Le lien entre la formation des intervenants appliquant l’ICI et les effets mesurés chez les enfants de 2 à 5 ans ayant un TSA

Les familles d’enfants ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) peuvent avoir recours à différentes interventions afin de favoriser leur développement, leur inclusion et leur participation sociale. Parmi ces interventions, l’intervention comportementale intensive (ICI) est un programme offert universellement au Québec à tous les enfants ayant un TSA de moins de six ans. Selon la littérature scientifique, son efficacité est généralement reconnue, bien que les effets soient variables d’un enfant à l’autre (Institut national d’excellence en santé et en services sociaux [INESSS], 2014). Certaines études proposent que des caractéristiques des enfants soient liées à des gains supérieurs chez ces derniers (Eldevik et al., 2012; Makrygianni et Reed, 2010), bien que ces associations ne soient pas toujours observées (Weitlauf et al., 2014). D’autres études ont aussi permis d’identifier des caractéristiques des programmes qui peuvent avoir un effet sur les résultats de l’ICI (Makrygianni et Reed, 2010; Virués-Ortega, 2010). Toutefois, une grande majorité des écrits relatifs à l’efficacité de l’ICI se sont peu ou pas intéressés à l’implantation de ce programme. Selon le modèle de Fixsen et Blase (2008) démontrant l’importance de la formation des intervenants sur la fidélité d’implantation d’un programme d’intervention et par conséquent, sur l’efficacité de ce dernier, il est essentiel de vérifier si la formation des intervenants appliquant l’ICI influence les changements observés chez les enfants TSA suite à l’intervention. Les rares données disponibles sur la fidélité d’implantation de l’ICI indiquent qu’il existe une grande variabilité dans les pratiques des différentes organisations, entre autres, parmi les CRDITED du Québec (Gamache, Joly et Dionne, 2011). La formation reçue en vue de l’implantation du programme pour les intervenants serait un des enjeux importants. Notre étude est nécessaire, puisqu’elle est une des seules à mettre en lien des données de diverses sources (intervenants et enfants) pour tenter d’identifier les facteurs qui favorisent une réponse positive au programme ICI. L’objectif de celle-ci est de vérifier si les caractéristiques de la formation académique des intervenants, leur formation à l’ICI ou au plan national de formation au TSA (PNFTSA) de même que leur supervision obtenue dans le cadre de leur travail sont liées à l’évolution du profil de développement et des comportements adaptatifs d’enfants âgés entre deux et cinq ans, ayant un TSA, qui reçoivent des services d’ICI au Québec. Pour répondre à cet objectif, 93 enfants ainsi que les intervenants attitrés au dossier de ces enfants provenant de 10 CRDITED ont participé à cette étude. Deux instruments de mesure différents ont été utilisés pour recueillir les variables prédites. Le nombre d’enfants et d’intervenants se distingue donc en fonction des instruments de mesure complétés. Le niveau de développement de l’enfant (la communication, la motricité et les comportements inadaptés) a été mesuré auprès de 55 enfants par les intervenants au T0 et au T1, et ce, par l’instrument normalisé PEP-3 (Schopler, Lansing, Reichler et Marcus, 2005). Les données relatives aux comportements adaptatifs des 38 autres enfants proviennent du test normalisé ABAS-II (Harrison et Oakland, 2003) rempli par les intervenants des enfants au T0 et au T1. Pour leur part, les données portant sur les caractéristiques professionnelles des intervenants ont été recueillies à partir d’un questionnaire autocomplété de fidélité d’implantation inspiré de Gamache et al., 2011), ainsi que de Love, Carr, Almason et Petursdottir (2009) au T0. En plus d’analyses bivariées, des analyses en régression hiérarchiques ont permis de vérifier ces liens tout en contrôlant pour l’âge et le genre des enfants, l’expérience en TSA et au poste des intervenants ainsi que le dosage de l’ICI donné à l’enfant. Pour le PEP-3, les résultats révèlent que la formation des intervenants au PNFTSA est significativement reliée à l’évolution des enfants aux échelles de Communication, de Comportements inadaptés et du score moyen à l’instrument. Seule l’échelle de Motricité n’a pas permis d’établir de lien avec les variables de formation et de supervision des intervenants et l’évolution des scores des enfants du T0 au T1. En ce qui concerne l’ABAS-II qui mesure le score des comportements adaptatifs des enfants sur les plans Conceptuel, Social et Pratique, seule la composante Pratique de l’outil s’est avérée liée à la variable de formation des intervenants au PNFTSA, une fois les variables de contrôle insérées dans le modèle. Toutefois, celle-ci est liée négativement, c’est-à-dire que les enfants obtiennent des scores plus élevés dans la composante Pratique lorsque les intervenants de l’ICI n’ont pas de formation au PNFTSA. Outre la mortalité statistique importante ainsi que les contraintes de temps et de budget, cette étude permet de mettre en lumière que les changements observés chez les enfants, en termes de profil de développement et de comportements adaptatifs, après avoir reçu une année de services ICI au Québec, sont relativement peu influencés par certaines caractéristiques de formation et de supervision de leurs intervenants. Seule la formation liée au PNFTSA parvient à influencer les résultats des enfants, soit positivement pour les scores de communication du PEP-3 et négativement pour les scores de l’échelle pratique de l’ABAS-II. Ainsi, cette étude contribue à l’avancement des connaissances sur les facteurs liés aux caractéristiques des intervenants susceptibles d’influencer les résultats des enfants recevant des services d’ICI. Elle permet aux dirigeants des CRDITED au Québec de réfléchir sur l’importance d’accorder du temps et un budget aux intervenants afin qu’ils puissent obtenir une formation adéquate spécialisée pour bien implanter l’ICI, telle que la formation du PNFTSA

