L'émergence du langage est considérée comme l'une des marques de l'intelligence humaine. Par conséquent, nous émettons l'hypothèse que l'émergence de latences ou de représentations similaires au langage dans un système d'apprentissage profond pourrait aider les modèles à obtenir une meilleure généralisation compositionnelle et hors distribution. Dans cette thèse, nous présentons une série d'articles qui explorent cette hypothèse dans différents domaines, notamment l'apprentissage interactif du langage, l'apprentissage par imitation et la vision par ordinateur. / The emergence of language is regarded as one of the hallmarks of human intelligence. Therefore, we hypothesize that the emergence of language-like latents or representations in a deep learning system could help models achieve better compositional and out-of-distribution generalization. In this thesis, we present a series of papers that explores this hypothesis in different fields including interactive language learning, imitation learning and computer vision.

Une tâche fondamentale en robotique consiste à naviguer entre deux endroits. En particulier, la navigation dans le monde réel nécessite une planification à long terme à l'aide d'images RVB (RGB) en haute dimension, ce qui constitue un défi considérable pour les approches d'apprentissage de bout-en-bout. Les méthodes semi-paramétriques actuelles parviennent plutôt à atteindre des objectifs éloignés en combinant des modèles paramétriques avec une mémoire topologique de l'environnement, souvent représentée sous forme d'un graphe ayant pour nœuds des images précédemment vues. Cependant, l'utilisation de ces graphes implique généralement l'ajustement d'heuristiques d'élagage afin d'éviter les arêtes superflues, limiter la mémoire requise et permettre des recherches raisonnablement rapides dans le graphe. Dans cet ouvrage, nous montrons comment les approches de bout-en-bout basées sur l'apprentissage auto-supervisé peuvent exceller dans des tâches de navigation à long terme. Nous présentons initialement Duckie-Former (DF), une approche de bout-en-bout pour la navigation visuelle dans des environnements routiers. En utilisant un Vision Transformer (ViT) pré-entraîné avec une méthode auto-supervisée, nous nous inspirons des champs de potentiels afin de dériver une stratégie de navigation utilisant en entrée un masque de segmentation d'image de faible résolution. DF est évalué dans des tâches de navigation de suivi de voie et d'évitement d'obstacles. Nous présentons ensuite notre deuxième approche intitulée One-4-All (O4A). O4A utilise l'apprentissage auto-supervisé et l'apprentissage de variétés afin de créer un pipeline de navigation de bout-en-bout sans graphe permettant de spécifier l'objectif à l'aide d'une image. La navigation est réalisée en minimisant de manière vorace une fonction de potentiel définie de manière continue dans l'espace latent O4A. Les deux systèmes sont entraînés sans interagir avec le simulateur ou le robot sur des séquences d'exploration de données RVB et de contrôles non experts. Ils ne nécessitent aucune mesure de profondeur ou de pose. L'évaluation est effectuée dans des environnements simulés et réels en utilisant un robot à entraînement différentiel. / A fundamental task in robotics is to navigate between two locations. Particularly, real-world navigation can require long-horizon planning using high-dimensional RGB images, which poses a substantial challenge for end-to-end learning-based approaches. Current semi-parametric methods instead achieve long-horizon navigation by combining learned modules with a topological memory of the environment, often represented as a graph over previously collected images. However, using these graphs in practice typically involves tuning various pruning heuristics to prevent spurious edges, limit runtime memory usage, and allow reasonably fast graph queries. In this work, we show how end-to-end approaches trained through Self-Supervised Learning (SSL) can excel in long-horizon navigation tasks. We initially present Duckie-Former (DF), an end-to-end approach for visual servoing in road-like environments. Using a Vision Transformer (ViT) pretrained with a self-supervised method, we derive a potential-fields-like navigation strategy based on a coarse image segmentation model. DF is assessed in the navigation tasks of lane-following and obstacle avoidance. Subsequently, we introduce our second approach called One-4-All (O4A). O4A leverages SSL and manifold learning to create a graph-free, end-to-end navigation pipeline whose goal is specified as an image. Navigation is achieved by greedily minimizing a potential function defined continuously over the O4A latent space. O4A is evaluated in complex indoor environments. Both systems are trained offline on non-expert exploration sequences of RGB data and controls, and do not require any depth or pose measurements. Assessment is performed in simulated and real-world environments using a differential-drive robot.

