Neurosciences, médiation musicale et abstraction phonologique de l'anglais au primaire

Article sur 21 pagesThis action research aims to analyze the relation between musical teaching/learning and phonological accommodation (Piaget) in English L2 at primary school in the light of the latest findings in cognitive neurosciences. Starting from the succeeding curricula set up to promote the learning of oral/aural English, we shed a new light on the now obvious links between perception/comprehension and Wernicke's area, oral production and lip reading thanks to mirror neurones connected to Broca's area or still, cerebral plasticity obtained through the richness of signals and the transversal dimension of learnings. In so doing, we come up with a sample of teaching schemes, namely, concrete musical and phonological activities enabling the activation and mapping of the abstract dimensions of language in a holistic proceeding taking the whole of the learning subject into account

Contribution De L'apprentissage Automatique Et De La Fouille De Textes À La Construction De Systèmes D’information Pour Exploitants Agricoles

Les systèmes agricoles vont des techniques intensives aux interventions minimalistes, en passant par le semi-direct. Ces systèmes supposent une connaissance précise des pratiques agricoles par les exploitants et les techniciens. A cela, s’ajoute la maîtrise des nouvelles technologies, le contrôle des resistances aux traitements, l'acquisition des connaissances sur les variétés de semences, l'impact sur les sols, etc. Toute cette masse d'information est disponible sur internet : dans des articles scientifiques, des forums de discussions, dessites web spécialisés et lesréseaux sociaux. Ce sont des informations sous format texte, généralement mal structuré. L'objectif de ce travail est de donner une vue générale de la recherche sur la fouille de données textuelles en agriculture. Il présente les principales méthodes permettant l'extraction d'informations pertinentes et teste la fouille sur des données de Scopus, de Twitter et d'un site commercial spécialisé en produits agricoles. Un exemple de classification de données est détaillé, via les algorithmes d'apprentissage automatique. Le code informatique pour réaliser cette revue est sur Python. There are several techniques used in agricultural systems, from intensive to minimum intervention, no-tillage, and organic methods. Those systems suppose that the farmers have a precise and continuous knowledge of the methods used. Furthermore, the expertise of those new technologies, the control of the treatment resistance, the gain of knowledge on seed varieties and impact on the soil are aspects that should be taken into consideration by farmers who have to keep an eye on the novelties. All those information are available on the internet, in scientific publications, discussion forums, specialized websites, and social media. Resulting from the disorderliness of those text information, the goal of this work is to provide a global view on textual data mining for agriculture. It presents the main methods in extracting relevant information and tests it on data coming from Scopus, Twitter and a website for agricultural products, to illustrate the technique used. Coded in Python, this work provides an example of data classification via machine learning tools

Connexionisme et attribution du genre en français : modèle d’acquisition ou de classification?

Les modèles connexionistes tendent à démontrer que les règles postulées par les théories ayant une approche symbolique peuvent se résumer à une capacité organisationnelle du cerveau, où l’ordre n’est que le résultat émergent des fonctions architecturales du système. Sokolik et Smith 1992 ont développé un système connexioniste pour rendre compte de l’assignation du genre en français. Cependant, plusieurs choix méthodologiques font en sorte que les résultats qu’ils présentent peuvent être mis en doute. En utilisant un réseau neuronal à trois couches, nous vérifions si le modèle connexioniste peut véritablement rendre compte de l’assignation du genre sans utilisation de règles.Connectionist models tend to demonstrate that rules postulated by symbolically based theories can be accounted for by the brain's ability to organise information, where order is simply the emergent result of the system's architectural functions. Sokolik and Smith 1992 have developed a connectionist model to explain gender assignment in French. However, some of their methodological choices cast doubt on their results. Using a three layer neural network, we investigate whether a connectionist model can truly explain gender assignment without the use of rules

