Sachant qu'une grande partie des offres d'emplois et des profils candidats est en ligne, le e-recrutement constitue un riche objet d'étude. Ces documents sont des textes non structurés, et le grand nombre ainsi que l'hétérogénéité des sites de recrutement implique une profusion de vocabulaires et nomenclatures. Avec l'objectif de manipuler plus aisément ces données, Multiposting, une entreprise française spécialisée dans les outils de e-recrutement, a soutenu cette thèse, notamment en terme de données, en fournissant des millions de CV numériques et offres d'emplois agrégées de sources publiques.Une difficulté lors de la manipulation de telles données est d'en déduire les concepts sous-jacents, les concepts derrière les mots n'étant compréhensibles que des humains. Déduire de tels attributs structurés à partir de donnée textuelle brute est le problème abordé dans cette thèse, sous le nom de normalisation. Avec l'objectif d'un traitement unifié, la normalisation doit fournir des valeurs dans une nomenclature, de sorte que les attributs résultants forment une représentation structurée unique de l'information. Ce traitement traduit donc chaque document en un language commun, ce qui permet d'agréger l'ensemble des données dans un format exploitable et compréhensible. Plusieurs questions sont cependant soulevées: peut-on exploiter les structures locales des sites web dans l'objectif d'une normalisation finale unifiée? Quelle structure de nomenclature est la plus adaptée à la normalisation, et comment l'exploiter? Est-il possible de construire automatiquement une telle nomenclature de zéro, ou de normaliser sans en avoir une?Pour illustrer le problème de la normalisation, nous allons étudier par exemple la déduction des compétences ou de la catégorie professionelle d'une offre d'emploi, ou encore du niveau d'étude d'un profil de candidat. Un défi du e-recrutement est que les concepts évoluent continuellement, de sorte que la normalisation se doit de suivre les tendances du marché. A la lumière de cela, nous allons proposer un ensemble de modèles d'apprentissage statistique nécessitant le minimum de supervision et facilement adaptables à l'évolution des nomenclatures. Les questions posées ont trouvé des solutions dans le raisonnement à partir de cas, le learning-to-rank semi-supervisé, les modèles à variable latente, ainsi qu'en bénéficiant de l'Open Data et des médias sociaux. Les différents modèles proposés ont été expérimentés sur des données réelles, avant d'être implémentés industriellement. La normalisation résultante est au coeur de SmartSearch, un projet qui fournit une analyse exhaustive du marché de l'emploi. / With so many job adverts and candidate profiles available online, the e-recruitment constitutes a rich object of study. All this information is however textual data, which from a computational point of view is unstructured. The large number and heterogeneity of recruitment websites also means that there is a lot of vocabularies and nomenclatures. One of the difficulties when dealing with this type of raw textual data is being able to grasp the concepts contained in it, which is the problem of standardization that is tackled in this thesis. The aim of standardization is to create a unified process providing values in a nomenclature. A nomenclature is by definition a finite set of meaningful concepts, which means that the attributes resulting from standardization are a structured representation of the information. Several questions are however raised: Are the websites' structured data usable for a unified standardization? What structure of nomenclature is the best suited for standardization, and how to leverage it? Is it possible to automatically build such a nomenclature from scratch, or to manage the standardization process without one? To illustrate the various obstacles of standardization, the examples we are going to study include the inference of the skills or the category of a job advert, or the level of training of a candidate profile. One of the challenges of e-recruitment is that the concepts are continuously evolving, which means that the standardization must be up-to-date with job market trends. In light of this, we will propose a set of machine learning models that require minimal supervision and can easily adapt to the evolution of the nomenclatures. The questions raised found partial answers using Case Based Reasoning, semi-supervised Learning-to-Rank, latent variable models, and leveraging the evolving sources of the semantic web and social media. The different models proposed have been tested on real-world data, before being implemented in a industrial environment. The resulting standardization is at the core of SmartSearch, a project which provides a comprehensive analysis of the job market.

Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales ainsi que sur les problèmes de reconstructions parcimonieux.Les sections successives de cette thèse traite de la découverte de structure sur des modèles graphiques “undirected” construit à partir de peu de données. En particulier, on se concentre sur des hypothèses de parcimonie et autres hypothèses de structures dans les modèles graphiques gaussiens. Deux contributions s’en dégagent. On construit une approche pour identifier les différentes entre des modèles graphiques gaussiens (GGMs) qui partagent la même structure sous-jacente. On dérive la distribution de différences de paramètres sous une pénalité jointe quand la différence des paramètres est parcimonieuse. On montre ensuite comment cette approche peut être utilisée pour obtenir des intervalles de confiances sur les différences prises par le GGM sur les arêtes. De là, on introduit un nouvel algorithme d’apprentissage lié au problème de découverte de structure sur les modèles graphiques non dirigées des échantillons observés. On démontre que les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour apprendre des estimateurs efficacaces de ce problèmes. On montre empiriquement que ces méthodes sont une alternatives flexible et performantes par rapport aux techniques existantes. / This dissertation presents novel structured sparse learning methods on graphs that address commonly found problems in the analysis of neuroimaging data as well as other high dimensional data with few samples. The first part of the thesis proposes convex relaxations of discrete and combinatorial penalties involving sparsity and bounded total variation on a graph as well as bounded `2 norm. These are developed with the aim of learning an interpretable predictive linear model and we demonstrate their effectiveness on neuroimaging data as well as a sparse image recovery problem.The subsequent parts of the thesis considers structure discovery of undirected graphical models from few observational data. In particular we focus on invoking sparsity and other structured assumptions in Gaussian Graphical Models (GGMs). To this end we make two contributions. We show an approach to identify differences in Gaussian Graphical Models (GGMs) known to have similar structure. We derive the distribution of parameter differences under a joint penalty when parameters are known to be sparse in the difference. We then show how this approach can be used to obtain confidence intervals on edge differences in GGMs. We then introduce a novel learning based approach to the problem structure discovery of undirected graphical models from observational data. We demonstrate how neural networks can be used to learn effective estimators for this problem. This is empirically shown to be flexible and efficient alternatives to existing techniques.

Titre de l'écran-titre (visionné le 6 juin 2023) / Le sujet de ce mémoire concerne l'utilisation de données incomplètes qui sont utilisées à des fins d'apprentissage statistique, dans un contexte où une méthode de traitement des données manquantes a été appliquée aux données. La problématique motivant ce travail est la prédiction de l'abandon scolaire chez les étudiants collégiaux. La caractéristique principale de la non-réponse au sein de ces données est que les étudiants ayant le statut d'immigrant ont une non-réponse quasi complète pour certaines variables. À partir d'une étude de simulation répliquant le comportement des données collégiales, différentes méthodes d'imputation sont utilisées sur des jeux de données ayant différentes configurations de non-réponse. Ces données imputées sont ensuite utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage statistique afin d'en évaluer les performances. À partir des résultats de cette étude de simulation, les combinaisons de méthodes d'imputation et de modèles d'apprentissage statistique ayant le mieux performé au niveau des prédictions sont appliquées aux données collégiales afin de déterminer quelles méthodes d'imputation permettent d'obtenir les meilleures performances prédictives. / This thesis deals with the use of incomplete data, to which a missing data treatment has been applied, in a statistical learning problem. The issue motivating this project is the prediction of school dropout among college students. The main characteristic of non-response in these data is that students with immigrant status have non-response for almost all the variables. Based on a simulation study replicating the behavior of college data, different imputation methods are applied on datasets with different nonresponse patterns. The imputed data are then used to train statistical learning models and to evaluate their performance. Based on the results of the simulation study, the best-performing combinations of imputation methods and statistical learning models are applied to college data.

Dans cette thèse nous étudions l'estimation de modèles probabilistes discriminants, surtout des aspects d'apprentissage semi-supervisé et de sélection de caractéristiques. Le but de l'apprentissage semi-supervisé est d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage supervisé en utilisant des données non étiquetées. Cet objectif est difficile à atteindre dans les cas des modèles discriminants. Les modèles probabilistes discriminants permettent de manipuler des représentations linguistiques riches, sous la forme de vecteurs de caractéristiques de très grande taille. Travailler en grande dimension pose des problèmes, en particulier computationnels, qui sont exacerbés dans le cadre de modèles de séquences tels que les champs aléatoires conditionnels (CRF). Sélectionner automatiquement les caractéristiques pertinentes s'avère alors intéressant et donne lieu à des modèles plus compacts et plus faciles à utiliser. Notre contribution est double. Nous introduisons une méthode originale et simple pour intégrer des données non étiquetées dans une fonction objectif semi-supervisé. Nous démontrons alors que l'estimateur semi-supervisé correspondant est asymptotiquement optimal. Le cas de la régression logistique est illustré par des résultats d'expériences. Nous proposons un algorithme d'estimation pour les CRF qui réalise une sélection de caractéristiques, par le truchement d'une pénalisation $L_1$. Nous présentons également les résultats d'expériences menées sur des tâches de traitement des langues, en analysant les performances en généralisation et les caractéristiques sélectionnées. Nous proposons finalement diverses pistes pour améliorer l'efficacité computationelle de cette technique.

