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Thèses soutenues 2023



  Honglu Sun, Identifier et analyser les comportements dynamiques à long terme des réseaux de régulation génétique à l’aide de modélisation hybride
Identifier et analyser les comportements dynamiques à long terme des réseaux de régulation génétique à l’aide de modélisation hybride
Auteur : Honglu Sun
Manuscript :


Mots-clés : Modélisation hybrideCycle limiteAccessibilitéRépressilateurAttracteurRéseaux de régulation des gènes
Résumé

Utiliser des modèles dynamiques pour révéler les propriétés dynamiques des réseaux de régulation des gènes peut nous aider à mieux comprendre la nature de ces systèmes biologiques et à développer nouveaux traitements médicaux. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur une classe de systèmes dynamiques hybrides appelés réseaux de régulation des gènes hybrides (HGRN) et visons à analyser les propriétés dynamiques à long terme. Nous proposons des méthodes pour trouver des cycles limites et analyser leur stabilité, et pour analyser l’accessibilité dans HGRNs. Ceci est suivi d’une étude plus approfondie de certains réseaux d’intérêt pour la biologie des systèmes : Les répressilateurs, et nous trouvons des conditions pour l’existence d’oscillations soutenues dans le répressilateur canonique en dimension 3, et des conditions, décrites par les caractéristiques topologiques des réseaux, pour l’existence d’un attracteur périodique dans les répressilateurs discrets en dimension 4. En résumé, cette thèse propose de nouvelles méthodes pour analyser certaines propriétés des HGRNs qui n’ont pas été étudiées auparavant, par exemple la stabilité des cycles limites à N dimensions, l’accessibilité, etc. Les résultats pourront être développés à l’avenir pour étudier d’autres grands réseaux complexes.


Date de soutenance : 18-12-2023
Président du jury : Morgan Magnin
Jury :
  • Jean-Luc Gouzé [Président]
  • Ovidiu Radulescu [Rapporteur]
  • Thao Dang [Rapporteur]
  • Hélène Collavizza

  Antoine Bernabeu, Support d'exécution pour les systèmes intermittents
Support d'exécution pour les systèmes intermittents
Auteur : Antoine Bernabeu
Manuscript :


Mots-clés : IntermittentSans-batteriesSupport d'exécutionRécolte d'énergieModélisation hors-ligne
Résumé

Les travaux de cette thèse s'intéressent à la modélisation et le développement de mécanismes permettant une exécution efficace sur des systèmes alimentés par une énergie intermittente tels que les capteurs sans fil. De tels systèmes sont alimentés par énergie renouvelable via un petit tampon d'énergie sous la forme d'un supercondensateur. La contribution principale est l'exploration d'une approche consciente de l'énergie pour les supports d'exécution intermittents. Tout d'abord, nous proposons d'utiliser les réseaux de Petri temporels à coût afin de modéliser de tels systèmes et nous proposons une extension de cette sémantique afin de résoudre un problème d'ordonnancement maximisant une variable sous contrainte de coût. En combinant le modèle proposé et une approche pire cas, nous générons un ordonnancement fiable pour les systèmes intermittents qui ne commence aucunes opérations sans la certitude de les finir vis-à-vis de l'énergie disponible. Nous avons ensuite utilisé cet ordonnancement dans un support d'exécution basé sur un système d'exploitation temps-réel pour gérer l'intermittence. Ce support d'exécution utilise un modèle de consommation de l'énergie du système intermittent afin de minimiser les opérations liées à l'exécution intermittente et d'assurer la continuité des opérations de l'application malgré les interruptions fréquentes d'alimentation. Ces travaux ont été jusqu'à la mise en oeuvre pratique d'un tel support d'exécution sur une étude de cas concernant la détection de chant des oiseaux.


Date de soutenance : 15-12-2023
Président du jury : Olivier (H.) Roux(Olivier-h.Roux@irccyn.ec-nantes.fr)
Jury :

      Khadidja Abdoune, Vers un jumeau numérique soutenable pour la surveillance et la détection robuste d'anomalies dans les systèmes de production
    Vers un jumeau numérique soutenable pour la surveillance et la détection robuste d'anomalies dans les systèmes de production
    Auteur : Khadidja Abdoune
    Manuscript :


    Mots-clés : Jumeau Numérique JNSystème de production
    Résumé

    Cette thèse explore le Jumeau Numérique (JN) dans le contexte des systèmes de production manufacturiers. Elle élargit la définition du JN en intégrant des aspects de soutenabilité, mettant en avant l'efficacité et la durabilité dans le cycle de vie des JNs. L'étude se concentre ensuite sur les systèmes à événements discrets, révélant leur complexité événementielle. Elle développe des mécanismes de synchronisation pour améliorer la modélisation et des méthodes robustes pour renforcer la détection d'anomalies. Ces approches utilisent l'apprentissage automatique et les retours des opérateurs pour surveiller les performances et identifier les dérives. Une étude de cas sur une ligne d'assemblage confirme l'efficacité de ces approches. La thèse aborde également les systèmes à variables continues, en se penchant sur la consommation d'énergie d'un équipement industriel. Elle propose des méthodologies de génération de modèles basés sur les données dont une méthode est basée sur les densités de probabilités et une autre basée sur des intervalles pour quantifier les incertitudes. Enfin, cette recherche ouvre une perspective passionnante après la détection d'anomalies, notamment en matière de reconfiguration, de diagnostics et d’intégration de l’humain. Ces possibilités permettent de gérer les aléas de manière proactive, contribuant ainsi à l'amélioration globale des systèmes de production


    Date de soutenance : 28-11-2023
    Président du jury : Olivier Cardin
    Jury :
    • Mamadou Kaba Traoré [Président]
    • Lionel Roucoules [Rapporteur]
    • Damien Trentesaux [Rapporteur]
    • Pierre Castagna
    • William Derigent

      Durgesh Haribhau Salunkhe, Robots cuspidaux : étude théorique, classification et application aux robots commerciaux
    Robots cuspidaux : étude théorique, classification et application aux robots commerciaux
    Auteur : Durgesh Haribhau Salunkhe
    Manuscript :


    Mots-clés : DesignPlanification de trajectoireRobots cuspidauxOptimisationCinématique
    Résumé

    Les robots cuspidaux sont des robots qui possèdent au moins une région connectée avec de multiples solutions cinématiques inverses. Cela permet aux robots cuspidaux de changer de solutions sans traverser de singularités. Cette thèse doctorale présente une étude théorique sur l’analyse cuspidale des robots sériels à 3 articulations rotatives (3R). La thèse présente également des algorithmes d’identification pour déterminer la cuspidalité des robots génériques à 6R. Ensuite, l’application de la cuspidalité est présentée en abordant les problèmes et en développant un cadre de planification de trajectoire pour les robots commerciaux cuspidaux. Une conclusion est apportée à la conjecture sur les robots cuspidaux à 3R à la suite du travail présenté, et la question du nombre d’aspects dans un robot générique à 3R est éclaircie. Une preuve de l’existence d’aspects réduits pour un robot générique à 3R est également présentée. La preuve présentée sur la cuspidalité des robots à 6R est réexaminée, et la nécessité de prêter attention au sujet de la cuspidalité dans la planification de trajectoire est d’autant plus motivée. Les problèmes critiques existant dans les robots commerciaux à 6R, largement ignorés, sont exposés, et un cadre de planification de trajectoire pour leur atténuation est présenté.


