Cette thèse traite de la problématique de l'unification de différents flux d'informations modales qui peuvent provenir des senseurs d'un agent. Cette unification, inspirée des expériences psychologiques comme l'effet ventriloque, s'appuie sur la détection de corrélations, définies comme des motifs spatiauxqui apparaissent régulièrement dans les flux d'entrée. L'apprentissage de l'espace des corrélations du flux d'entrée échantillonne cet espace et généralise les échantillons appris. Cette thèse propose des principes fonctionnels pour le traitement multimodal de l'information qui ont aboutit à l'architectureconnexionniste, générique, modulaire et cortico-inspirée SOMMA (Self-Organizing Maps for Multimodal Association). Dans ce modèle, le traitement de chaque modalité s'effectue au sein d'une carte corticale. L'unification multimodale de l'information est obtenue par la mise en relation réciproque de ces cartes.L'échantillonnage et la généralisation des corrélations reposent sur une auto-organisation contrainte des cartes. Ce modèle est caractérisé par un apprentissage progressif de ces propriétés fonctionnelles : les propriétés monomodales amorcent l'émergence des propriétés multimodales et, dans le même temps, l'apprentissagede certaines corrélations par chaque carte est un préalable à l'auto-organisation de ces cartes. Par ailleurs, l'utilisation d'une architecture connexionniste et d'un apprentissage continu et non supervisé fournit au modèle des propriétés de robustesse et d'adaptabilité qui sont généralement absentes des approches informatiques classiques. / This thesis focuses on unifying multiple modal data flows that may be provided by sensors of an agent. This unification, inspired by psychological experiments like the ventriloquist effect, is based on detecting correlations which are defined as temporally recurrent spatial patterns that appear in the input flows. Learning of the input flow correlations space consists on sampling this space and generalizing theselearned samples. This thesis proposed some functional paradigms for multimodal data processing, leading to the connectionist, generic, modular and cortically inspired architecture SOMMA (Self-Organizing Maps for Multimodal Association). In this model, each modal stimulus is processed in a cortical map. Interconnectionof these maps provides an unifying multimodal data processing. Sampling and generalization of correlations are based on the constrained self-organization of each map. The model is characterised by a gradual emergence of these functional properties : monomodal properties lead to the emergence of multimodal ones and learning of correlations in each map precedes self-organization of these maps.Furthermore, the use of a connectionist architecture and of on-line and unsupervised learning provides plasticity and robustness properties to the data processing in SOMMA. Classical artificial intelligence models usually miss such properties.

Cette thèse traite de la problématique de l'unification de différents flux d'informations modales qui peuvent provenir des senseurs d'un agent. Cette unification, inspirée des expériences psychologiques comme l'effet ventriloque, s'appuie sur la détection de corrélations, définies comme des motifs spatiaux qui apparaissent régulièrement dans les flux d'entrée. L'apprentissage de l'espace des corrélations du flux d'entrée échantillonne cet espace et généralise les échantillons appris. Cette thèse propose des principes fonctionnels pour le traitement multimodal de l'information qui ont aboutit à l'architecture connexionniste, générique, modulaire et cortico-inspirée SOMMA (Self-Organizing Maps for Multimodal Association). Dans ce modèle, le traitement de chaque modalité s'effectue au sein d'une carte corticale. L'unification multimodale de l'information est obtenue par la mise en relation réciproque de ces cartes. L'échantillonnage et la généralisation des corrélations reposent sur une auto-organisation contrainte des cartes. Ce modèle est caractérisé par un apprentissage progressif de ces propriétés fonctionnelles: les propriétés monomodales amorcent l'émergence des propriétés multimodales et, dans le même temps, l'apprentissage de certaines corrélations par chaque carte est un préalable à l'auto-organisation de ces cartes. Par ailleurs, l'utilisation d'une architecture connexionniste et d'un apprentissage continu et non supervisé fournit au modèle des propriétés de robustesse et d'adaptabilité qui sont généralement absentes des approches informatiques classiques.