Cette thèse tente de construire de meilleurs agents d'apprentissage par renforcement (RL) en tirant parti de l'apprentissage auto-supervisé. Il se présente sous la forme d'une thèse par article qui contient trois travaux. Dans le premier article, nous construisons un benchmark basé sur les jeux Atari pour évaluer systématiquement les méthodes d'apprentissage auto-supervisé dans les environnements RL. Nous comparons un éventail de ces méthodes à travers une suite de tâches de sondage pour identifier leurs forces et leurs faiblesses. Nous montrons en outre qu'une nouvelle méthode contrastive ST-DIM excelle à capturer la plupart des facteurs génératifs dans les environnements étudiés, sans avoir besoin de s'appuyer sur des étiquettes ou des récompenses. Dans le deuxième article, nous proposons des représentations auto-prédictives (SPR) qui apprennent un modèle latent auto-supervisé de la dynamique de l'environnement parallèlement à la résolution de la tâche RL en cours. Nous montrons que SPR réalise des améliorations spectaculaires dans l'état de l'art sur le benchmark Atari 100k difficile où les agents n'ont droit qu'à 2 heures d'expérience en temps réel. Le troisième article étudie le rôle de la RL basée sur un modèle et de l'apprentissage auto-supervisé dans le contexte de la généralisation en RL. Grâce à des contrôles minutieux, nous montrons que la planification et l'apprentissage de représentation basé sur un modèle contribuent tous deux à une meilleure généralisation pour l'agent Muzero. Nous améliorons encore MuZero avec des objectifs d'apprentissage auto-supervisés auxiliaires, et montrons que cet agent MuZero++ obtient des résultats de pointe sur les benchmarks Procgen et Metaworld. / This thesis tries to build better Reinforcement Learning (RL) agents by leveraging self-supervised learning. It is presented as a thesis by article that contains three pieces of work. In the first article, we construct a benchmark based on Atari games to systematically evaluate self-supervised learning methods in RL environments. We compare an array of such methods across a suite of probing tasks to identify their strengths and weaknesses. We further show that a novel contrastive method ST-DIM excels at capturing most generative factors in the studied environments, without needing to rely on labels or rewards. In the second article, we propose Self-Predictive Representations (SPR) that learns a self-supervised latent model of the environment dynamics alongside solving the RL task at hand. We show that SPR achieves dramatic improvements in state-of-the-art on the challenging Atari 100k benchmark where agents are allowed only 2 hours of real-time experience. The third article studies the role of model-based RL and self-supervised learning in the context of generalization in RL. Through careful controls, we show that planning and model-based representation learning both contribute towards better generalization for the Muzero agent. We further improve MuZero with auxiliary self-supervised learning objectives, and show that this MuZero++ agent achieves state-of-the-art results on the Procgen and Metaworld benchmarks.

Établir des méthodes d'évaluation pour les systèmes d'intelligence artificielle (IA) est une étape importante pour précisément connaître leurs limites et ainsi prévenir les dommages qu'ils pourraient causer et savoir quels aspects devraient être améliorés. Cela nécessite d'être en mesure de dresser des portraits précis des limitations associées à un système d'IA donné. Cela demande l'accès à des outils et des principes fiables, transparent, à jour et faciles à utiliser. Malheureusement, la plupart des méthodes d'évaluation utilisées à ce jour ont un retard significatif par rapport aux performances toujours croissantes des réseaux de neurones artificiels. Dans cette thèse par articles, je présente des méthodes et des principes d'évaluation plus rigoureux pour obtenir une meilleur compréhension des réseaux de neurones et de leurs limitations. Dans le premier article, je présente Representation Conditional Diffusion Model (RCDM), une méthode d'évaluation à l'état de l'art qui permet, à partir d'une représentation donnée -- par exemple les activations d'une couche donnée d'un réseau de neurones artificiels -- de générer une image. En utilisant les dernières avancées dans la génération d'images, RCDM permet aux chercheur·euse·s de visualiser l'information contenue à l'intérieur d'une représentation. Dans le deuxième article, j'introduis la régularisation par Guillotine qui est une technique bien connue dans la littérature sur l'apprentissage par transfert mais qui se présente différemment dans la littérature sur l'auto-apprentissage. Pour améliorer la généralisation à travers différentes tâches, on montre qu'il est important d'évaluer un modèle en coupant un certain nombre de couches. Dans le troisième article, j'introduis le score DéjaVu qui quantifie à quel point un réseau de neurones a mémorisé les données d'entraînement. Ce score utilise une petite partie d'une image d'entraînement puis évalue quelles informations il est possible d'inférer à propos du reste de l'image. Dans le dernier article, je présente les jeux de données photo-réalistes PUG (Photorealistic Unreal Graphics) que nous avons développés. Au contraire de données réelles, pour lesquelles générer des annotations est un processus coûteux, l'utilisation de données synthétiques offre un contrôle total sur la scène générée et sur les annotations. On utilise un moteur de jeux vidéo qui permet la synthèse d'images photo-réalistes de haute qualité, afin d'évaluer la robustesse d'un réseau de neurones pré-entraîné, ceci sans avoir besoin d'adapter ce réseau avec un entraînement additionnel. / Carefully designing benchmarks to evaluate the safety of Artificial