Nous étudions le problème de suivi de cible dans une séquence vidéo sans aucune connaissance préalable autre qu'une référence annotée dans la première image. Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle méthode de suivi temps-réel se basant sur à la fois une représentation originale de l’objet à suivre (descripteur) et sur un algorithme adaptatif capable de suivre la cible même dans les conditions les plus difficiles comme le cas où la cible disparaît et réapparait dans le scène (ré-identification). Tout d'abord, pour la représentation d’une région de l’image à suivre dans le temps, nous proposons des améliorations au descripteur de covariance. Ce nouveau descripteur est capable d’extraire des caractéristiques spécifiques à la cible, tout en ayant la capacité à s’adapter aux variations de l’apparence de la cible. Ensuite, l’étape algorithmique consiste à mettre en cascade des modèles génératifs et des modèles discriminatoires afin d’exploiter conjointement leurs capacités à distinguer la cible des autres objets présents dans la scène. Les modèles génératifs sont déployés dans les premières couches afin d’éliminer les candidats les plus faciles alors que les modèles discriminatoires sont déployés dans les couches suivantes afin de distinguer la cibles des autres objets qui lui sont très similaires. L’analyse discriminante des moindres carrés partiels (AD-MCP) est employée pour la construction des modèles discriminatoires. Enfin, un nouvel algorithme d'apprentissage en ligne AD-MCP a été proposé pour la mise à jour incrémentale des modèles discriminatoires / We study the challenging problem of tracking an arbitrary object in video sequences with no prior knowledge other than a template annotated in the first frame. To tackle this problem, we build a robust tracking system consisting of the following components. First, for image region representation, we propose some improvements to the region covariance descriptor. Characteristics of a specific object are taken into consideration, before constructing the covariance descriptor. Second, for building the object appearance model, we propose to combine the merits of both generative models and discriminative models by organizing them in a detection cascade. Specifically, generative models are deployed in the early layers for eliminating most easy candidates whereas discriminative models are in the later layers for distinguishing the object from a few similar "distracters". The Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) is employed for building the discriminative object appearance models. Third, for updating the generative models, we propose a weakly-supervised model updating method, which is based on cluster analysis using the mean-shift gradient density estimation procedure. Fourth, a novel online PLS-DA learning algorithm is developed for incrementally updating the discriminative models. The final tracking system that integrates all these building blocks exhibits good robustness for most challenges in visual tracking. Comparing results conducted in challenging video sequences showed that the proposed tracking system performs favorably with respect to a number of state-of-the-art methods

Ces dernières années, l’intérêt pour l’apprentissage automatique n’a cessé d’augmenter dans des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images ou l’analyse de données médicales. Cependant, une limitation du cadre classique PAC a récemment été mise en avant. Elle a entraîné l’émergence d’un nouvel axe de recherche : l’Adaptation de Domaine, dans lequel on considère que les données d’apprentissage proviennent d’une distribution (dite source) différente de celle (dite cible) dont sont issues les données de test. Les premiers travaux théoriques effectués ont débouché sur la conclusion selon laquelle une bonne performance sur le test peut s’obtenir en minimisant à la fois l’erreur sur le domaine source et un terme de divergence entre les deux distributions. Trois grandes catégories d’approches s’en inspirent : par repondération, par reprojection et par auto-étiquetage. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux contributions. La première est une approche de reprojection basée sur la théorie du boosting et s’appliquant aux données numériques. Celle-ci offre des garanties théoriques intéressantes et semble également en mesure d’obtenir de bonnes performances en généralisation. Notre seconde contribution consiste d’une part en la proposition d’un cadre permettant de combler le manque de résultats théoriques pour les méthodes d’auto-étiquetage en donnant des conditions nécessaires à la réussite de ce type d’algorithme. D’autre part, nous proposons dans ce cadre une nouvelle approche utilisant la théorie des (epsilon, gamma, tau)-bonnes fonctions de similarité afin de contourner les limitations imposées par la