Cette thèse propose de s'intéresser au problème de la prédiction en apprentissage statistique sous contrainte de coût, notamment du coût de l'information utilisée par le système de prédiction. Les approches classiques d'apprentissage statistique utilisent généralement le seul aspect de la performance en prédiction pour évaluer la qualité d'un modèle, ignorant le coût potentiel du modèle, par exemple en quantité de données utilisées en apprentissage (nombre d'exemples, nombre d'étiquette, mémoire) ou en inférence (quantité de features -ou caractéristiques-). Nous proposons plus particulièrement dans ce manuscrit plusieurs approches pour l'inférence sous contrainte de coût en terme de caractéristiques. Nous développons trois modèles qui intègrent pendant l'apprentissage une notion du coût de l'information utilisée pour la prédiction, avec pour objectif de contraindre le coût de la prédiction en inférence. Nous présentons un modèle de sélection de features appliqué au démarrage à froid en recommendation, puis deux méthodes adaptatives d'acquisition de caractéristiques, qui permettent un meilleur compromis coût/prédiction, dans un cadre plus général. Nous utilisons des méthodes d'apprentissage de représentations avec des architectures type réseau de neurones récurrents et des algorithmes par descente de gradient pour l'apprentissage. La dernière partie du manuscrit s'intéresse au coût lié aux étiquettes, usuellement dénommé apprentissage actif dans la littérature. Nous présentons nos travaux pour une approche nouvelle de ce problème en utilisant le méta-apprentissage ainsi qu'une première instanciation basée sur des réseaux récurrents bi-directionnels. / This thesis studies the problem of machine learning under budget constraints, in particular we propose to focus on the cost of the information used by the system to predict accurately. Most methods in machine learning usually defines the quality as the performance (e.g accuracy) on the task at hand, but ignores the cost of the model itself: for instance, the number of examples and/or labels needed during learning, the memory used, or the number of features required to predict at test-time. We propose more specifically in this manuscript several methods for cost-sensitive prediction w.r.t. the quantity of features used. We present three models that learn to predict under such constraint, i.e that learn a strategy to gather only the necessary information in order to predict well but with a small cost. The first model is a static approach applied on cold-start recommendation. We then define two adaptive methods that allow for a better trade-off between cost and accuracy, in a more generic setting. We rely on representation learning techniques, along with recurrent neural networks architecture and gradient descent algorithms for learning. In the last part of the thesis, we propose to study the problem of active-learning, where one aims at constraining the amount of labels used to train a model. We present our work for a novel approach of the problem using meta-learning, with an instantiation using bi-directional recurrent neural networks.

Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. Nous proposons un nouvel estimateur défini via la vraisemblance complète de Cox et une pénalisation permettant à la fois la sélection de variables et de forcer, quand c’est possible, les coefficients à être constants. Nous introduisons des algorithmes d'optimisation proximaux, permettant d'estimer les coefficients du modèle de manière efficace. L'implémentation de ces méthodes en C++ et dans le package R coxtv permet d'analyser des jeux de données de taille supérieure à la mémoire vive; via un streaming du flux de données et des méthodes d'apprentissage en ligne, telles que la descente de gradient stochastique proximale aux pas adaptatifs. Nous illustrons les performances du modèle sur des simulations en nous comparant aux méthodes existantes. Enfin, nous nous intéressons à la problématique du design des jeux vidéo. Nous montrons que l'application directe de ce modèle, sur les grands jeux de données dont dispose l'industrie du jeu vidéo, permet de mettre en évidence des leviers d'amélioration du design des jeux étudiés. Nous nous intéressons d'abord à l'analyse des composantes bas niveau, telles que les choix d'équipement fait par les joueurs au fils du temps et montrons que le modèle permet de quantifier l'effet de chacun de ces éléments de jeu, offrant ainsi aux designers des leviers d'amélioration direct du design. Enfin, nous montrons que le modèle permet de dégager des enseignements plus généraux sur le design tels que l'influence de la difficulté sur la motivation des joueurs. / This thesis focuses on longitudinal time to event data possibly large along the following tree axes : number of individuals, observation frequency and number of covariates. We introduce a penalised estimator based on Cox complete likelihood with data driven weights. We introduce proximal optimization algorithms to efficiently fit models coefficients. We have implemented thoses methods in C++ and in the R package coxtv to allow everyone to analyse data sets bigger than RAM; using data streaming and online learning algorithms such that proximal stochastic gradient descent with adaptive learning rates. We illustrate performances on simulations and benchmark with existing models. Finally, we investigate the issue of video game design. We show that using our model on large datasets available in video game industry allows us to bring to light ways of improving the design of studied games. First we have a look at low level covariates, such as equipment choices through time and show that this model allows us to quantify the effect of each game elements, giving to designers ways to improve the game design. Finally, we show that the model can be used to extract more general design recommendations such as dificulty influence on player motivations.