Intelligent (AI) agents is a much-needed step to precisely know the limits of their capabilities and thus prevent potential damages they could cause if used beyond these limits. Researchers and engineers should be able to draw precise pictures of the failure modes of a given AI system and find ways to mitigate them. Drawing such portraits requires reliable tools and principles that are transparent, up-to-date, and easy to use by practitioners. Unfortunately, most of the benchmark tools used in research are often outdated and quickly fall behind the fast pace of improvement of the capabilities of deep neural networks. In this thesis by article, I focus on establishing more fine-grained evaluation methods and principles to gain a better understanding of deep neural networks and their limitations. In the first article, I present Representation Conditional Diffusion Model (RCDM), a state-of-the-art visualization method that can map any deep neural network representation to the image space. Using the latest advances in generative modeling, RCDM sheds light on what is learned by deep neural networks by allowing practitioners to visualize the richness of a given representation. In the second article, I (re)introduce Guillotine Regularization (GR) -- a trick that has been used for a long time in transfer learning -- from a novel understanding and viewpoint grounded in the self-supervised learning outlook. We show that evaluating a model by removing its last layers is important to ensure better generalization across different downstream tasks. In the third article, I introduce the DejaVu score which quantifies how much models are memorizing their training data. This score relies on leveraging partial information from a given image such as a crop, and evaluates how much information one can retrieve about the entire image based on only this partial content. In the last article, I introduce the Photorealistic Unreal Graphics (PUG) datasets and benchmarks. In contrast to real data for which getting annotations is often a costly and long process, synthetic data offers complete control of the elements in the scene and labeling. In this work, we leverage a powerful game engine that produces high-quality and photorealistic images to evaluate the robustness of pre-trained neural networks without additional finetuning.

L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y compris les jeux de stratégie comme le StarCraft, les échecs, le shogi et le go, ainsi que dans des domaines visuels exigeants comme les jeux Atari, cela nécessite généralement d'énormes quantités de données interactives, limitant ainsi l'application pratique de l'apprentissage par renforcement. Dans ce mémoire, nous proposons la SPR, une méthode inspirée des récentes avancées en apprentissage auto-supervisé de représentations, conçue pour améliorer l'efficacité des données des agents d'apprentissage par renforcement profond. Nous évaluons cette méthode sur l'environement d'apprentissage Atari, et nous montrons qu'elle améliore considérablement les performances des agents avec un surcroît de calcul modéré. Lorsqu'on lui accorde à peu près le même temps d'apprentissage qu'aux testeurs humains, un agent d'apprentissage par renforcement augmenté de SPR atteint des performances surhumaines dans 7 des 26 jeux, une augmentation de 350% par rapport à l'état de l'art précédent, tout en améliorant fortement les performances moyennes et médianes. Nous évaluons également cette méthode sur un ensemble de tâches de contrôle continu, montrant des améliorations substantielles par rapport aux méthodes précédentes. Le chapitre 1 présente les concepts nécessaires à la compréhension du travail présenté, y compris des aperçus de l'apprentissage par renforcement profond et de l'apprentissage auto-supervisé de représentations. Le chapitre 2 contient une description détaillée de nos contributions à l'exploitation de l'apprentissage de représentation auto-supervisé pour améliorer l'efficacité des données dans l'apprentissage par renforcement. Le chapitre 3 présente quelques conclusions tirées de ces travaux, y compris des propositions pour les travaux futurs. / Data efficiency remains a key challenge in deep reinforcement learning. Although modern techniques have been shown to be capable of attaining high performance in extremely complex tasks, including strategy games such as StarCraft, Chess, Shogi, and Go as well as in challenging visual domains such as Atari games, doing so generally requires enormous amounts of interactional data, limiting how broadly reinforcement learning can be applied. In this thesis, we propose SPR, a method drawing from recent advances in self-supervised representation learning designed to enhance the data efficiency of deep reinforcement learning agents. We evaluate this method on the Atari Learning Environment, and show that it dramatically improves performance with limited computational overhead. When given roughly the same amount of learning time as human testers, a reinforcement learning agent augmented with SPR achieves super-human performance on 7 out of 26 games, an increase of 350% over the previous state of the art, while also strongly improving mean and median performance. We also evaluate this method on a set of continuous control tasks, showing substantial improvements over previous methods. Chapter 1 introduces concepts necessary to understand the work presented, including overviews of Deep Reinforcement Learning and Self-Supervised Representation learning. Chapter 2 contains a detailed description of our contributions towards leveraging self-supervised representation learning to improve data-efficiency in reinforcement learning. Chapter 3 provides some conclusions drawn from this work, including a number of proposals for future work.