    Date de soutenance : 27-11-2023
    Président du jury : Philippe Wenger
    Jury :
    • Federico Thomas
    • Med Amine Laribi
    • Mohab SAFEY El Din
    • Solen Corvez-Ferte
    • Michel Coste
    • Adolfo Suarez Roos

      Charles Vernerey, Modélisation et Optimisation Multi-Objectifs pour l’Extraction de Connaissance
    Modélisation et Optimisation Multi-Objectifs pour l’Extraction de Connaissance
    Auteur : Charles Vernerey
    Manuscript :


    Mots-clés : Programmation par ContraintesOptimisation Multi-ObjectifsFouille de MotifsAp- prentissage de Préférences
    Résumé

    L’objectif de cette thèse est de développer des approches novatrices pour représenter efficacement les préférences de l’utilisateur, dans des contextes de décision multi-objectifs, en vue d’extraire des connaissances intéressantes. Dans un premier temps, nous introduisons un nouveau modèle de Programmation Par Contraintes (PPC) pour extraire des motifs Pareto optimaux (aussi appelés kypatterns), qui passe à l’échelle. Nous montrons ensuite comment les skypatterns peuvent être utilisés pour extraire des règles d’association de haute qualité et non redondantes sans avoir à fixer de seuil, contrairement aux approches de l’état de l’art. Puis, nous allons plus loin que la Pareto optimalité pour représenter les préférences de l’utilisateur en introduisant une nouvelle approche basée sur l’intégrale de Choquet, une fonction d’aggrégation complexe qui permet de prendre en compte les interactions (positives ou négatives) entre les mesures utilisées pour évaluer la qualité d’un motif. Enfin, nous présentons une nouvelle librairie PPC écrite en Java pour modéliser et résoudre plusieurs problèmes de fouille de motifs.


    Date de soutenance : 14-11-2023
    Président du jury : Samir Loudni
    Jury :
    • Christine SOLNON
    • Pierre SCHAUS
    • Patrick MEYER
    • Sébastien DESTERCKE
    • Arnaud SOULET
    • Nicolas BELDICEANU (co-encadrant)
    • Noureddine ARIBI (membre Invité)

      Mohamed Irfanulla Mohamed Abdulla, Systèmes cobotiques temps réel sous contraintes d’énergie
    Systèmes cobotiques temps réel sous contraintes d’énergie
    Auteur : Mohamed Irfanulla Mohamed Abdulla
    Manuscript :


    Mots-clés : Cobots MobilesGestion de l’énergieOrdonnanceur temps-réelRécolte d’énergieContrôle d'accès aux ressourcesNoyau XenomaiROS2
    Résumé

    Les cobots mobiles sont appréciés dans l'industrie pour aider l’opérateur humain et améliorer la productivité. Nous avons contribué à leur conception en développant d’une part une nouvelle architecture matérielle pour plus de performance et d’autre part un système d'exploitation combinant Linux et Xenomai pour une exécution déterministe du firmware. Pour pallier aux défauts de ROS2, nous proposons l’intégration d’un d'ordonnancement temps réel conduit par la priorité, au sein de Xenomai, ce qui permet aussi de minimiser la latence. Notre approche respecte les normes de qualité ISO 25010. Au cœur de cette thèse se trouve aussi la problématique de l’autonomie énergétique du cobot que nous cherchons à solutionner grâce à la récupération de l’énergie environnementale. Pour ce faire, nous préconisons d’utiliser ED-H, un ordonnanceur de tâches optimal qui assure la neutralité énergétique chaque fois que possible tout en garantissant le respect des contraintes temporelles du cobot. Une contribution de cette thèse a donc été d’adapter l’ordonnanceur ED-H, initialement conçu pour des tâches indépendantes, à un ensemble de tâches dépendantes accédant à des ressources partagées en exclusion mutuelle. Une nouvelle condition d’ordonnançabilité a été proposée et la performance de ED-H a été évaluée en simulation avant son déploiement dans le noyau Xenomai. Cette preuve de concept nous a conduit à conclure que l’ordonnanceur non oisif EDF reste l’ordonnanceur de tâches temps réel à privilégier y compris sous contraintes énergétiques. Une autre contribution est de proposer l’ordonnanceur ED-H non pas au niveau des tâches logicielles mais des missions du cobot. Nous montrons comment ED-H, sensible à l’énergie, permet de planifier les missions pour gagner en autonomie énergétique. Enfin, nous avons créé une plateforme expérimentale, visant la conception d’un cobot de transport énergétiquement autonome par récupération d’énergie photovoltaïque et embarquant cette nouvelle architecture matérielle et logicielle.


    Date de soutenance : 11-10-2023
    Président du jury : Maryline Chetto
    Jury :
    • Frank Singhoff [Président]
    • Patrick Bonnin [Rapporteur]
    • Ahmad Hably [Rapporteur]

      Côme Butin, Conception et réalisation d’une nouvelle prothèse de main myoélectrique accessible
    Conception et réalisation d’une nouvelle prothèse de main myoélectrique accessible
    Auteur : Côme Butin
    Manuscript :


    Mots-clés : Main prothétiqueCommande thermiqueCinématique anthropomorphiqueTransmission variableIrréversibilité
    Résumé

    L’objectif principal de cette thèse est de présenter une prothèse de main myoélectrique accessible qui combine des critères tels que le prix abordable, la solidité, la fonctionnalité et la performance. Cette nouvelle prothèse permet d’effectuer des prises latérales et opposées. Tout d’abord, nous proposons une méthode de placement des articulations qui permet d’obtenir un résultat plus réaliste sur le plan anthropomorphique. De plus, nous avons développé et optimisé une solution de transmission interdigitale qui permet d’associer la flexion des doigts supérieurs à celle du pouce. Une analyse détaillée de la performance énergétique et thermique de la prothèse est également présentée. Nous avons proposé une nouvelle stratégie de commande qui tire parti de l’irréversibilité de la transmission de puissance et nous l’avons étudiée. Enfin, nous soulignons l’importance d’une transmission de puissance optimale sur le plan énergétique. Pour cela, nous décrivons en détail la synthèse d’un nouveau mécanisme de réducteur à rapport variable, ainsi que la présentation d’un nouveau mécanisme d’irréversibilité efficace. Enfin, nous avons évalué individuellement tous ces composants de prothèse en mettant en place des prototypes expérimentaux qui démontrent leur utilité. L’intégration de ces composants dans une nouvelle prothèse est une perspective envisagée dans cette étude.