Ce travail concerne l'interprétation du contenu des images aériennes optiques panchromatiques très haute résolution. Deux méthodes pour la classification du contenu de ces images ont été développées. Une méthode basée sur la détection des instances des différentes catégories d'objets et une autre méthode basée sur la segmentation sémantique des superpixels de l'image utilisant un modèle de contexte entre les différentes instances des superpixels. La méthode de détection des objets dans une image très haute résolution est basée sur l'apprentissage d'un mélange de modèle d'apparence de la catégorie d'objets à détecter puis d'une fusion des hypothèses renvoyées par les différents modèles. Nous proposons une méthode de partitionnement en sous catégories visuelles basée sur une procédure en deux étapes des exemples d'apprentissages de la base en fonction des métadonnées disponibles et de l'apparence des exemples d'apprentissage. Cette phase de partitionnement permet d'apprendre des modèles d'apparence où chacun est spécialisés dans la reconnaissance d'une sous-partie de la base et dont la fusion permet la généralisation de la détection à l'ensemble des objets de la classe. Les performances du détecteur ainsi obtenu sont évaluées sur plusieurs bases d'images aériennes très haute résolution à des résolution différentes et en plusieurs endroits du monde. La méthode de segmentation sémantique contextuelle développée utilise une combinaison de la description visuelle d'un superpixel extrait d'une image et des informations de contexte extraient entre un superpixel et ses voisins. La représentation du contexte entre les superpixels est obtenu en utilisant une représentation par modèle graphique entre les superpixels voisins. Les noeuds du graphes étant la représentation visuelle d'un superpixel et les arêtes la représentation contextuelle entre deux voisins. Enfin nous présentons une méthode de prédiction de la catégorie d'un superpixel en fonction des décisions données par les voisins pour rendre les prédictions plus robustes. La méthode a été testé sur une base d'image aérienne très haute résolution. / This work is about interpretation of the content of very high resolution aerial optical panchromatic images. Two methods are proposed for the classification of this kind of images. The first method aims at detecting the instances of a class of objects and the other method aims at segmenting superpixels extracted from the images using a contextual model of the relations between the superpixels. The object detection method in very high resolution images uses a mixture of appearance models of a class of objects then fuses the hypothesis returned by the models. We develop a method that clusters training samples into visual subcategories based on a two stages procedure using metadata and visual information. The clustering part allows to learn models that are specialised in recognizing a subset of the dataset and whose fusion lead to a generalization of the object detector. The performances of the method are evaluate on several dataset of very high resolution images at several resolutions and several places. The method proposed for contextual semantic segmentation use a combination of visual description of a superpixel extract from the image and contextual information gathered between a superpixel and its neighbors. The contextual representation is based on a graph where the nodes are the superpixels and the edges are the relations between two neighbors. Finally we predict the category of a superpixel using the predictions made by of the neighbors using the contextual model in order to make the prediction more reliable. We test our method on a dataset of very high resolution images.