Les représentations du code apprises par les modèles d’apprentissage profond sont une composante cruciale pour certaines applications en génie logiciel telles que la recherche de code ou la détection de clones. Les performances de ces applications dépendent de la qualité des représentations apprises par les modèles. De fait, des représentations possédant peu de bruit et contenant des informations avec un haut niveau d’abstraction, comme la sémantique fonctionnelle, facilitent la résolution de ces tâches. En effet, la recherche de code nécessite de comprendre les objectifs des morceaux de code pour les comparer avec une requête en langage naturel, tandis que la détection de clone exige de déterminer si deux morceaux de code ont la même sémantique fonctionnelle. La capacité des modèles à apprendre des représentations contenant de telles informations abstraites est donc cruciale pour la bonne résolution de ces tâches. Cependant, il est toujours difficile pour les modèles de code d’apprendre des représentations abstraites indépendantes de la syntaxe, par exemple la sémantique fonctionnelle. Ce mémoire se consacre donc à l’élaboration de meilleures techniques pour l’apprentissage des représentations du code via l’apprentissage auto-supervisé. Plus spécifiquement, nous nous sommes concentrés sur deux tâches centrales dans l’automatisation du génie logiciel nécessitant un minimum de compréhension de la sémantique fonctionnelle, à savoir, la recherche de code et la détection de clones de type 4. Ce mémoire propose différentes approches à différents degrés d’entraînement. Le premier degré est le pré-entraînement et consiste à apprendre des représentations génériques du code adaptables à n’importe quels problèmes. Le second est le peaufinage, modifiant les représentations apprises pour un problème spécifique. Tout d’abord, nous proposons un nouvel algorithme de pré-entraînement pour les modèles de code utilisant une méthode non contrastive régularisée adaptée de VICReg, permettant l’apprentissage de représentations génériques. Ensuite, nous proposons un nouvel objectif de peaufinage des modèles de code utilisant la distillation des connaissances d’un ensemble de modèles déjà peaufinés, appelés enseignants, sur un modèle étudiant, lui permettant ainsi l’apprentissage de représentations plus abstraites. L’ensemble des contributions vise à améliorer les représentations du code et à maximiser les performances des modèles d’apprentissage automatique pour le code, mais aussi à déterminer quel est le meilleur degré d’entraînement à adopter pour cela. Les résultats expérimentaux et les analyses menées dans ce mémoire sont préliminaires et ne permettent pas de tirer de conclusions définitives. Néanmoins, il est important de souligner que la deuxième contribution surpasse la méthode classique de peaufinage des modèles pour la recherche de code. De plus, les approches décrites proposent des pistes de directions de recherche innovantes et non conventionnelles. / Code representations learned by deep learning models are a crucial component for certain software engineering applications such as code search or clone detection. The performance of these applications depends on the quality of the representations learned by the models. In fact, low-noise representations containing highly abstract information, such as functional semantics, facilitate the resolution of these tasks. Indeed, code search requires understanding the objectives of code snippets in order to compare them with a natural language query, while clone detection requires determining whether two code snippets have the same functional semantics. The ability of models to learn representations containing such abstract information is therefore crucial to the successful resolution of these tasks. However, it is still difficult for code models to learn abstract representations that are independent of syntax, such as functional semantics. This thesis is therefore dedicated to developing better techniques for learning code representations via self-supervised learning. More specifically, we focus on two central tasks in software engineering automation requiring a minimum understanding of functional semantics, namely, code search and type 4 clone detection. This work proposes different approaches with different degrees of training. The first, pre-training, consists in learning generic code representations that can be adapted to any problem. The second is fine-tuning, modifying the representations learned for a specific problem. First, we propose a new pre-training algorithm for code models using a regularized non-contrastive method adapted from VICReg [14] enabling the learning of generic representations. Secondly, we propose a new code model refinement objective using knowledge distillation of a set of already refined models, called teachers, on a student model allowing it to learn more abstract representations. The aim of all these contributions is not only to improve code representations and maximize the performance of machine learning models for code, but also to determine the best degree of training to adopt for this purpose. The experimental results and analyses carried out in this thesis are preliminary and do not allow to draw formal conclusions. Nevertheless, it is important to underline that the second contribution outperforms the classical model refinement method for code search. Moreover, the approaches described suggest innovative and unconventional research directions.

