Les modèles de chaînes de Markov cachées ou plus généralement ceux de Feynman-Kac sont aujourd'hui très largement utilisés. Ils permettent de modéliser une grande diversité de séries temporelles (en finance, biologie, traitement du signal, ...) La complexité croissante de ces modèles a conduit au développement d'approximations via différentes méthodes de Monte-Carlo, dont le Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) et le Sequential Monte-Carlo (SMC). Les méthodes de SMC appliquées au filtrage et au lissage particulaires font l'objet de cette thèse. Elles consistent à approcher la loi d'intérêt à l'aide d'une population de particules définies séquentiellement. Différents algorithmes ont déjà été développés et étudiés dans la littérature. Nous raffinons certains de ces résultats dans le cas du Forward Filtering Backward Smoothing et du Forward Filtering Backward Simulation grâce à des inégalités de déviation exponentielle et à des contrôles non asymptotiques de l'erreur moyenne. Nous proposons également un nouvel algorithme de lissage consistant à améliorer une population de particules par des itérations MCMC, et permettant d'estimer la variance de l'estimateur sans aucune autre simulation. Une partie du travail présenté dans cette thèse concerne également les possibilités de mise en parallèle du calcul des estimateurs particulaires. Nous proposons ainsi différentes interactions entre plusieurs populations de particules. Enfin nous illustrons l'utilisation des chaînes de Markov cachées dans la modélisation de données financières en développant un algorithme utilisant l'Expectation-Maximization pour calibrer les paramètres du modèle exponentiel d'Ornstein-Uhlenbeck multi-échelles / Hidden Markov chain models or more generally Feynman-Kac models are now widely used. They allow the modelling of a variety of time series (in finance, biology, signal processing, ...) Their increasing complexity gave birth to approximations using Monte-Carlo methods, among which Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) and Sequential Monte-Carlo (SMC). SMC methods applied to particle filtering and smoothing are dealt with in this thesis. These methods consist in approximating the law of interest through a particle population sequentially defined. Different algorithms have already been developed and studied in the literature. We make some of these results more precise in the particular of the Forward Filtering Backward Smoothing and Forward Filtering Backward Simulation by showing exponential deviation inequalities and by giving non-asymptotic upper bounds to the mean error. We also introduce a new smoothing algorithm improving a particle population through MCMC iterations and allowing to estimate the estimator variance without further simulation. Part of the work presented in this thesis is devoted to the parallel computing of particle estimators. We study different interaction schemes between several particle populations. Finally, we also illustrate the use of hidden Markov chains in the modelling of financial data through an algorithm using Expectation-Maximization to calibrate the exponential Ornstein-Uhlenbeck multiscale stochastic volatility model

Un algorithme de décomposition des unités motrices constituant un signal électromyographiques intramusculaires (iEMG) a été proposé au laboratoire LS2N. Il s'agit d'un filtrage bayésien estimant l'état d'un modèle de Markov caché. Cet algorithme demande beaucoup de temps d'execution, même pour un signal ne contenant que 4 unités motrices. Dans notre travail, nous avons d'abord validé cet algorithme dans une structure série. Nous avons proposé quelques modifications pour le modèle de recrutement des unités motrices et implémenté deux techniques de pré-traitement pour améliorer la performance de l'algorithme. Le banc de filtres de Kalman a été remplacé par un banc de filtre LMS. Le filtre global consiste en l'examen de divers scénarios arborescents d'activation des unités motrices: on a introduit deux techniques heuristiques pour élaguer les divers scénarios. On a réalisé l'implémentation GPU de cet algorithme à structure parallèle intrinsèque. On a réussi la décomposition de 10 signaux expérimentaux enregistrés sur deux muscules, respectivement avec électrode aiguille et électrode filaire. Le nombre d'unités motrices est de 2 à 8. Le pourcentage de superposition des potentiels d'unité motrice, qui représente la complexité de signal, varie de 6.56 % à 28.84 %. La précision de décomposition de tous les signaux sont plus que 90 %, sauf deux signaux en 30 % MVC , sauf pour deux signaux qui sont à 30 % MVC et dont la précision de décomposition est supérieure à 85%. Nous sommes les premiers à réaliser la décomposition en temps réel pour un signal constitué de 10 unités motrices. / :A sequential decomposition algorithm based on a Hidden Markov Model of the EMG, that used Bayesian filtering to estimate the unknown parameters of discharge series of motor units was previously proposed in the laboratory LS2N. This algorithm has successfully decomposed the experimental iEMG signal with four motor units. However, the proposed algorithm demands a high time consuming. In this work, we firstly validated the proposed algorithm in a serial structure. We proposed some modifications for the activation process of the recruitment model in Hidden Markov Model and implemented two signal pre-processing techniques to improve the performance of the algorithm. Then, we realized a GPU-oriented implementation of this algorithm, as well as the modifications applied to the original model in order to achieve a real-time performance. We have achieved the decomposition of 10 experimental iEMG signals acquired from two different muscles, respectively by fine wire electrodes and needle electrodes. The number of motor units ranges from 2 to 8. The percentage of superposition, representing the complexity of iEMG signal, ranges from 6.56 % to 28.84 %. The accuracies of almost all experimental iEMG signals are more than90 %, except two signals at 30 % MVC (more than 85 %). Moreover, we realized the realtime decomposition for all these experimental signals by the parallel implementation. We are the first one that realizes the real time full decomposition of single channel iEMG signal with number of MUs up to 10, where full decomposition means resolving the superposition problem. For the signals with more than 10 MUs, we can also decompose them quickly, but not reaching the real time level.

