Apprentissage par renforcement Bayésien de processus décisionnels de Markov partiellement observables : une approche basée sur les processus Gaussiens

L'apprentissage par renforcement est une approche d'apprentissage automatique permettant de développer des systèmes s'améliorant à partir d'interactions avec un environnement. Les processus décisionnels de Markov partiellement observables (PDMPO) font partie des modèles mathématiques fréquemment utiliser pour résoudre ce type de problème d'apprentissage. Cependant, la majorité des méthodes de résolution utilisées dans les processus décisionnels de Markov partiellement observables nécessitent la connaissance du modèle. De plus, les recherches actuelles sur le PDMPO se restreignent principalement aux espaces d'états discrets, ce qui complique son application à certains problèmes naturellement modélisés par un espace d'état continu. Ce mémoire présente une vision des PDMPO basée sur les processus Gaussiens, une méthode d'apprentissage supervisée ayant comme propriété particulière d'être une distribution de probabilité dans l'espace des fonctions. Cette propriété est notamment très intéressante du fait qu'elle ouvre la porte à un traitement Bayésien de l'incertitude sur les fonctions inconnues d'un PDMPO continu. Les résultats obtenus avec l'approche d'apprentissage par processus Gaussien montrent qu'il est possible d'opérer dans un environnement tout en identifiant le modèle de ce celui-ci. À partir des conclusions tirées à la suite de nos travaux sur le PDMPO, nous avons observé un certain manque pour ce qui est de l'identification du modèle sous l'incertain. Ainsi, ce mémoire expose aussi un premier pas vers une extension de l'apprentissage de PDMPO continu utilisant des séquences d'états de croyances lors de l'identification du modèle. Plus précisément, nous proposons une méthode de régression par processus Gaussiens utilisant des ensembles d'entraînement incertain pour réaliser l'inférence dans l'espace des fonctions. La méthode proposée est particulièrement intéressante, du fait qu'elle s'applique exactement comme pour le cas des processus Gaussiens classiques et qu'elle n'augmente p±as la complexité de l'apprentissage

Fusion pour la séparation de sources audio

Underdetermined blind source separation is a complex mathematical problem that can be satisfyingly resolved for some practical applications, providing that the right separation method has been selected and carefully tuned. In order to automate this selection process, we propose in this thesis to resort to the principle of fusion which has been widely used in the related field of classification yet is still marginally exploited in source separation. Fusion consists in combining several methods to solve a given problem instead of selecting a unique one. To do so, we introduce a general fusion framework in which a source estimate is expressed as a linear combination of estimates of this same source given by different separation algorithms, each source estimate being weighted by a fusion coefficient. For a given task, fusion coefficients can then be learned on a representative training dataset by minimizing a cost function related to the separation objective. To go further, we also propose two ways to adapt the fusion coefficients to the mixture to be separated. The first one expresses the fusion of several non-negative matrix factorization (NMF) models in a Bayesian fashion similar to Bayesian model averaging. The second one aims at learning time-varying fusion coefficients thanks to deep neural networks. All proposed methods have been evaluated on two distinct corpora. The first one is dedicated to speech enhancement while the other deals with singing voice extraction. Experimental results show that fusion always outperform simple selection in all considered cases, best results being obtained by adaptive time-varying fusion with neural networks.La séparation aveugle de sources audio dans le cas sous-déterminé est un problème mathématique complexe dont il est aujourd'hui possible d'obtenir une solution satisfaisante, à condition de sélectionner la méthode la plus adaptée au problème posé et de savoir paramétrer celle-ci soigneusement. Afin d'automatiser cette étape de sélection déterminante, nous proposons dans cette thèse de recourir au principe de fusion. L'idée est simple : il s'agit, pour un problème donné, de sélectionner plusieurs méthodes de résolution plutôt qu'une seule et de les combiner afin d'en améliorer la solution. Pour cela, nous introduisons un cadre général de fusion qui consiste à formuler l'estimée d'une source comme la combinaison de plusieurs estimées de cette même source données par différents algorithmes de séparation, chaque estimée étant pondérée par un coefficient de fusion. Ces coefficients peuvent notamment être appris sur un ensemble d'apprentissage représentatif du problème posé par minimisation d'une fonction de coût liée à l'objectif de séparation. Pour aller plus loin, nous proposons également deux approches permettant d'adapter les coefficients de fusion au signal à séparer. La première formule la fusion dans un cadre bayésien, à la manière du moyennage bayésien de modèles. La deuxième exploite les réseaux de neurones profonds afin de déterminer des coefficients de fusion variant en temps. Toutes ces approches ont été évaluées sur deux corpus distincts : l'un dédié au rehaussement de la parole, l'autre dédié à l'extraction de voix chantée. Quelle que soit l'approche considérée, nos résultats montrent l'intérêt systématique de la fusion par rapport à la simple sélection, la fusion adaptative par réseau de neurones se révélant être la plus performante