Le trouble du spectre de l'autisme (TSA) est un trouble neurodéveloppemental caractérisé par des interactions sociales atypiques. L’hyperscanning est une technique émergente permettant l'enregistrement simultané de l'activité cérébrale de plusieurs individus lors d'interactions sociales. Dans cette étude, des données d'EEG hyperscanning issues de participants autistes et neurotypiques seront traitées par des techniques d’apprentissage profond (AP), améliorées par l'apprentissage auto-supervisé (AAS) pour analyser et discerner des schémas indicatifs de TSA. L'AP est utilisé pour extraire des schémas à partir des données brutes de l'EEG, réduisant la dépendance à l'ingénierie de caractéristiques manuelles, puis l’AAS est appliqué aux des données EEG non étiquetées. Cependant, malgré le potentiel des techniques d’AP, leur application au TSA reste largement inexplorée, notamment en hyperscanning. Afin de combler cette lacune, nous avons adapté et personnalisé des techniques d'AAS proposée par Banville et al., (2020), en incorporant deux encodeurs AP distincts entraînés pour extraire des caractéristiques significatives à partir de données EEG individuelles, et affinés dans un modèle d’AP de classificateur binaire. Des comparaisons ont été réalisées avec des encodeurs initialement aléatoires et des caractéristiques extraites manuellement des données EEG utilisées comme entrées pour un modèle de régression logistique. Le classificateur binaire entraîné sur des caractéristiques apprises par AAS surpasse systématiquement le classificateur de régression logistique et les encodeurs initialisés aléatoirement, atteignant une précision de 78 %, comparable à la performance la plus élevée rapportée par Banville et al. (2020) de 79,4 %. Nos résultats soulignent l'importance des représentations acquises à partir de signaux EEG individuels dans l'architecture multi-cerveaux adaptée à la classification d’EEG hyperscanning. Cette étude encourage ainsi l’utilisation des modèles d’AP dans les analyses d’EEG hyperscanning, notamment pour le développement d'outils de diagnostic et d'interventions plus précis et efficaces pour les personnes autistes, et ce même avec un nombre limité d'échantillons de données. / Autism spectrum condition (ASC) is a neurodevelopmental condition characterized by atypical social interactions. Traditional research on ASC has primarily focused on individual brain signals, but the emerging technique of hyperscanning enables simultaneous recording of multiple individuals' brain activity during social interactions. In this study, we leverage hyperscanning EEG data and employ Deep Learning (DL) techniques, augmented by self-supervised learning (SSL), to analyze and discern patterns indicative of ASC. DL is utilized to extract patterns from raw EEG data, reducing the reliance on manual feature engineering. SSL further enhances DL's efficacy by training on unlabeled EEG data, particularly useful when labeled datasets are limited. Despite the potential of DL techniques, their application in ASC diagnosis and treatment, particularly in hyperscanning, remains largely unexplored. This project aimed to bridge this gap by analyzing hyperscanning EEG data from autistic and neurotypical participants. Specifically, we adapted and customized SSL techniques proposed by Banville et al., incorporating two distinct DL embedders. These embedders are trained to extract meaningful features from single-brain EEG data and finetuned within a binary classifier DL model using hyperscanning EEG data from autistic and control dyads. Baseline comparisons were conducted with supervised, randomly initialized embedders, and hand-engineered features extracted from hyperscanning EEG using as inputs to a logistic regression model. Notably, the binary classifier trained on SSL-learned features consistently outperforms the logistic regression classifier and randomly initialized embedders, achieving an accuracy of 78%. This accuracy is comparable to Banville et al.'s highest reported performance of 79.4%. Our results underscore the significance of representations acquired from individual EEG signals within the multi-brain architecture tailored for hyperscanning EEG classification. Moreover, they hold promise for broader utilization of DL models in hyperscanning EEG analyses, especially for developing more accurate and efficient diagnostic tools and interventions for autistic individuals, even with limited data samples available.