théorie des noyaux dans le contexte des données structurées / During the past few years, an increasing interest for Machine Learning has been encountered, in various domains like image recognition or medical data analysis. However, a limitation of the classical PAC framework has recently been highlighted. It led to the emergence of a new research axis: Domain Adaptation (DA), in which learning data are considered as coming from a distribution (the source one) different from the one (the target one) from which are generated test data. The first theoretical works concluded that a good performance on the target domain can be obtained by minimizing in the same time the source error and a divergence term between the two distributions. Three main categories of approaches are derived from this idea : by reweighting, by reprojection and by self-labeling. In this thesis work, we propose two contributions. The first one is a reprojection approach based on boosting theory and designed for numerical data. It offers interesting theoretical guarantees and also seems able to obtain good generalization performances. Our second contribution consists first in a framework filling the gap of the lack of theoretical results for self-labeling methods by introducing necessary conditions ensuring the good behavior of this kind of algorithm. On the other hand, we propose in this framework a new approach, using the theory of (epsilon, gamma, tau)- good similarity functions to go around the limitations due to the use of kernel theory in the specific context of structured data

L’objectif principal de cette thèse est de proposer un framework complet pour une découverte, modélisation et reconnaissance automatiques des activités humaines dans les vidéos. Afin de modéliser et de reconnaître des activités dans des vidéos à long terme, nous proposons aussi un framework qui combine des informations perceptuelles globales et locales issues de la scène, et qui construit, en conséquence, des modèles d’activités hiérarchiques. Dans la première catégorie du framework, un classificateur supervisé basé sur le vecteur de Fisher est formé et les étiquettes sémantiques prédites sont intégrées dans les modèles hiérarchiques construits. Dans la seconde catégorie, pour avoir un framework complètement non supervisé, plutôt que d’incorporer les étiquettes sémantiques, les codes visuels formés sont stockés dans les modèles. Nous évaluons les frameworks sur deux ensembles de données réalistes sur les activités de la vie quotidienne enregistrées auprés des patients dans un environnement hospitalier. Pour modéliser des mouvements fins du corps humain, nous proposons quatre différents frameworks de reconnaissance de gestes où chaque framework accepte une ou une combinaison de différentes modalités de données en entrée. Nous évaluons les frameworks développés dans le contexte du test de diagnostic médical, appelé Praxis. Nous proposons un nouveau défi dans la reconnaissance gestuelle qui consiste à obtenir une opinion objective sur les performances correctes et incorrectes de gestes très similaires. Les expériences montrent l’efficacité de notre approche basée sur l’apprentissage en profondeur dans la reconnaissance des gestes et les tâches d’évaluation de la performance. / The main goal of this thesis is to propose a complete framework for automatic discovery, modeling and recognition of human activities in videos. In order to model and recognize activities in long-term videos, we propose a framework that combines global and local perceptual information from the scene and accordingly constructs hierarchical activity models. In the first variation of the framework, a supervised classifier based on Fisher vector is trained and the predicted semantic labels are embedded in the constructed hierarchical models. In the second variation, to have a completely unsupervised framework, rather than embedding the semantic labels, the trained visual codebooks are stored in the models. Finally, we evaluate the proposed frameworks on two realistic Activities of Daily Living datasets recorded from patients in a hospital environment. Furthermore, to model fine motions of human body, we propose four different gesture recognition frameworks where each framework accepts one or combination of different data modalities as input. We evaluate the developed frameworks in the context of medical diagnostic test namely Praxis. Praxis test is a gesture-based diagnostic test, which has been accepted as a diagnostically indicative of cortical pathologies such as Alzheimer’s disease. We suggest a new challenge in gesture recognition, which is to obtain an objective opinion about correct and incorrect performances of very similar gestures. The experiments show effectiveness of our deep learning based approach in gesture recognition and performance assessment tasks.