Perchage automatique de drones basé sur la vision artificielle

RÉSUMÉ L'utilisation de l'intelligence artificielle et de la vision se développe considérablement dans l'industrie des drones, notamment pour la saisie ou le dépôt d'objets ou encore pour l'atterrissage. Le perchage de drone, étroitement lié à ces tâches, commence également à se développer. Cette faculté permettrait aux drones de réaliser de nouvelles tâches mais aussi de combler leurs inconvénients tels que leur faible durée de vol ou le fait qu'ils soient fragiles. Par exemple, cela assurerait à un drone de se poser en cas de fin de batterie ou de mauvaises conditions climatiques. Les techniques actuelles de perchage ou de saisie d'objet effectuées à partir de la vision artificielle et d'un système de préhension ajouté au drone, se basent seulement sur la détection d'objets. Les objets/supports, lors des tests, sont sélectionnés en avance par les chercheurs afin d'avoir une bonne concordance avec le préhenseur. Ainsi, dans le cas où le support possède une forme complexe ou encore des dimensions trop différentes par rapport à celles du préhenseur, le drone le détectera et essayera de s'y percher sans succès. L'objectif de cette maîtrise recherche est de développer un système de détection d'objets, par vision par ordinateur, qui selon les caractéristiques du préhenseur du drone, détecte les objets, leur attribue un score de concordance et renvoie le support idéal. Le score de concordance, que nous avons établi et nommé "CSP" (Concordance Support-Préhenseur) dans ce mémoire, se détermine à partir de la comparaison entre l'intervalle d'ouverture du préhenseur et les dimensions réelles des objets. La réalisation d'une comparaison ainsi que l'utilisation d'un score de concordance pour la détermination d'un support adéquat est une procédure que nous avons élaborée. Partant d'un algorithme de détection basé sur la classification et la segmentation des objets détectés, la solution proposée dans ce mémoire a été développée en 3 phases : 1. Entrainement supervisé du réseau de neurones de l'algorithme de détection pour de nouvelles classes d'objets adaptées au perchage de drone. 2. Conception d'un algorithme, permettant de réaliser une comparaison entre les dimensions des objets détectés et celles du système de préhension dans le but de déterminer le support idéal pour le perchage du drone. 3. Évaluation des performances du modèle de détection complet, regroupant les deux algorithmes, à partir de tests réalisés sur un ensemble d'objets avec des paramètres et des conditions d'environnement différents entre chaque test. Cette évaluation a démontré la précision et la fiabilité de notre système dans la détermination du support idéal à partir de la vision artificielle. Nous avons effectué un ensemble de 36 tests avec pour chaque test un paramétrage différent. De plus, chaque test a été effectué avec un nombre de 10 répétitions soit avec une configuration des paramètres identique dans le but d'avoir des résultats plus fiables. Ces tests ont été réalisés avec une caméra ayant une résolution 640 x 480 et une carte graphique GTX 1080Ti (GPU). La performance globale de notre système obtient un taux de succès de 84.17 % dans la détermination du support idéal. Ce taux de succès atteint même les 100 % dans le cas d'une différence de diamètre d'au moins 20 mm entre les objets détectés. La vitesse d'exécution du modèle, dans le cas d'un seul objet détecté par image, prend en moyenne 0.42 seconde pour l'analyse d'une image, ce qui correspond à 2.38 fps. Le fait d'obtenir un temps d'exécution efficace dans le traitement de chaque objet permet ainsi de garder une fluidité dans la détection lors du déplacement de la caméra et ainsi d'éviter les mauvaises détections et/ou mauvaises segmentations.