Approches topologiques pour l'analyse exploratoire de données et l'aide à la décision

Depuis au moins les premières pierres taillées de l'ère Paléolithique,les hommes n'ont cessé de créer des artefacts, moyens d'agir sur leur environnementet moyens de l'observer au-delà de leurs capacités propres.Ils ont développé ces outils pour les assister dans leur quête viscérale decompréhension (sciences) et de maîtrise (techniques) de ce monde dont ilsfont partie. Cette compréhension du monde est nécessaire pour en prédireles états, et la maîtrise qui en découle est le moyen de ne plus le subir maisde l'asservir pour réduire les sourances qu'il nous assène par nature. Enplus de transformer le Monde, les hommes ont aussi pu réparer, corriger etaugmenter leur propre corps par des orthèses et des prothèses biologiques,chimiques, mécaniques ou numériques. La multiplication de ces moyensd'agir et d'observer entraîne un accroissement exponentiel des donnéesdésormais capturées dont la masse est supposée assurer les hommes decontenir toute l'information utile à leur quête. Cette massication desdonnées impose de développer des méthodes d'analyse et de traitementtoujours plus ecaces pour que les hommes qui les étudient ou appuientleurs décisions sur elles puissent continuer à le faire et à le faire mieux. J'aiproposé diérentes approches dans les champs de l'analyse descriptive etde la modélisation prédictive an de rendre plus intelligible la chaîne detraitement de l'information du capteur à l'écran. J'ai placé la Topologieau coeur de mes travaux. En eet, je considère qu'elle forme le substratessentiel à l'interprétabilité de l'information, c'est-à-dire à la transmissiondu sens dans cette chaîne, et in ne à la compréhension et à la maîtrisedu Monde par l'Homme.Le développement permanent des artefacts techniques pour tenter demieux comprendre et maîtriser le Monde, entretient la croissance de sacomplexité, à la fois parce que grâce aux artefacts développés pour lascience et la technologie, nous accédons à des mécanismes toujours plusprécis et plus nombreux qui le gouvernent, mais aussi parce que les artefactstechniques engendrés par ces connaissances nouvelles, font partieintégrante du Monde lui-même et en modient le fonctionnement. Auxcauses naturelles s'entremêlent les causes articielles. C'est pour certainsauteurs [Crutzen, Geology of Mankind, Nature 415(6867):23, 2002] une nouvelle ère qui a commencée au 19e siècle, l'ère de l'Anthropocène , dans laquelle l'intelligence des hommes les a dotés de moyenstechniques capable de modier durablement leur écosystème et en particulierles mécanismes de la Sélection Naturelle qui ont engendrée cette intelligence.Il est vraissemblable que ce développement aboutira à l'émergencede machines intelligentes, conscientes et émotionnelles capables d'explorerce monde par elles-mêmes et de communiquer aux hommes leurs conclusionssur les lois qui le gouvernent, comme le font déjà quelques machinesencore rudimentaires mais ecaces [Sparkes et al. An integrated laboratory robotic system for autonomousdiscovery of gene function, JALA 15(1):33-40, 2010]. Ces machines sont la forme ultimede ces orthèses dont les hommes cherchent à se doter depuis le Paléolithique pour tenter de dépasser leur condition. Avant que n'adviennece moment singulier que Kurzweil appelle la Singularité [Kurzweil,The singularity is near : when humans transcendbiology. http ://books.google.fr/books ?id=88U6hdUi6D0C, 2005.], où les machinesautonomes seront en mesure de dépasser l'homme et de développerpour elles-mêmes des connaissances et des techniques, des questionséthiques seront posées qui mèneront soit à l'abandon du développementde telles machines, soit à la nécessité impérieuse de les maîtriser. Il seraalors impératif que les processus internes et les produits de ces machinessoient intelligibles aux hommes an qu'ils en comprennent le sens et enconservent le contrôle. C'est ainsi tout l'enjeu de mes recherches actuelleset futures

Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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