La cryo-tomographie électronique (cryo-ET) est une technique d'imagerie capable de produire des vues 3D de spécimens biologiques. Cette technologie permet d’imager de larges portions de cellules vitrifiées à une résolution nanométrique. Elle permet de combiner plusieurs échelles de compréhension de la machinerie cellulaire, allant des interactions entre les groupes de protéines à leur structure atomique. La cryo-ET a donc le potentiel d'agir comme un lien entre l'imagerie cellulaire in vivo et les techniques atteignant la résolution atomique. Cependant, ces images sont corrompues par un niveau de bruit élevé et d'artefacts d'imagerie. Leur interprétabilité dépend fortement des méthodes de traitement d'image. Les méthodes computationelles existantes permettent actuellement d'identifier de larges macromolécules telles que les ribosomes, mais il est avéré que ces détections sont incomplètes. De plus, ces méthodes sont limitées lorsque les objets recherchés sont de très petite taille ou présentent une plus grande variabilité structurelle. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes d'analyse d'images, afin de permettre une identification plus robuste des macromolécules d'intérêt. Nous proposons deux méthodes computationelles pour atteindre cet objectif. La première vise à réduire le bruit et les artefacts d'imagerie, et fonctionne en ajoutant et en supprimant de façon itérative un bruit artificiel à l'image. Nous fournissons des preuves mathématiques et expérimentales de ce concept qui permet d'améliorer le signal dans les images de cryo-ET. La deuxième méthode s'appuie sur les progrès récents de l'apprentissage automatique et les méthodes convolutionelles pour améliorer la localisation des macromolécules. La méthode est basée sur un réseau neuronal convolutif et nous montrons comment l'adapter pour obtenir des taux de détection supérieur à l'état de l'art. / Cryo electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique capable of producing 3D views of biological specimens. This technology enables to capture large field of views of vitrified cells at nanometer resolution. These features allow to combine several scales of understanding of the cellular machinery, from the interactions between groups of proteins to their atomic structure. Cryo-ET therefore has the potential to act as a link between in vivo cell imaging and atomic resolution techniques. However, cryo-ET images suffer from a high amount of noise and imaging artifacts, and the interpretability of these images heavily depends on computational image analysis methods. Existing methods allow to identify large macromolecules such as ribosomes, but there is evidence that the detections are incomplete. In addition, these methods are limited when searched objects are smaller and have more structural variability. The purpose of this thesis is to propose new image analysis methods, in order to enable a more robust identification of macromolecules of interest. We propose two computational methods to achieve this goal. The first aims at reducing the noise and imaging artifacts, and operates by iteratively adding and removing artificial noise to the image. We provide both mathematical and experimental evidence that this concept allows to enhance signal in cryo-ET images. The second method builds on recent advances in machine learning to improve macromolecule localization. The method is based on a convolutional neural network, and we show how it can be adapted to achieve better detection rates than the current state-of- the-art.

L'objectif de ce travail de thèse est une étude quantitive des differents problèmes mathematiques qui apparaissent en trading algorithmique. Concrètement, on propose une approche scientifique pour optimiser des processus relatifs a la capture et provision de liquidités pour des marchés electroniques.Du au fort caractère appliqué de ce travail, on n'est pas seulement intéressés par la rigeur mathématique de nos résultats, mais on souhaite aussi a comprendre ce travail de recherche dans le contexte des differentes étapes qui font partie de l'implementation pratique des outils que l'on developpe; par exemple l'interpretation du modèle, l'estimation de parametres, l'implementation informatique etc.Du point de vue scientifique, le coeur de notre travail est fondé sur deux techniques empruntées au monde de l'optimisation et des probabilités, celles sont : le contrôle stochastique et l'approximation stochastique.En particulier, on présente des resultats academiques originaux pour le probleme de market-making haute fréquence et le problème de liquidation de portefeuille en utilisant des limit-orders; dans le deux cas on utilise une approche d'optimisation dite backwards. De la même façon, on résout le problème de market-making en utilisant une approche "forward", ceci étant innovateur dans la litterature du trading optimal car il ouvre la porte à des techniques d'apprentissage automatique.Du pont de vue pratique, cette thèse cherches à creer un point entre