournée à la fois vers les techniques d’optimisation basées d’une part sur les descripteurs hybrides et les patchs ainsi que leurs techniques de fusions, et d’autre part sur le Deep Learning (Transfer Learning). Nous nous intéressons plus particulièrement à l’image du visage et nos approches sont validées sur plusieurs bases de données universelles pour défier tous les aléas d’acquisition et d’environnements non contrôlés

Kiosk assistant (KAS) application de la planification à un assistant de présentation multimédia

Ce travail s'inscrit dans le cadre de mon programme de maîtrise en Génie Logiciel à l'Université de Sherbrooke. Il consiste à animer un agent et à diriger ses mouvements par un planificateur afin de réaliser une présentation multimédia. La présentation est appliquée au Département de Mathématiques et d'Informatique de l'Université de Sherbrooke (D.M.I.) et porte sur les différents domaines d'études, ainsi que les professeurs qui effectuent des recherches dans ces domaines. La facilité de production des médias due à l'évolution et au développement technologiques ainsi que la limitation des outils et applications impliquant des interactions homme-machine ont engendré de nouvelles manières de communiquer ou de présenter l'information. Ainsi, des systèmes multimédia deviennent de plus en plus nombreux sur le marché et présentent beaucoup d'utilitaires pour communiquer avec des utilisateurs soit par le son, soit par des images ou par la voix. Mais beaucoup de ces systèmes restent encore implémentés à partir de fonctions simples et ne répondent pas aux besoins des utilisateurs. Par ailleurs, la progression des travaux en Intelligence Artificielle a amené plusieurs à considérer le fait que des applications interactives intelligentes (agents logiciels) peuvent aider l'homme à résoudre certains de ses problèmes jusque là difficiles à résoudre."--Résumé abrégé par UMI