Extraire une représentation de tous les facteurs de haut niveau de l'état d'un agent à partir d'informations sensorielles de bas niveau est une tâche importante, mais difficile, dans l'apprentissage automatique. Dans ce memoire, nous explorerons plusieurs approches non supervisées pour apprendre ces représentations. Nous appliquons et analysons des méthodes d'apprentissage de représentations non supervisées existantes dans des environnements d'apprentissage par renforcement, et nous apportons notre propre suite d'évaluations et notre propre méthode novatrice d'apprentissage de représentations d'état. Dans le premier chapitre de ce travail, nous passerons en revue et motiverons l'apprentissage non supervisé de représentations pour l'apprentissage automatique en général et pour l'apprentissage par renforcement. Nous introduirons ensuite un sous-domaine relativement nouveau de l'apprentissage de représentations : l'apprentissage auto-supervisé. Nous aborderons ensuite deux approches fondamentales de l'apprentissage de représentations, les méthodes génératives et les méthodes discriminatives. Plus précisément, nous nous concentrerons sur une collection de méthodes discriminantes d'apprentissage de représentations, appelées méthodes contrastives d'apprentissage de représentations non supervisées (CURL). Nous terminerons le premier chapitre en détaillant diverses approches pour évaluer l'utilité des représentations. Dans le deuxième chapitre, nous présenterons un article de workshop dans lequel nous évaluons un ensemble de méthodes d'auto-supervision standards pour les problèmes d'apprentissage par renforcement. Nous découvrons que la performance de ces représentations dépend fortement de la dynamique et de la structure de l'environnement. À ce titre, nous déterminons qu'une étude plus systématique des environnements et des méthodes est nécessaire. Notre troisième chapitre couvre notre deuxième article, Unsupervised State Representation Learning in Atari, où nous essayons d'effectuer une étude plus approfondie des méthodes d'apprentissage de représentations en apprentissage par renforcement, comme expliqué dans le deuxième chapitre. Pour faciliter une évaluation plus approfondie des représentations en apprentissage par renforcement, nous introduisons une suite de 22 jeux Atari entièrement labellisés. De plus, nous choisissons de comparer les méthodes d'apprentissage de représentations de façon plus systématique, en nous concentrant sur une comparaison entre méthodes génératives et méthodes contrastives, plutôt que les méthodes générales du deuxième chapitre choisies de façon moins systématique. Enfin, nous introduisons une nouvelle méthode contrastive, ST-DIM, qui excelle sur ces 22 jeux Atari. / Extracting a representation of all the high-level factors of an agent’s state from level-level sensory information is an important, but challenging task in machine learning. In this thesis, we will explore several unsupervised approaches for learning these state representations. We apply and analyze existing unsupervised representation learning methods in reinforcement learning environments, as well as contribute our own evaluation benchmark and our own novel state representation learning method. In the first chapter, we will overview and motivate unsupervised representation learning for machine learning in general and for reinforcement learning. We will then introduce a relatively new subfield of representation learning: self-supervised learning. We will then cover two core representation learning approaches, generative methods and discriminative methods. Specifically, we will focus on a collection of discriminative representation learning methods called contrastive unsupervised representation learning (CURL) methods. We will close the first chapter by detailing various approaches for evaluating the usefulness of representations. In the second chapter, we will present a workshop paper, where we evaluate a handful of off-the-shelf self-supervised methods in reinforcement learning problems. We discover that the performance of these representations depends heavily on the dynamics and visual structure of the environment. As such, we determine that a more systematic study of environments and methods is required. Our third chapter covers our second article, Unsupervised State Representation Learning in Atari, where we try to execute a more thorough study of representation learning methods in RL as motivated by the second chapter. To facilitate a more thorough evaluation of representations in RL we introduce a benchmark of 22 fully labelled Atari games. In addition, we choose the representation learning methods for comparison in a more systematic way by focusing on comparing generative methods with contrastive methods, instead of the less systematically chosen off-the-shelf methods from the second chapter. Finally, we introduce a new contrastive method, ST-DIM, which excels at the 22 Atari games.