la recherche academique et l'industrie financière. Nos resultats sont constamment considérés dans la perspective de leur implementation pratique. Ainsi, on concentre une grande partie de notre travail a étudier les differents facteurs qui sont importants a comprendre quand on transforme nos techniques quantitatives en valeur industrielle: comprendre la microstructure des marchés, des faits stylisés, traitrement des données, discussions sur les modèles, limitations de notre cadre scientifique etc. / This PhD thesis focuses on the quantitative analysis of mathematical problems arising in the field of optimal algorithmic trading. Concretely, we propose a scientific approach in order to optimize processes related to the capture and provision of liquidity in electronic markets. Because of the strongly industry-focused character of this work, not only we are interested in giving rigorous mathematical results but also to understand this research project in the context of the different stages that come into play during the practical implementation of the tools developed throughout the following chapters (e.g. model interpretation, parameter estimation, programming etc.).From a scientific standpoint the core of our work focuses on two techniques taken from the world of optimization and probability; these are, stochastic control and stochastic approximation. In particular, we provide original academic results for the problem of high frequency market making and the problem of portfolio liquidation by using limit orders; both by using a backward optimization approach. We also propose a forward optimization framework to solve the market making problem; the latter approach being quite innovative for optimal trading, as it opens the door for machine learning techniques.From a practical angle, this PhD thesis seeks to create a bridge between academic research and practitioners. Our mathematical findings are constantly put in perspective in terms of their practical implementation. Hence, we focus a large part of our work on studying the different factors that are of paramount importance to understand when transforming our quantitative techniques into industrial value: understanding the underlying market microstructure, empirical stylized facts, data processing, discussion about the models, limitations of our scientific framework etc.

Les systèmes informatiques impliquant la détection d’anomalies émergent aussi bien dans le domaine de la recherche que dans l'industrie. Ainsi, des domaines aussi variés que la médecine (identification de tumeurs malignes), la finance (détection de transactions frauduleuses), les technologies de l’information (détection d’intrusion réseau) et l'environnement (détection de situation de pollution) sont largement impactés. L’apprentissage automatique propose un ensemble puissant d'approches qui peuvent aider à résoudre ces cas d'utilisation de manière efficace. Cependant, il représente un processus lourd avec des règles strictes qui supposent une longue liste de tâches telles que l'analyse et le nettoyage de données, la réduction des dimensions, l'échantillonnage, la sélection des algorithmes, l'optimisation des hyper-paramètres, etc. Il implique également plusieurs experts qui travailleront ensemble pour trouver les bonnes approches. De plus, les possibilités ouvertes aujourd'hui par le monde de la sémantique montrent qu'il est possible de tirer parti des technologies du web afin de raisonner intelligemment sur les données brutes pour en extraire de l'information à forte valeur ajoutée. L'absence de systèmes combinant les approches numériques d'apprentissage automatique et les techniques sémantiques du web des données constitue la motivation principale derrière les différents travaux proposés dans cette thèse. Enfin, les anomalies détectées ne signifient pas nécessairement des situations de réalité anormales. En effet, la présence d'informations externes pourrait aider à la prise de décision en contextualisant l'environnement dans sa globalité. Exploiter le domaine spatial et les réseaux sociaux permet de construire des contextes enrichis sur les données des capteurs. Ces contextes spatio-temporels deviennent ainsi une partie intégrante de la détection des anomalies et doivent être traités en utilisant une approche Big Data. Dans cette thèse, nous présentons trois systèmes aux architectures variées, chacun ayant porté sur un élément essentiel des écosystèmes big data, temps-réel, web sémantique et apprentissage automatique : WAVES : Plateforme Big Data d'analyse en temps réel des flux de données RDF capturées à partir de réseaux denses de capteurs IoT. Son originalité tient dans sa capacité à raisonner intelligemment sur des données brutes afin d'inférer des informations implicites à partir d'informations explicites et d'aider dans la prise de décision. Cette plateforme a été développée dans le cadre d'un projet FUI dont le principal cas d'usage est la détection d'anomalies dans un réseau d'eau potable. RAMSSES : Système