Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la compréhension d’images et de vidéos numériques. Les problèmes de ce domaine ont traditionnellement été adressés avec des méthodes ad-hoc nécessitant beaucoup de réglages manuels. En effet, ces systèmes de vision artificiels comprenaient jusqu’à récemment une série de modules optimisés indépendamment. Cette approche est très raisonnable dans la mesure où, avec peu de données, elle bénéficient autant que possible des connaissances du chercheur. Mais cette avantage peut se révéler être une limitation si certaines données d’entré n’ont pas été considérées dans la conception de l’algorithme. Avec des volumes et une diversité de données toujours plus grands, ainsi que des capacités de calcul plus rapides et économiques, les réseaux de neurones profonds optimisés d’un bout à l’autre sont devenus une alternative attrayante. Nous démontrons leur avantage avec une série d’articles de recherche, chacun d’entre eux trouvant une solution à base de réseaux de neurones profonds à un problème d’analyse ou de synthèse visuelle particulier. Dans le premier article, nous considérons un problème de vision classique: la détection de bords et de contours. Nous partons de l’approche classique et la rendons plus ‘neurale’ en combinant deux étapes, la détection et la description de motifs visuels, en un seul réseau convolutionnel. Cette méthode, qui peut ainsi s’adapter à de nouveaux ensembles de données, s’avère être au moins aussi précis que les méthodes conventionnelles quand il s’agit de domaines qui leur sont favorables, tout en étant beaucoup plus robuste dans des domaines plus générales. Dans le deuxième article, nous construisons une nouvelle architecture pour la manipulation d’images qui utilise l’idée que la majorité des pixels produits peuvent d’être copiés de l’image d’entrée. Cette technique bénéficie de plusieurs avantages majeurs par rapport à l’approche conventionnelle en apprentissage profond. En effet, elle conserve les détails de l’image d’origine, n’introduit pas d’aberrations grâce à la capacité limitée du réseau sous-jacent et simplifie l’apprentissage. Nous démontrons l’efficacité de cette architecture dans le cadre d’une tâche de correction du regard, où notre système produit d’excellents résultats. Dans le troisième article, nous nous éclipsons de la vision artificielle pour étudier le problème plus générale de l’adaptation à de nouveaux domaines. Nous développons un nouvel algorithme d’apprentissage, qui assure l’adaptation avec un objectif auxiliaire à la tâche principale. Nous cherchons ainsi à extraire des motifs qui permettent d’accomplir la tâche mais qui ne permettent pas à un réseau dédié de reconnaître le domaine. Ce réseau est optimisé de manière simultané avec les motifs en question, et a pour tâche de reconnaître le domaine de provenance des motifs. Cette technique est simple à implémenter, et conduit pourtant à l’état de l’art sur toutes les tâches de référence. Enfin, le quatrième article présente un nouveau type de modèle génératif d’images. À l’opposé des approches conventionnels à base de réseaux de neurones convolutionnels, notre système baptisé SPIRAL décrit les images en termes de programmes bas-niveau qui sont exécutés par un logiciel de graphisme ordinaire. Entre autres, ceci permet à l’algorithme de ne pas s’attarder sur les détails de l’image, et de se concentrer plutôt sur sa structure globale. L’espace latent de notre modèle est, par construction, interprétable et permet de manipuler des images de façon prévisible. Nous montrons la capacité et l’agilité de cette approche sur plusieurs bases de données de référence. / In the present thesis, we study how deep neural networks can be applied to various tasks in computer vision. Computer vision is an interdisciplinary field that deals with understanding of digital images and video. Traditionally, the problems arising in this domain were tackled using heavily hand-engineered adhoc methods. A typical computer vision system up until recently consisted of a sequence of independent modules which barely talked to each other. Such an approach is quite reasonable in the case of limited data as it takes major advantage of the researcher's domain expertise. This strength turns into a weakness if some of the input scenarios are overlooked in the algorithm design process. With the rapidly increasing volumes and varieties of data and the advent of cheaper and faster computational resources end-to-end deep neural networks have become an appealing alternative to the traditional computer vision pipelines. We demonstrate this in a series of