Les technologies pertinentes à l'étude et à la conservation de la faune sauvage ont connu des progrès fulgurants dans les dernières décennies. Les dispositifs tels que les systèmes de positionnement global, les satellites ou encore les pièges photographiques permettent d'étudier l'écologie animale à des échelles jusqu'alors inespérées, et facilitent la transformation des connaissances en des mesures concrètes de conservation. Les méthodes d'analyse et de modélisation utilisées dans ces contextes n'ont toutefois pas évolué au même rythme que les données ont pu gagner en complexité et en granularité. Ce mémoire s'intéresse à l'exploration du potentiel applicatif de l'apprentissage automatique pour répondre à cet enjeu, notamment dans les domaines de l'écologie des populations, de l'écologie du mouvement et de l'écologie du comportement. Dans un premier lieu, un pipeline à base d'apprentissage automatique combinant apprentissage profond, approximation de fonctions, algorithmes de regroupement et connaissances d'experts est proposé afin d'inférer, à partir d'une seule image satellite, la population d'oies des neiges, de harfangs des neiges et de lemmings de l'île Bylot (Nunavut). Par la suite, des protocoles novateurs permettant d'évaluer et de calibrer des modèles de mouvement animal, incluant ceux basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique, sont introduits. Ces derniers reposent sur de nouvelles métriques basées sur la théorie du transport optimal, une branche des mathématiques appliquées. La pertinence des protocoles introduits est notamment révélée à travers une étude à large échelle comparant divers modèles de mouvement du renard arctique. Enfin, une méthodologie en mesure d'identifier automatiquement des comportements clés de l'éléphant d'Afrique est présentée. Cette méthodologie, combinant l'apprentissage automatique à la science des réseaux, tire profit des patrons géométriques associés aux comportements d'intérêt afin d'être en mesure d'apprendre à partir de peu de données, et de pouvoir être calibrée et déployée dans des environnements où les ressources matérielles sont très limitées. / Technologies relevant to wildlife study and conservation have made lightning fast progress in recent decades. Devices such as global positioning systems, satellites and camera traps are facilitating the study of animal ecology at previously unthinkable scales, and are helping to translate scientific knowledge into practical conservation actions. However, the analytical and modeling approaches used in these contexts have not kept pace with the increasing complexity and granularity of ecological data. This master thesis explores the potential of machine learning to address this challenge, notably in the fields of population ecology, movement ecology and behavioral ecology. A machine learning-based pipeline combining deep learning, function approximation, clustering algorithms and expert knowledge is first introduced to infer, from a single satellite image, the population of snow geese, snowy owls and lemmings on Bylot Island (Nunavut). Subsequently, innovative protocols for the evaluation and calibration of animal movement models, including those based on machine learning algorithms, are introduced. These protocols rely on optimal transport-based metrics, a field of applied mathematics. The relevance of the introduced protocols are demonstrated through a large-scale study comparing various Arctic fox movement models. Finally, a method that can automatically identify key African elephant behaviors is presented. By combining machine learning with network science, this method leverages the geometric patterns embedded in the behaviors of interest in order to learn from very little data, as well as to be able to be calibrated and deployed in environments where hardware resources are highly limited.

Ces dernières décennies, l'intégration aux réseaux électriques de capteurs intelligents incorporant la mesure synchronisée des phaseurs a contribué à enrichir considérablement les bases de données de surveillance en temps réel de la stabilité des réseaux électriques. En parallèle, la lutte aux changements climatiques s'est accompagnée d'un déploiement généralisé des sources d'énergies renouvelables dont l'intermittence de la production et le déficit d'inertie dû à l'interface de celle-ci par l'électronique de puissance, contribuent à augmenter les risques d'instabilité à la suite de contingences de réseau. Dans ce contexte, nous proposons d'appliquer aux données de synchrophaseurs de nouvelles approches d'intelligence de données inspirées par l'analyse massive des séries chronologiques et l'apprentissage sur des dictionnaires supervisés, permettant d'extraire des centaines d'attributs décrivant concisément les estimations d'état dynamique des générateurs de réseaux électriques. La mise en évidence d'une signification physique de ces attributs permet ensuite une classification de la stabilité dynamique qui s'éloigne de ce fait des boîtes noires produites par un apprentissage en profondeur « à l'aveugle » des séries chronologiques, pour évoluer vers une approche transparente plus adaptée à la salle de conduite des réseaux et acceptable pour les ingénieurs d'exploitation. Cette approche d'apprentissage machine « interprétable » par les humains, débouche de surcroît sur une détection fiable, utilisant de courtes fenêtres de données de vitesses d'alternateurs directement