Techniques d'analyse de contenu appliquées à l'imagerie spatiale

Depuis les années 1970, la télédétection a permis d’améliorer l’analyse de la surface de la Terre grâce aux images satellites produites sous format numérique. En comparaison avec les images aéroportées, les images satellites apportent plus d’information car elles ont une couverture spatiale plus importante et une période de revisite courte. L’essor de la télédétection a été accompagné de l’émergence des technologies de traitement qui ont permis aux utilisateurs de la communauté d’analyser les images satellites avec l’aide de chaînes de traitement de plus en plus automatiques. Depuis les années 1970, les différentes missions d’observation de la Terre ont permis d’accumuler une quantité d’information importante dans le temps. Ceci est dû notamment à l’amélioration du temps de revisite des satellites pour une même région, au raffinement de la résolution spatiale et à l’augmentation de la fauchée (couverture spatiale d’une acquisition). La télédétection, autrefois cantonnée à l’étude d’une seule image, s’est progressivement tournée et se tourne de plus en plus vers l’analyse de longues séries d’images multispectrales acquises à différentes dates. Le flux annuel d’images satellite est supposé atteindre plusieurs Péta octets prochainement. La disponibilité d’une si grande quantité de données représente un atout pour développer de chaines de traitement avancées. Les techniques d’apprentissage automatique beaucoup utilisées en télédétection se sont beaucoup améliorées. Les performances de robustesse des approches classiques d’apprentissage automatique étaient souvent limitées par la quantité de données disponibles. Des nouvelles techniques ont été développées pour utiliser efficacement ce nouveau flux important de données. Cependant, la quantité de données et la complexité des algorithmes mis en place nécessitent une grande puissance de calcul pour ces nouvelles chaînes de traitement. En parallèle, la puissance de calcul accessible pour le traitement d’images s’est aussi accrue. Les GPUs («Graphic Processing Unit ») sont de plus en plus utilisés et l’utilisation de cloud public ou privé est de plus en plus répandue. Désormais, pour le traitement d’images, toute la puissance nécessaire pour les chaînes de traitements automatiques est disponible à coût raisonnable. La conception des nouvelles chaînes de traitement doit prendre en compte ce nouveau facteur. En télédétection, l’augmentation du volume de données à exploiter est devenue une problématique due à la contrainte de la puissance de calcul nécessaire pour l’analyse. Les algorithmes de télédétection traditionnels ont été conçus pour des données pouvant être stockées en mémoire interne tout au long des traitements. Cette condition est de moins en moins respectée avec la quantité d’images et leur résolution. Les algorithmes de télédétection traditionnels nécessitent d’être revus et adaptés pour le traitement de données à grande échelle. Ce besoin n’est pas propre à la télédétection et se retrouve dans d’autres secteurs comme le web, la médecine, la reconnaissance vocale,… qui ont déjà résolu une partie de ces problèmes. Une partie des techniques et technologies développées par les autres domaines doivent encore être adaptées pour être appliquée aux images satellites. Cette thèse se focalise sur les algorithmes de télédétection pour le traitement de volumes de données massifs. En particulier, un premier algorithme existant d’apprentissage automatique est étudié et adapté pour une implantation distribuée. L’objectif de l’implantation est le passage à l’échelle c’est-à-dire que l’algorithme puisse traiter une grande quantité de données moyennant une puissance de calcul adapté. Enfin, la deuxième méthodologie proposée est basée sur des algorithmes récents d’apprentissage automatique les réseaux de neurones convolutionnels et propose une méthodologie pour les appliquer à nos cas d’utilisation sur des images satellites

Audio-visuel, enseignement et intelligence artificielle

À partir du constat que l'enseignement du cinéma (apprentissage de la lecture des films) et l'idée que s'en fait le sens commun (fabrication de films) est bien différente, l'auteur analyse l'apprentissage du langage cinématographique. Il note que les apports de l'intelligence artificielle (théorie des scripts et des plans, diagramme, etc) peuvent réunir les deux approches (écriture et lecture de films) dans un enseignement plus homogène

Transformation de l'intonation : application à la synthèse de la parole et à la transformation de voix

The work presented in this thesis lies within the scope of prosody conversion and more particularly the fundamental frequency conversion which is considered as a prominent factor in prosody processing. This document deals with the different steps necessary to build such a conversion system : stylization, clustering and conversion of melodic contours. For each step, we propose a methodology that takes into account the issues and difficulties encountered in the previous one. A B-spline based approach is first proposed to model the melodic contours. Then to represent the melodic space of a speaker, a HMM based approach is introduced. To finish, a prosody transformation methodology using non-parallel corpora based on a speaker adaptation technique is derived. The results we obtain tend to show that it is necessary to model the evolution of the melody and to drive the transformation system by using morpho-syntactic information.Les travaux de cette thèse se situent dans le cadre de la transformation de la prosodie en se focalisant sur la fréquence fondamentale, F0, facteur jugé proéminent dans le traitement de la prosodie. En particulier, nous nous intéressons aux différentes étapes nécessaires à la construction d'un tel système : la stylisation, la classification et la transformation des contours mélodiques. Pour chaque étape, nous proposons une méthodologie qui tient compte des problèmes qui se sont posés à l'étape précédente. Tout d'abord, un modèle B-spline est proposé pour la stylisation des contours mélodiques. Ensuite, pour représenter l'espace mélodique du locuteur, une approche par modèles de Markov est introduite. Enfin, une méthodologie de transformation de la prosodie à partir de corpus non parallèles par une technique d'adaptation au locuteur est présentée. Les résultats obtenus tendent à montrer qu'il est nécessaire de traiter la dynamique du F0 et de piloter la transformation par des informations d'ordre morphosyntaxique