hybride d'apprentissage automatique dont l'originalité est de combiner des approches numériques avancées ainsi que des techniques sémantiques éprouvées. Il a été spécifiquement conçu pour supprimer le lourd fardeau de l'apprentissage automatique qui est chronophage, complexe, source d'erreurs et impose souvent de disposer d'une équipe pluridisciplinaire. SCOUTER : Système intelligent de "scrapping web" permettant la contextualisation des singularités liées à l'Internet des Objets en exploitant aussi bien des informations spatiales que le web des données / Computer systems involving anomaly detection are emerging in both research and industry. Thus, fields as varied as medicine (identification of malignant tumors), finance (detection of fraudulent transactions), information technologies (network intrusion detection) and environment (pollution situation detection) are widely impacted. Machine learning offers a powerful set of approaches that can help solve these use cases effectively. However, it is a cumbersome process with strict rules that involve a long list of tasks such as data analysis and cleaning, dimension reduction, sampling, algorithm selection, optimization of hyper-parameters. etc. It also involves several experts who will work together to find the right approaches. In addition, the possibilities opened today by the world of semantics show that it is possible to take advantage of web technologies to reason intelligently on raw data to extract information with high added value. The lack of systems combining numeric approaches to machine learning and semantic techniques of the web of data is the main motivation behind the various works proposed in this thesis. Finally, the anomalies detected do not necessarily mean abnormal situations in reality. Indeed, the presence of external information could help decision-making by contextualizing the environment as a whole. Exploiting the space domain and social networks makes it possible to build contexts enriched with sensor data. These spatio-temporal contexts thus become an integral part of anomaly detection and must be processed using a Big Data approach.In this thesis, we present three systems with different architectures, each focused on an essential element of big data, real-time, semantic web and machine learning ecosystems:WAVES: Big Data platform for real-time analysis of RDF data streams captured from dense networks of IoT sensors. Its originality lies in its ability to reason intelligently on raw data in order to infer implicit information from explicit information and assist in decision-making. This platform was developed as part of a FUI project whose main use case is the detection of anomalies in a drinking water network. RAMSSES: Hybrid machine learning system whose originality is to combine advanced numerical approaches as well as proven semantic techniques. It has been specifically designed to remove the heavy burden of machine learning that is time-consuming, complex, error-prone, and often requires a multi-disciplinary team. SCOUTER: Intelligent system of "web scrapping" allowing the contextualization of singularities related to the Internet of Things by exploiting both spatial information and the web of data

La radiothérapie est un traitement de choix pour le cancer thoracique, l’une des principales causes de décès dans le monde. La planification de la radiothérapie nécessite de contourer non seulement la tumeur, mais également les organes à risque (OAR) situés près de la tumeur dans le thorax, tels que le coeur, les poumons, l’oesophage, etc. Cette segmentation permet de minimiser la quantité d’irradiation reçue pendant le traitement. Aujourd’hui, la segmentation de OAR est réalisée principalement manuellement par des cliniciens sur des images scanner (CT), malgré une prise en charge logicielle partielle. C’est une tâche complexe, sujette à la variabilité intra et interobservateur. Dans ce travail, nous présentons plusieurs méthodologies utilisant des techniques d’apprentissage profond pour segmenter automatiquement le coeur, la trachée, l’aorte et l’oesophage. En particulier, l’oesophage est particulièrement difficile à segmenter, en raison de l’absence de contraste et de variabilité de forme entre différents patients. Les réseaux profonds convolutionnels offrent aujourd’hui des performances de pointe en matière desegmentation sémantique, nous montrons d’abord comment un type spécifique d’architecture basée sur des skip connections peut améliorer la précision des résultats, par rapport à un réseau pleinement convolutionnel (FCN) standard. Dans une deuxième contribution, nous avons intégré des informations de contexte spatial au processus de segmentation, par le biais de réseaux collaboratifs, permettant les segmentations de chaque organe individuellement. Troisièmement, nous proposons une représentation différente des données, basée sur une carte de distance, utilisée en conjointement avec des réseaux adversariaux (GAN), comme un autre moyen de contraindre