Nous étudions dans cette thèse une représentation particulière de signaux fondée sur une méthode d’apprentissage statistique, qui consiste à modéliser des données comme combinaisons linéaires de quelques éléments d’un dictionnaire appris. Ceci peut être vu comme une extension du cadre classique des ondelettes, dont le but est de construire de tels dictionnaires (souvent des bases orthonormales) qui sont adaptés aux signaux naturels. Un succès important de cette approche a été sa capacité à modéliser des imagettes, et la performance des méthodes de débruitage d’images fondées sur elle. Nous traitons plusieurs questions ouvertes, qui sont reliées à ce cadre : Comment apprendre efficacement un dictionnaire ? Comment enrichir ce modèle en ajoutant une structure sous-jacente au dictionnaire ? Est-il possible d’améliorer les méthodes actuelles de traitement d’image fondées sur cette approche ? Comment doit-on apprendre le dictionnaire lorsque celui-ci est utilisé pour une tâche autre que la reconstruction de signaux ? Y a-t-il des applications intéressantes de cette méthode en vision par ordinateur ? Nous répondons à ces questions, avec un point de vue multidisciplinaire, en empruntant des outils d’apprentissage statistique, d’optimisation convexe et stochastique, de traitement des signaux et des images, de vison par ordinateur, mais aussi d'optimisation sur des graphes. / We study in this thesis a particular machine learning approach to represent signals that that consists of modelling data as linear combinations of a few elements from a learned dictionary. It can be viewed as an extension of the classical wavelet framework, whose goal is to design such dictionaries (often orthonormal basis) that are adapted to natural signals. An important success of dictionary learning methods has been their ability to model natural image patches and the performance of image denoising algorithms that it has yielded. We address several open questions related to this framework: How to efficiently optimize the dictionary? How can the model be enriched by adding a structure to the dictionary? Can current image processing tools based on this method be further improved? How should one learn the dictionary when it is used for a different task than signal reconstruction? How can it be used for solving computer vision problems? We answer these questions with a multidisciplinarity approach, using tools from statistical machine learning, convex and stochastic optimization, image and signal processing, computer vision, but also optimization on graphs.

Les méthodes d'agrégation en apprentissage statistique combinent plusieurs prédicteurs intermédiaires construits à partir du même jeu de données dans le but d'obtenir un prédicteur plus stable avec une meilleure performance. Celles-ci ont été amplement étudiées et ont données lieu à plusieurs travaux, théoriques et empiriques dans plusieurs contextes, supervisés et non supervisés. Dans ce travail nous nous intéressons dans un premier temps à l'apport de ces méthodes au problème de l'estimation de la densité. Nous proposons plusieurs estimateurs simples obtenus comme combinaisons linéaires d'histogrammes. La principale différence entre ceux-ci est quant à la nature de l'aléatoire introduite à chaque étape de l'agrégation. Nous comparons ces techniques à d'autres approches similaires et aux estimateurs classiques sur un choix varié de modèles, et nous démontrons les propriétés asymptotiques pour un de ces algorithmes (Random Averaged Shifted Histogram). Une seconde partie est consacrée aux extensions du Boosting pour le cas multiclasse. Nous proposons un nouvel algorithme (Adaboost.BG) qui fournit un classifieur final en se basant sur un calcul d'erreur qui prend en compte la marge individuelle de chaque modèle introduit dans l'agrégation. Nous comparons cette méthode à d'autres algorithmes sur plusieurs jeu de données artificiels classiques. / Ensemble methods in statistical learning combine several base learners built from the same data set in order to obtain a more stable predictor with better performance. Such methods have been extensively studied in the supervised context for regression and classification. In this work we consider the extension of these approaches to density estimation. We suggest several new algorithms in the same spirit as bagging and boosting. We show the efficiency of combined density estimators by extensive simulations. We give also the theoretical results for one of our algorithms (Random Averaged Shifted Histogram) by mean of asymptotical convergence under milmd conditions. A second part is devoted to the extensions of the Boosting algorithms for the multiclass case. We propose a new algorithm (Adaboost.BG) accounting for the margin of the base classifiers and show its efficiency by simulations and comparing it to the most used methods in this context on several datasets from the machine learning benchmark. Partial theoretical results are given for our algorithm, such as the exponential decrease of the learning set misclassification error to zero.

