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    Tractographie par apprentissage par renforcement

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    L'Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion (IRMd) est présentement la seule technique non-invasive permettant d'étudier la structure de la matière blanche dans le cerveau humain. L'IRMd permet une reconstruction indirecte de la matière blanche grâce à la modélisation du mouvement de l'eau et la tractographie. La tractographie a été décrite comme un problème mal-posé; malgré les nombreux algorithmes développés, il demeure très difficile d'évaluer la connectivité globale du cerveau selon des actions basées sur des informations locales. Motivées par l'explosion des performances de l'apprentissage profond supervisé, des tentatives ont été faites afin d'utiliser cet outil pour concevoir des algorithmes de tractographie exempts des problèmes affligeant la tractographie classique. Cependant ces méthodes, apprenant de données provenant des algorithmes classiques, sont à ce jour vouées à reproduire les même erreurs. Parallèlement, l'apprentissage profond par renforcement a récemment connu des avancées extraordinaires menant à des percées telles que AlphaGo. L'apprentissage profond par renforcement, par opposition à l'apprentissage profond supervisé, permet à l'algorithme d'apprendre par exploration, ne requérant qu'un signal récompensant les actions adéquates de l'agent apprenant. Dans ce mémoire, nous aborderons la possibilité d'apprendre à un algorithme d'apprentissage profond par renforcement à reconstruire les chemins de la matière blanche sans avoir recourt à des données biaisées par les algorithmes classiques. Nous poserons le problème de la tractographie dans le contexte de l'apprentissage par renforcement, décrirons les pièges à éviter lors de la conception d'un tel algorithme, puis proposerons une méthode permettant d'obtenir des résultats compétitifs aux algorithmes de tractographie existants

    Estimation d'incertitude de segmentation cardiaque par apprentissage profond

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    L'imagerie cardiaque est l'une des meilleures méthodes pour analyser la fonction cardiaque et diagnostiquer de nombreuses pathologies. Afin de visualiser le coeur, l'imagerie par résonance magnétique, la tomodensitométrie et l'échocardiographie sont, entres autres utilisées. L'analyse de la fonction cardiaque repose en grande partie sur l'extraction de métriques cliniques telles que le volume et le débit cardiaque. Cependant, l'extraction de ces métriques est une tâche longue et fastidieuse qui requiert la segmentation (ou délimitation) des parois cardiaques. En raison de la lourdeur associée à la tâche de segmentation manuelle et des avancées technologiques récentes, un intérêt accru envers les techniques de segmentation automatique est s'est imposé dans les dernières années. En effet, les progrès de l'intelligence artificielle (IA), propulsés par la disponibilité de grandes bases de données et des nouvelles technologies de calculs, offrent une réelle possibilité de développer des algorithmes de segmentation à la fois automatiques, rapides et fiables. Des algorithmes d'IA proposés dans les dernières années, les réseaux de neurones sont les plus prometteurs. Il a notamment été démontré que les réseaux de neurones profonds atteignent des performances similaires à celle des experts humains sur des bases de données d'IRM et d'ultrason cardiaque. Cependant, malgré d'excellentes performances en moyenne, les réseaux de neurones sont propices aux erreurs lorsqu'ils sont utilisés sur des données qui diffèrent de celles utilisées en entrainement. Les erreurs peuvent parfois être aberrantes ce qui mine la confiance des cliniciens utilisant ces outils. Pour cette raison, des techniques d'estimation d'incertitudes sont primordiales pour la mise en service clinique de ces techniques. Plusieurs méthodes sont basées sur l'interprétation probabiliste des réseaux de neurones. Cependant, ces méthodes n'offrent aucune garantie quant à la détection des régions incertaines des segmentations. Afin de régler ces problèmes, ce document présentera une méthode basée sur l'apprentissage de formes cardiaques dans un espace latent. Cette méthode ne tient pas compte de la formulation probabiliste des réseaux de neurones, mais se base plutôt sur sur la distribution implicite de formes cardiaques présentent dans les bases de données d'entrainement. Ceci permet d'offrir une certaine garantie de détection d'erreurs si la prédiction s'éloigne trop des données d'entrainement. Cette méthode a démontré des performances supérieures aux méthodes issues de l'état de l'art sur des données ultrasonores cardiaque et de rayons X des poumons

    Développement d’un système intelligent de reconnaissance automatisée pour la caractérisation des états de surface de la chaussée en temps réel par une approche multicapteurs