    Date de soutenance : 28-09-2023
    Président du jury : Damien Chablat
    Jury :
    • Philippe Wenger
    • Mathieu Grossard
    • Nathanaël Jarrassé
    • Maud Marchal
    • Jean-Pierre Gazeau
    • David Gouaillier

      Côme Butin, Conception et réalisation d'une nouvelle prothèse de main myoélectrique accessible
    Conception et réalisation d'une nouvelle prothèse de main myoélectrique accessible
    Auteur : Côme Butin
    Manuscript :


    Mots-clés : Main prothétiqueCommande thermiqueCinématique anthropomorphiqueTransmission variableIrréversibilité
    Résumé

    L’objectif principal de cette thèseest de présenter une prothèse de main myoélectriqueaccessible qui combine des critèrestels que le prix abordable, la solidité, la fonctionnalitéet la performance. Cette nouvelleprothèse permet d’effectuer des prises latéraleset opposées. Tout d’abord, nous proposonsune méthode de placement des articulationsqui permet d’obtenir un résultatplus réaliste sur le plan anthropomorphique.De plus, nous avons développé et optimiséune solution de transmission interdigitale quipermet d’associer la flexion des doigts supérieursà celle du pouce. Une analyse détailléede la performance énergétique et thermiquede la prothèse est également présentée.Nous avons proposé une nouvelle stratégiede commande qui tire parti de l’irréversibilitéde la transmission de puissance et nousl’avons étudiée. Enfin, nous soulignons l’importanced’une transmission de puissance optimalesur le plan énergétique. Pour cela, nousdécrivons en détail la synthèse d’un nouveaumécanisme de réducteur à rapport variable,ainsi que la présentation d’un nouveau mécanismed’irréversibilité efficace. Enfin, nousavons évalué individuellement tous ces composantsde prothèse en mettant en place desprototypes expérimentaux qui démontrent leurutilité. L’intégration de ces composants dansune nouvelle prothèse est une perspective envisagéedans cette étude.


    Date de soutenance : 28-09-2023
    Président du jury : Damien Chablat
    Jury :
    • Philippe Wenger [Président]
    • Mathieu Grossard [Rapporteur]
    • Nathanaël Jarrassé [Rapporteur]
    • Maud Marchal
    • Jean-Pierre Gazeau
    • David Gouaillier

      Mathieu Vavrille, Trouver des Solutions Diverses en Programmation par Contraintes avec des Approches Probabilistes
    Trouver des Solutions Diverses en Programmation par Contraintes avec des Approches Probabilistes
    Auteur : Mathieu Vavrille
    Manuscript :


    Mots-clés : ÉchantillonnageProgrammation par ContraintesApproche Probabiliste
    Résumé

    Dans cette thèse, je présente de nouvelles approches pour générer des solutions aléatoires ou diverses dans le cadre de la Programmation Par Contraintes (PPC). Utilisées comme outil d’aide à la décision, les solutions impactent les personnes : la planification d’employé·es, l’itinéraire des livreur·euses, les congés des soignant·es de garde. L’algorithme utilisé dans les solveurs de PPC est efficace, mais c’est un cadre rigide, qui renvoie des solutions basées sur des heuristiques de branchement qui peuvent être biaisées en faveur d’un espace de solution particulier. Les décideur·euses veulent aussi choisir entre plusieurs solutions, ces solutions doivent donc être diversifiées. Mon travail s’appuie sur des outils probabilistes. Le hasard est utilisé pour briser la rigidité du backtrack-search des solveurs de PPC et pour trouver des solutions dans un ordre différent à présenter à l’utilisateur·ice. Pour ce faire, j’ai conçu TABLESAMPLING, un échantillonneur travaillant dans le cadre de la PPC, qui bénéficie ainsi de toutes les améliorations des solveurs de PPC (temps d’exécution, ou nouvelles contraintes). Cependant, le caractère aléatoire n’est pas suffisant pour assurer la diversité. J’ai étudié et modifié des stratégies de recherche aléatoire pour générer des solutions diverses. La recherche peut ainsi être guidée vers des solutions dans des espaces intéressants


    Date de soutenance : 14-09-2023
    Président du jury : Charlotte Truchet
    Jury :
    • Éric Monfroy [Président]
    • Claude-Guy Quimper [Rapporteur]
    • Özgür Akgün [Rapporteur]
    • Colin de La Higuera
    • Emmanuel Hebrard

      Wilmer Garzón-Alfonso, Flux de travail distribués sécurisés pour l’analyse des données biomédicales
    Flux de travail distribués sécurisés pour l’analyse des données biomédicales
    Auteur : Wilmer Garzón-Alfonso
    Manuscript :


    Mots-clés : Analyses biomédicales distribuéesCollaborations entièrement distribuéesLangage de spécification de flux de travailAnalyses multi-sitesAnalyses de flux de travail distribuées
    Résumé

    Ces dernières années, la quantité de données biomédicales collectées et stockées a considérablement augmenté. L’analyse de ces grandes quantités de données ne peut plus être effectuée par des individus ou des organisations uniques. Ainsi, la communauté scientifique crée des efforts de collaboration mondiaux pour étudier ces données. Cependant, les données biomédicales sont soumises à plusieurs restrictions légales et socio-économiques entravant les possibilités de collaboration en recherche. Dans cette thèse, nous étudions et montrons d’abord que les chercheurs ont besoin de nouveaux outils et techniques pour répondre aux restrictions et aux besoins des collaborations scientifiques mondiales sur les données biomédicales géo-distribuées. En particulier, nous identifions trois types de contraintes liées aux collaborations mondiales, à savoir les contraintes techniques,juridiques et socio-économiques. Nous étudions également l’état de l’art des outils actuels d’analyses biomédicales globales distribuées, y compris les outils utilisant des techniques d’apprentissage automatique, et montrons leurs limites. À partir de ces résultats, nous proposons des collaborations entièrement distribuées (FDC), qui sont des efforts de recherche qui exploitent des moyens pour exploiter et analyser de manière collaborative des informations biomédicales massives tout en respectant les restrictions légales et socio-économiques. Ici, nous étudions le concept, les propriétés et les fonctionnalités des FDC, ainsi que les exigences architecturales et les besoins en matière de sécurité et de confidentialité. Comme premier exemple de conception d’outils basés sur FDC, nous proposons une stratégie d’apprentissage automatique entièrement distribuée. La stratégie considère un algorithme de formation de forêt aléatoire où plusieurs sites géo-distribués, avec leurs propres données privées, calculent un modèle global en collaboration sans partager d’informations privées. L’algorithme proposé, appelé MuSiForest, s’améliore par rapport aux autres approches forestières multi-sites existantes en améliorant le temps de calcul et en réduisant la quantité de données partagées tout en ayant une précision d’apprentissage proche de celle des techniques forestières aléatoires centralisées. Enfin, nous étudions comment les systèmes de workflow ont été largement utilisés pour spécifier les analyses de données biomédicales, et nous montrons les limites actuelles de ces outils. Nous montrons comment ils offrent des moyens limités pour définir, déployer et exécuter des études multi-sites dans l’infrastructure distribuée d’aujourd’hui tout en respectant la propriété des données et les restrictions de confidentialité. Nous proposons ensuite FeDeRa, un langage pour spécifier, déployer et exécuter des workflows scientifiques multi-sites conformes à la FDC. Le langage est enrichi d’abstractions pour déployer l’analyse dans des infrastructures cloud géo-distribuées et d’abstractions pour définir des modèles de flux de travail complexes à travers les frontières multi-sites. FeDeRa prend en charge la programmation par flux de données et la concurrence déclarative de manière native. Nous présentons également l’implémentation d’un moteur d’exécution supportant l’exécution des workflows FeDeRa et des expérimentations déployées sur une infrastructure cloud.