----------ABSTRACT The use of artificial vision and artificial intelligence in drones applications is experiencing rapid growth, particularly in pick and drop applications but also in drone landing. Drone perching, being closely linked to applications stated above, has also begun to emerge. This research would allow the drones to realize new tasks but also to mitigate their disadvantages such as their short flight time or their fragility. Current perching and object grasping approaches are carried out by utilizing artificial vision and robotic grippers integrated with the drones. The target objects or their handles are chosen in a way to match the geometry of the gripper. Thus, in case where supports have complex form or dimensions too differents in comparison with gripper dimensions, perching won't be avaiblable. The purpose of this study is to develop a detection system that uses computer vision to return ideal support for drone perching. The ideal support corresponds to the object with the best matching score. The matching score, that we have developed and called "CSP" (Concordance Support-Préhenseur) in this study, is determined from the comparison between the gripper opening and the real object dimension. The implementation of this comparison as well as the utilization of matching score to the determination of the best support is a method that we created. The suggested solution in this study is based on a detection algorithm which uses the classification and segmentation of objects. The several stages of the uses method are enumerated as follows : 1. Supervised training of neural network detection algorithm for new objects classes adapted to drone perching. 2. Conception of an algorithm, allowing to realize a comparison between object dimensions and grasping system dimensions in order to determine the ideal support. 3. Evaluation of the global system performances thanks to tests performed on a set of objects. This evaluation has shown the precision and the reliability of our system in the ideal support determination based on artificial vision. We used a set of 36 tests with, for each test, different parameter values and different environmental conditions. Moreover, each test has been performed with a number of 10 repetitions for a given configuration in the purpose to obtain more reliable results. These tests have been made using a camera with a resolution of 640 x 480 and a graphic processor unit GTX 1080Ti (GPU). The global performance of our system obtains a success rate of 84.17 % in the ideal support determination. This success rate even reaches 100 % in the case where the difference between the diameter of each object is at least 20 mm. The execution speed of this model, with only one detected object by image, takes on average 0.42 second for the analysis of one image, which corresponds to 2.38 fps. To maintain fluidity and thus to avoid wrong detections and/or segmentations during camera motion, an efficient execution time is needed in the treatment of each object

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

Conception d’outils d’échafaudage numériques et analyse de leur influence sur le processus de résolution de problèmes complexes auprès des apprenants universitaires en gestion