L'évolution de la texture ou de la forme d'une tumeur à l'imagerie médicale reflète les modifications internes dues à la progression (naturelle ou sous traitement) d'une lésion tumorale. Dans ces travaux nous avons souhaité étudier l'apport des caractéristiques delta-radiomiques pour prédire l'évolution de la maladie. Nous cherchons à fournir un pipeline complet de la reconstruction des lésions à la prédiction, en utilisant seulement les données obtenues en routine clinique.Tout d'abord, nous avons étudié un sous ensemble de marqueurs radiomiques calculés sur IRM, en cherchant à établir quelles conditions sont nécessaires pour assurer leur robustesse. Des jeux de données artificiels et cliniques nous permettent d'évaluer l'impact de la reconstruction 3D des zones d'intérêt et celui du traitement de l'image.Une première analyse d'un cas clinique met en évidence des descripteurs de texture statistiquement associés à la survie sans évènement de patients atteints d'un carcinome du canal anal dès le diagnostic.Dans un second temps, nous avons développé des modèles d'apprentissage statistique. Une seconde étude clinique révèle qu'une signature radiomique IRM en T2 à trois paramètres apprise par un modèle de forêts aléatoires donne des résultats prometteurs pour prédire la réponse histologique des sarcomes des tissus mous à la chimiothérapie néoadjuvante.Le pipeline d'apprentissage est ensuite testé sur un jeu de données de taille moyenne sans images, dans le but cette fois de prédire la rechute métastatique à court terme de patientes atteinte d'un cancer du sein. La classification des patientes est ensuite comparée à la prédiction du temps de rechute fournie par un modèle mécanistique de l'évolution des lésions.Enfin nous discutons de l'apport des techniques plus avancées de l'apprentissage statistique pour étendre l'automatisation de notre chaîne de traitement (segmentation automatique des tumeurs, analyse quantitative de l'oedème péri-tumoral). / Tumor shape and texture evolution may highlight internal modifications resulting from the progression of cancer. In this work, we want to study the contribution of delta-radiomics features to cancer-evolution prediction. Our goal is to provide a complete pipeline from the 3D reconstruction of the volume of interest to the prediction of its evolution, using routinely acquired data only.To this end, we first analyse a subset of MRI(-extracted) radiomics biomarquers in order to determine conditions that ensure their robustness. Then, we determine the prerequisites of features reliability and explore the impact of both reconstruction and image processing (rescaling, grey-level normalization). A first clinical study emphasizes some statistically-relevant MRI radiomics features associated with event-free survival in anal carcinoma.We then develop machine-learning models to improve our results.Radiomics and machine learning approaches were then combined in a study on high grade soft tissu sarcoma (STS). Combining Radiomics and machine-learning approaches in a study on high-grade soft tissue sarcoma, we find out that a T2-MRI delta-radiomic signature with only three features is enough to construct a classifier able to predict the STS histological response to neoadjuvant chemotherapy. Our ML pipeline is then trained and tested on a middle-size clinical dataset in order to predict early metastatic relapse of patients with breast cancer. This classification model is then compared to the relapsing time predicted by the mechanistic model.Finally we discuss the contribution of deep-learning techniques to extend our pipeline with tumor automatic segmentation or edema detection.

Ces dernières années, l'importance cruciale des métriques en apprentissage automatique a mené à un intérêt grandissant pour l'optimisation de distances et de similarités en utilisant l'information contenue dans des données d'apprentissage pour les rendre adaptées au problème traité. Ce domaine de recherche est souvent appelé apprentissage de métriques. En général, les méthodes existantes optimisent les paramètres d'une métrique devant respecter des contraintes locales sur les données d'apprentissage. Les métriques ainsi apprises sont généralement utilisées dans des algorithmes de plus proches voisins ou de clustering.Concernant les données numériques, beaucoup de travaux ont porté sur l'apprentissage de distance de Mahalanobis, paramétrisée par une matrice positive semi-définie. Les méthodes récentes sont capables de traiter des jeux de données de grande taille.Moins de travaux ont été dédiés à l'apprentissage de métriques pour les données structurées (comme les chaînes ou les arbres), car cela implique souvent des procédures plus complexes. La plupart des travaux portent sur l'optimisation d'une notion de distance d'édition, qui mesure (en termes de nombre d'opérations) le coût de transformer un objet en un autre.Au regard de l'état de l'art, nous avons identifié deux limites importantes des approches actuelles. Premièrement, elles