research articles, each of which considers a particular task of either image analysis or synthesis and presenting a solution based on a ``deep'' backbone. In the first article, we deal with a classic low-level vision problem of edge detection. Inspired by a top-performing non-neural approach, we take a step towards building an end-to-end system by combining feature extraction and description in a single convolutional network. The resulting fully data-driven method matches or surpasses the detection quality of the existing conventional approaches in the settings for which they were designed while being significantly more usable in the out-of-domain situations. In our second article, we introduce a custom architecture for image manipulation based on the idea that most of the pixels in the output image can be directly copied from the input. This technique bears several significant advantages over the naive black-box neural approach. It retains the level of detail of the original images, does not introduce artifacts due to insufficient capacity of the underlying neural network and simplifies training process, to name a few. We demonstrate the efficiency of the proposed architecture on the challenging gaze correction task where our system achieves excellent results. In the third article, we slightly diverge from pure computer vision and study a more general problem of domain adaption. There, we introduce a novel training-time algorithm (\ie, adaptation is attained by using an auxilliary objective in addition to the main one). We seek to extract features that maximally confuse a dedicated network called domain classifier while being useful for the task at hand. The domain classifier is learned simultaneosly with the features and attempts to tell whether those features are coming from the source or the target domain. The proposed technique is easy to implement, yet results in superior performance in all the standard benchmarks. Finally, the fourth article presents a new kind of generative model for image data. Unlike conventional neural network based approaches our system dubbed SPIRAL describes images in terms of concise low-level programs executed by off-the-shelf rendering software used by humans to create visual content. Among other things, this allows SPIRAL not to waste its capacity on minutae of datasets and focus more on the global structure. The latent space of our model is easily interpretable by design and provides means for predictable image manipulation. We test our approach on several popular datasets and demonstrate its power and flexibility.

Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de la reconnaissance de la parole et compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important de l'intelligence artificielle. Le traitement de la parole intéresse depuis longtemps les chercheurs, puisque la parole est une des charactéristiques qui definit l'être humain. Avec le développement du réseau neuronal artificiel, le domaine a connu une évolution rapide à la fois en terme de précision et de perception humaine. Une autre étape importante a été franchie avec le développement d'approches bout en bout. De telles approches permettent une coadaptation de toutes les parties du modèle, ce qui augmente ainsi les performances, et ce qui simplifie la procédure d'entrainement. Les modèles de bout en bout sont devenus réalisables avec la quantité croissante de données disponibles, de ressources informatiques et, surtout, avec de nombreux développements architecturaux innovateurs. Néanmoins, les approches traditionnelles (qui ne sont pas bout en bout) sont toujours pertinentes pour le traitement de la parole en raison des données difficiles dans les environnements bruyants, de la parole avec un accent et de la grande variété de dialectes. Dans le premier travail, nous explorons la reconnaissance de la parole hybride dans des environnements bruyants. Nous proposons de traiter la reconnaissance de la parole, qui fonctionne dans un nouvel environnement composé de différents bruits inconnus, comme une tâche d'adaptation de domaine. Pour cela, nous utilisons la nouvelle technique à l'époque de l'adaptation du domaine antagoniste. En résumé, ces travaux antérieurs proposaient de former des caractéristiques de manière à ce qu'elles soient distinctives pour la tâche principale, mais non-distinctive pour la tâche secondaire. Cette tâche secondaire est conçue pour être la tâche de reconnaissance de domaine. Ainsi, les fonctionnalités entraînées sont invariantes vis-à-vis du domaine considéré. Dans notre travail, nous adoptons cette technique et la modifions