La résolution de problèmes complexes (RPC) est une compétence du 21e siècle essentielle chez les gestionnaires. Or, bien que les programmes en gestion visent à développer cette compétence, de nombreux diplômés récents éprouvent des lacunes lorsqu’ils arrivent sur le marché du travail. Si leur manque de connaissances disciplinaires et leur faible niveau de compétences métacognitives peuvent les expliquer en partie, ces lacunes sont aussi possiblement attribuables aux méthodes pédagogiques couramment utilisées en gestion, qui n’enseignent pas explicitement un processus de RPC. Considérant l’importance d’enseigner explicitement une démarche générale de RPC et le développement des compétences métacognitives, cette recherche est fondée sur la théorie de l’échafaudage. Ainsi, des outils d’échafaudage numériques visant à assister temporairement les apprenants, afin qu’ils puissent internaliser un processus de RPC et développer leurs compétences métacognitives, ont été intégrés à une application numérique utilisée par des apprenants de 1er cycle universitaire en gestion. Cette recherche mixte a permis d’évaluer l’influence de ces outils d’échafaudage numériques sur l’apprentissage de la RPC et le développement de compétences métacognitives, de comprendre leur influence durant le processus de résolution, et de décrire l’intention d’utilisation des apprenants. Les résultats quantitatifs montrent que l’accès aux outils a amélioré la performance de RPC à une reprise et soutenu le développement de la compétence métacognitive de planification. Les résultats qualitatifs suggèrent que les apprenants considéraient que les outils les aidaient à améliorer la qualité de leurs évaluations, mais ils ne percevaient pas qu’ils visaient aussi à développer leurs compétences métacognitives. Les résultats suggèrent que ces apprenants peuvent être qualifiés de novices quant à leur compétence de RPC. En effet, ils semblent accorder un temps insuffisant à l’analyse de la situation problème, n’évaluent pas les autres solutions possibles, ne considèrent pas les conséquences négatives de leur solution et mobilisent peu leurs compétences métacognitives de monitoring et d’autocontrôle et d’autoévaluation. La perception d’utilité serait corrélée avec la perception de pertinence, d’amélioration de la qualité du travail et du caractère agréable des OÉN. Considérant la perception de facilité d’utilisation fortement élevée parmi tous les participants, cela suggère que l’intention d’utilisation serait principalement liée à la perception d’utilité Les résultats suggèrent que ces OÉN seraient davantage pertinents en formation à distance, plutôt qu’en présentiel. Les questions incitatives influenceraient davantage le processus de RPC, comparativement à une liste de vérification et des vidéos de solutions d’experts. Plusieurs recommandations ont été élaborées pour améliorer la conception et l’usage des OÉN. Les apprenants doivent être formés par leur enseignant à utiliser les OÉN, qui doit leur montrer la pertinence et la manière de les exploiter adéquatement. Les OÉN doivent offrir un niveau de soutien cognitif suffisant et constant à toutes les étapes de la RPC. L’application doit être dotée de fonctionnalités qui permettent de comprendre pourquoi les outils doivent être mobilisés. Les concepteurs doivent considérer les déterminants qui influencent la PU pour susciter leur usage. En somme, bien que cette recherche comporte plusieurs limites, notamment une collecte de données pendant la COVID-19, elle contribue significativement à la littérature grâce à ses recommandations visant la conception et l’usage des outils d’échafaudage numériques en enseignement supérieur.Complex problem-solving (CPS) is an essential 21st century skill for all managers. Although most of the business administration programs aim to develop this skill, many graduates still feel gaps when they enter the labour market. If their lack of content knowledge and their low level of metacognitive skills can explain in part these gaps, they might also be caused by the teaching methods commonly used in business administration education. Indeed, these methods do not demonstrate a process for CPS explicitly. Considering the importance of teaching a CPS process explicitly and the development of metacognitive skills, this research is based on the scaffolding theory. Thus, digital scaffolds aiming at temporary assisting learners to internalize a CPS process and to develop their metacognitive skills were integrated to a digital application that has been used by undergrad students in business administration. By using a mix method, this research evaluated the influence of these scaffolds on the learning of CPS and the development of metacognitive skills. It also contributes to understand how these scaffolds influence learners during their problem-solving process and to describe their intention of use. Quantitative results indicate that access to scaffolds improved the performance on one assessment and show that it led to the development of the planning metacognitive skill. Qualitative results suggest that learners considered that these scaffolds were helping them to improve the quality of their assessments, although they did not perceive that these tools were also designed to develop their metacognitive skills. The results suggest that these learners can be called novices regarding their CPS skill. Indeed, they seem to allocate insufficient time to analyze the situation, they do not evaluate alternative solutions nor consider the negative consequences of their chosen solution and they insufficiently used their metacognitive skills of monitoring, self-regulation, and self-evaluation. The perceived utility of these scaffolds seem correlated with the perceived relevance, the perceived output quality, and the perceived enjoyment of using them. Considering a high perceived ease-of-use amongst all participants, this suggests that intention of use is mostly linked to the perceived utility. The results suggest that these scaffolds are more relevant in online learning, compared to face-to-face learning. Prompts, compared to a check list and videos of experts’ solutions, seem to have more influence on CPS process. Several recommendations are proposed to improve the design and the use of digital scaffolds. Learners should be trained by their teacher to use them efficiently. Teachers should demonstrate their relevance and the manner that students should use them for learning purposes. Digital scaffolds should offer a sufficient cognitive support throughout the CPS process. The application should include functions that allow students to understand why these should use these tools. Designers should consider the determinants of perceived usefulness when they conceptualize scaffolds to foster their usage. In sum, although this research has some limitations, notably a data collection done during the COVID-19 pandemic, it significantly contributes to the literature by proposing several recommendations aiming at improving the design and the use of digital scaffolds in higher education