    Date de soutenance : 30-08-2023
    Président du jury : Mario Südholt
    Jury :
    • Françoise Baude [Président]
    • Eddy Caron [Rapporteur]
    • Jorge Duitama [Rapporteur]
    • Mauricio Solar

      Ismaïla Balogoun, Contributions à la théorie du contrôle des systèmes de dimension infinie soumis à des perturbations/incertitudes
    Contributions à la théorie du contrôle des systèmes de dimension infinie soumis à des perturbations/incertitudes
    Auteur : Ismaïla Balogoun
    Manuscript :


    Mots-clés : Contrôle par mode glisantStabilisationRégulation de sortieÉquations aux dérivées partiellesStabilité entrée-étatObservateur
    Résumé

    Dans cette thèse, nous étudions desproblèmes de stabilisation et de régulation de sortiepour des systèmes de dimension infinie soumisà des perturbations. Tout d’abord, nous considéronsle problème de la stabilisation d’un systèmedynamique abstrait linéaire de dimensions infiniesavec un opérateur de contrôle non borné et soumisà une perturbation située au même endroit que lecontrôle. Pour résoudre ce problème, nous suivonsune stratégie de contrôle par mode glissant. Dansun second temps, nous considérons le problèmede la stabilisation d’un système hyperbolique (uneéquation de transport et un système d’équationsde transport) contrôlé au bord et soumis à uneperturbation située au même endroit que le contrôle.L’objectif ici est de proposer pour ce cas particulierun contrôle qui exige moins pour ce quiest de la sortie. Pour résoudre ce problème, nousproposons un "active disturbance rejection control".Enfin, nous nous intéressons à la constructiond’une fonctionnelle de Lyapunov permettant deprouver la stabilité entrée−état et de resoudre unproblème de regulation de sortie d’une équation deKorteweg-de Vries.


    Date de soutenance : 20-07-2023
    Président du jury : Franck Plestan
    Jury :
    • Christophe Prieur [Président]
    • Alexandre Seuret [Rapporteur]
    • Andrey Polyakov [Rapporteur]
    • Delphine Bresch-Pietri

      Antoine Allioux, Structures supérieures en théorie des types homotopiques
    Structures supérieures en théorie des types homotopiques
    Auteur : Antoine Allioux
    Manuscript :


    Mots-clés : Théorie des types homotopiquesAlgèbre supérieureThéorie des catégories supérieuresMonades polynomialesOpétopes
    Résumé

    La définition de structures algébriques sur des types arbitraires en théorie des types homotopiques (HoTT) s'est révélée hors de portée jusqu'à présent. Cela est dû au fait que les égalités entre éléments d'un type se comportent comme des homotopies. Les lois équationnelles des structures algébriques doivent donc être énoncées de manière cohérente. Cependant, en mathématiques ensemblistes, la présentation de ces données de cohérence se fait à l'aide de structures algébriques sur des ensembles, telles que les opérades ou les préfaisceaux, qui ne sont donc pas soumises à des conditions de cohérence supplémentaires. Reproduire cette approche en HoTT conduit à une situation de dépendance circulaire puisque ces structures doivent être définies de manière cohérente dès le départ. Dans cette thèse, nous brisons cette circularité en étendant la théorie des types d'un univers de monades polynomiales cartésiennes qui, de manière cruciale, satisfont leurs lois définitionnellement. Cette extension permet de présenter les structures supérieures sur des types sous forme de types opétopiques qui sont des collections infinies de cellules dont la géométrie est décrite par les opétopes. Les opétopes sont des formes géométriques introduites par Baez et Dolan afin de donner une définition de n-catégorie. Les constructeurs sous lesquels notre univers est clos nous permettent de définir, en particulier, la construction tranche de Baez-Dolan sur laquelle repose notre définition de type opétopique. Les types opétopiques nous permettent de définir des structures algébriques supérieures cohérentes sur des types, parmi lesquelles les infini-groupoïdes et les (infini, 1)-catégories. De manière cruciale, leur structure supérieure coïncide avec celle induite par leurs types d'identités. Nous établissons enfin quelques résultats attendus afin de motiver nos définitions.


    Date de soutenance : 17-07-2023
    Président du jury : Pierre-Louis Curien
    Jury :
    • Pierre-Louis Curien [Directeur de thèse]
    • Eric Finster [Co-encadrant de thèse]
    • Matthieu Sozeau [Co-encadrant de thèse]
    • Marcelo Fiore [Rapporteur]
    • Samuel Mimram [Rapporteur]
    • Martín H. Escardó [Examinateur]
    • Nicolai Kraus [Examinateur]
    • François Métayer [Examinateur]
    • Paige R. North [Examinatrice]
    • Emily Riehl [Examinatrice]

      Marceau Métillon, Modélisation, Commande et Analyse de Performance de Cobots Parallèles à Câbles
    Modélisation, Commande et Analyse de Performance de Cobots Parallèles à Câbles
    Auteur : Marceau Métillon
    Manuscript :


    Mots-clés : Cobots parallèles à câblesInteractions physiques humain-robotContrôle en impédanceAnalyse des performances
    Résumé

    Cette thèse de doctorat porte sur la modélisation, la commande et l’analyse des performances de Robots Parallèles à Câbles(RPC) collaboratifs.Une modélisation élasto-géométrique des éléments d’actionnement des RPC est proposée en vue de l’amélioration de leurs performances de positionnement. Différents modèles élasto-géométriques inverses sont analysés en simulation et testé expérimentalement puis font l’objet d’une analyse de sensibilité.Ensuite, des stratégies de contrôle permettant aux RPC d’être utilisés par des opérateurs de manière physique sont proposées.Ces stratégies sont basées sur la commande en impédance et permettent la comanipulation du RPC. Un contrôleur hybride assurant la réalisation de trajectoires et la comanipulation est présenté et approuvé expérimentalement.Enfin, un appareil de sécurité pour la détection de proximité basé sur le principe du couplage capacitif est adapté aux RPC et testé.Finalement, des expériences utilisateurs ont été menés pour juger des performances des stratégies proposées. Trois expériences menées avec des participants volontaires permettent d’évaluer la variation de la performance et de comprendre le comportement physique de l’utilisateur au cours d’interactions physiques humain-RPC.