Notre objectif est de simuler des comportements multimodaux expressifs pour les agents conversationnels animés ACA. Ceux-ci sont des entités dotées de capacités affectives et communicationnelles; ils ont souvent une apparence humaine. Quand un ACA parle ou rit, il est capable de montrer de façon autonome des comportements multimodaux pour enrichir et compléter son discours prononcé et transmettre des informations qualitatives telles que ses émotions. Notre recherche utilise les modèles d’apprentissage à partir données. Un modèle de génération de comportements multimodaux pour un personnage virtuel parlant avec des émotions différentes a été proposé ainsi qu’un modèle de simulation du comportement de rire sur un ACA. Notre objectif est d'étudier et de développer des générateurs d'animation pour simuler la parole expressive et le rire d’un ACA. En partant de la relation liant prosodie de la parole et comportements multimodaux, notre générateur d'animation prend en entrée les signaux audio prononcés et fournit en sortie des comportements multimodaux. Notre travail vise à utiliser un modèle statistique pour saisir la relation entre les signaux donnés en entrée et les signaux de sortie; puis cette relation est transformée en modèle d’animation 3D. Durant l'étape d’apprentissage, le modèle statistique est entrainé à partir de paramètres communs qui sont composés de paramètres d'entrée et de sortie. La relation entre les signaux d'entrée et de sortie peut être capturée et caractérisée par les paramètres du modèle statistique. Dans l'étape de synthèse, le modèle entrainé est utilisé pour produire des signaux de sortie (expressions faciale, mouvement de tête et du torse) à partir des signaux d'entrée (F0, énergie de la parole ou pseudo-phonème du rire). La relation apprise durant la phase d'apprentissage peut être rendue dans les signaux de sortie. Notre module proposé est basé sur des variantes des modèles de Markov cachés (HMM), appelées HMM contextuels. Ce modèle est capable de capturer la relation entre les mouvements multimodaux et de la parole (ou rire); puis cette relation est rendue par l’animation de l’ACA. / Our aim is to render expressive multimodal behaviors for Embodied conversational agents, ECAs. ECAs are entities endowed with communicative and emotional capabilities; they have human-like appearance. When an ECA is speaking or laughing, it is capable of displaying autonomously behaviors to enrich and complement the uttered speech and to convey qualitative information such as emotion. Our research lies in the data-driven approach. It focuses on generating the multimodal behaviors for a virtual character speaking with different emotions. It is also concerned with simulating laughing behavior on an ECA. Our aim is to study and to develop human-like animation generators for speaking and laughing ECA. On the basis of the relationship linking speech prosody and multimodal behaviors, our animation generator takes as input human uttered audio signals and output multimodal behaviors. Our work focuses on using statistical framework to capture the relationship between the input and the output signals; then this relationship is rendered into synthesized animation. In the training step, the statistical framework is trained based on joint features, which are composed of input and of output features. The relation between input and output signals can be captured and characterized by the parameters of the statistical framework. In the synthesis step, the trained framework is used to produce output signals (facial expression, head and torso movements) from input signals (F0, energy for speech or pseudo-phoneme of laughter). The relation captured in the training phase can be rendered into the output signals. Our proposed module is based on variants of Hidden Markov Model (HMM), called Contextual HMM. This model is capable of capturing the relationship between human motions and speech (or laughter); then such relationship is rendered into the synthesized animations.