L'un des défis des systèmes d'apprentissage automatique actuels est que les paradigmes d'IA standard ne sont pas doués pour transférer (ou exploiter) les connaissances entre les tâches. Alors que de nombreux systèmes ont été formés et ont obtenu des performances élevées sur une distribution spécifique d'une tâche, il est pas facile de former des systèmes d'IA qui peuvent bien fonctionner sur un ensemble diversifié de tâches qui appartiennent aux différentes distributions. Ce problème a été abordé sous différents angles dans différents domaines, y compris l'apprentissage continu et la généralisation hors distribution. Si un système d'IA est formé sur un ensemble de tâches appartenant à différentes distributions, il pourrait oublier les connaissances acquises lors des tâches précédentes. En apprentissage continu, ce processus entraîne un oubli catastrophique qui est l'un des problèmes fondamentaux de ce domaine. La première projet de recherche dans cette thèse porte sur la comparaison d'un apprenant chaotique et d'un naïf configuration de l'apprentissage continu. La formation d'un modèle de réseau neuronal profond nécessite généralement plusieurs itérations, ou époques, sur l'ensemble de données d'apprentissage, pour mieux estimer les paramètres du modèle. La plupart des approches proposées pour ce problème tentent de compenser les effets de mises à jour des paramètres dans la configuration incrémentielle par lots dans laquelle le modèle de formation visite un grand nombre de échantillons pour plusieurs époques. Cependant, il n'est pas réaliste de s'attendre à ce que les données de formation soient toujours alimenté au modèle. Dans ce chapitre, nous proposons un apprenant de flux chaotique qui imite le chaotique comportement des neurones biologiques et ne met pas à jour les paramètres du réseau. De plus, il peut fonctionner avec moins d'échantillons par rapport aux modèles d'apprentissage en profondeur sur les configurations d'apprentissage par flux. Fait intéressant, nos expériences sur différents ensembles de données montrent que l'apprenant de flux chaotique a moins d'oubli catastrophique de par sa nature par rapport à un modèle CNN en continu apprentissage. Les modèles d'apprentissage en profondeur ont une performance de généralisation hors distribution naïve où la distribution des tests est inconnue et différente de la formation. Au cours des dernières années, il y a eu eu de nombreux projets de recherche pour comparer les algorithmes hors distribution, y compris la moyenne et méthodes basées sur les scores. Cependant, la plupart des méthodes proposées ne tiennent pas compte du niveau de difficulté de tâches. Le deuxième projet de recherche de cette thèse, l'analyse de certains éléments logiques et pratiques les forces et les inconvénients des méthodes existantes de comparaison et de classement hors distribution algorithmes. Nous proposons une nouvelle approche de classement pour définir les ratios de difficulté des tâches afin de comparer les algorithmes de généralisation hors distribution. Nous avons comparé la moyenne, basée sur le score, et des classements basés sur la difficulté de quatre tâches sélectionnées du benchmark WILDS et cinq algorithmes hors distribution populaires pour l'expérience. L'analyse montre d'importantes changements dans les ordres de classement par rapport aux approches de classement actuelles. / One of the challenges of current machine learning systems is that standard AI paradigms are not good at transferring (or leveraging) knowledge across tasks. While many systems have been trained and achieved high performance on a specific distribution of a task, it is not easy to train AI systems that can perform well on a diverse set of tasks that belong to different distributions. This problem has been addressed from different perspectives in different domains including continual learning and out-of-distribution generalization. If an AI system is trained on a set of tasks belonging to different distributions, it could forget the knowledge it acquired from previous tasks. In continual learning, this process results in catastrophic forgetting which is one of the core issues of this domain. The first research project in this thesis focuses on the comparison of a chaotic learner and a naive continual learning setup. Training a deep neural network model usually requires multiple iterations, or epochs, over the training data set, to better estimate the parameters of the model. Most proposed approaches for this issue try to compensate for the effects of parameter updates in the batch incremental setup in which the training model visits a lot of samples for several epochs. However, it is not realistic to expect training data will always be fed to the model. In this chapter, we propose a chaotic stream learner that mimics the chaotic behavior of biological neurons and does not update network parameters. In addition, it can work with fewer samples compared to deep learning models on stream learning setups. Interestingly, our experiments on different datasets show that the chaotic stream learner has less catastrophic forgetting by its nature in comparison to a CNN model in continual learning. Deep Learning models have a naive out-of-distribution~(OoD) generalization performance where the testing distribution is unknown and different from the training. In the last years, there have been many research projects to compare OoD algorithms, including average and score-based methods. However, most proposed methods do not consider the level of difficulty of tasks. The second research project in this thesis, analysis some logical and practical strengths and drawbacks of existing methods for comparing and ranking OoD algorithms. We propose a novel ranking approach to define the task difficulty ratios to compare OoD generalization algorithms. We compared the average, score-based, and difficulty-based rankings of four selected tasks from the WILDS benchmark and five popular OoD algorithms for the experiment. The analysis shows significant changes in the ranking orders compared with current ranking approaches.