    Date de soutenance : 30-06-2023
    Président du jury : Stéphane Caro
    Jury :
    • Philippe Cardou [Président]
    • Mohamed Amine Laribi [Rapporteur]
    • Jean-Pierre Merlet [Rapporteur]
    • Christine Chevallereau
    • Marc Gouttefarde

      Mathieu Riand, Reconnaissance d’actions à partir d’un faible nombre de vidéos 2D + profondeur : approche par construction de graphes de scène et apprentissage auto-supervisé
    Reconnaissance d’actions à partir d’un faible nombre de vidéos 2D + profondeur : approche par construction de graphes de scène et apprentissage auto-supervisé
    Auteur : Mathieu Riand
    Manuscript :


    Mots-clés : Reconnaissance d’actionsGraphes de scèneApprentissage auto-superviséGNN Graph Neural Network
    Résumé

    L’apprentissage par démonstration peut permettre de rendre la robotique plus accessible en ayant simplement à réaliser une tâche devant un robot pour que celui-ci la reproduise ; cependant, il peut être difficile d’apprendre des tâches complexes depuis des démonstrations brutes. Une manière de simplifier ce processus est de séparer les tâches en actions simples que le robot pourra apprendre indépendamment. Dans cette thèse, nous proposons donc d’extraire les actions élémentaires effectuées par des humains dans des vidéos ; pour cela, nous représentons les scènes sous la forme de graphes symboliques dans lesquels chaque noeud est un objet de la démonstration, et nous les classifions grâce à un GNN (Graph Neural Network). Nous explorons plusieurs stratégies de conception des graphes et montrons qu’il est possible d’améliorer la qualité de la reconnaissance d’actions en choisissant la bonne représentation. Puisque les démonstrations sont rarement annotées, nous proposons également des techniques d’apprentissage auto-supervisé appliquées aux graphes permettant de faire usage de données non labellisées pour augmenter encore les performances de notre modèle. Enfin, nous enregistrons 760 démonstrations et récoltons l’attention humaine sur une partie de ces vidéos afin de la comparer à l’attention de notre GNN.


    Date de soutenance : 23-06-2023
    Président du jury : Patrick Le Callet
    Jury :
    • Alexandre Benoît [Président]
    • Benoît Furet
    • Alice Caplier
    • Kevin Bailly

      Yassine El Manyari, Une approche modulaire pour l’apprentissage par imitation générique à l’aide d’une représentation spatio-temporelle des démonstrations basée sur les graphes : application à l’apprentissage robotique
    Une approche modulaire pour l’apprentissage par imitation générique à l’aide d’une représentation spatio-temporelle des démonstrations basée sur les graphes : application à l’apprentissage robotique
    Auteur : Yassine El Manyari
    Manuscript :


    Mots-clés : Apprentissage par ImitationImitation par ObservationApprentissage par RenforcementRéseaux Neuronaux GraphiquesModélisation Séquentielle
    Résumé

    L’apprentissage par renforcement et l’apprentissage par imitation permettent aux robots d’apprendre à effectuer des tâches de manière autonome, sans avoir besoin d’instructions explicites. Cette thèse examine les deux méthodes et les intègre dans un cadre modulaire et générique pour résoudre le problème d’apprentissage par imitation à partir d’observations. L’approche est mise en œuvre en deux étapes, en commençant par apprendre un modèle de représentation qui capture les caractéristiques spatiales et temporelles des démonstrations observées, suivi de l’application d’un algorithme RL prêt à l’emploi avec une fonction de récompense générique pour apprendre la politique d’imitation. Les résultats expérimentaux indiquent que la méthode proposée surpasse les méthodes de pointe et présente des capacités de généralisation prometteuses pour une gamme de tâches de manipulation, dépassant les méthodes génératives dans la plupart des cas.


    Date de soutenance : 22-06-2023
    Président du jury : Patrick Le Callet
    Jury :
    • David Filliat [Président]
    • Olivier Bernard Henri Buffet [Rapporteur]
    • Alain Dutech [Rapporteur]
    • Mehdi Khamassi
    • Sylvain Lamprier
    • Silvia Rossi

      Haixin Sun, Détection et suivi d’objets en mouvement à l’aide d’une vision hybride basée sur les événements et sur les images pour la conduite autonome
    Détection et suivi d’objets en mouvement à l’aide d’une vision hybride basée sur les événements et sur les images pour la conduite autonome
    Auteur : Haixin Sun
    Manuscript :


    Mots-clés : Caméra basée sur les événementsFlux optiqueDétection d’objets en mouvementSuivi d’objets
    Résumé

    La caméra basée sur lesévénements est un capteur bioinspiré qui diffèredes caméras à images conventionnelles : Aulieu de saisir des images à une fréquence fixe,elles surveillent de manière asynchrone leschangements de luminosité par pixel etproduisent un flux de données d'événementscontenant l'heure, le lieu et le signe deschangements de luminosité. Les camérasévénementielles offrent des propriétésintéressantes par rapport aux camérastraditionnelles : haute résolution temporelle,gamme dynamique élevée et faibleconsommation d'énergie. Par conséquent, lescaméras événementielles ont un énormepotentiel pour la vision par ordinateur dans desscénarios difficiles pour les camérastraditionnelles, tels que le mouvement rapide etla gamme dynamique élevée. Cette thèse aétudié la détection et le suivi d'objets avec lacaméra événementielle en se basant sur unmodèle et sur l'apprentissage profond. Lastratégie de fuison avec la caméra d'image estproposée puisque la caméra d'image estégalement nécessaire pour fournir desinformations sur l'apparence. Les algorithmesde perception proposés comprennent le fluxoptique, la détection d'objets et la segmentationdu mouvement. Des tests et des analyses ontété effectués pour prouver la faisabilité et lafiabilité des algorithmes de perceptionproposés.