permettent d'améliorer la performance d'algorithmes locaux comme les k plus proches voisins, mais l'apprentissage de métriques pour des algorithmes globaux (comme les classifieurs linéaires) n'a pour l'instant pas été beaucoup étudié. Le deuxième point, sans doute le plus important, est que la question de la capacité de généralisation des méthodes d'apprentissage de métriques a été largement ignorée.Dans cette thèse, nous proposons des contributions théoriques et algorithmiques qui répondent à ces limites. Notre première contribution est la construction d'un nouveau noyau construit à partir de probabilités d'édition apprises. A l'inverse d'autres noyaux entre chaînes, sa validité est garantie et il ne comporte aucun paramètre. Notre deuxième contribution est une nouvelle approche d'apprentissage de similarités d'édition pour les chaînes et les arbres inspirée par la théorie des (epsilon,gamma,tau)-bonnes fonctions de similarité et formulée comme un problème d'optimisation convexe. En utilisant la notion de stabilité uniforme, nous établissons des garanties théoriques pour la similarité apprise qui donne une borne sur l'erreur en généralisation d'un classifieur linéaire construit à partir de cette similarité. Dans notre troisième contribution, nous étendons ces principes à l'apprentissage de métriques pour les données numériques en proposant une méthode d'apprentissage de similarité bilinéaire qui optimise efficacement l'(epsilon,gamma,tau)-goodness. La similarité est apprise sous contraintes globales, plus appropriées à la classification linéaire. Nous dérivons des garanties théoriques pour notre approche, qui donnent de meilleurs bornes en généralisation pour le classifieur que dans le cas des données structurées. Notre dernière contribution est un cadre théorique permettant d'établir des bornes en généralisation pour de nombreuses méthodes existantes d'apprentissage de métriques. Ce cadre est basé sur la notion de robustesse algorithmique et permet la dérivation de bornes pour des fonctions de perte et des régulariseurs variés / In recent years, the crucial importance of metrics in machine learningalgorithms has led to an increasing interest in optimizing distanceand similarity functions using knowledge from training data to make them suitable for the problem at hand.This area of research is known as metric learning. Existing methods typically aim at optimizing the parameters of a given metric with respect to some local constraints over the training sample. The learned metrics are generally used in nearest-neighbor and clustering algorithms.When data consist of feature vectors, a large body of work has focused on learning a Mahalanobis distance, which is parameterized by a positive semi-definite matrix. Recent methods offer good scalability to large datasets.Less work has been devoted to metric learning from structured objects (such as strings or trees), because it often involves complex procedures. Most of the work has focused on optimizing a notion of edit distance, which measures (in terms of number of operations) the cost of turning an object into another.We identify two important limitations of current supervised metric learning approaches. First, they allow to improve the performance of local algorithms such as k-nearest neighbors, but metric learning for global algorithms (such as linear classifiers) has not really been studied so far. Second, and perhaps more importantly, the question of the generalization ability of metric learning methods has been largely ignored.In this thesis, we propose theoretical and algorithmic contributions that address these limitations. Our first contribution is the derivation of a new kernel function built from learned edit probabilities. Unlike other string kernels, it is guaranteed to be valid and parameter-free. Our second contribution is a novel framework for learning string and tree edit similarities inspired by the recent theory of (epsilon,gamma,tau)-good similarity functions and formulated as a convex optimization problem. Using uniform stability arguments, we establish theoretical guarantees for the learned similarity that give a bound on the generalization error of a linear classifier built from that similarity. In our third contribution, we extend the same ideas to metric learning from feature vectors by proposing a bilinear similarity learning method that efficiently optimizes the (epsilon,gamma,tau)-goodness. The similarity is learned based on global constraints that are more appropriate to linear classification. Generalization guarantees are derived for our approach, highlighting that our method minimizes a tighter bound on the generalization error of the classifier. Our last contribution is a framework for establishing generalization bounds for a large class of existing metric learning algorithms. It is based on a simple adaptation of the notion of algorithmic robustness and allows the derivation of bounds for various loss functions and regularizers.