Nous introduisons la configuration de la "Classification Incrémentale Implicitement Raffinée / Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)", une extension de la configuration de l'apprentissage incrémental des classes où les lots de classes entrants possèdent deux niveaux de granularité, c'est-à-dire que chaque échantillon peut avoir une étiquette (label) de haut niveau (brute), comme "ours”, et une étiquette de bas niveau (plus fine), comme "ours polaire". Une seule étiquette (label) est fournie à la fois, et le modèle doit trouver l’autre étiquette s’il l’a déjà apprise. Cette configuration est plus conforme aux scénarios de la vie réelle, où un apprenant aura tendance à interagir avec la même famille d’entités plusieurs fois, découvrant ainsi encore plus de granularité à leur sujet, tout en essayant de ne pas oublier les connaissances acquises précédemment. De plus, cette configuration permet d’évaluer les modèles pour certains défis importants liés à l’apprentissage tout au long de la vie (lifelong learning) qui ne peuvent pas être facilement abordés dans les configurations existantes. Ces défis peuvent être motivés par l’exemple suivant: “si un modèle a été entraîné sur la classe ours dans une tâche et sur ours polaire dans une autre tâche; oubliera-t-il le concept d’ours, déduira-t-il à juste titre qu’un ours polaire est également un ours ? et associera-t-il à tort l’étiquette d’ours polaire à d’autres races d’ours ?” Nous développons un benchmark qui permet d’évaluer les modèles sur la configuration de l’IIRC. Nous évaluons plusieurs algorithmes d’apprentissage ”tout au long de la vie” (lifelong learning) de l’état de l’art. Par exemple, les méthodes basées sur la distillation sont relativement performantes mais ont tendance à prédire de manière incorrecte un trop grand nombre d’étiquettes par image. Nous espérons que la configuration proposée, ainsi que le benchmark, fourniront un cadre de problème significatif aux praticiens. / We introduce the "Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)" setup, an extension to the class incremental learning setup where the incoming batches of classes have two granularity levels. i.e., each sample could have a high-level (coarse) label like "bear" and a low-level (fine) label like "polar bear". Only one label is provided at a time, and the model has to figure out the other label if it has already learned it. This setup is more aligned with real-life scenarios, where a learner usually interacts with the same family of entities multiple times, discovers more granularity about them, while still trying not to forget previous knowledge. Moreover, this setup enables evaluating models for some important lifelong learning challenges that cannot be easily addressed under the existing setups. These challenges can be motivated by the example "if a model was trained on the class bear in one task and on polar bear in another task, will it forget the concept of bear, will it rightfully infer that a polar bear is still a bear? and will it wrongfully associate the label of polar bear to other breeds of bear?". We develop a standardized benchmark that enables evaluating models on the IIRC setup. We evaluate several state-of-the-art lifelong learning algorithms and highlight their strengths and limitations. For example, distillation-based methods perform relatively well but are prone to incorrectly predicting too many labels per image. We hope that the proposed setup, along with the benchmark, would provide a meaningful problem setting to the practitioners.