    Date de soutenance : 15-06-2023
    Président du jury : Vincent Frémont
    Jury :
    • Myriam Servières [Président]
    • Pascal Vasseur [Rapporteur]
    • Rémi Boutteau [Rapporteur]
    • Julien Moreau

      Chadia Ed-Driouch, Dialogue humain machine pour l'aide à la décision médicale
    Dialogue humain machine pour l'aide à la décision médicale
    Auteur : Chadia Ed-Driouch
    Manuscript :


    Mots-clés : Intelligence hybrideSystème d'aide à la décision cliniqueCollaboration Humain-AlgorithmeSclérose en plaques
    Résumé

    Grâce aux progrès scientifiques et technologiques, la Médecine de Précision (MP) est désormais prometteuse pour la personnalisation de la décision médicale. L'objectif est de fournir des mesures spécifiques pour une prise en charge individualisée du patient. Les solutions développées à cette fin sont nombreuses, cependant, leur adoption dans les services de santé est limitée par des enjeux liés en particulier aux données et aux méthodes sous-jacentes. Cette thèse s'intéresse aux mécanismes du dialogue humain-machine à travers la visualisation et l'interaction avec les données et les algorithmes pour fournir des solutions de MP raisonnables et compréhensibles par l'humain. En collaboration avec des neurologues, nous avons conçu et développé un système d'aide à la décision clinique appelé MS-Vista, fondé sur les principes de la MP. MS-Vista offre une interface humain-machine d'interaction avec les données permettant de contextualiser les patients atteints de sclérose en plaques. Il permet d'examiner la qualité et la quantité des données. Il fournit également des visuels de projection de données illustrant les avantages potentiels de chaque option thérapeutique. Il s’agit d’aider à la personnalisation de la décision et à la communication médecin-patient. Les retours positifs fournis par les neurologues, notamment du fait que MS-Vista intègre leur raisonnement, nous a conduit par la suite à concevoir une approche hybride de prédiction basée sur la collaboration humain-algorithme. En impliquant les médecins dans le processus d'apprentissage, cette approche permet d'améliorer la performance du modèle de prédiction en combinant l'intelligence humaine et artificielle.


    Date de soutenance : 22-05-2023
    Président du jury : Franck Mars
    Jury :
    • Gilles Edan [Président]
    • Céline Pierre Louapre [Rapporteur]
    • Isabelle Pecci [Rapporteur]

      Dmitrii Popov, Modélisation des interactions physiques entre un humain et un robot avec élasticité adaptative
    Modélisation des interactions physiques entre un humain et un robot avec élasticité adaptative
    Auteur : Dmitrii Popov
    Manuscript :


    Mots-clés : Interaction physique homme-robotCollaboration homme-robotIdentification des paramètres d’interactionRésolution de singularitéContrôle d’interaction adaptatif
    Résumé

    La thèse porte sur la modélisation des interactions physiques entre un humain et un robot, ce qui est extrêmement important pour la conception et le développement de cellules de travail collaboratives modernes pour de nouvelles applications industrielles. Il se concentre sur le développement de techniques d’identification des interactions afin d’améliorer la sécurité des personnes et les performances des cellules de travail homme-robot. Une attention particulière est accordée aux problèmes de précision causés par les données de mesures bruitées et l’identification des paramètres d’interaction dans des cas singuliers, qui peuvent survenir lors de l’interaction physique en raison d’informations de mesures limitées. Il présente de nouvelles techniques pour calculer la force d’interaction et son point d’application en utilisant uniquement les données de mesure obtenues à partir des capteurs de couple de l’articulation interne du robot. De plus, le contrôleur de gestion d’interaction adaptative est développé, qui intègre l’identification d’interaction afin d’assurer la sécurité humaine en changeant le mode de comportement du robot. La validité des approches développées et leur efficacité ont été confirmées par une étude expérimentale impliquant une collaboration entre un opérateur et le robot KUKA LBR iiwa 14.


    Date de soutenance : 17-05-2023
    Président du jury : Anatol Pashkevich
    Jury :
    • Abderrahmane Kheddar [Président]
    • Andrea Cherubini [Rapporteur]
    • Mohamed Amine Laribi [Rapporteur]
    • Damien Chablat
    • Nathalie Smith-Guérin

      Ava Souaille, Conception Interactive en Design Sonore.
    Conception Interactive en Design Sonore.
    Auteur : Ava Souaille
    Manuscript :


    Mots-clés : Design sonoreÉvaluation perceptiveAlgorithme génétique interactifExpérience utilisateurVéhicule autonomeOptimisation multi-objectifs
    Résumé

    La problématique de cette thèse porte sur la définition d’outils et de méthodes interactives pour le design sonore, permettant d'intégrer l’expérience utilisateur dans le processus de conception. Nous proposons un paradigme expérimental d'étude de laperception sonore, basé l'optimisation interactive de sons. En particulier, nous utilisons des Algorithmes Génétiques Interactifs (IGAs) pour résoudre deux problèmes de design sonore: le design de sons d'alerte de véhicules électriques ou hybrides facilement détectables et peu désagréables, ainsi que le design de sons d'intérieur peu intrusifs pour le véhicule autonome. Au travers de ces exemples, nous montrons l'intérêt de l'utilisation des IGAs pour le paradigme proposé. Nous proposons également une méthoded'analyse et de généralisation des résultats obtenus individuellement lors d'une expérience d'optimisation interactive. Nous montrons expérimentalement que cette méthode permet de produire des recommandations de design sonore pertinentes pour répondre au problème d'optimisation. Enfin, nous proposons une méthode de réduction informée d'un espace de conception, préalable à une expérience d'optimisation interactive. Nous montrons expérimentalement que réduire l'espace de conception avec cette méthode permet d'améliorer la qualité des sons trouvés au cours du processus d'optimisation.


    Date de soutenance : 22-03-2023
    Président du jury : Jean-François Petiot
    Jury :
    • Mitsuko Aramaki [Président]
    • Etienne Parizet [Rapporteur]
    • Bernard Yannou [Rapporteur]

      Marie Delavergne, Cheops, une approche externe pour géo-distribuer en périphérie les applications à base de micro-services
    Cheops, une approche externe pour géo-distribuer en périphérie les applications à base de micro-services
    Auteur : Marie Delavergne
    Manuscript :


    Mots-clés : Informatique nuagiqueInformatique périphériqueModularitéMaillage de services
    Résumé

    Le passage de l'informatique en nuage à l'informatique en périphérie a modifié les exigences relatives aux applications qui y sont exécutées. Si les applications actuelles de l'informatique en nuage sont extrêmement robustes dans ce contexte, elles n'ont pas été conçues pour faire face aux défis inhérents à l'informatique en périphérie, en particulier les déconnexions et les latences élevées que l'on peut observer entre des sites éloignés. Puisque nous disposons déjà d'applications pour le nuage robustes et au code volumineux, la question qui se pose est la suivante : serait-il possible de les utiliser en périphérie en gérant l'échelle et la distribution géographique ? Pour répondre à cette question, je présente d'abord différentes approches existantes pour faire des applications fonctionnant en périphérie et les lacunes de ces solutions, tout en conservant les réponses intéressantes à des problèmes spécifiques. A partir de cette étude, je présente la solution construite pour amener les applications du nuage à la périphérie tout en donnant aux utilisateurices le choix du lieu d'exécution de leurs requêtes. Cette solution s'appuie sur la modularité des applications existantes du nuage pour créer une approche ressemblant à un maillage de services qui intercepte les demandes entre les services et les redirige en fonction du langage spécifique à un domaine (DSL) que nous avons créé pour permettre aux utilisateurices de spécifier des collaborations entre plusieurs sites en périphérie.