pour la tâche de reconnaissance de la parole dans un environnement bruyant. Dans le second travail, nous développons une méthode générale pour la régularisation des réseaux génératif récurrents. Il est connu que les réseaux récurrents ont souvent des difficultés à rester sur le même chemin, lors de la production de sorties longues. Bien qu'il soit possible d'utiliser des réseaux bidirectionnels pour une meilleure traitement de séquences pour l'apprentissage des charactéristiques, qui n'est pas applicable au cas génératif. Nous avons développé un moyen d'améliorer la cohérence de la production de longues séquences avec des réseaux récurrents. Nous proposons un moyen de construire un modèle similaire à un réseau bidirectionnel. L'idée centrale est d'utiliser une perte L2 entre les réseaux récurrents génératifs vers l'avant et vers l'arrière. Nous fournissons une évaluation expérimentale sur une multitude de tâches et d'ensembles de données, y compris la reconnaissance vocale, le sous-titrage d'images et la modélisation du langage. Dans le troisième article, nous étudions la possibilité de développer un identificateur d'intention de bout en bout pour la compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est une étape importante vers le développement d'une intelligence artificielle de type humain. Nous avons vu que les approches de bout en bout montrent des performances élevées sur les tâches, y compris la traduction automatique et la reconnaissance de la parole. Nous nous inspirons des travaux antérieurs pour développer un système de bout en bout pour la reconnaissance de l'intention. / This work presents several studies in the areas of speech recognition and understanding. The semantic speech understanding is an important sub-domain of the broader field of artificial intelligence. Speech processing has had interest from the researchers for long time because language is one of the defining characteristics of a human being. With the development of neural networks, the domain has seen rapid progress both in terms of accuracy and human perception. Another important milestone was achieved with the development of end-to-end approaches. Such approaches allow co-adaptation of all the parts of the model thus increasing the performance, as well as simplifying the training procedure. End-to-end models became feasible with the increasing amount of available data, computational resources, and most importantly with many novel architectural developments. Nevertheless, traditional, non end-to-end, approaches are still relevant for speech processing due to challenging data in noisy environments, accented speech, and high variety of dialects. In the first work, we explore the hybrid speech recognition in noisy environments. We propose to treat the recognition in the unseen noise condition as the domain adaptation task. For this, we use the novel at the time technique of the adversarial domain adaptation. In the nutshell, this prior work proposed to train features in such a way that they are discriminative for the primary task, but non-discriminative for the secondary task. This secondary task is constructed to be the domain recognition task. Thus, the features trained are invariant towards the domain at hand. In our work, we adopt this technique and modify it for the task of noisy speech recognition. In the second work, we develop a general method for regularizing the generative recurrent networks. It is known that the recurrent networks frequently have difficulties staying on same track when generating long outputs. While it is possible to use bi-directional networks for better sequence aggregation for feature learning, it is not applicable for the generative case. We developed a way improve the consistency of generating long sequences with recurrent networks. We propose a way to construct a model similar to bi-directional network. The key insight is to use a soft L2 loss between the forward and the backward generative recurrent networks. We provide experimental evaluation on a multitude of tasks and datasets, including speech recognition, image captioning, and language modeling. In the third paper, we investigate the possibility of developing an end-to-end intent recognizer for spoken language understanding. The semantic spoken language understanding is an important step towards developing a human-like artificial intelligence. We have seen that the end-to-end approaches show high performance on the tasks including machine translation and speech recognition. We draw the inspiration from the prior works to develop an end-to-end system for intent recognition.