le contexte anatomique. Les méthodes proposées ont été évaluées sur une base d’images scanner de 60 patients. Les résultats montrent des résultats encourageants pour l’application clinique et souligne le potentiel des méthodes prenant en compte le contexte spatial dans la segmentation. / Radiotherapy is one of the options for treatment currently available for patients affected by cancer, one of the leading cause of deaths worldwide. Before radiotherapy, organs at risk (OAR) located near the target tumor, such as the heart, the lungs, the esophagus, etc. in thoracic cancer, must be outlined, in order to minimize the quantity of irradiation that they receive during treatment. Today, segmentation of the OAR is performed mainly manually by clinicians on Computed Tomography (CT) images, despite some partial software support. It is a tedious task, prone to intra and inter-observer variability. In this work, we present several frameworks using deep learning techniques to automatically segment the heart, trachea, aorta and esophagus. In particular, the esophagus is notably challenging to segment, due to the lack of surrounding contrast and shape variability across different patients. As deep networks and in particular fully convolutional networks offer now state of the art performance for semantic segmentation, we first show how a specific type of architecture based on skip connections can improve the accuracy of the results. As a second contribution, we demonstrate that context information can be of vital importance in the segmentation task, where we propose the use of two collaborative networks. Third, we propose a different, distance aware representation of the data, which is then used in junction with adversarial networks, as another way to constrain the anatomical context. All the proposed methods have been tested on 60 patients with 3D-CT scans, showing good performance compared with other methods.

Les 20 dernières années ont vu l'émergence de technologies de mesure puissantes, permettant l'analyse omique de diverses maladies. Ils fournissent souvent des moyens non invasifs pour étudier l'étiologie des maladies complexes nouvellement émergentes, telles que l'infection de la dengue, transmise par les moustiques. Ma thèse se concentre sur l'adaptation et l'application d'approches utilisant des réseaux d'interaction de gènes et l'apprentissage automatique pour l'analyse de données génomiques et transcriptomiques. La première partie va au-delà d'une analyse pangénomique précédemment publiée de 4 026 personnes en appliquant une analyse de réseaux d'interaction pour trouver des groupes de gènes qui interagissent dans un réseau d'interactions fonctionnelles et qui, pris ensemble, sont associés à la dengue sévère. Dans cette partie, j'ai d'abord recalculé les valeurs-p d'association des polymorphismes séquencés, puis j'ai travaillé sur le mapping des polymorphismes à des gènes fonctionnellement apparentés, et j'ai enfin exploré différentes bases de données de voies métaboliques et d'interactions génétiques pour trouver des groupes de gènes qui, pris ensemble, sont associés à la dengue sévère. La deuxième partie de ma thèse dévoile une approche théorique pour étudier un biais dans les algorithmes de recherche de réseau actifs. Mon analyse théorique suggère que le meilleur score de sous-réseaux d'une taille donnée devrait être normalisé en fonction de la taille, selon l'hypothèse selon laquelle il s'agit d'un échantillon d'une distribution de valeur extrême, et non un échantillon de la distribution normale, comme c'est généralement le cas dans la littérature. Je propose alors une solution théorique à ce biais. La troisième partie présente un nouvel outil de recherche de sous-réseaux que j'ai co-conçu. Son modèle sous-jacent et l'algorithme évite le biais de taille trouvé dans les méthodes existantes et génère des résultats facilement compréhensibles. Je présente une application aux données transcriptomiques de la dengue. Dans la quatrième et dernière partie, je décris l'identification d'un biomarqueur qui détecte la sévérité de la dengue à l'arrivée à l'hôpital en utilisant une nouvelle approche d'apprentissage automatique. Cette approche combine la régression monotone bidimensionnelle avec la sélection des variables. Le modèle sous-jacent va au-delà des approches linéaires couramment utilisées, tout en permettant de contrôler le nombre de transcrits dans le biomarqueur. Le petit nombre de transcrits accompagné de leur représentation visuelle maximisent la compréhension et l'interprétation du biomarqueur par les professionnels de la biomédecine. Je présente un biomarqueur à 18 gènes qui permet de distinguer, à leur arrivée à l'hôpital, les patients qui vont développer des symptômes de dengue sévères de ceux qui auront une dengue non sévère. Ce biomarqueur a une performance prédictive élevée et robuste. La performance prédictive du biomarqueur a été confirmée sur deux ensembles de données qui ont tous deux utilisé différentes technologies