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    Le rôle d’un service dédié à l’analyse de la météo routière est d’émettre des prévisions et des avertissements aux usagers quant à l’état de la chaussée, permettant ainsi d’anticiper les conditions de circulations dangereuses, notamment en période hivernale. Il est donc important de définir l’état de chaussée en tout temps. L’objectif de ce projet est donc de développer un système de détection multicapteurs automatisée pour la caractérisation en temps réel des états de surface de la chaussée (neige, glace, humide, sec). Ce mémoire se focalise donc sur le développement d’une méthode de fusion de données images et sons par apprentissage profond basée sur la théorie de Dempster-Shafer. Les mesures directes pour l’acquisition des données qui ont servi à l’entrainement du modèle de fusion ont été effectuées à l’aide de deux capteurs à faible coût disponibles dans le commerce. Le premier capteur est une caméra pour enregistrer des vidéos de la surface de la route. Le second capteur est un microphone pour enregistrer le bruit de l’interaction pneu-chaussée qui caractérise chaque état de surface. La finalité de ce système est de pouvoir fonctionner sur un nano-ordinateur pour l’acquisition, le traitement et la diffusion de l’information en temps réel afin d’avertir les services d’entretien routier ainsi que les usagers de la route. De façon précise, le système se présente comme suit :1) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir des images issues de la vidéo sous forme de probabilités ; 2) une architecture d’apprentissage profond classifiant chaque état de surface à partir du son sous forme de probabilités ; 3) les probabilités issues de chaque architecture ont été ensuite introduites dans le modèle de fusion pour obtenir la décision finale. Afin que le système soit léger et moins coûteux, il a été développé à partir d’architectures alliant légèreté et précision à savoir Squeeznet pour les images et M5 pour le son. Lors de la validation, le système a démontré une bonne performance pour la détection des états surface avec notamment 87,9 % pour la glace noire et 97 % pour la neige fondante

    Machines, données et apprentissage : relations et enjeux

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    Apprentissage par la machine, apprentissage profond, intelligence artificielle : des sujets récurrents dans les réflexions actuelles sur l’évolution de la société, du marché de travail et de l’éducation. L’association entre machines, données et apprentissage laisse présager une réponse adaptée aux besoins de chaque élève, une personnalisation et une optimisation possible des parcours de formation ainsi qu’une évolution de certains métiers, exposés aux risques d’automatisation. Dans cet artic..

    Apprentissage ou imitation?

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    Selon plusieurs chercheurs, il semblerait que la formation générale et disciplinaire meuble encore souvent l’esprit des étudiants de connaissances inertes, fort bien maitrisées pour réussir les épreuves scolaires, mais rarement réinvesties ou transférables dans d’autres contextes. Cela serait dû au fait que l’apprentissage se limiterait couramment à la mémorisation-restitution d’informations, à la reproduction-imitation de techniques ou encore à l’application de recettes. En elles-mêmes, la mémorisation, l’imitation et l’application de recettes sont des formes d’apprentissage nécessaires et utiles. Dans plusieurs circonstances, elles constituent les bases essentielles d’un apprentissage plus élaboré. Toutefois, lorsqu’elles deviennent la finalité de l’enseignement, la portée des connaissances apprises s’en trouverait grandement diminuée. Pour en arriver à viser des apprentissages plus en profondeur, transférables dans de nouvelles situations, il semble nécessaire de comprendre à priori ce qui distingue ce type d’apprentissages de la mémorisation ou bien de l’imitation, ainsi que les conditions qui le favorisent et les obstacles qui peuvent se poser sur son chemin. Une réflexion de ce genre nécessitant un choix de perspectives, c’est par les obstacles qui y sont associés que l’auteur aborde le rôle de la conceptualisation dans l’enseignement, voie tout indiquée afin d’aller au-delà de l’imitation, de même que pour favoriser des apprentissages durables et des savoirs transférables

    Identification de fusibles Ă©lectriques de puissance par apprentissage profond

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    Dans l’industrie de l’énergie électrique, des études d’arcs électriques sont effectuées par des ingénieurs et ingénieures afin d’évaluer l’énergie incidente à laquelle une personne qui travaille sur un équipement serait exposée si un accident provoquait un court-circuit. Cette énergie peut varier selon plusieurs paramètres, dont l’un des principaux est la durée de l’arc, qui dépend de la rapidité de coupure de l’équipement de protection qui alimente l’équipement où le défaut survient. Il est ainsi important d’identifier correctement les équipements de protection dans un réseau électrique, dont les types de fusibles, qui peuvent être difficiles à identifier à l’oeil nu à partir de photos d’installations électriques. Par contre, ces derniers peuvent être identifiés grâce à leurs caractéristiques physiques, telles que leur couleur ou leur forme. Cette tâche d’observation doit présentement être effectuée manuellement, ainsi une solution plus automatisée serait avantageuse. En parallèle, le domaine de la détection d’objets utilisant l’apprentissage profond a connu un essor remarquable dans les dernières années afin de permettre de localiser et d’identifier le type de différents objets dans des images. En appliquant une stratégie d’apprentissage supervisé, il est possible d’entraîner et d’optimiser un modèle de détection d’objets basé sur les réseaux de neurones pouvant identifier les fusibles dans de nouvelles images jamais vues auparavant. Dans ce mémoire, nous aborderons l’utilisation de techniques de détection d’objets basées sur l’apprentissage profond afin d’automatiser l’identification de fusibles électriques, incluant les modèles Faster R-CNN, RetinaNet et DETR. Nous poserons le problème d’identification de fusibles dans le contexte des études d’arcs électriques, décrirons les principes derrière les techniques de détection d’objets utilisées en apprentissage profond et proposerons une méthodologie afin d’optimiser un modèle de détection final pouvant être utilisé en industrie avec une performance d’identification élevée, permettant d’accélérer significativement le travail des ingénieurs et ingénieures électriques dans cette tâche. Un article détaillant notre méthodologie afin d’obtenir une performance finale AP50 de 91,06 %, a été soumis pour publication au journal IEEE Transactions on Industrial Informatics et est actuellement en cours de révision. Ce résultat démontre que les fusibles peuvent être adéquatement prédits dans des nouvelles photos de relevés d’installations électriques. Le code développé, l’ensemble de données de plus de 12 000 fusibles ainsi qu’une interface utilisateur permettant d’utiliser le modèle final en contexte industriel sont partagés ouvertement avec la communauté scientifique

