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SĂ©curitĂ© des donnĂ©es de capteurs ambiants dans les habitats Ă lâaide dâautoencodeurs
Dans ce mĂ©moire, nous visons Ă implĂ©menter un prototype dâalgorithme de cryptographie basĂ© sur les rĂ©seaux de neurones. Dans le cadre des travaux sur la reconnaissance dâactivitĂ©s au sein dâhabitats intelligents opĂ©rĂ©s par le LIARA (Laboratoire dâIntelligence Ambiante pour la Reconnaissance dâActivitĂ©s), une attention est portĂ©e de plus en plus sur la protection de la vie privĂ©e des individus. En effet pendant longtemps, on a eu affaire Ă des donnĂ©es de capteurs simples comme les tapis de pressions, les dĂ©tecteurs Ă©lectromagnĂ©tiques, les dĂ©tecteurs de mouvement. Comme ces donnĂ©es ne permettent pas dâavoir accĂšs Ă des informations gĂ©nĂ©riques basiques sur ce qui se dĂ©roulait au sein des murs des rĂ©sidences suivies, lâaspect sĂ©curitĂ© occupait une petite place dans les travaux. Dans le cadre dâun projet de dĂ©ploiement Ă grande Ă©chelle de maisons intelligentes financĂ© par MEDTEQ (le Consortium pancanadien de recherche industrielle et dâinnovation en technologies mĂ©dicales du QuĂ©bec) et Age-Well (un rĂ©seau canadien visant Ă Ă©laborer des technologies et des services pour le vieillissement en santĂ©) notre Ă©quipe explore lâutilisation des rĂ©seaux de neurones pour sĂ©curiser les donnĂ©es transmises entre les maisons intelligentes et les serveurs de traitement de donnĂ©es. Afin de bien comprendre nos besoins, il est important de poursuivre cette question cruciale en parallĂšle avec une Ă©tude du potentiel des rĂ©seaux de neurones pour remplacer la cryptographie traditionnelle dans lâencodage de donnĂ©es plus complexes. En effet, ces derniers temps, nous avons Ă©tudiĂ© des capteurs plus informatifs tels que les camĂ©ras thermiques, les camĂ©ras de profondeurs, les capteurs RFID et les radars Ă ultra large bande. Ces capteurs ont plus dâinformations sur les activitĂ©s qui se dĂ©roulent dans une rĂ©sidence, mais ils impliquent une plus grande charge de traitement. En consĂ©quence, il semble donc intĂ©ressant dâĂ©tudier la possibilitĂ© dâutiliser une architecture de rĂ©seau de neurones artificiels pour encoder localement les donnĂ©es et les dĂ©coder Ă distance afin dâaugmenter la sĂ©curitĂ©, de rĂ©duire les calculs supplĂ©mentaires et de diminuer la taille des donnĂ©es Ă transmettre. En somme, cette Ă©tude portera sur lâĂ©tude comparative de ces encodages au sein dâhabitats intelligents et consistera Ă mettre en place un systĂšme dâencodage de donnĂ©es fonctionnel basĂ© sur des autoencodeurs
Traitement de la migration et du migrant dans le discours du Rassemblement National et de la Ligue lors des élections européennes de 2019
This thesis aims at a comparative analysis of the anti-migrant political discourse of the (French) Rassemblement National and the (Italian) League. In particular, it focuses on the discourses conducted on Twitter, by the main members of these two parties, during the 2019 European elections. This period was characterized by the rapprochement of the two parties and by the many arrivals that led to a resurgence of the debate on migration throughout Europe. The objective is to study the anti-migrant discourses of both parties in order to highlight their differences and similarities, while taking into account the particularities of the discursive place. To achieve this, we posed the following questions: do the similarities depend on the canons of the populist discourse of the European right-wing parties or on the rapprochement of the two parties? Are the differences due to political choices, to linguistic specificities or to the historical-cultural context of each country? To this end, we have created a vast corpus of almost 50,000 tweets posted by the main members of both parties in a period ranging from one year before to one year after the 2019 European elections. To answer these fundamental questions, we used several methods: a lexicometric analysis (using corpus statistical processing software) to determine the semantic universes and the positions of the speakers involved; an enunciative analysis to identify the locutive behaviors of the actors and an argumentative analysis in order to highlight the logics and the reasoning that characterize these positions.Cette thĂšse a pour objet lâanalyse comparative du discours politique anti-migrants du Rassemblement National (français ) et de la Ligue (italienne) En particulier elle se focalise sur les discours menĂ©s sur Twitter, par les principaux membres de ces deux partis, lors des Ă©lections europĂ©ennes de 2019, qui a Ă©tĂ© une pĂ©riode caractĂ©risĂ©e par le rapprochement des deux partis et par les nombreux dĂ©barquements qui ont portĂ© Ă un resurgissement du dĂ©bat sur la migration partout en Europe
Notre objectif est dâĂ©tudier les discours anti-migrants des deux partis afin dâen faire ressortir les diffĂ©rences et les similitudes tout en prenant toutefois en compte les particularitĂ©s du lieu discursif.