Les effets indésirables médicamenteux (EIM) ont des répercussions considérables tant sur la santé que sur l'économie. De 1,9% à 2,3% des patients hospitalisés en sont victimes, et leur coût a récemment été estimé aux alentours de 400 millions d'euros pour la seule Allemagne. De plus, les EIM sont fréquemment la cause du retrait d'un médicament du marché, conduisant à des pertes pour l'industrie pharmaceutique se chiffrant parfois en millions d'euros.De multiples études suggèrent que des facteurs génétiques jouent un rôle non négligeable dans la réponse des patients à leur traitement. Cette réponse comprend non seulement les effets thérapeutiques attendus, mais aussi les effets secondaires potentiels. C'est un phénomène complexe, et nous nous tournons vers l'apprentissage statistique pour proposer de nouveaux outils permettant de mieux le comprendre.Nous étudions différents problèmes liés à la prédiction de la réponse d'un patient à son traitement à partir de son profil génétique. Pour ce faire, nous nous plaçons dans le cadre de l'apprentissage statistique multitâche, qui consiste à combiner les données disponibles pour plusieurs problèmes liés afin de les résoudre simultanément.Nous proposons un nouveau modèle linéaire de prédiction multitâche qui s'appuie sur des descripteurs des tâches pour sélectionner les variables pertinentes et améliorer les prédictions obtenues par les algorithmes de l'état de l'art. Enfin, nous étudions comment améliorer la stabilité des variables sélectionnées, afin d'obtenir des modèles interprétables. / Adverse drug reaction (ADR) is a serious concern that has important health and economical repercussions. Between 1.9%-2.3% of the hospitalized patients suffer from ADR, and the annual cost of ADR have been estimated to be of 400 million euros in Germany alone. Furthermore, ADRs can cause the withdrawal of a drug from the market, which can cause up to millions of dollars of losses to the pharmaceutical industry.Multiple studies suggest that genetic factors may play a role in the response of the patients to their treatment. This covers not only the response in terms of the intended main effect, but also % according toin terms of potential side effects. The complexity of predicting drug response suggests that machine learning could bring new tools and techniques for understanding ADR.In this doctoral thesis, we study different problems related to drug response prediction, based on the genetic characteristics of patients.We frame them through multitask machine learning frameworks, which combine all data available for related problems in order to solve them at the same time.We propose a novel model for multitask linear prediction that uses task descriptors to select relevant features and make predictions with better performance as state-of-the-art algorithms. Finally, we study strategies for increasing the stability of the selected features, in order to improve interpretability for biological applications.

Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus répandu dans le monde et la principale cause de décès due à un cancer chez les femmes. L'amélioration du pronostic du cancer a été l'une des principales préoccupations afin de permettre une meilleure gestion et un meilleur traitement clinique des patients. Avec l'avancement rapide des technologies de profilage génomique durant ces dernières décennies, la disponibilité aisée d'une grande quantité de données génomiques pour la recherche médicale a motivé la tendance actuelle qui consiste à utiliser des outils informatiques tels que l'apprentissage statistique dans le domaine de la science des données afin de découvrir les biomarqueurs moléculaires en lien avec l'amélioration du pronostic. Cette thèse est conçue suivant deux directions d'approches destinées à répondre à deux défis majeurs dans l'analyse de données génomiques pour le pronostic du cancer du sein d'un point de vue méthodologique de l'apprentissage statistique : les approches basées sur le classement pour améliorer le pronostic moléculaire et les approches guidées par un réseau donné pour améliorer la découverte de biomarqueurs. D'autre part, les méthodologies développées et étudiées dans cette thèse, qui concernent respectivement l'apprentissage à partir de données de classements et l'apprentissage sur un graphe, apportent une contribution significative à plusieurs branches de l'apprentissage statistique, concernant au moins les applications à la biologie du cancer et la théorie du choix social. / Breast cancer is the second most common cancer worldwide and the leading cause of women's death from cancer. Improving cancer prognosis has been one of the problems of primary interest towards better clinical management and treatment decision making for cancer patients. With the rapid advancement of genomic profiling technologies in the past decades, easy availability of a substantial amount of genomic data for medical research has been motivating the currently popular trend of using computational tools, especially machine learning in the era of data science, to discover molecular biomarkers regarding prognosis improvement. This thesis is conceived following two lines of approaches intended to address two major challenges arising in genomic data analysis for breast cancer prognosis from a methodological standpoint of machine learning: rank-based approaches for improved molecular prognosis and network-guided approaches for enhanced biomarker discovery. Furthermore, the methodologies developed and investigated in this thesis, pertaining respectively to learning with rank data and learning on graphs, have a significant contribution to several branches of machine learning, concerning applications across but not limited to cancer biology and social choice theory.