Ces dernières années, le domaine de l’apprentissage profond a connu des progrès énormes dans des applications allant de la génération d’images, détection d’objets, modélisation du langage à la réponse aux questions visuelles. Les approches classiques telles que l’apprentissage supervisé nécessitent de grandes quantités de données étiquetées et spécifiques à la tâches. Cependant, celles-ci sont parfois coûteuses, peu pratiques, ou trop longues à collecter. La modélisation efficace en données, qui comprend des techniques comme l’apprentissage few-shot (à partir de peu d’exemples) et l’apprentissage self-supervised (auto-supervisé), tentent de remédier au manque de données spécifiques à la tâche en exploitant de grandes quantités de données plus “générales”. Les progrès de l’apprentissage profond, et en particulier de l’apprentissage few-shot, s’appuient sur les benchmarks (suites d’évaluation), les métriques d’évaluation et les jeux de données, car ceux-ci sont utilisés pour tester et départager différentes méthodes sur des tâches précises, et identifier l’état de l’art. Cependant, du fait qu’il s’agit de versions idéalisées de la tâche à résoudre, les benchmarks sont rarement équivalents à la tâche originelle, et peuvent avoir plusieurs limitations qui entravent leur rôle de sélection des directions de recherche les plus prometteuses. De plus, la définition de métriques d’évaluation pertinentes peut être difficile, en particulier dans le cas de sorties structurées et en haute dimension, telles que des images, de l’audio, de la parole ou encore du texte. Cette thèse discute des limites et des perspectives des benchmarks existants, des fonctions de coût (training losses) et des métriques d’évaluation (evaluation metrics), en mettant l’accent sur la modélisation générative - les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) en particulier - et la modélisation efficace des données, qui comprend l’apprentissage few-shot et self-supervised. La première contribution est une discussion de la tâche de modélisation générative, suivie d’une exploration des propriétés théoriques et empiriques des fonctions de coût des GANs. La deuxième contribution est une discussion sur la limitation des few-shot classification benchmarks, certains ne nécessitant pas de généralisation à de nouvelles sémantiques de classe pour être résolus, et la proposition d’une méthode de base pour les résoudre sans étiquettes en phase de testing. La troisième contribution est une revue sur les méthodes few-shot et self-supervised de détection d’objets , qui souligne les limites et directions de recherche prometteuses. Enfin, la quatrième contribution est une méthode efficace en données pour la description de vidéo qui exploite des jeux de données texte et vidéo non supervisés. / In recent years, the field of deep learning has seen tremendous progress for applications ranging from image generation, object detection, language modeling, to visual question answering. Classic approaches such as supervised learning require large amounts of task-specific and labeled data, which may be too expensive, time-consuming, or impractical to collect. Data-efficient methods, such as few-shot and self-supervised learning, attempt to deal with the limited availability of task-specific data by leveraging large amounts of general data. Progress in deep learning, and in particular, few-shot learning, is largely driven by the relevant benchmarks, evaluation metrics, and datasets. They are used to test and compare different methods on a given task, and determine the state-of-the-art. However, due to being idealized versions of the task to solve, benchmarks are rarely equivalent to the original task, and can have several limitations which hinder their role of identifying the most promising research directions. Moreover, defining meaningful evaluation metrics can be challenging, especially in the case of high-dimensional and structured outputs, such as images, audio, speech, or text. This thesis discusses the limitations and perspectives of existing benchmarks, training losses, and evaluation metrics, with a focus on generative modeling—Generative Adversarial Networks (GANs) in particular—and data-efficient modeling, which includes few-shot and self-supervised learning. The first contribution is a discussion of the generative modeling task, followed by an exploration of theoretical and empirical properties of the GAN loss. The second contribution is a discussion of a limitation of few-shot classification benchmarks, which is that they may not require class semantic generalization to be solved, and the proposal of a baseline method for solving them without test-time labels. The third contribution is a survey of few-shot and self-supervised object detection, which points out the limitations and promising future research for the field. Finally, the fourth contribution is a data-efficient method for video captioning, which leverages unsupervised text and video datasets, and explores several multimodal pretraining strategies.