Contribution au pronostic d'une pile à combustible de type PEMFC - approche par filtrage particulaire.

The development of new energy converters, more efficient and environment friendly, such as fuelcells, tends to accelerate. Nevertheless, their large scale diffusion supposes some guaranties in termsof safety and availability. A possible solution to do so is to develop Prognostics and HealthManagement (PHM) on these systems, in order to monitor and anticipate the failures, and torecommend the necessary actions to extend their lifetime. In this spirit, this thesis deals with theproposal of a prognostics approach based on particle filtering dedicated to PEMFCs.The reasoning focuses first on setting a formalization of the working framework and theexpectations. This is pursued by the development of a physic-based modelling enabling a state ofhealth estimation and its evolution in time. The state estimation is made thanks to particle filtering.Different variants of filters are considered on the basis of the literature and new proposals adaptedto PHM are proposed and compared to existing ones. State of health estimates given by the filter areused to predict the future state of the system and its remaining useful life. All the proposals arevalidated on four datasets from PEMFC following different mission profiles. The results show goodperformances for predictions and remaining useful life estimates before failure.Le développement de nouveaux convertisseurs d’énergie, plus efficients et plus respectueux del’environnement, tels que les piles à combustibles, tend à s’accélérer. Leur diffusion à grande échellesuppose cependant des garanties en termes de sécurité et de disponibilité. Une solution possiblepour ce faire est de développer des solutions de Prognostics and Health Management (PHM) de cessystèmes, afin de mieux les surveiller, anticiper les défaillances et recommander les actionsnécessaires à l’allongement de leur durée de vie. Dans cet esprit, cette thèse porte sur la propositiond’une approche de pronostic dédiée aux piles à combustibles de types PEMFC à l’aide de filtrageparticulaire.Le raisonnement s’attache tout d’abord à mettre en place une formalisation du cadre de travailainsi que des exigences de mise en. Ceci se poursuit par le développement d’un modèle basé sur laphysique permettant une estimation d’état de santé et de son évolution temporelle. L’estimationd’état est réalisée grâce à du filtrage particulaire. Différentes variantes de filtres sont considérées surla base d’une de la littérature et de nouvelles propositions adaptées au PHM sont formulées etcomparées à celles existantes. Les estimations d’état de santé fournies par le processus de filtragesont utilisées pour réaliser des prédictions de l’état de santé futur du système, puis de sa durée devie résiduelle. L’ensemble des propositions est validé sur 4 jeux de données obtenus sur des PEMFCsuivant des profils de mission variés. Les résultats montrent de bonnes performances deprédictions et d’estimations de durée de vie résiduelle avant défaillance

Contribution à la formalisation unifiée des connaissances fonctionnelles et organisationnelles d'un système industriel en vue d'une évaluation quantitative des risques et de l'impact des barrières envisagées