    L'apprentissage profond, une puissante alternative pour la reconnaissance d'intention

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    Ce mémoire s'inscrit dans la lignée d'une avancée de connaissances en reconnaissance d'intention, une discipline de recherche en intelligence artificielle visant à inférer les buts poursuivis par un individu à l'aide d'observations de son comportement. Ce problème, du fait de sa complexité, reste irrésolu dans les domaines réels: les voitures autonomes, les instruments de détection d'intrusion, les conseillers virtuels par messagerie et tant d'autres profiteraient encore actuellement d'une capacité de reconnaissance d'intention. Longtemps abordé sous l'angle de considérations symboliques spécifiées par des experts humains, le problème commence à être résolu par des approches récentes usant d'algorithmes d'apprentissage dans des contextes simples. Nous nous inspirons ici des progrès de l'apprentissage profond dans des domaines connexes pour en faire usage à des fins de reconnaissance de but à long-terme. Encore sous-exploité pour cette catégorie de problèmes, nous l'avons mis à l'épreuve pour résoudre les problèmes traités dans la littérature et cherchons à améliorer les performances de l'état de l'art. Pour ce faire, nous présentons trois articles de recherche. Le premier, accepté au workshop PAIR (Plan, Activity and Intent Recognition) lors de la conférence AAAI 2018 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence), propose une comparaison expérimentale entre différentes architectures d'apprentissage profond et les méthodes symboliques de l'état de l'art. Nous montrons de ce fait que nos meilleurs résultats surpassent ces méthodes symboliques dans les domaines considérés. Le deuxième, publié sur arXiv, introduit une méthode pour permettre à un réseau de neurones de généraliser rapidement à plusieurs environnements grâce à une projection des données sur un espace intermédiaire et en s'inspirant des progrès du few-shot transfer learning. Enfin, le troisième, soumis à ICAPS 2020 (International Conference on Automated Planning and Scheduling), améliore encore les résultats précédents en fournissant aux réseaux des caractéristiques supplémentaires leur permettant de se projeter dans le futur avec une capacité d'imagination et de résoudre le principal défaut inhérent aux approches symboliques de l'état de l'art, à savoir la dépendance à une représentation approximée de l'environnement

    Apprentissage sur Données Massives; trois cas d'usage avec R, Python et Spark.

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    International audienceManagement and analysis of big data are systematically associated with a data distributed architecture in the Hadoop and now Spark frameworks. This article offers an introduction for statisticians to these technologies by comparing the performance obtained by the direct use of three reference environments: R, Python Scikit-learn, Spark MLlib on three public use cases: character recognition, recommending films, categorizing products. As main result, it appears that, if Spark is very efficient for data munging and recommendation by collaborative filtering (non-negative factorization), current implementations of conventional learning methods (logistic regression, random forests) in MLlib or SparkML do not ou poorly compete habitual use of these methods (R, Python Scikit-learn) in an integrated or undistributed architectureLa gestion et l'analyse de données massives sont systématiquement associées à une architecture de données distribuées dans des environnements Hadoop et maintenant Spark. Cet article propose aux statisticiens une introduction à ces technologies en comparant les performances obtenues par l'utilisation élémentaire de trois environnements de référence : R, Python Scikit-learn, Spark MLlib sur trois cas d'usage publics : reconnaissance de caractères, recommandation de films, catégorisation de produits. Comme principal résultat, il en ressort que si Spark est très performant pour la préparation des données et la recommandation par filtrage collaboratif (factorisation non négative), les implémentations actuelles des méthodes classiques d'apprentissage (régression logistique, forêts aléatoires) dans MLlib ou SparkML ne concurrencent pas ou mal une utilisation habituelle de ces méthodes (R, Python Scikit-learn) dans une architecture intégrée au sens de non distribuée
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