mesurées ou reconstituées par estimation d'état dynamique à partir de l'instant d'élimination du défaut, pour détecter toute instabilité subséquente, avec un temps de préemption suffisant pour activer des contremesures permettant de sauvegarder la stabilité du réseau et ainsi prévenir les pannes majeures. Notre travail aborde l'exploitation de cette nouvelle niche d'information par deux approches complémentaires d'intelligence des données : 1) une analyse non parcimonieuse d'une base d'attributs se chiffrant par centaines, calculés automatiquement par l'analyse numérique massive des séries chronologiques de signaux de réponses post-contingence des générateurs; et 2) une analyse parcimonieuse exploitant l'apprentissage supervisée de grands dictionnaires surcomplets pour habiliter une prédiction de l'instabilité sur de courtes fenêtres de données avec une représentation vectorielle creuse (contenant un grand nombre de zéros) et donc numériquement très efficiente en plus de l'interprétabilité inhérente des atomes constituant les dictionnaires. Au niveau méthodologique, l'approche non parcimonieuse vise à implémenter plusieurs méthodes analytiques combinées (notamment la transformée de Fourier, la transformée en ondelette, la méthode de Welch, la méthode de périodogramme et les exposants de Lyapunov) pour extraire du signal de réponse de chaque générateur des centaines d'attributs labellisés et servant à construire un espace physique d'indicateurs de stabilité à haute dimension (HDSI). Ceux-ci sont ensuite utilisés pour développer les prédicteurs de stabilité sur la base d'algorithmes standard de machine learning, par exemple le convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), AdaBoost ou les forêts aléatoires. L'approche parcimonieuse implémentée consiste à développer deux techniques complémentaires : 1) un dictionnaire d'apprentissage supervisé joint (SLOD) au classificateur et 2) vingt dictionnaires d'apprentissage séparés des signaux associés aux cas stable/instable. Alors que le SLOD utilise des dictionnaires adaptatifs inspirés des données mesurées et apprises hors-ligne, la deuxième approche utilise des dictionnaires fixes pour reconstruire séparément les signaux des classes stables et instables. Dans les deux cas, l'étape finale consiste à identifier automatiquement en temps réel, la classe d'appartenance d'une réponse par reconstruction des signaux associés à partir des dictionnaires appris hors-ligne. L'analyse parcimonieuse des réponses des générateurs sur un dictionnaire d'apprentissage adaptatif joint au classificateur a été implémenté à partir de l'algorithme K-singular value de composition (KSVD) couplé à l'orthogonal matching pursuit (OMP), afin de reconstruire et prédire la stabilité dynamique des réseaux électriques. De plus, vingt décompositions parcimonieuses des signaux sur des dictionnaires fixes (simples et hybrides) ont permis de développer des classificateurs prédisant chaque classe séparément sur la base de la transformée en cosinus discrète (DCT), en sinus discrète (DST), en ondelette (DWT), de la transformée de Haar (DHT), et le dictionnaire de Dirac (DI) couplés à l'orthogonal matching pursuit (OMP). Cette étude démontre que la décomposition parcimonieuse sur un dictionnaire adaptatif joint au classificateur offre une performance proche de l'idéal (c'est-à-dire : 99,99 % précision, 99,99 % sécurité et 99,99 % fiabilité) de loin supérieure à celle d'un classificateur à reconstruction de signaux basée sur les vingt dictionnaires fixes ou adaptatifs séparés, et les classificateurs basés sur les moteurs de machine learning (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN et LSTM) implémentés à partir des indices HDSI extraits de la base de données des vitesses des rotors des réseaux IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus et IEEE 68 -bus. Toutefois, le temps de resimulation (replay) en temps réel des dictionnaires fixes/adaptatifs séparés est nettement inférieur (de 30-40%) à celui observé pour le dictionnaire adaptatif à classificateur joint / SLOD, et les algorithmes modernes de machine learning utilisant les attributs de type HDSI comme intrants. / In recent decades, the integration of smart sensors incorporating synchronized phasor measurements units (PMU) into power grids has contributed to a significant improvement of the databases for real-time monitoring of power grid stability. In parallel, the fight against climate change has been accompanied by a widespread deployment of renewable energy sources whose intermittency of production and the lack of inertia due to the interface of the latter by power electronics; contribute to increase the risks of instability following network contingencies. In this context, we propose to apply new data intelligence approaches inspired by massive time series analysis and supervised dictionary learning to synchrophasor data, allowing the extraction of hundreds of attributes concisely describing the dynamic state estimates of power system generators. The physical meaning identification of these attributes then allows for an online classification of dynamic stability, thus moving away from the black boxes produced by «blind» deep learning of time series to a transparent approach more suitable for the network control room and acceptable to operating engineers. This human-interpretable machine learning approach also leads to reliable detection, using short windows of generator