transcriptomiques et différents sous-types de cellules sanguines. / The last 20 years have seen the emergence of powerful measurement technologies, enabling omics analysis of diverse diseases. They often provide non-invasive means to study the etiology of newly emerging complex diseases, such as the mosquito-borne infectious dengue disease. My dissertation concentrates on adapting and applying network and machine learning approaches to genomic and transcriptomic data. The first part goes beyond a previously published genome-wide analysis of 4,026 individuals by applying network analysis to find groups of interacting genes in a gene functional interaction network that, taken together, are associated to severe dengue. In this part, I first recalculated association p-values of sequences polymorphisms, then worked on mapping polymorphisms to functionally related genes, and finally explored different pathway and gene interaction databases to find groups of genes together associated to severe dengue. The second part of my dissertation unveils a theoretical approach to study a size bias of active network search algorithms. My theoretical analysis suggests that the best score of subnetworks of a given size should be size-normalized, based on the hypothesis that it is a sample of an extreme value distribution, and not a sample of the normal distribution, as usually assumed in the literature. I then suggest a theoretical solution to this bias. The third part introduces a new subnetwork search tool that I co-designed. Its underlying model and the corresponding efficient algorithm avoid size bias found in existing methods, and generates easily comprehensible results. I present an application to transcriptomic dengue data. In the fourth and last part, I describe the identification of a biomarker that detects dengue severity outcome upon arrival at the hospital using a novel machine learning approach. This approach combines two-dimensional monotonic regression with feature selection. The underlying model goes beyond the commonly used linear approaches, while allowing controlling the number of transcripts in the biomarker. The small number of transcripts along with its visual representation maximize the understanding and the interpretability of the biomarker by biomedical professionals. I present an 18-gene biomarker that allows distinguishing severe dengue patients from non-severe ones upon arrival at the hospital with a unique biomarker of high and robust predictive performance. The predictive performance of the biomarker has been confirmed on two datasets that both used different transcriptomic technologies and different blood cell subtypes.

Le design du mapping (ou couplage) entre mouvement et son est essentiel à la création de systèmes interactifs sonores et musicaux. Cette thèse propose une approche appelée mapping par démonstration qui permet aux utilisateurs de créer des interactions entre mouvement et son par des exemples de gestes effectués pendant l'écoute. Le mapping par démonstration est un cadre conceptuel et technique pour la création d'interactions sonores à partir de démonstrations d'associations entre mouvement et son. L'approche utilise l'apprentissage automatique interactif pour construire le mapping à partir de démonstrations de l'utilisateur. Nous nous proposons d’exploiter la nature générative des modèles probabilistes, de la reconnaissance de geste continue à la génération de paramètres sonores. Nous avons étudié plusieurs modèles probabilistes, à la fois des modèles instantanés (Modèles de Mélanges Gaussiens) et temporels (Modèles de Markov Cachés) pour la reconnaissance, la régression, et la génération de paramètres sonores. Nous avons adopté une perspective d’apprentissage automatique interactif, avec un intérêt particulier pour l’apprentissage à partir d'un nombre restreint d’exemples et l’inférence en temps réel. Les modèles représentent soit uniquement le mouvement, soit intègrent une représentation conjointe des processus gestuels et sonores, et permettent alors de générer les trajectoires de paramètres sonores continûment depuis le mouvement. Nous avons exploré un ensemble d’applications en pratique du mouvement et danse, en design d’interaction sonore, et en musique. / Designing the relationship between motion and sound is essential to the creation of interactive systems. This thesis proposes an approach to the design of the mapping between motion and sound called Mapping-by-Demonstration. Mapping-by-Demonstration is a framework for crafting sonic interactions from demonstrations of embodied associations between motion and sound. It draws upon existing literature emphasizing the importance of bodily experience in sound perception and cognition. It uses an interactive machine learning approach to build the mapping iteratively from user demonstrations. Drawing upon related work in the fields of animation, speech processing and robotics, we propose to fully exploit the generative nature of probabilistic models, from continuous