Vers une vision systémique du processus de l'explication : récit d'une recherche sur l'intégration de la pédagogie, de l'ingénierie et de la modélisation

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Réduction de la traînée aérodynamique et refroidissement d'un tricycle hybride par optimisation paramétrique

La réduction de la traînée aérodynamique des véhicules dans un objectif de diminution de la consommation énergétique est en plein essor aussi bien pour les véhicules électriques que thermiques. Cette étude porte sur un tricycle à motorisation hybride dont la forme et le comportement aérodynamique sont à la frontière entre une motocyclette et une automobile. L'étude s'inspire des avancées scientifiques sur ces deux types de véhicules en matière d'aérodynamique. L'objectif principal est de réduire la traînée aérodynamique du véhicule par des modifications de l'enveloppe externe tout en assurant le refroidissement du moteur thermique et des composants de la chaîne électrique. On développe une optimisation topologique de la position des échangeurs sur le tricycle, on conçoit et fabrique un prototype en fonction des résultats d'optimisation. Ensuite, on valide le prototype par des essais en soufflerie et on caractérise son aérodynamique ainsi que la sensibilité de la traînée du véhicule suivant des paramètres comme la vitesse, l'angle de lacet, etc. En n, l'étude s'oriente vers une approche d'optimisation globale multidisciplinaire permettant d'atteindre l'objectif principal en fonction des contraintes ayant trait au projet

Validation des caractéristiques d'usinage par des grammaires d'usinage attribuées : une contribution à la prise en compte des contraintes d'usinage en cours de conception

Pour rester concurrentielles, les entreprises oeuvrant à la conception et à l'usinage de pièces mécaniques unitaires ou en petites séries doivent relever le défi continuel de livrer des produits en un temps très court et avec un rapport qualité/prix meilleur que celui de leurs concurrents. L'application de l'ingénierie concourante est une des alternatives pour ces entreprises dans le but d'atteindre leurs objectifs. Cette philosophie amène les entreprises à prendre en compte en phase de conception l'ensemble des contraintes liées aux différents métiers intervenant au cours du cycle de vie du produit. Bien que considérée depuis une trentaine d'années, la prise en compte des contraintes de l'usinage en cours de conception reste un problème de recherche d'actualité. Le travail présenté dans ce mémoire porte sur une méthodologie permettant l'intégration de l'analyse d'usinage en phase de conception. Cette méthodologie a pour but de permettre au concepteur de valider, en cours de conception, des propositions de conception parfois non entièrement définies. Nous validons les données (géométriques et technologiques) du modèle produit par le biais de grammaires d'usinage attribuées qui se basent sur des modèles de machines et outils. Cette validation ne nécessite pas une conception finalisée, elle s'appuie sur un ensemble de caractéristiques d'usinage qui contiennent non seulement les données du modèle produit validées, mais également un procédé candidat et les méthodes d'analyse utilisées. Ces caractéristiques sont hiérarchisées afin d'assister le concepteur dans le processus de décision entre les alternatives de conception. Les modèles de machines et d'outils proposés sont valides pour cinq familles de procédés, à savoir, fraisage, tournage, perçage, alésage et brochage. Les structures de données ainsi que les composants d'une maquette logicielle sont spécifiés dans le dernier chapitre. Un exemple illustre ensuite notre démarche et nos concepts. Les perspectives de recherche qui découlent de nos travaux concernent d'une part le développement d'une grammaire générative qui, partant des formes fonctionnelles spécifiées par le concepteur, suggère les formes non fonctionnelles pour obtenir une conception usinable et d'autre part, le développement d'un module d'analyse et d'évaluation incrémentale d'usinage de pièces indiquant au concepteur les modifications ayant le plus d'impact d'un point de vue usinage