Modèles de langage ad hoc pour la reconnaissance automatique de la parole

Les trois piliers d un système de reconnaissance automatique de la parole sont le lexique,le modèle de langage et le modèle acoustique. Le lexique fournit l ensemble des mots qu il est possible de transcrire, associés à leur prononciation. Le modèle acoustique donne une indication sur la manière dont sont réalisés les unités acoustiques et le modèle de langage apporte la connaissance de la manière dont les mots s enchaînent.Dans les systèmes de reconnaissance automatique de la parole markoviens, les modèles acoustiques et linguistiques sont de nature statistique. Leur estimation nécessite de gros volumes de données sélectionnées, normalisées et annotées.A l heure actuelle, les données disponibles sur le Web constituent de loin le plus gros corpus textuel disponible pour les langues française et anglaise. Ces données peuvent potentiellement servir à la construction du lexique et à l estimation et l adaptation du modèle de langage. Le travail présenté ici consiste à proposer de nouvelles approches permettant de tirer parti de cette ressource.Ce document est organisé en deux parties. La première traite de l utilisation des données présentes sur le Web pour mettre à jour dynamiquement le lexique du moteur de reconnaissance automatique de la parole. L approche proposée consiste à augmenter dynamiquement et localement le lexique du moteur de reconnaissance automatique de la parole lorsque des mots inconnus apparaissent dans le flux de parole. Les nouveaux mots sont extraits du Web grâce à la formulation automatique de requêtes soumises à un moteur de recherche. La phonétisation de ces mots est obtenue grâce à un phonétiseur automatique.La seconde partie présente une nouvelle manière de considérer l information que représente le Web et des éléments de la théorie des possibilités sont utilisés pour la modéliser. Un modèle de langage possibiliste est alors proposé. Il fournit une estimation de la possibilité d une séquence de mots à partir de connaissances relatives à existence de séquences de mots sur le Web. Un modèle probabiliste Web reposant sur le compte de documents fourni par un moteur de recherche Web est également présenté. Plusieurs approches permettant de combiner ces modèles avec des modèles probabilistes classiques estimés sur corpus sont proposées. Les résultats montrent que combiner les modèles probabilistes et possibilistes donne de meilleurs résultats que es modèles probabilistes classiques. De plus, les modèles estimés à partir des données Web donnent de meilleurs résultats que ceux estimés sur corpus.The three pillars of an automatic speech recognition system are the lexicon, the languagemodel and the acoustic model. The lexicon provides all the words that can betranscribed, associated with their pronunciation. The acoustic model provides an indicationof how the phone units are pronounced, and the language model brings theknowledge of how words are linked. In modern automatic speech recognition systems,the acoustic and language models are statistical. Their estimation requires large volumesof data selected, standardized and annotated.At present, the Web is by far the largest textual corpus available for English andFrench languages. The data it holds can potentially be used to build the vocabularyand the estimation and adaptation of language model. The work presented here is topropose new approaches to take advantage of this resource in the context of languagemodeling.The document is organized into two parts. The first deals with the use of the Webdata to dynamically update the lexicon of the automatic speech recognition system.The proposed approach consists on increasing dynamically and locally the lexicon onlywhen unknown words appear in the speech. New words are extracted from the Webthrough the formulation of queries submitted toWeb search engines. The phonetizationof the words is obtained by an automatic grapheme-to-phoneme transcriber.The second part of the document presents a new way of handling the informationcontained on the Web by relying on possibility theory concepts. A Web-based possibilisticlanguage model is proposed. It provides an estition of the possibility of a wordsequence from knowledge of the existence of its sub-sequences on the Web. A probabilisticWeb-based language model is also proposed. It relies on Web document countsto estimate n-gram probabilities. Several approaches for combining these models withclassical models are proposed. The results show that combining probabilistic and possibilisticmodels gives better results than classical probabilistic models alone. In addition,the models estimated from Web data perform better than those estimated on corpus.AVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF

Analyse biomécanique de l'appui sportif : contributions méthodologiques et application au saut en kungfu wushu

Sports biomechanics aims at better understanding performance mechanisms, to improve them while limiting injury risk. At elite level, stances are a key aspect of performance. Often used in gait analysis, inverse dynamics enables quantification of mechanical actions during motion. However, there are some limits to this method, two of which can become important when studying sports stances: soft tissue artifact and accuracy of dynamic wrenches. The first objective of this work is to propose methodological adaptations for inverse dynamics analysis of sports stances. Firstly, the benefit of the “mean joint centers” method, based on the use of rigid clusters, is shown for segment kinematics acquisition. Secondly, the influences of the sampling frequency and the differentiation method on the calculation of accelerations are evaluated. Thirdly, the validation of a personalized volumetric model enabling better estimation of segment inertial parameters than common proportional models is presented. The second objective of this work is the application of the methods proposed to the analysis of the ankle joint mechanical behavior during plyometric jumps, and to personalized evaluation of the lower limb injury risk in elite wushu athletes. These analyses have been performed in parallel to specific measures of athletes' characteristics, such as the ankle range of motion and the shear modulii of different structures of the triceps surae, using shear wave elastography. Perspectives for training application will be discussed, to address the evolution of training habits and personalized injury prevention.L'analyse biomécanique du geste sportif vise à mieux comprendre les mécanismes de la performance, en vue de l'améliorer tout en limitant le risque de blessures. Dans le sport de haut niveau, les appuis constituent une des clés de la performance. Couramment utilisée pour l'analyse de la marche, la dynamique inverse permet de quantifier les actions inter-segmentaires, potentiellement traumatiques, au cours du mouvement. Cette méthode comporte toutefois certains biais, dont deux peuvent être particulièrement importants au cours de mouvements sportifs à fortes accélérations : l'artefact des tissus mous et la précision du torseur dynamique. Ce travail a pour premier objectif de proposer des adaptations méthodologiques pour l'analyse par dynamique inverse d'appuis sportifs. D'abord, l'intérêt de la méthode des « centres articulaires moyens », basée sur l'utilisation de clusters rigides, est montré pour l'acquisition de la cinématique segmentaire. Ensuite, l'influence de la fréquence d'échantillonnage et de la méthode de dérivation discrète sur le calcul des accélérations est évaluée. Enfin, la validation d'un modèle volumique personnalisé permettant une meilleure estimation des paramètres inertiels que les modèles proportionnels couramment utilisés est présentée. Le second objectif de ce travail consiste en l'application des méthodes ainsi développées à l'analyse du comportement mécanique de la cheville au cours de sauts de type pliométrique et à l'évaluation personnalisée du risque de blessures du membre inférieur chez des athlètes d'élite en kungfu wushu. Ces analyses seront faites en parallèle de la mesure de caractéristiques spécifiques de l'athlète, telles que l'amplitude articulaire de la cheville et les modules d'élasticité de différentes structures du triceps sural obtenus par élastographie. Les perspectives pour l'application à l'entraînement seront abordées, en termes d'évolution des pratiques et de prévention personnalisée des blessures