Cette thèse traite du problème de l'apprentissage automatique supervisé dans le cas ou l'on considère plusieurs sorties, potentiellement de différent types. Nous proposons d'explorer trois différents axes de recherche en rapport avec ce sujet. Dans un premier temps, nous nous concentrons sur le cas homogène et proposons un cadre théorique pour étudier la consistance des problèmes multi-labels dans le cas de l'utilisation de chaîne de classifieurs. Ensuite, en nous plaçant dans ce cadre, nous proposons une borne de Rademacher sur l'erreur de généralisation pour tous les classifieurs de la chaîne et exposons deux facteurs de dépendance reliant les sorties les unes aux autres. Dans un deuxième temps, nous développons et analysons la performance de modèles en lien avec la théorie proposée. Toujours dans le cadre de l'apprentissage avec plusieurs sorties homogènes, nous proposons un modèle basé sur des réseaux de neurones pour l'analyse de sentiments à grain fin. Enfin, nous proposons un cadre et une étude empirique qui montrent la pertinence de l'apprentissage multi-objectif dans le cas de multiples sorties hétérogènes. / In this thesis, we study the problem of learning with multiple outputs related to different tasks, such as classification and ranking. In this line of research, we explored three different axes. First we proposed a theoretical framework that can be used to show the consistency of multi-label learning in the case of classifier chains, where outputs are homogeneous. Based on this framework, we proposed Rademacher generalization error bound made by any classifier in the chain and exhibit dependency factors relating each output to the others. As a result, we introduced multiple strategies to learn classifier chains and select an order for the chain. Still focusing on the homogeneous multi-output framework, we proposed a neural network based solution for fine-grained sentiment analysis and show the efficiency of the approach. Finally, we proposed a framework and an empirical study showing the interest of learning with multiple tasks, even when the outputs are of different types.

De nombreux algorithmes en Apprentissage Automatique utilisent une notion de distance ou de similarité entre les exemples pour résoudre divers problèmes tels que la classification, le partitionnement ou l'adaptation de domaine. En fonction des tâches considérées ces métriques devraient avoir des propriétés différentes mais les choisir manuellement peut-être fastidieux et difficile. Une solution naturelle est alors d'adapter automatiquement ces métriques à la tâche considérée. Il s'agit alors d'un problème connu sous le nom d'Apprentissage de Métriques et où le but est principalement de trouver les meilleurs paramètres d'une métrique respectant des contraintes spécifiques. Les approches classiques dans ce domaine se focalisent habituellement sur l'apprentissage de distances de Mahalanobis ou de similarités bilinéaires et l'une des principales limitations est le fait que le contrôle du comportement de ces métriques est souvent limité. De plus, si des travaux théoriques existent pour justifier de la capacité de généralisation des modèles appris, la plupart des approches ne présentent pas de telles garanties. Dans cette thèse nous proposons de nouveaux algorithmes pour apprendre des métriques à comportement contrôlé et nous mettons l'accent sur les propriétés théoriques de ceux-ci. Nous proposons quatre contributions distinctes qui peuvent être séparées en deux parties: (i) contrôler la métrique apprise en utilisant une métrique de référence et (ii) contrôler la transformation induite par la métrique apprise. Notre première contribution est une approche locale d'apprentissage de métriques où le but est de régresser une distance proportionnelle à la perception humaine des couleurs. Notre approche est justifiée théoriquement par des garanties en généralisation sur les métriques apprises. Dans notre deuxième contribution nous nous sommes intéressés à l'analyse théorique de l'intérêt d'utiliser une métrique de référence dans un terme de régularisation biaisé pour aider lors du processus d'apprentissage. Nous proposons d'utiliser trois cadres théoriques différents qui nous permettent de dériver trois mesures différentes de l'apport de la métrique de référence. Ces mesures nous donnent un aperçu de l'impact de la métrique de référence sur celle apprise. Dans notre troisième contribution nous proposons un algorithme d'apprentissage de métriques où la transformation induite est contrôlée. L'idée est que, plutôt que d'utiliser des contraintes de similarité et de dissimilarité, chaque exemple est associé à un point virtuel qui appartient déjà à l'espace induit par la métrique apprise. D'un point de vue théorique nous montrons que les métriques apprises de cette façon généralisent bien mais aussi que notre approche est liée à une méthode plus classique d'apprentissage de métriques basée sur des contraintes de paires. Dans notre quatrième contribution nous essayons aussi de contrôler la transformation induite par une métrique apprise. Cependant, plutôt que considérer un contrôle individuel pour chaque exemple, nous proposons