La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibilités pour un raisonnement à un niveau 3D sur les photographies. Cette thèse étudie l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour mettre en relation les modèles 3D et les images.Nous présentons tout d'abord deux contributions qui sont utilisées tout au long de cette thèse : une bibliothèque pour la réduction automatique de la mémoire pour les CNN profonds, et une étude des représentations internes apprises par les CNN pour la mise en correspondance d'images appartenant à des domaines différents. Dans un premier temps, nous présentons une bibliothèque basée sur Torch7 qui réduit automatiquement jusqu'à 91% des besoins en mémoire pour déployer un CNN profond. Dans un second temps, nous étudions l'efficacité des représentations internes des CNN extraites d'un réseau pré-entraîné lorsqu'il est appliqué à des images de modalités différentes (réelles ou synthétiques). Nous montrons que malgré la grande différence entre les images synthétiques et les images naturelles, il est possible d'utiliser certaines des représentations des CNN pour l'identification du modèle de l'objet, avec des applications possibles pour le rendu basé sur l'image.Récemment, les CNNs ont été utilisés pour l'estimation de point de vue des objets dans les images, parfois avec des choix de modélisation très différents. Nous présentons ces approches dans un cadre unifié et nous analysons les facteur clés qui ont une influence sur la performance. Nous proposons une méthode d'apprentissage jointe qui combine à la fois la détection et l'estimation du point de vue, qui fonctionne mieux que de considérer l'estimation de point de vue de manière indépendante.Nous étudions également l'impact de la formulation de l'estimation du point de vue comme une tâche discrète ou continue, nous quantifions les avantages des architectures de CNN plus profondes et nous montrons que l'utilisation des données synthétiques est bénéfique. Avec tous ces éléments combinés, nous améliorons l'état de l'art d'environ 5% pour la précision de point de vue moyenne sur l'ensemble des données Pascal3D+.Dans l'étude de recherche de modèle d'objet 3D dans une base de données, l'image de l'objet est fournie et l'objectif est d'identifier parmi un certain nombre d'objets 3D lequel correspond à l'image. Nous étendons ce travail à la détection d'objet, où cette fois-ci un modèle 3D est donné, et l'objectif consiste à localiser et à aligner le modèle 3D dans image. Nous montrons que l'application directe des représentations obtenues par un CNN ne suffit pas, et nous proposons d'apprendre une transformation qui rapproche les répresentations internes des images réelles vers les représentations des images synthétiques. Nous évaluons notre approche à la fois qualitativement et quantitativement sur deux jeux de données standard: le jeu de données IKEAobject, et le sous-ensemble du jeu de données Pascal VOC 2012 contenant des instances de chaises, et nous montrons des améliorations sur chacun des deux / The recent availability of large catalogs of 3D models enables new possibilities for a 3D reasoning on photographs. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for relating 3D objects to 2D images.We first introduce two contributions that are used throughout this thesis: an automatic memory reduction library for deep CNNs, and a study of CNN features for cross-domain matching. In the first one, we develop a library built on top of Torch7 which automatically reduces up to 91% of the memory requirements for deploying a deep CNN. As a second point, we study the effectiveness of various CNN features extracted from a pre-trained network in the case of images from different modalities (real or synthetic images). We show that despite the large cross-domain difference between rendered views and photographs, it is possible to use some of these features for instance retrieval, with possible applications to image-based rendering.There has been a recent use of CNNs for the task of object viewpoint estimation, sometimes with very different design choices. We present these approaches in an unified framework and we analyse the key factors that affect performance. We propose a joint training method that combines both detection and viewpoint estimation, which performs better than considering the viewpoint estimation separately. We also study the impact of the formulation of viewpoint estimation either as a discrete or a continuous task, we quantify the benefits of deeper architectures and we demonstrate that using synthetic data is beneficial. With all these elements combined, we improve over previous state-of-the-art results on the Pascal3D+ dataset by a approximately 5% of mean average viewpoint precision.In the instance retrieval study, the image of the object is given and the goal is to identify among a number of 3D models which object it is. We extend this work to object detection, where instead we are given a 3D model (or a set of 3D models) and we are asked to locate and align the model in the image. We show that simply using CNN features are not enough for this task, and we propose to learn a transformation that brings the features from the real images close to the features from the rendered views. We evaluate our approach both qualitatively and quantitatively on two standard datasets: the IKEAobject dataset, and a subset of the Pascal VOC 2012 dataset of the chair category, and we show state-of-the-art results on both of them