Pour ce faire nous nous sommes posĂ© les questions suivantes : les similaritĂ©s dĂ©pendent-elles des canons du discours populistes des partis de droite europĂ©ens ou du rapprochement des deux partis ? les diffĂ©rences sont-elles plutĂŽt dues Ă des choix politiques, Ă des particularitĂ©s linguistiques ou au contexte historico-culturel de chaque pays ? A ce but, nous avons crĂ©Ă© un vaste corpus de presque 50mille tweets postĂ©s par le principaux membres des deux partis dans une pĂ©riode allant dâun an avant Ă un an aprĂšs les Ă©lections europĂ©ennes de 2019.
Pour répondre à nos interrogations fondamentales nous avons fait recours à plusieurs méthodes : une analyse lexicométrique (en utilisant des logiciels de traitement statistique des corpus) afin de déterminer les univers sémantiques et les positionnements des locuteurs impliqués ; une analyse énonciative pour cerner les comportements locutifs des acteurs et une analyse argumentative dans le but de mettre en évidence les logiques et les raisonnements qui caractérisent les dits positionnements
De la police scientifique à la traçologie. Le renseignement par la trace
Le rĂŽle de la police scientifique est dâabord dâexploiter les traces laissĂ©es lors dâactivitĂ©s criminelles. Elle est aujourdâhui Ă©quipĂ©e de technologies de traçabilitĂ© si puissantes, que celles-ci ont en peu de temps dĂ©multipliĂ© la quantitĂ© et la variĂ©tĂ© de donnĂ©es mises Ă disposition de lâenquĂȘte judiciaire et du renseignement criminel. Or, cette Ă©volution rapide a paradoxalement eu pour consĂ©quence une remise en question du rĂŽle, du statut et de lâaction de la police scientifique : quâattend-t-on aujourdâhui de ces services ? Que sont-ils supposĂ©s conclure Ă partir de donnĂ©es devenues aussi considĂ©rables que spĂ©cialisĂ©es et fragmentĂ©es ? L'auteur dĂ©crit comment la police scientifique se transforme en une nouvelle discipline appelĂ©e « traçologie ». Celle-ci s'oppose Ă l'hyper-spĂ©cialisation en encourageant les professionnels Ă adopter une vision d'ensemble essentielle pour rĂ©soudre des enquĂȘtes complexes, analyser la criminalitĂ© sĂ©rielle et renseigner lâaction de sĂ©curitĂ©.
Un ouvrage manifeste, principalement destinĂ© aux criminalistes et criminologues concernĂ©s par lâavenir de la police scientifique, mais aussi Ă tous les professionnels de la sĂ©curitĂ©, qui trouveront dans ces pages des mĂ©thodes et des modĂšles directement applicables, aux Ă©tudiants en sciences criminelles, aux chercheurs en quĂȘte dâinterdisciplinaritĂ© et au public intĂ©ressĂ© par les mĂ©thodes dâinvestigation et curieux dâen dĂ©couvrir les arcanes
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