gesture recognition to continuous sound parameter generation. We studied several probabilistic models under the light of continuous interaction. We examined both instantaneous (Gaussian Mixture Model) and temporal models (Hidden Markov Model) for recognition, regression and parameter generation. We adopted an Interactive Machine Learning perspective with a focus on learning sequence models from few examples, and continuously performing recognition and mapping. The models either focus on movement, or integrate a joint representation of motion and sound. In movement models, the system learns the association between the input movement and an output modality that might be gesture labels or movement characteristics. In motion-sound models, we model motion and sound jointly, and the learned mapping directly generates sound parameters from input movements. We explored a set of applications and experiments relating to real-world problems in movement practice, sonic interaction design, and music. We proposed two approaches to movement analysis based on Hidden Markov Model and Hidden Markov Regression, respectively. We showed, through a use-case in Tai Chi performance, how the models help characterizing movement sequences across trials and performers. We presented two generic systems for movement sonification. The first system allows users to craft hand gesture control strategies for the exploration of sound textures, based on Gaussian Mixture Regression. The second system exploits the temporal modeling of Hidden Markov Regression for associating vocalizations to continuous gestures. Both systems gave birth to interactive installations that we presented to a wide public, and we started investigating their interest to support gesture learning.

La modélisation de la langue naturelle est l¿un des défis fondamentaux de l¿intelligence artificielle et de la conception de systèmes interactifs, avec applications dans les systèmes de dialogue, la génération de texte et la traduction automatique. Nous proposons un modèle log-linéaire discriminatif donnant la distribution des mots qui suivent un contexte donné. En raison de la parcimonie des données, nous proposons un terme de pénalité qui code correctement la structure de l¿espace fonctionnel pour éviter le sur-apprentissage et d¿améliorer la généralisation, tout en capturant de manière appropriée les dépendances à long terme. Le résultat est un modèle efficace qui capte suffisamment les dépendances longues sans occasionner une forte augmentation des ressources en espace ou en temps. Dans un modèle log-linéaire, les phases d¿apprentissage et de tests deviennent de plus en plus chères avec un nombre croissant de classes. Le nombre de classes dans un modèle de langue est la taille du vocabulaire, qui est généralement très importante. Une astuce courante consiste à appliquer le modèle en deux étapes: la première étape identifie le cluster le plus probable et la seconde prend le mot le plus probable du cluster choisi. Cette idée peut être généralisée à une hiérarchie de plus grande profondeur avec plusieurs niveaux de regroupement. Cependant, la performance du système de classification hiérarchique qui en résulte dépend du domaine d¿application et de la construction d¿une bonne hiérarchie. Nous étudions différentes stratégies pour construire la hiérarchie des catégories de leurs observations. / Modeling natural language is among fundamental challenges of artificial intelligence and the design of interactive machines, with applications spanning across various domains, such as dialogue systems, text generation and machine translation. We propose a discriminatively trained log-linear model to learn the distribution of words following a given context. Due to data sparsity, it is necessary to appropriately regularize the model using a penalty term. We design a penalty term that properly encodes the structure of the feature space to avoid overfitting and improve generalization while appropriately capturing long range dependencies. Some nice properties of specific structured penalties can be used to reduce the number of parameters required to encode the model. The outcome is an efficient model that suitably captures long dependencies in language without a significant increase in time or space requirements. In a log-linear model, both training and testing become increasingly expensive with growing number of classes. The number of classes in a language model is the size of the vocabulary which is typically very large. A common trick is to cluster classes and apply the model in two-steps; the first step picks the most probable cluster and the second picks the most probable word from the chosen cluster. This idea can be generalized to a hierarchy of larger depth with multiple levels of clustering. However, the performance of the resulting hierarchical classifier depends on the suitability of the clustering to the problem. We study different strategies to build the hierarchy of categories from their observations.