    Date de soutenance : 16-03-2023
    Président du jury : Adrien Lebre
    Jury :
    • Thomas Ledoux [Président]
    • Noël de Palma [Rapporteur]
    • Pierre Sens [Rapporteur]
    • Sara Bouchenak
    • Ronan-Alexandre Cherrueau

      Hoang-Trung Ngo, Commande de l’électronique de puissance des futurs smart grids pour les services système
    Commande de l’électronique de puissance des futurs smart grids pour les services système
    Auteur : Hoang-Trung Ngo
    Manuscript :


    Mots-clés : MIMOCommande optimaleVSCCCHTPMSGSTATCOMServices système
    Résumé

    Afin de fournir des services système etde gérer les intéractions entre convertisseurs, cettethèse a proposé une technique de commandecoordonnée pour les systèmes de convertisseurs depuissance connectés au réseau, avec desimplémentations centralisées et décentralisées. Lesnouvelles structures de commande proposées sontdivisées en différents niveaux de commande/bouclesen fonction de la dynamique naturelle du système : laboucle très rapide est utilisée pour fournir desservices locaux (puissance active/réactive, tensionCC, et inertie du réseau / RoCoF support), la bouclerapide est pour MPPT, la réponse en fréquence et lesservices de tension CA, et la boucle lente estconstituée par sert les commandes secondaires de lafréquence et de la tension. À cet égard, ce contrôleest une alternative à la commande vectorielleclassique. De plus, des techniques de commandeavancées comme H2/H-infini, des approches flouesnon linéaires et des techniques d’IMT, sont utiliséespour obtenir des performances optimales tout enmaintenant une marge de stabilité (p. ex., FRT etCCT). Trois applications ont été traitées :commande décentralisée VSC-CCHT (non linéaire),commande décentralisé/centralisé du systèmeéolien PMSG (non linéaire) raccordé au réseau etcommande en tension (STATCOM) d’unconvertisseur connecté au réseau. La mise enoeuvre décentralisée renforce la résilience lors de lacommande de plusieurs générateurs d’énergierenouvelable, comme dans le concept de centraleélectrique virtuelle dynamique développé dans leprojet H2020 RIA POSYTYF. Les résultats ontdémontré que les structures de commandeproposées sont plus performantes que lacommande vectorielle classique en termes destabilité et de performance. Cette thèse présenteégalement une méthode de conception de systèmede commande conviviale sur la base des approchesprésentées, qui peut ensuite être appliquée auxapplications au niveau industriel.


    Date de soutenance : 13-03-2023
    Président du jury : Bogdan Marinescu
    Jury :
    • Seddik Bacha [Président]
    • Rachid Outbib [Rapporteur]
    • Ioannis Lestas [Rapporteur]
    • Alessio Iovine
    • Ina Taralova

      Hippolyte Dubois, Apprentissage automatique pour l'analyse de trajectoires spatiales : extraction conjointe de caractéristiques démographiques et comportementales
    Apprentissage automatique pour l'analyse de trajectoires spatiales : extraction conjointe de caractéristiques démographiques et comportementales
    Auteur : Hippolyte Dubois
    Manuscript :


    Mots-clés : Séries temporelles multivariées
    Résumé

    La façon dont les humains se déplacent dans un environnement donne est liée a certaines de leurs caractéristiques démographiques et cliniques, comme leur age ou leur statut cognitif. Dans cette thèse, nous avons cherche a quantifier l’interaction entre le profil des navigateurs et leur comportement spatial via trois approches complémentaires. Nous avons notamment utilise les données issues d’un jeu vidéo de navigation spatiale - Sea Hero Quest - donnant accès aux trajectoires de millions de joueurs aux profils démographiques varies. La première approche propose une architecture de modèle a réseaux de neurones parallèles, afin de prendre en compte la nature spatio-temporelle des trajectoires. La seconde associe a chaque trajectoire une entropie calculée à partir de la distribution des trajectoires, pour prendre en compte le contexte et identifier la singularité du navigateur. La troisième permet de produire un groupement joint sur d’un coté les données comportementales et de l’autre démographiques. Les expérimentations que nous avons menées nous ont permis de valider les résultats obtenus antérieurement avec des métriques et des méthodes d’analyse simples, mais également de les compléter, en explicitant par exemple la nature des effets de l’âge et du genre sur le comportement spatial. Ces travaux permettront aux neuroscientifiques de mieux comprendre les facteurs sous-tendant les différences individuelles en terme de sens de l’orientation.


    Date de soutenance : 10-03-2023
    Président du jury : Patrick Le Callet
    Jury :
    • Luce Morin [Président]
    • Christophe Claramunt [Rapporteur]
    • Jonathan Weber [Rapporteur]
    • Valérie Gyselinck
    • Frédéric Precioso
    • Giuseppe Valenzise

      Xihui Wang, Classification Multi-Labels en flux : comparaisons d'approches et nouvelles propositions
    Classification Multi-Labels en flux : comparaisons d'approches et nouvelles propositions
    Auteur : Xihui Wang
    Manuscript :