speed data directly measured or reconstructed by dynamic state estimation from the instant of fault elimination, to detect any subsequent instability, with sufficient preemption time to activate false measures to safeguard the network stability and thus prevent major outages. Our work addresses the exploitation of this new information through two complementary data intelligence approaches : 1) a non-sparse analysis of an attribute base numbering in the hundreds, computed automatically by massive numerical analysis of post-contingency response signal time series from generators; and 2) a sparse analysis exploiting supervised learning of large overcomplete dictionaries to enable instability prediction over short windows of data with a hollow vector representation (containing a large number of zeros) and thus numerically very efficient in addition to the inherent interpretability of the atoms constituting the dictionaries. Methodologically, the non-sparse approach aims to implement several combined analytical methods (including Fourier transform, wavelet transform, Welch's method, periodogram method and Lyapunov exponents) to extract hundreds of labeled attributes from the response signal of each generator and used to construct a physical space of high-dimensional stability indicators (HDSI). These are used to develop stability predictors based on standard machine learning algorithms, e.g., CNN, LSTM, SVM, AdaBoost or random forests. The implemented sparse approach consists in developing two complementary techniques: 1) a supervised learning dictionary attached (SLOD) to the classifier and 2) twenty separate dictionaries learning of the signals associated with the stable/instable cases. While the SLOD uses adaptive dictionaries inspired by the measured and learned offline data, the second approach uses fixed dictionaries to reconstruct the stable and unstable signals classes separately. In both cases, the final step is automatically identified in real time the status to which a response belongs by reconstructing the associated signals from the off-line learned dictionaries. The sparse analysis of generator responses on an adaptive learning dictionary attached to the classifier was implemented using the K-singular value decomposition (KSVD) algorithm coupled with orthogonal matching pursuit (OMP), to reconstruct and predict online the dynamic stability of power systems. In addition, twenty sparse signal decompositions on fixed dictionaries (simple and hybrid) were used to develop classifiers predicting each class separately based on the discrete cosine transform (DCT), discrete sine transform (DST), wavelet transform (DWT), Haar transform (DHT), and Dirac dictionary (DI) coupled with the orthogonal matching pursuit (OMP). This study demonstrates that sparse decomposition on joined adaptive dictionary to the classifier provides near ideal performance (i.e.: 99.99% accuracy, 99.99% security, and 99.99% reliability) far superior to that of a classifier has signal reconstruction based on the twenty separate fixed or adaptive dictionaries and classifiers based on machine learning engines (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN, and LSTM) implemented from HDSI indices extracted from the rotor speed database of the IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus, and IEEE 68 -bus test systems. However, the real-time replay time of the separate fixed/adaptive dictionaries is significantly lower (by 30-40%) than that observed for the adaptive dictionary with joint classifier/SLOD, and modern machine learning algorithms using HDSI-like attributes as inputs.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2014-2015 / L’apprentissage automatique correspond à la science de l’apprentissage à partir d’exemples. Des algorithmes basés sur cette approche sont aujourd’hui omniprésents. Bien qu’il y ait eu un progrès significatif, ce domaine présente des défis importants. Par exemple, simplement sélectionner la fonction qui correspond le mieux aux données observées n’offre aucune garantie statistiques sur les exemples qui n’ont pas encore été observées. Quelques théories sur l’apprentissage automatique offrent des façons d’aborder ce problème. Parmi ceux-ci, nous présentons la modélisation bayésienne de l’apprentissage automatique et l’approche PACbayésienne pour l’apprentissage automatique dans une vue unifiée pour mettre en évidence d’importantes similarités. Le résultat de cette analyse suggère que de considérer les réponses de l’ensemble des modèles plutôt qu’un seul correspond à un des éléments-clés pour obtenir une bonne performance de généralisation. Malheureusement, cette approche vient avec un coût de calcul élevé, et trouver de bonnes approximations est un sujet de recherche actif. Dans cette thèse, nous présentons une approche novatrice qui peut être appliquée avec un faible coût de calcul sur un large éventail de configurations d’apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, nous appliquons la théorie de Bayes d’une manière différente de ce qui est conventionnellement fait pour l’apprentissage automatique. Spécifiquement, au lieu de chercher le vrai modèle à l’origine des données observées, nous cherchons le meilleur modèle selon une métrique donnée. Même si cette différence semble subtile, dans cette approche, nous ne faisons pas la supposition que le vrai modèle appartient à l’ensemble de modèles explorés. Par conséquent, nous disons