une approche plus globale en forçant la transformation à suivre une transformation géométrique associée à un problème de transport optimal. D'un point de vue théorique nous proposons une discussion sur le lien entre la transformation associée à la métrique apprise et la transformation associée au problème de transport optimal. D'un point de vue plus pratique nous montrons l'intérêt de notre approche pour l'adaptation de domaine mais aussi pour l'édition d'images / Many Machine Learning algorithms make use of a notion of distance or similarity between examples to solve various problems such as classification, clustering or domain adaptation. Depending on the tasks considered these metrics should have different properties but manually choosing an adapted comparison function can be tedious and difficult. A natural trend is then to automatically tailor such metrics to the task at hand. This is known as Metric Learning and the goal is mainly to find the best parameters of a metric under some specific constraints. Standard approaches in this field usually focus on learning Mahalanobis distances or Bilinear similarities and one of the main limitations is that the control over the behaviour of the learned metrics is often limited. Furthermore if some theoretical works exist to justify the generalization ability of the learned models, most of the approaches do not come with such guarantees. In this thesis we propose new algorithms to learn metrics with a controlled behaviour and we put a particular emphasis on the theoretical properties of these algorithms. We propose four distinct contributions which can be separated in two parts, namely (i) controlling the metric with respect to a reference metric and (ii) controlling the underlying transformation corresponding to the learned metric. Our first contribution is a local metric learning method where the goal is to regress a distance proportional to the human perception of colors. Our approach is backed up by theoretical guarantees on the generalization ability of the learned metrics. In our second contribution we are interested in theoretically studying the interest of using a reference metric in a biased regularization term to help during the learning process. We propose to use three different theoretical frameworks allowing us to derive three different measures of goodness for the reference metric. These measures give us some insights on the impact of the reference metric on the learned one. In our third contribution we propose a metric learning algorithm where the underlying transformation is controlled. The idea is that instead of using similarity and dissimilarity constraints we associate each learning example to a so-called virtual point belonging to the output space associated with the learned metric. We theoretically show that metrics learned in this way generalize well but also that our approach is linked to a classic metric learning method based on pairs constraints. In our fourth contribution we also try to control the underlying transformation of a learned metric. However instead of considering a point-wise control we consider a global one by forcing the transformation to follow the geometrical transformation associated to an optimal transport problem. From a theoretical standpoint we propose a discussion on the link between the transformation associated with the learned metric and the transformation associated with the optimal transport problem. On a more practical side we show the interest of our approach for domain adaptation but also for a task of seamless copy in images

Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilote. Un petit nombre d’enregistrement longue durée a été réalisé, et des enregistrements existants ont été récupérés au CHU Grenoble.Nous commençons par valider l’efficacité des réseaux de neurones profonds pour l’analyse EEG d’échantillons bruts. Nous choisissons à cet effet de travailler sur la classification de stades de sommeil. Nous utilisons un réseau de neurones convolutionnel adapté pour l’EEG que nous entrainons et évaluons sur le jeu de données SHHS (Sleep Heart Health Study). Cela constitue le premier system neuronal à cette échelle (5000 patients) pour l’analyse du sommeil. Les performances de classification atteignent ou dépassent l’état de l’art.En utilisation réelle, pour la plupart des applications cliniques le défi principal est le manque d’annotations adéquates sur les patterns EEG ou sur de court segments de données (et la difficulté d’en établir). Les annotations disponibles sont généralement haut niveau (par exemple, le devenir clinique) est sont donc peu nombreuses. Nous recherchons comment apprendre des représentations compactes de séquences EEG de façon non-supervisée/semi-supervisée. Le domaine de l’apprentissage non supervisé est encore jeune. Pour se comparer aux travaux existants nous commençons avec des données de type image, et investiguons l’utilisation de réseaux adversaires génératifs (GANs) pour l’apprentissage adversaire non-supervisé de représentations. La qualité et la stabilité de différentes variantes sont évaluées. Nous appliquons ensuite un GAN de Wasserstein avec pénalité