Les objectifs de cette thèse sont multiples. Le premier objectif est de comparer, aux niveaux comportemental et électrophysiologique, l'apprentissage implicite de structures linguistiques et musicales après l'écoute d'un langage artificiel chanté. Alors qu'au niveau comportemental, seule la structure linguistique semble être apprise, les résultats électrophysiologiques révèlent un effet N400 pour les deux dimensions, linguistique et musicale. Le deuxième objectif de cette thèse est d'évaluer comment cet apprentissage est influencé par l'expertise musicale. Nous avons comparé un groupe d'adultes musiciens à un groupe de non musiciens. Alors qu'au niveau comportemental les musiciens sont à peine meilleurs que les non musiciens dans les deux dimensions, les données électrophysiologiques révèlent, via des différences précoces (N1/P2) et tardives (N400), une meilleure segmentation chez les musiciens. De plus, les analyses en potentiels évoqués et en temps-fréquences des données électrophysiologiques enregistrées pendant les phases d'apprentissage révèlent que les musiciens apprennent plus rapidement que les non musiciens. Cependant, un lien de causalité quant aux effets de l'apprentissage de la musique ne peut être mis en évidence qu'en réalisant une étude longitudinale. Nous avons mené une telle étude chez des enfants de 8 ans à qui l'on a fait suivre un apprentissage de la musique ou de la peinture pendant 2 années. Les résultats comportementaux et électrophysiologiques révèlent un large bénéfice de l'apprentissage musical comparé à celui de la peinture démontrant l'importance de la musique dans l'éducation des enfants. / The aims of the present thesis were two-folded. Firstly, we wanted to compare behavioral and electrophysiological measures related to the implicit learning of linguistic and musical structures contained within an artificial sung language. While behavioral measures suggest that only the linguistic structure was learned, electrophysiological data revealed similar N400 effects in both linguistic and musical dimensions, suggesting that participants did also learn the musical structure. The second goal was to evaluate to what extent musical expertise can affect speech segmentation. At this aim, we compared a group of adult musicians to a group of nonmusicians. While behavioral data showed that musicians had marginally better performance than non musicians in both dimensions, electrophysiological data revealed, via early (N1/P2) and late (N400) differences, a better speech segmentation in musicians than in non musicians. Moreover, event-related potentials and time-frequency analyzes during learning revealed a faster and more efficient learning process in musicians. However, the only way to unambiguously claim causality between expertise and the observed effects requires a longitudinal approach. At this aim, we conducted a study with 8 year-old children who followed either music or painting lessons over a period of 2 years. Behavioral and electrophysiological data revealed a larger benefit of musical compared to painting training, bringing evidences for the importance of music in childrens' education.

Cette thèse porte sur l'extraction de descripteurs hiérarchiques et multi-échelles d'images, en vue de leur interprétation, caractérisation et segmentation. Elle se décompose en deux parties.La première partie expose des éléments théoriques et méthodologiques sur l'obtention de classifications hiérarchiques des nœuds d'un graphe valué aux arêtes. Ces méthodes sont ensuite appliquées à des graphes représentant des images pour obtenir différentes méthodes de segmentation hiérarchique d'images. De plus, nous introduisons différentes façons de combiner des segmentations hiérarchiques. Nous proposons enfin une méthodologie pour structurer et étudier l'espace des hiérarchies que nous avons construites en utilisant la distance de Gromov-Hausdorff entre elles.La seconde partie explore plusieurs applications de ces descriptions hiérarchiques d'images. Nous exposons une méthode pour apprendre à extraire de ces hiérarchies une bonne segmentation de façon automatique, étant donnés un type d'images et un score de bonne segmentation. Nous proposons également des descripteurs d'images obtenus par mesure des distances inter-hiérarchies, et exposons leur efficacité sur des données réelles et simulées. Enfin, nous étendons les potentielles applications de ces hiérarchies en introduisant une technique permettant de prendre en compte toute information spatiale a priori durant leur construction. / This thesis deals with the extraction of hierarchical and multiscale descriptors on images, in order to interpret, characterize and segment them. It breaks down into two parts.The first part outlines a theoretical and methodological approach for obtaining hierarchical clusterings of the nodes of an edge-weighted graph. In addition, we introduce different approaches to combine hierarchical segmentations. These methods are then applied to graphs representing images and derive different hierarchical segmentation techniques. Finally, we propose a methodology for structuring and studying the space of hierarchies by using the Gromov-Hausdorff distance as a metric.The second part explores several applications of these hierarchical descriptions for images. We expose a method to learn how to automatically extract a segmentation of an image, given a type of images and a score of evaluation for a segmentation. We also propose image descriptors obtained by measuring inter-hierarchical distances, and expose their efficiency on real and simulated data. Finally, we extend the potential applications of these hierarchies by introducing a technique to take into account any spatial prior information during their construction.