que nous sommes agnostiques. Plusieurs expérimentations montrent un gain de généralisation significatif en utilisant cette approche d’ensemble de modèles durant la phase de validation croisée. De plus, cet algorithme est simple à programmer et n’ajoute pas un coût de calcul significatif à la recherche d’hyperparamètres conventionnels. Finalement, cet outil probabiliste peut également être utilisé comme un test statistique pour évaluer la qualité des algorithmes sur plusieurs ensembles de données d’apprentissage. / Machine learning is the science of learning from examples. Algorithms based on this approach are now ubiquitous. While there has been significant progress, this field presents important challenges. Namely, simply selecting the function that best fits the observed data was shown to have no statistical guarantee on the examples that have not yet been observed. There are a few learning theories that suggest how to address this problem. Among these, we present the Bayesian modeling of machine learning and the PAC-Bayesian approach to machine learning in a unified view to highlight important similarities. The outcome of this analysis suggests that model averaging is one of the key elements to obtain a good generalization performance. Specifically, one should perform predictions based on the outcome of every model instead of simply the one that best fits the observed data. Unfortunately, this approach comes with a high computational cost problem, and finding good approximations is the subject of active research. In this thesis, we present an innovative approach that can be applied with a low computational cost on a wide range of machine learning setups. In order to achieve this, we apply the Bayes’ theory in a different way than what is conventionally done for machine learning. Specifically, instead of searching for the true model at the origin of the observed data, we search for the best model according to a given metric. While the difference seems subtle, in this approach, we do not assume that the true model belongs to the set of explored model. Hence, we say that we are agnostic. An extensive experimental setup shows a significant generalization performance gain when using this model averaging approach during the cross-validation phase. Moreover, this simple algorithm does not add a significant computational cost to the conventional search of hyperparameters. Finally, this probabilistic tool can also be used as a statistical significance test to evaluate the quality of learning algorithms on multiple datasets.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019 / La compréhension du lien entre les caractéristiques génomiques d’un individu, le génotype, et son état biologique, le phénotype, est un élément essentiel au développement d’une médecine personnalisée où les traitements sont adaptés à chacun. Elle permet notamment d’anticiper des maladies, d’estimer la réponse à des traitements et même d’identifier de nouvelles cibles pharmaceutiques. L’apprentissage automatique est une science visant à développer des algorithmes capables d’apprendre à partir d’exemples. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour produire des modèles qui estiment des phénotypes à partir de génotypes, lesquels peuvent ensuite être étudiés pour élucider les mécanismes biologiques sous-jacents aux phénotypes. Toutefois, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage dans ce contexte pose d’importants défis algorithmiques et théoriques. La haute dimensionnalité des données génomiques et la petite taille des échantillons de données peuvent mener au surapprentissage; le volume des données requiert des algorithmes adaptés qui limitent leur utilisation des ressources computationnelles; et finalement, les modèles obtenus doivent pouvoir être interprétés par des experts du domaine, ce qui n’est pas toujours possible. Cette thèse présente des algorithmes d’apprentissage produisant des modèles interprétables pour la prédiction de phénotypes à partir de génotypes. En premier lieu, nous explorons la prédiction de phénotypes discrets à l’aide d’algorithmes à base de règles. Nous proposons de nouvelles implémentations hautement optimisées et des garanties de généralisation adaptées aux données génomiques. En second lieu, nous nous intéressons à un problème plus théorique, soit la régression par intervalles, et nous proposons deux nouveaux algorithmes d’apprentissage, dont un à base de règles. Finalement, nous montrons que ce type de régression peut être utilisé pour prédire des phénotypes continus et que ceci mène à des modèles plus précis que ceux des méthodes conventionnelles en présence de données censurées ou bruitées. Le thème applicatif de cette thèse est la prédiction de la résistance aux antibiotiques, un problème de santé publique d’envergure mondiale. Nous démontrons que nos algorithmes peuvent servir à prédire, de façon très précise, des phénotypes de résistance, tout en contribuant à en améliorer la compréhension. Ultimement, nos algorithmes pourront servir au développement d’outils permettant une meilleure utilisation des antibiotiques et un meilleur suivi épidémiologique, un élément clé de la solution à ce problème. / A thorough understanding of the relationship between the genomic characteristics of an individual (the genotype) and its biological state (the phenotype) is essential to personalized medicine, where treatments are tailored to each individual. This