sur les gradients à la génération de séquences EEG. Le système, entrainé sur des séquences mono-piste de patients en coma post anoxique, est capable de générer des séquences réalistes. Nous développons et discutons aussi des idées originales pour l’apprentissage de représentations en alignant des distributions dans l’espace de sortie du réseau représentatif.Pour finir, les signaux EEG multipistes ont des spécificités qu’il est souhaitable de prendre en compte dans les architectures de caractérisation. Chaque échantillon d’EEG est un mélange instantané des activités d’un certain nombre de sources. Partant de ce constat nous proposons un système d’analyse composé d’un sous-système d’analyse spatiale suivi d’un sous-système d’analyse temporelle. Le sous-système d’analyse spatiale est une extension de méthodes de séparation de sources construite à l’aide de couches neuronales avec des poids adaptatifs pour la recombinaison des pistes, c’est à dire que ces poids ne sont pas appris mais dépendent de caractéristiques du signal d’entrée. Nous montrons que cette architecture peut apprendre à réaliser une analyse en composantes indépendantes, si elle est entrainée sur une mesure de non-gaussianité. Pour l’analyse temporelle, des réseaux convolutionnels classiques utilisés séparément sur les pistes recombinées peuvent être utilisés. / The objective of this research is to explore and develop machine learning methods for the analysis of continuous electroencephalogram (EEG). Continuous EEG is an interesting modality for functional evaluation of cerebral state in the intensive care unit and beyond. Today its clinical use remains more limited that it could be because interpretation is still mostly performed visually by trained experts. In this work we develop automated analysis tools based on deep neural models.The subparts of this work hinge around post-anoxic coma prognostication, chosen as pilot application. A small number of long-duration records were performed and available existing data was gathered from CHU Grenoble. Different components of a semi-supervised architecture that addresses the application are imagined, developed, and validated on surrogate tasks.First, we validate the effectiveness of deep neural networks for EEG analysis from raw samples. For this we choose the supervised task of sleep stage classification from single-channel EEG. We use a convolutional neural network adapted for EEG and we train and evaluate the system on the SHHS (Sleep Heart Health Study) dataset. This constitutes the first neural sleep scoring system at this scale (5000 patients). Classification performance reaches or surpasses the state of the art.In real use for most clinical applications, the main challenge is the lack of (and difficulty of establishing) suitable annotations on patterns or short EEG segments. Available annotations are high-level (for example, clinical outcome) and therefore they are few. We search how to learn compact EEG representations in an unsupervised/semi-supervised manner. The field of unsupervised learning using deep neural networks is still young. To compare to existing work we start with image data and investigate the use of generative adversarial networks (GANs) for unsupervised adversarial representation learning. The quality and stability of different variants are evaluated. We then apply Gradient-penalized Wasserstein GANs on EEG sequences generation. The system is trained on single channel sequences from post-anoxic coma patients and is able to generate realistic synthetic sequences. We also explore and discuss original ideas for learning representations through matching distributions in the output space of representative networks.Finally, multichannel EEG signals have specificities that should be accounted for in characterization architectures. Each EEG sample is an instantaneous mixture of the activities of a number of sources. Based on this statement we propose an analysis system made of a spatial analysis subsystem followed by a temporal analysis subsystem. The spatial analysis subsystem is an extension of source separation methods built with a neural architecture with adaptive recombination weights, i.e. weights that are not learned but depend on features of the input. We show that this architecture learns to perform Independent Component Analysis if it is trained on a measure of non-gaussianity. For temporal analysis, standard (shared) convolutional neural networks applied on separate recomposed channels can be used.

L'objectif de cette Thèse est d'apporter une contribution au problème de l'apprentissage statistique, notamment en développant des méthodes pour prendre en compte des données fonctionnelles. Dans la première partie, nous développons une approche de type plus proches voisins pour la régression fonctionnelle. Dans la deuxième, nous étudions les propriétés de la méthode de quantification dans des espaces de dimension infinie. Nous appliquons ensuite cette méthode pour réaliser une étude comportementale de bancs d'anchois. Enfin, la dernière partie est dédiée au problème de l'estimation des ensembles de niveaux de la fonction de régression dans un cadre multivarié.