Advances and trends in automatic speech recognition

This paper aimts at giving an overview of récent advances in the domain of Speech Recognition . The paper mainly focttses on Speech Recognition, but also mentions some progress in other areas of Speech Processing (spea er recognition, speech synthesis, speech analysis and coding) using similar methodologies. It first gives a view of what the problems related to aulomatic speech processing are, and then describes the initial approaches that have been followed in order to address Chose problems . It then introduces thé methodological novelties that allowed for progress along three axes : from isolated-word recognition to continuous speech, from spea er-dependent recognition to spea er-independent, and from small vocabularies to large rocabularies. Special emphasis centers on tlie improvements made possible by Mar ov Models . and, more recently, hy Connectionist Models, resulting in progress simultaneously obtained along the above différent axes, in improved performance for difficult vocabularies, or in more robust systems . Some specialised hardware is also described, as well as the efforts aimed ai assessing Speech Recognition systems.Le but de cet article est de donner un aperçu des progrès récents obtenus dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole . Il traite essentiellement de la reconnaissance vocale, mais mentionne également les progrès réalisés dans d'autres domaines du Traitement Automatique de la Parole (Reconnaissance du Locuteur, Synthèse de Parole . Analyse et Codage), qui utilisent des méthodes voisines. Ensuite, sont introduites les nouveautés méthodologiques qui ont permis des progrès suivant trois axes : des mots isolés vers la parole continue, de la reconnaissance monolocuteur vers la reconnaissance multilocuteur, et des petits vocabulaires vers les grands vocabulaires . Une mention spéciale est accordée aux améliorations qui ont été rendues possibles par les Modèles Mar oviens, et, plus récemment, par les Modèles Connexionnistes . Ces méthodes ont conduit à des progrès obtenus concurremment suivant plusieurs axes, à des performances meilleures sur les vocabulaires difficiles, ou à des systèmes plus robustes . Quelques matériels spécialisés sont également décrits, ainsi que les efforts qui ont été consentis dans le but d'évaluer la qualité des systèmes de reconnaissanc

Contribution informatique en sciences pour l'environnement

Ce document propose de détailler mes activités scientifiques en vue d’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches. Après un CV détaillé, on y retrouve un résumé des travaux de recherche et d’encadrement, les charges d’enseignement occupées, les fonctions d’intérêt collectif exercées, une liste exhaustive des publications, mes activités de recherche et une conclusion générale. La première période correspondant à mes activités de recherche a débuté au sein de l'équipe "Modélisation et Simulation" et concerne l'application de techniques de test de logiciel pour des descriptions de circuit électroniques décrits avec le langage VHDL. Il s'agit d'un langage de programmation utilisé dans l'industrie et permettant de modéliser et simuler des circuits électroniques mais aussi de les synthétiser, c'est à dire obtenir une description en terme de portes logiques de ceux-ci en vue de leur fabrication. Une fois synthétisé, il devient impossible de tester de façon exhaustive un circuit électronique en un temps raisonnable. En effet, le circuit électronique alors constitué de millions de portes logiques, contient un nombre de chemins à tester et donc à parcourir trop important pour tous les parcourir. Mon travail de recherche s'est ainsi focalisé sur la génération automatique de jeux de test à partir de descriptions écrites en VHDL. Ce type de description étant similaire à un programme, nous avonsexploré des techniques utilisées dans le domaine du test de logiciels.La seconde période fait suite à un changement d’équipe opéré en 2005. En effet, j’ai eu l’opportunité de m’investir dans deux thématiques propres à l’étude des systèmes énergétiques à sources d’Energies Renouvelables (EnR) et leur intégration dans les réseaux électriques insulaires, comme celui de la Corse. Au sein de l’équipe EnR de l'UMR 6134 j'ai pu développer des travaux de recherche au niveau de deux axes principaux.Le premier concerne la modélisation et la prédiction de phénomènes spatiotemporels. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à l’utilisation des réseaux de neurones artificiels appartenant aux techniques d'intelligence artificielle. Nous les avons principalement utilisées dans le cadre de la prédiction de séries temporelles d’ensoleillement et de pics de pollution atmosphérique. Nous avons étudié tout d'abord l'impact de prétraitements statistiques des séries temporelles sur la performance de prédicteurs. Aussi, au vue du nombre important de données dontnous disposions, nous avons étudié différentes méthodes de sélection de caractéristiques (ou de variables) avec l'objectif d'obtenir le modèle le plusperformant mais aussi le plus simple possible (principe de parcimonie). Enfin, lors de la comparaison de performance entre notre modèle et différentes méthodes de prédictions ("benchmarking" en anglais), nous avons constaté un chevauchement de celles-ci suivant l'horizon considéré. Nous avons alors étudié comment les hybrider, technique qui entre dans le cadre de la problématique plus large de la sélection de modèles. Une étude sur l'extension de ces méthodes pour les séries temporelles de vitesse de vent a été initiée et sera évoquée en perspectives dans la conclusion de ce mémoire. Enfin et plus récemment nous avons démarré des travaux concernant l'estimation de potentiel solaire également à l'aide réseaux de neurones artificiels. Il s'agit cette fois, non pas de prédire, mais d'estimer le rayonnement solaire incliné à partir du rayonnement solaire global horizontal et d'autres variables météorologiques disponibles.Le second axe propose d'étudier l’apport des langages informatiques de représentation des connaissances pour représenter la connaissance produite tout au long des processus d'aide à la décision. Des projets tels que les centrales photovoltaïques ou encore les fermes éoliennes constituent des exemples significatifs de processus de décision extrêmement complexe, difficile et conflictuel