Système de gestion de connaissances appliqué en géotechnique

À l’échelle universitaire, l’optimisation des systèmes de gestion des connaissances permet de favoriser la création, et le partage des connaissances entre les chercheurs, les étudiants, et les autres parties prenantes. En particulier, dans les laboratoires de recherche qui sont considérés comme des centres de connaissances, diverses activités sont menées pour développer et appliquer des connaissances. Cependant, toute recherche nécessite la présence et l’accès fluide aux référentiels qui regroupe plusieurs sources d'informations. Ainsi, pour développer une base de connaissances, l’organisation doit d'abord identifier ses connaissances disponibles, les gérer d’une façon efficace. Les systèmes de gestion des connaissances réfèrent à tout type de système informatique qui stocke, traite et récupère des données, quelle que soit leur nature, améliorant ainsi la collaboration, la localisation des ressources de connaissances et l'ensemble des processus d'acquisition, de traitement et transfert des connaissances. Ce projet de maîtrise reflète le travail de recherche menée au sein du laboratoire de mécanique des roches et géologie appliquée de l’Université de Sherbrooke et porte principalement sur la mise en service d’un outil de système de gestion de connaissances. Plus précisément, cette recherche vise à concevoir un système de gestion des connaissances pour capturer et partager les connaissances liées aux activités de recherche. Suite à une enquête et recherche dans la littérature, nous avons identifié les exigences pour générer un plan de conception du système. La technologie utilisée pour soutenir l'adoption et la mise en œuvre de ce système est une plate-forme GeoUdeS en ligne. Cette plate-forme permet de transformer les données brutes accumulées en connaissances utiles en collectant des données dans une base de connaissances centrale et en les contextualisant. Ce processus rend les connaissances facilement consultables afin que les étudiants et chercheurs puissent trouver eux-mêmes les connaissances dont ils ont besoin. Aussi, la plate-forme prend en charge les phases du cycle de vie d’un système de gestion de connaissances : création, organisation, stockage, partage, collaboration, l'accès et l'utilisation des connaissances. Les retombées de cette étude permettront de centraliser et utiliser les connaissances disponibles dans des futurs projets de recherche en géotechnique, et ainsi faire des corrélations entre les données et ensuite préparer ces données pour appliquer des algorithmes d’intelligence artificielle

Développement social de l'enfant autiste par le chant choral : trois études de cas

L'autisme est un trouble neurodéveloppemental qui affecte environ 1% de la population mondiale. Les manifestations de ce trouble touchent particulièrement les sphères sociales et langagières. Plusieurs méthodes d’intervention ont été développées pour pallier les défis rencontrés par ces personnes. Des méthodes artistiques, comme la musique, ont également été considérées. Différentes interventions et programmes musicaux ont été implantés auprès des populations autistes afin d’en observer les effets sur leur développement social. Cependant, parmi ces interventions, les activités de chant en groupe ont été peu exploitées. L’objectif de ce mémoire était de comprendre en quoi une activité parascolaire de chant choral peut contribuer au développement des habiletés sociales d’enfants autistes. La méthodologie de l’étude de cas qualitative a été privilégiée afin de répondre à ce questionnement. Trois enfants ayant un TSA âgés de 6 à 12 ans ont été recrutés. Ces derniers participaient à une activité parascolaire de chant choral au sein de leur école spécialisée. Des observations ont été faites lors des séances de chorale à l’hiver 2020. La pandémie mondiale de la Covid-19 a cependant forcé la fermeture des écoles. C’est pourquoi seulement quatre séances d’observation ont été menées. Selon l’analyse des résultats, la chorale semble être un contexte où les enfants peuvent satisfaire leur curiosité sociale. C’est également un endroit où les comportements stéréotypés s’expriment dans une moindre mesure et où les enfants peuvent se familiariser aux changements dans un contexte sécurisant. Des pistes de recherche sont également formulées à la fin de ce mémoire.Autism is a neurodevelopmental disorder that affects 1% of the world's population. The manifestations of this disorder particularly affect the social and language spheres. Several intervention methods have been developed to alleviate the challenges encountered by these individuals. Artistic methods, such as music, have also been considered. Various interventions and musical programs have been presented to autistic populations in order to observe their effects on their social development. However, among these interventions, a group singing activity was little exploited. The objective of this dissertation was to understand how an extracurricular choral activity can contribute to the development of social skills in children with autism. The methodology of the qualitative case study was favoured in order to answer this question. Three children with ASD aged 6 to 12 years were recruited. These children participated in an extracurricular choir activity at their special school. Observations were made during choir sessions in the winter of 2020. However, the global Covid-19 pandemic has forced the closure of schools. Therefore, only four observation sessions were conducted. According to the analysis of the results, the choir seems to be a context where children can satisfy their social curiosity. It is also a place where stereotypical behaviours are expressed to a lesser extent and where children can become familiar with changes in a safe context. Research avenues are also formulated at the end of this paper