notably allows to anticipate diseases, estimate response to treatments, and even identify new pharmaceutical targets. Machine learning is a science that aims to develop algorithms that learn from examples. Such algorithms can be used to learn models that estimate phenotypes based on genotypes, which can then be studied to elucidate the biological mechanisms that underlie the phenotypes. Nonetheless, the application of machine learning in this context poses significant algorithmic and theoretical challenges. The high dimensionality of genomic data and the small size of data samples can lead to overfitting; the large volume of genomic data requires adapted algorithms that limit their use of computational resources; and importantly, the learned models must be interpretable by domain experts, which is not always possible. This thesis presents learning algorithms that produce interpretable models for the prediction of phenotypes based on genotypes. Firstly, we explore the prediction of discrete phenotypes using rule-based learning algorithms. We propose new implementations that are highly optimized and generalization guarantees that are adapted to genomic data. Secondly, we study a more theoretical problem, namely interval regression. We propose two new learning algorithms, one which is rule-based. Finally, we show that this type of regression can be used to predict continuous phenotypes and that this leads to models that are more accurate than those of conventional approaches in the presence of censored or noisy data. The overarching theme of this thesis is an application to the prediction of antibiotic resistance, a global public health problem of high significance. We demonstrate that our algorithms can be used to accurately predict resistance phenotypes and contribute to the improvement of their understanding. Ultimately, we expect that our algorithms will take part in the development of tools that will allow a better use of antibiotics and improved epidemiological surveillance, a key component of the solution to this problem.

Dans le cadre de l'apprentissage automatique supervisé, un des outils disponibles pour la classification binaire est la Set Covering Machine (SCM). Rapidement construite et en général très performante, elle n'est cependant pas systématiquement infaillible. Il existe encore, à ce jour, une marge pour une amélioration. Ce mémoire présente deux nouvelles façons de construire des SCM. Ces algorithmes sont décrits, expliqués et leur performance est analysée. La première façon est de minimiser une approximation d'une borne sur le risque à l'aide d'un branch-and-bound. La deuxième est d'utiliser le bagging. Lors des tests, les nouveaux classificateurs se sont montrés aussi performants que les SCM originales. Nous avons découvert que celles-ci sont soit déjà optimales au sens du critère utilisé pour le branch-and-bound, soit aussi performantes que les SCM optimales. / In the supervised machine learning field, one of the available tools for binary classification is the Set Covering Machine (SCM). Quickly built and generally having high performance, it's however not proven that they always give optimal results. There is still, to date, a margin for improvement. This study presents two new ways of building SCM. Theses algorithms are described, explained and their performance is analyzed. The first way is to minimize an approximated bound on the risk with a branch-and-bound. The second is using bagging. The new classifiers had the same test-set performance than the original SCM. We discovered that the latter are either already optimal according to the branch-and-bound criterion or having the same performance as the optimal SCM.

L'apprentissage automatique (AA) a permis des progrès inégalés en nutrition, notamment dans les domaines de l'évaluation alimentaire, du traitement de données massives associées aux sciences « omiques », de l'analyse des médias sociaux et de la prédiction du risque de maladie. Toutefois, l'AA n'est pas encore exploité dans le domaine de la prédiction de comportements associés à la saine alimentation. Les interventions et politiques de santé publique en nutrition mises sur pied jusqu'à ce jour ne semblent pas porter fruit puisque les choix et comportements alimentaires au niveau populationnel restent sous-optimaux. Afin de contrer l'épidémie de maladies chroniques qui découle d'une alimentation sous-optimale au Québec, il est essentiel d'identifier les facteurs individuels, sociaux et environnementaux qui déterminent les choix alimentaires de la population. Plusieurs études soutiennent l'idée que les algorithmes d'AA ont une meilleure capacité de prédiction que des modèles statistiques traditionnels, et pourraient donc permettre de mieux documenter les facteurs qui influencent les choix alimentaires de la population. Cependant, d'autres études n'ont rapporté aucune valeur ajoutée de l'utilisation d'algorithmes d'AA pour la prédiction du risque de maladies par rapport à des approches prédictives plus traditionnelles. L'objectif de ce projet de maîtrise était donc de comparer la performance de neuf algorithmes d'AA à celle de deux modèles statistiques traditionnels pour prédire un comportement en nutrition, soit une consommation adéquate de légumes et fruits, à partir de 525 variables individuelles, sociales et environnementales reliées aux habitudes alimentaires. Les résultats de ce mémoire démontrent que les algorithmes d'AA ne