VENCE : un modèle performant d'extraction de résumés basé sur une approche d'apprentissage automatique renforcée par de la connaissance ontologique

De nombreuses méthodes et techniques d’intelligence artificielle pour l’extraction d'information, la reconnaissance des formes et l’exploration de données sont utilisées pour extraire des résumés automatiquement. En particulier, de nouveaux modèles d'apprentissage automatique semi supervisé avec ajout de connaissance ontologique permettent de choisir des phrases d’un corpus en fonction de leur contenu d'information. Le corpus est considéré comme un ensemble de phrases sur lequel des méthodes d'optimisation sont appliquées pour identifier les attributs les plus importants. Ceux-ci formeront l’ensemble d’entrainement, à partir duquel un algorithme d’apprentissage pourra abduire une fonction de classification capable de discriminer les phrases de nouveaux corpus en fonction de leur contenu d’information. Actuellement, même si les résultats sont intéressants, l’efficacité des modèles basés sur cette approche est encore faible notamment en ce qui concerne le pouvoir discriminant des fonctions de classification. Dans cette thèse, un nouveau modèle basé sur l’apprentissage automatique est proposé et dont l’efficacité est améliorée par un ajout de connaissance ontologique à l’ensemble d’entrainement. L’originalité de ce modèle est décrite à travers trois articles de revues. Le premier article a pour but de montrer comment des techniques linéaires peuvent être appliquées de manière originale pour optimiser un espace de travail dans le contexte du résumé extractif. Le deuxième article explique comment insérer de la connaissance ontologique pour améliorer considérablement la performance des fonctions de classification. Cette insertion se fait par l’ajout, à l'ensemble d’entraînement, de chaines lexicales extraites de bases de connaissances ontologiques. Le troisième article décrit VENCE , le nouveau modèle d’apprentissage automatique permettant d’extraire les phrases les plus porteuses d’information en vue de produire des résumés. Une évaluation des performances de VENCE a été réalisée en comparant les résultats obtenus avec ceux produits par des logiciels actuels commerciaux et publics, ainsi que ceux publiés dans des articles scientifiques très récents. L’utilisation des métriques habituelles de rappel, précision et F_measure ainsi que l’outil ROUGE a permis de constater la supériorité de VENCE. Ce modèle pourrait être profitable pour d’autres contextes d’extraction d’information comme pour définir des modèles d’analyse de sentiments.Several methods and techniques of artificial intelligence for information extraction, pattern recognition and data mining are used for extraction of summaries. More particularly, new machine learning models with the introduction of ontological knowledge allow the extraction of the sentences containing the greatest amount of information from a corpus. This corpus is considered as a set of sentences on which different optimization methods are applied to identify the most important attributes. They will provide a training set from which a machine learning algorithm will can abduce a classification function able to discriminate the sentences of new corpus according their information content. Currently, even though the results are interesting, the effectiveness of models based on this approach is still low, especially in the discriminating power of classification functions. In this thesis, a new model based on this approach is proposed and its effectiveness is improved by inserting ontological knowledge to the training set. The originality of this model is described through three papers. The first paper aims to show how linear techniques could be applied in an original way to optimize workspace in the context of extractive summary. The second article explains how to insert ontological knowledge to significantly improve the performance of classification functions. This introduction is performed by inserting lexical chains of ontological knowledge based in the training set. The third article describes VENCE , the new machine learning model to extract sentences with the most information content in order to produce summaries. An assessment of the VENCE performance is achieved comparing the results with those produced by current commercial and public software as well as those published in very recent scientific articles. The use of usual metrics recall, precision and F_measure and the ROUGE toolkit showed the superiority of VENCE. This model could benefit other contexts of information extraction as for instance to define models for sentiment analysis