Mon mémoire de thèse sera également mis en ligne sur le site Internet d'EDF (à l'adresse suivante : http://rd.edf.com/edf-fr-accueil/edf-recherche--developpement/publications-601622.html)Since the industrial revolution, human being develops industrial systems to meet his production needs. But the operation of such facilities involves risks for the users. As a result the risk analysis has expanded during these last decades. Indeed, if in the Seventies, the studies were focused on the technological failures, several major accidents have underlined the importance of human and organisational factors in their occurrence, and have changed this initial way of thinking. So that in the Eighties, different methods allowing an identification of these factors have emerged. These studies, implying different fields of expertise, were so far independently built and applied. This fact leads to sector-based analyses and prevents from having an overall view of the studied situation. But, recently, some methodologies propose to (partially) integrate these different methods to study risks in a global approach. This lack of integration constitutes nowadays a scientific and industrial issue for the owners of critical systems. Thus, our contribution concerns the development of a methodology enabling the risk analyses of socio-technical systems in operation. This kind of analysis aims to probabilistically estimate risks for helping the decision-making. In that way, we propose an approach that enables to formalise, integrate, characterise and represent the different knowledge of the system. Our model allows an identification of the whole of the causes that lead to the occurrence of a critical event, by considering the technical data of the system and the data related to human operators and organisational features.Depuis la révolution industrielle, l'Homme développe des systèmes industriels pour satisfaire ses exigences de production. Mais exploiter ces installations n'est pas sans risques pour les utilisateurs. De ce fait, l'analyse des risques s'est largement développée durant ces dernières décennies. En effet, si dans les années 70, les études se focalisaient sur les défaillances technologiques, des accidents ont souligné l'importance des facteurs humains et organisationnels dans leur occurrence. Si bien que dans les années 80, des méthodes consacrées à l'identification de ces facteurs ont émergées. Ces études, impliquant différentes disciplines, étaient jusqu'alors conçues et conduites séparément les unes des autres. Cet état de fait amène à une sectorisation des analyses et ne permet pas d'avoir une vision globale de la situation étudiée. Mais, depuis peu, des méthodologies proposent d'intégrer (partiellement) ces dimensions dans la démarche d'analyse. Le manque d'intégration constitue aujourd'hui une problématique, scientifique et industrielle, pour les exploitants de systèmes critiques. Ainsi, notre contribution porte sur le développement d'une méthodologie permettant l'analyse de risques de systèmes socio-techniques en exploitation. Ce type d'analyse vise à probabiliser le risque à des fins d'aide à la décision. En ce sens, nous proposons une démarche de formalisation, d'intégration, de représentation et de modélisation des différentes connaissances du système. Le modèle présenté permet d'identifier l'ensemble des causes menant à l'occurrence d'un événement critique, en considérant les données techniques du système et les données liées aux opérateurs et à l'organisation

Analyse d'images : Filtrage et segmentation

Ouvrage publié avec l'aide du Ministère des affaires étrangères, direction de la coopération scientifique et technique. AVERTISSEMENT Le livre publié en 1995 chez MASSON (EAN13 : 9782225849237) est épuisé. Cette version pdf est une version élaborée à partie de la version préliminaire transmise à l'éditeur. La mise en page est légèrement différente de celle du livre. Malheureusement quelques figures de l'annexe C ont été perdues.International audienceL'analyse d'image touche à l'heure actuelle de nombreux domaines, avec des objectifs aussi variés que l'aide au diagnostic pour les images médicales, la vision artificielle en robotique ou l'analyse des ressources terrestres à partir des images prises par satellite. Le but du traitement de ces images est à la fois simple dans son concept et difficile dans sa réalisation. Simple en effet, puisqu'il s'agit de reconnaître des objets que notre système visuel perçoit rapidement, du moins pour la majorité d'entre eux. Difficile cependant, car dans la grande quantité d'informations contenues dans l'image, il faut extraire des éléments pertinents pour l'application visée et ceci indépendamment de la qualité de l'image. L'analyse d'image s'est donc dotée d'outils et de méthodes puissants issus de domaines aussi variés que les mathématiques, le traitement du signal, ou l'informatique. Cet ouvrage présente un des aspects les plus importants du traitement des images : la " segmentation ". Il récapitule d'abord les grandeurs observables et calculables sur une image et les algorithmes de manipulation des structures de données associées. Il détaille ensuite les traitements préliminaires, tels le filtrage du bruit et les deux types d'approche de la segmentation, l'extraction des contours et celle des régions. Chacune fait l'objet d'une étude théorique et de nombreux résultats illustrent les performances. Une des originalités de l'ouvrage est l'étude comparative des différentes techniques appliquées sur un même corpus d'images réelles