prédisent pas mieux la consommation adéquate de légumes et fruits que les modèles statistiques traditionnels. Cependant, étant une des premières études à comparer les algorithmes d'AA à des modèles statistiques traditionnels pour prédire un comportement en nutrition, davantage d'études comparant les deux approches doivent être menées afin d'identifier celles qui nous permettront de mieux documenter les déterminants de la saine alimentation. / Machine learning (ML) has offered unparalleled opportunities of progress in nutrition, including in the fields of dietary assessment, omics data analysis, social media data analysis and diet-related health outcome prediction. However, ML has not yet been explored for the prediction of dietary behaviours. Despite several public health interventions and policies in nutrition, adhering to heathy eating remains a challenge. In order to address the epidemic of chronic disease caused by unhealthy eating habits, it is necessary to better identify the individual, social and environmental determinants of healthy eating in the Quebec population. Many studies demonstrate that ML algorithms predict health outcomes with higher accuracy than traditional statistical models, and thus, could allow better identifying the factors that influence food choices in the Quebec population. However, other studies have reported no added value of using ML algorithms for disease risk prediction compared to traditional approaches. The aim of this master's project was to compare the accuracy of nine ML algorithms and two traditional statistical models to predict adequate vegetable and fruit consumption using a large array of individual, social and environmental variables. The results of this study demonstrate that ML algorithms do not predict adequate vegetable and fruit consumption with higher accuracy than traditional statistical models. However, being one of the first studies to compare ML algorithms and traditional statistical models to predict dietary behaviours, more studies comparing both approaches are needed to determine which models will allow better identifying the determinants of healthy eating.

Ce mémoire décrit plusieurs travaux concernant le traitement de données et l’analyse de spectres de masse à haut débit. La spectrométrie de masse est une méthode connue de mesure chimique. Appliquée à des échantillons biologiques, la spectrométrie de masse devient alors une technique de mesure métabolomique, c’est-à-dire mesurant l’ensemble des métabolites de l’échantillon, soit les petites molécules composant le fluide biologique et qui interagissent avec le métabolisme. Le projet présenté ici est effectué en partenariat avec Héma-Québec afin de concevoir de nouveaux tests de contrôle de qualité à partir de spectrométrie de masse. L’application de la technologie de la source LDTD à la spectrométrie de masse permet d’acquérir des spectres à haut-débit. Cela représente un bénéfice au coût de l’acquisition des spectres ainsi qu’à la rapidité du processus. On peut ainsi obtenir de grandes quantités de spectres afin de construire des ensembles de données. On peut ensuite appliquer le domaine informatique de l’apprentissage automatique à ces données. On peut utiliser ce domaine afin de classifier les spectres d’échantillons de produits sanguins et fournir des garanties statistiques sur cette classification. L’utilisation d’algorithmes parcimonieux et interprétables peut aussi mener à la découverte de biomarqueurs. Les travaux présentés ici concernent la conception de deux méthodes de traitement des spectres de masse. La première méthode est la correction par masses de verrouillage virtuelles, utilisée pour corriger les biais de mesure uniformes. La seconde est une méthode d’alignement, qui est un outil de correction d’erreurs de lecture. De plus, une nouvelle méthode à noyau, soit une méthode mathématique de comparaison entre des exemples, fut mise au point spécifiquement pour le travail avec des spectres de masse. Finalement, des résultats de classification sur spectres de masse acquis par LDTD et par spectrométrie de masse avec chromatographie liquide sont présentés. / This memoir describes work concerning the treatment and analysis of high-throughput mass spectrometry. Mass spectrometry is a tried and tested method of chemical measurement in a sample. Applied to biological samples, mass spectrometry becomes a metabolomic measurement technique, meaning that it measures the metabolites contained in a sample, which are small molecules present in the biological fluid that interact with the individual’s metabolism. The project that is presented here is a partnership with Hema-Québec in order to conceive new quality control tests from mass spectrometry measurements. The application of the LDTD ionisation source in mass spectrometry makes the acquisition of spectra in high-throughput possible. This represents a large benefit in terms of experimental costs and in time. Large datasets of mass spectra can then be obtained in a short period of time. The computer science domain of machine learning can then be applied to this data. Statistical machine learning can then be used to classify the spectra of blood product samples and provide statistical guarantees on this classification. The use of sparse and interpretable machine learning algorithms can also lead to the discovery of biomarkers. The work presented in this memoir concerns the design of two methods of treatment of mass spectra. The first of these methods is the correction by virtual lock masses, used to correct any uniform shift in the masses in a spectra. The second is a new method of peak alignment used to correct slight measuring errors. In addition, a new kernel method, a method to mathematically compare examples, was designed specifically for application on mass spectra data. Finally, results of classification on mass spectra acquired with an LDTD ionisation source and by liquid chromatography mass spectrometry will be presented.