L'industrie de la traduction utilise de plus en plus des modèles de traduction automatique. Des modèles dits « universels » sont capables d'obtenir de bonnes performances lorsqu'évalués sur un large ensemble de domaines, mais leurs performances sont souvent limitées lorsqu'ils sont testés sur des domaines précis. Or, les traductions doivent être adaptées au style, au sujet et au vocabulaire des différents domaines, en particulier ceux des nouveaux (pensons aux textes reliés à la COVID-19). Entrainer un nouveau modèle pour chaque domaine demande du temps, des outils technologiques spécialisés et de grands ensembles de données. De telles ressources ne sont généralement pas disponibles. Nous proposons, dans ce mémoire, d'évaluer une nouvelle technique de transfert d'apprentissage pour l'adaptation à un domaine précis. La technique peut s'adapter rapidement à tout nouveau domaine, sans entrainement supplémentaire et de façon non supervisée. À partir d'un échantillon de phrases du nouveau domaine, le modèle lui calcule une représentation vectorielle qu'il utilise ensuite pour guider ses traductions. Pour calculer ce plongement de domaine, nous testons cinq différentes techniques. Nos expériences démontrent qu'un modèle qui utilise un tel plongement réussit à extraire l'information qui s'y trouve pour guider ses traductions. Nous obtenons des résultats globalement supérieurs à un modèle de traduction qui aurait été entrainé sur les mêmes données, mais sans utiliser le plongement. Notre modèle est plus avantageux que d'autres techniques d'adaptation de domaine puisqu'il est non supervisé, qu'il ne requiert aucun entrainement supplémentaire pour s'adapter et qu'il s'adapte très rapidement (en quelques secondes) uniquement à partir d'un petit ensemble de phrases. / Machine translation models usage is increasing in the translation industry. What we could call "universal" models attain good performances when evaluated over a wide set of domains, but their performance is often limited when tested on specific domains. Translations must be adapted to the style, subjects and vocabulary of different domains, especially new ones (the COVID-19 texts, for example). Training a new model on each domain requires time, specialized technological tools and large data sets. Such resources are generally not available. In this master's thesis, we propose to evaluate a novel learning transfer technique for domain adaptation. The technique can adapt quickly to any new domain, without additional training, and in an unsupervised manner. Given a sample of sentences from the new domain, the model computes a vector representation for the domain that is then used to guide its translations. To compute this domain embedding, we test five different techniques. Our experiments show that a model that uses this embedding obtains globally superior performances than a translation model that would have been trained on the same data, but without the embedding. Our model is more advantageous than other domain adaptation techniques since it is unsupervised, requires no additional training to adapt, and adapts very quickly (within seconds) from a small set of sentences only.

Les modèles de réponse aux questions ont montré des résultats impressionnants sur plusieurs ensembles de données et tâches de réponse aux questions. Cependant, lorsqu'ils sont testés sur des ensembles de données hors domaine, la performance diminue. Afin de contourner l'annotation manuelle des données d'entraînement du nouveau domaine, des paires de questions-réponses peuvent être générées synthétiquement à partir de données non annotées. Dans ce travail, nous nous intéressons à la génération de données synthétiques et nous testons différentes méthodes de traitement du langage naturel pour les deux étapes de création d'ensembles de données : génération de questions et génération de réponses. Nous utilisons les ensembles de données générés pour entraîner les modèles UnifiedQA et Bert-QA et nous les testons sur SCIQ, un ensemble de données hors domaine sur la physique, la chimie et la biologie pour la tâche de question-réponse à choix multiples, ainsi que sur HotpotQA, TriviaQA, NatQ et SearchQA, quatre ensembles de données hors domaine pour la tâche de question-réponse. Cette procédure nous permet d'évaluer et de comparer les méthodes basées sur des règles avec les méthodes de réseaux neuronaux. Nous montrons que les méthodes basées sur des règles produisent des résultats supérieurs pour la tâche de question-réponse à choix multiple, mais que les méthodes de réseaux neuronaux produisent généralement des meilleurs résultats pour la tâche de question-réponse. Par contre, nous observons aussi qu'occasionnellement, les méthodes basées sur des règles peuvent compléter les méthodes de réseaux neuronaux et produire des résultats compétitifs lorsqu'on entraîne Bert-QA avec les bases de données synthétiques provenant des deux méthodes. / Question Answering models have shown impressive results in several question answering datasets and tasks. However, when tested on out-of-domain datasets, the performance decreases. In order to circumvent manually annotating training data from the new domain, question-answer pairs can be generated synthetically from unnanotated data. In this work, we are interested in the generation of synthetic data and we test different Natural Language Processing methods for the two steps of dataset creation: question/answer generation. We use the generated datasets to train QA models UnifiedQA and Bert-QA and we test it on SCIQ, an out-of-domain dataset about physics, chemistry, and biology for MCQA, and on HotpotQA, TriviaQA, NatQ and SearchQA, four out-of-domain datasets for QA. This procedure allows us to evaluate and compare rule-based methods with neural network methods. We show that rule-based methods yield superior results for the multiple-choice question-answering task, but neural network methods generally produce better results for the question-answering task. However, we also observe that occasionally, rule-based methods can complement neural network methods and produce competitive results when training Bert-QA with synthetic databases derived from both methods.