    Mots-clés : Dérive conceptuelleAnalyse prédictive
    Résumé

    Avec l'évolution conjointe des volumes de données à traiter et de la nature même de ces données, les algorithmes de classification multi-labels sont confrontés à un défi majeur : leur capacité à apprendre des modèles à partir de données en flux et à s'adapter aux changements de leurs distributions statistiques au fil du temps en prenant en compte des ressources matérielles limitées en stockage et en calcul. Dans cette thèse, nous abordons ce défi pour deux types de données : des flux stationnaires et non stationnaires. Pour la classification multi-labels de flux stationnaires nous avons développé un nouvel algorithme (MLT-ML) qui, avec une faible complexité temporelle, permet d'obtenir des performances en prédiction compétitives en exploitant les corrélations entre labels pour partitionner l'espace de recherche à chaque instant et réduire ainsi la complexité de l'apprentissage. Pour la classification de flux non-stationnaires nous avons développé successivement deux nouveaux algorithmes (ODM et A2ML) qui combinent une mémoire à court terme et une mémoire à long terme. Cette combinaison permet une adaptation efficace des modèles d'apprentissage aux dérives de concepts. En particulier, nous avons montré expérimentalement l'apport dans A2ML de l'introduction d'une règle d'échantillonnage biaisée pour la gestion de la mémoire à long terme ainsi que l'efficacité de la création de nouveaux clusters associés à l'apparition de nouveaux labels dans le flux. Pour combler l'absence de protocoles d'évaluation consensuels pour la classification multi-labels sur des données en flux, nous avons développé un nouveau cadre de simulation qui permet d'introduire explicitement des dérives de différents types et donc de mieux comprendre les changements de comportements des différentes ,stratégies de classification. Les comparaisons avec les meilleurs algorithmes de l'état de l'art menées sur des flux non stationnaires de plus de 50 000 exemples confirment le niveau élevé de performances de notre nouvel algorithme A2ML qui a une complexité temporelle significativement plus réduite que tous les autres.


    Date de soutenance : 28-02-2023
    Président du jury : Pascale Kuntz-Cosperec
    Jury :
    • Mustapha Lebbah [Président]
    • Julien Velcin [Rapporteur]
    • Jean-Charles Lamirel [Rapporteur]
    • Armelle Brun
    • Franck Meyer

      Gaëlle Jouis, Explicabilité des modèles profonds et méthodologie pour son évaluation : application aux données textuelles de Pôle emploi
    Explicabilité des modèles profonds et méthodologie pour son évaluation : application aux données textuelles de Pôle emploi
    Auteur : Gaëlle Jouis
    Manuscript :


    Mots-clés : Outils d’explicabilitéIntelligence ArtificielleRéseaux de Neurones
    Résumé

    L’intelligence Artificielle fait partie de notre quotidien. Les modèles développés sont de plus en plus complexes. Les régulations telles que la Loi Pour une République Numérique orientent les développements logiciels vers plus d’éthique et d’explicabilité. Comprendre le fonctionnement des modèles profonds a un intérêt technique et humain. Les solutions proposées par la communauté sont nombreuses, et il n’y a pas de méthode miracle répondant à toutes les problématiques. Nous abordons la question suivante : comment intégrer l’explicabilité dans un projet d’IA basé sur des techniques d’apprentissage profond? Après un état de l’art présentant la richesse de la littérature du domaine, nous présentons le contexte et les prérequis de nos travaux. Ensuite nous présentons un protocole d’évaluation d’explications locales et une méthodologie modulaire de caractérisation globale du modèle. Enfin, nous montrons que nos travaux sont intégrés à leur environnement industriel. Ces travaux résultent en l’obtention d’outils concrets permettant au lecteur d’appréhender la richesse des outils d’explicabilité à sa disposition.


    Date de soutenance : 14-02-2023
    Président du jury : Harold Mouchère
    Jury :
    • Gilles Venturini [Président]
    • Céline Hudelot [Rapporteur]
    • Philippe Lenca [Rapporteur]
    • Richard Dufour

      Martin Laville, Évaluation en extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables
    Évaluation en extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables
    Auteur : Martin Laville
    Manuscript :


    Mots-clés : Corpus bilinguesCorpus spécialisésJeux de données
    Résumé

    L’extraction de lexique bilingue (BLI) a pour objectif la création, de manière automatique à partir de corpus bilingues, de lexiques entre deux langues. Le BLI est utilisé le plus souvent en domaine général, où les lexiques extraits peuvent par exemple servir en traduction automatique ou en recherche d’information. Les systèmes de BLI fonctionnent alors sur de grandes quantités de données et les résultats semblent hautement satisfaisants. Cependant, les données d’évaluation contiennent de nombreuses erreurs, ce qui pourrait conduire à une remise en question des systèmes. Un second contexte d’utilisation plus marginal du BLI est celui des domaines de spécialité, où l’objectif est l’obtention de traductions absentes des dictionnaires classiques. Les corpus spécialisés (qui ne concernent qu’un seul sujet) sont peu fournis en données et il est compliqué pour les systèmes de BLI d’obtenir d’aussi bons résultats qu’en domaine général. Il faut donc chercher à adapter les approches pour prendre en compte cette particularité. Dans cette thèse, nous améliorons les résultats obtenus en BLI en domaine de spécialité en proposant l’utilisation de techniques de sélection de données. Puis, nous nous intéressons au processus d’évaluation en domaine général et plus particulièrement à certains biais présents dans les données d’évaluation comme la surprésence de paires de mots très fréquents ou graphiquement identiques et proposons un processus d’évaluation plus précis et unifié qui prend en compte ces faiblesses dans les données.


    Date de soutenance : 01-02-2023
    Président du jury : Emmanuel Morin
    Jury :
    • Pierre Zweigenbaum [Président]
    • Éric Gaussier [Rapporteur]
    • Marianna Apidianaki [Rapporteur]

      Victor Connes, Recommandation de Ressources Éducatives Libres dans le projet X5GON
    Recommandation de Ressources Éducatives Libres dans le projet X5GON
    Auteur : Victor Connes
    Manuscript :


    Mots-clés : Education OuverteSystème de recommandation
    Résumé

    Ces dernières années, les pratiques d’apprentissage en ligne n’ont cessé de croitre, la pandémie mondiale du COVID- 19 a encore accéléré cette tendance. Pour atteindre l’objectif de développement durable numéro 4 : « l’éducation de qualité et tout au long de la vie », l’UNESCO fait de l’apprentissage en ligne et des REL (Ressources Educatives Libres) les aspects centraux de cette politique. Dans un contexte où le nombre de ressource et d’utilisateur est pléthorique, des algorithmes de recommandation de contenu semblent indispensables pour guider les apprenants à travers les ressources. Néanmoins, l’emploi de la recommandation à des fins pédagogiques soulève des problématiques spécifiques non étudiées jusqu’alors. De plus, le manque de jeux de données libres disponibles complexifie l’évaluation et la comparaison des approches et ne permet pas l’emploi de méthodes gourmandes en données qui semblent pourtant les plus prometteuses. Dans ce document, nous nous intéressons à la problématique de la recommandation à visée pédagogique à large-échelle et dans un contexte éducationnel non-formel où les données sont non structurées. En particulier, nous explorerons la question d’un ordre satisfaisant de consultation des ressources ainsi que celle de mise à disposition de jeux de données libres pour cette tâche.


    Date de soutenance : 05-01-2023
    Président du jury : Colin de La Higuera
    Jury :
    • Élisa Fromont [Président]
    • Marc Tommasi [Rapporteur]
    • Jean-Christophe Janodet [Rapporteur]
    • Marie Lefèvre

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