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2010-2011 / L’objet principale de cette thèse est l’étude théorique et la conception d’algorithmes d’apprentissage concevant des classificateurs par vote de majorité. En particulier, nous présentons un théorème PAC-Bayes s’appliquant pour borner, entre autres, la variance de la perte de Gibbs (en plus de son espérance). Nous déduisons de ce théorème une borne du risque du vote de majorité plus serrée que la fameuse borne basée sur le risque de Gibbs. Nous présentons également un théorème permettant de borner le risque associé à des fonctions de perte générale. À partir de ce théorème, nous concevons des algorithmes d’apprentissage construisant des classificateurs par vote de majorité pondérés par une distribution minimisant une borne sur les risques associés aux fonctions de perte linéaire, quadratique, exponentielle, ainsi qu’à la fonction de perte du classificateur de Gibbs à piges multiples. Certains de ces algorithmes se comparent favorablement avec AdaBoost. / The main purpose of this thesis is the theoretical study and the design of learning algorithms returning majority-vote classifiers. In particular, we present a PAC-Bayes theorem allowing us to bound the variance of the Gibbs’ loss (not only its expectation). We deduce from this theorem a bound on the risk of a majority vote tighter than the famous bound based on the Gibbs’ risk. We also present a theorem that allows to bound the risk associated with general loss functions. From this theorem, we design learning algorithms building weighted majority vote classifiers minimizing a bound on the risk associated with the following loss functions : linear, quadratic and exponential. Also, we present algorithms based on the randomized majority vote. Some of these algorithms compare favorably with AdaBoost.

Titre de l'écran-titre (visionné le 29 novembre 2023) / L'apprentissage automatique a considérablement progressé dans le domaine de la recherche en neurosciences, mais son application pose des défis en raison des différences entre les principes biologiques du cerveau et les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Dans ce contexte, le projet présenté propose NeuroTorch, un pipeline convivial d'apprentissage automatique spécialement conçu pour les neuroscientifiques, afin de relever ces défis. Les objectifs clés de ce projet sont de fournir une librairie d'apprentissage profond adaptée aux neurosciences computationnelles, d'implémenter l'algorithme eligibility trace forward propagation (e-prop) pour sa plausibilité biologique, de comparer les réseaux de neurones continus et à impulsions en termes de résilience, et d'intégrer un pipeline d'apprentissage par renforcement. Le projet se divise en plusieurs parties. Tout d'abord, la théorie des dynamiques neuronales, des algorithmes d'optimisation et des fonctions de transformation d'espaces sera développée. Ensuite, l'attention sera portée sur la conception du pipeline NeuroTorch, incluant l'implémentation de l'algorithme e-prop. Les résultats de la prédiction de séries temporelles d'activité neuronale chez le poisson-zèbre seront présentés, ainsi que des observations sur la résilience à l'ablation des réseaux obtenus. Enfin, une section sera consacrée à l'exploration du pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch et à la validation de son architecture dans l'environnement LunarLander de Gym. En résumé, les modèles à impulsions de NeuroTorch ont atteint des précisions de 96,37%, 85,58% et 74,16% respectivement sur les ensembles de validation MNIST, Fashion-MNIST et Heidelberg. De plus, les dynamiques leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) et Wilson-Cowan ont été entraînées avec succès à l'aide de l'algorithme e-prop sur des données neuronales expérimentales du ventral habenula du poisson-zèbre, obtenant respectivement des valeurs de pVar de 0,97 et 0,96. Les résultats concernant la résilience indiquent que l'application de la loi de Dale améliore la robustesse des modèles en termes d'ablation hiérarchique. Enfin, grâce au pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch, différents types d'agents inspirés des neurosciences ont atteint le critère de réussite dans l'environnement LunarLander de Gym. Ces résultats soulignent la pertinence et l'efficacité de NeuroTorch pour les applications en neurosciences computationnelles. / Machine learning has made significant advancements in neuroscience research, but its application presents challenges due to the differences between the biological principles of the brain and traditional machine learning methods. In this context, the presented project proposes NeuroTorch, a comprehensive machine learning pipeline specifically designed for neuroscientists to address these challenges. The key objectives of this project are to provide a deep learning library tailored to computational neuroscience, implement the eligibility trace forward propagation (e-prop) algorithm for biological plausibility, compare continuous and spiking neural networks in terms of resilience, and integrate a reinforcement learning pipeline. The project is divided into several parts. Firstly, the theory of neural dynamics, optimization algorithms, and space transformation functions will be developed. Next focus will be on the design of the NeuroTorch pipeline, including the implementation of the e-prop algorithm. Results of predicting a time series of neuronal activity in zebrafish will be presented, along with observations on the resilience to network ablations obtained. Finally, a section will be dedicated to exploring the NeuroTorch reinforcement learning pipeline and validating its architecture in the LunarLander environment of Gym. In summary, NeuroTorch spiking models achieved accuracies of 96.37%, 85.58%, and 74.16% on the MNIST, Fashion-MNIST, and Heidelberg validation sets, respectively. Furthermore, the leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) and Wilson-Cowan dynamics were successfully trained using the e-prop algorithm on experimental neuronal data from the ventral habenula of zebrafish, achieving pVar values of 0.97 and 0.96, respectively. Results regarding resilience indicate that the application of the Dale law improves the robustness of models in terms of hierarchical ablation. Lastly, through the NeuroTorch reinforcement learning pipeline, different types of neuroscience-inspired agents successfully met the success criterion in the Gym's LunarLander environment. These results highlight the relevance and effectiveness of NeuroTorch for applications in computational neuroscience.

Titre de l'écran-titre (visionné le 18 mars 2024) / Depuis plusieurs années, il y a un intérêt croissant pour l'utilisation de l'apprentissage automatique afin d'automatiser différentes tâches d'analyse quantitative d'images en biophotonique. Cependant, les images de microscopie à fluorescence présentent des défis particuliers qui complexifient l'application d'approches d'apprentissage automatique. Notamment, l'acquisition de ces images est coûteuse, leur annotation est complexe, fastidieuse et souvent bruitée, et il peut être difficile de déterminer quel type d'analyse permettra de répondre à la question biologique d'intérêt. Il est donc nécessaire de développer des approches permettant la génération de jeux de données adaptés aux différents défis propres au domaine de l'imagerie en biophotonique. Mon projet consiste à explorer des pistes aidant à considérer les problèmes propres aux données en biophotonique afin de faciliter l'application de l'apprentissage automatique à l'analyse d'images de microscopie. Afin de limiter le temps d'annotation requis lors de la génération d'un jeu de données, une approche d'apprentissage actif considérant le coût d'annotation est développée et évaluée sur un jeu de données simple. Ensuite, un jeu de données d'images de jonction serrée intestinale est généré avec des annotations adaptées, puis analysé à l'aide d'approches d'apprentissage non supervisé. Finalement, un riche jeu de données annoté d'images de super-résolution de protéines synaptiques est construit à l'aide d'un projet de science citoyenne, permettant de prendre en compte la distribution du bruit dans les annotations. Les résultats obtenus témoignent de l'importance d'un jeu de données bien conçu lors de l'application d'approches d'apprentissage actif à l'analyse de données d'imagerie en biophotonique. Notamment, l'inclusion d'experts dans le processus de conception du jeu de données est essentielle à l'acquisition d'annotations significatives permettant de répondre à des questions biologiques. / For several years, there has been growing interest in using machine learning to automate various quantitative image analysis tasks in biophotonics. However, fluorescence microscopy images present particular challenges that complicate the application of machine learning ap-proaches. Notably, the acquisition of these images is costly, their annotation is complex, tedious and often noisy, and it can be difficult to determine which type of analysis will answer the biological question of interest. It is therefore necessary to develop approaches that allow the generation of datasets adapted to the various challenges specific to the field of biophotonics imaging. My project consists in exploring ways to consider the challenges specific to biophotonics datain order to facilitate the application of machine learning to the quantitative analysis of mi-croscopy images. In order to limit the annotation time required when generating a dataset,an active learning approach considering the annotation cost is developed and evaluated on asimple dataset. Then, a dataset of intestinal tight junction images is generated with adapted annotations and analyzed using unsupervised learning approaches. Finally, a rich annotated dataset of super-resolution images of synaptic proteins is constructed using a citizen science crowdsourcing project, allowing a measure of the distribution of noise in the annotations.The results obtained demonstrate the importance of a well-designed dataset when applying active learning approaches to the analysis of imaging data in biophotonics. In particular, the inclusion of experts in the dataset design process is essential for the acquisition of meaningful annotations to answer biological questions.