Dans un environnement virtualisé, l'hyperviseur fournit l'isolation au niveau logiciel, mais l'infrastructure partagée rend possible des attaques au niveau matériel. Les attaques par canaux auxiliaires ainsi que les canaux cachés sont des problèmes bien connus liés aux infrastructures partagées, et en particulier au partage du processeur. Cependant, ces attaques reposent sur des caractéristiques propres à la microarchitecture qui change avec les différentes générations de matériel. Ces dernières années ont vu la progression des calculs généralistes sur processeurs graphiques (aussi appelés GPUs), couplés aux environnements dits cloud. Cette thèse explore ces récentes évolutions, ainsi que leurs conséquences en termes de fuites d'information dans les environnements virtualisés. Premièrement, nous investiguons les microarchitectures des processeurs récents. Notre première contribution est C5, un canal caché sur le cache qui traverse les coeurs d'un processeur, évalué entre deux machines virtuelles. Notre deuxième contribution est la rétro-ingénierie de la fonction d'adressage complexe du dernier niveau de cache des processeurs Intel, rendant la classe des attaques sur les caches facilement réalisable en pratique. Finalement, dans la dernière partie nous investiguons la sécurité de la virtualisation des GPUs. Notre troisième contribution montre que les environnements virtualisés sont susceptibles aux fuites d'informations sur la mémoire d'un GPU. / In a virtualized environment, the hypervisor provides isolation at the software level, but shared infrastructure makes attacks possible at the hardware level. Side and covert channels are well-known issues of shared hardware, and in particular shared processors. However, they rely on microarchitectural features that are changing with the different generations of hardware. The last years have also shown the rise of General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU), coupled to so-called cloud environments. This thesis explores these recent evolutions and their consequences in terms of information leakage in virtualized environments. We first investigate the recent processor microarchitectures. Our first contribution is C5, a cross-core cache covert channel, evaluated between virtual machines. Following this work, our second contribution is the reverse engineering of the complex addressing function of the last-level cache of Intel processors, rendering the class of cache attacks highly practical. In the last part, we investigate the security of GPU virtualization. Our third contribution shows that virtualized environments are susceptible to information leakage from the GPU memory.

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo describir el diseño de sonido minimalista y analizar en qué medida intensifica la narración en las películas Caché (2005), Das weiße Band (2009) y Amour (2012) al crear atmósferas de misterio y suspenso. La investigación es cualitativa interpretativa ya que se centra principalmente en la observación, descripción y análisis de productos ya realizados, y de los cuales se busca explicar cómo es que funciona el diseño de sonido minimalista de Michael Haneke en sus tres películas. La unidad de análisis es el diseño de sonido minimalista de Michael Haneke en sus tres películas, en especial en Caché (2005), Das weiße Band (2009) y Amour (2012). El instrumento para la recolección de datos en esta investigación es el análisis de contenido ya que permite una mejor exploración, descripción, análisis y entendimiento. Con esta investigación se busca mostrar una de las opciones en la que el diseño de sonido aporta a la narración audiovisual, en este caso al ser minimalista.

Cette thèse porte sur la problématique de reconnaissance automatique de systèmes dynamiques. Une méthodologie basée sur des modèles de séquences d'états est employée : les états permettent de décrire le système à un instant particulier tandis que des transitions permettent au système d'évoluer au cours du temps. Dans le cadre de la thèse, deux nouvelles méthodes de représentation et de reconnaissance de séquences d'états basées sur le Modèle des Croyances Transférables, modèle non probabiliste de raisonnement incertain basé sur les fonctions de croyance, sont proposées. La première méthode est déterministe et inspirée des travaux en Intelligence Artificielle, la seconde est stochastique et basée sur une généralisation aux fonctions de croyance des modèles de Markov cachés initialement développés dans la théorie des probabilités. Ces algorithmes, dont le cadre formel est générique, ont été intégrés dans un système de reconnaissance de mouvements humains dans les vidéos d'athlétisme que nous avons mis en place en collaboration avec l'Université de Crète dans le cadre du Réseau d'Excellence Européen SIMILAR. Les méthodes de reconnaissance de séquences ont été évaluées sur une base de 74 vidéos et comparées aux modèles de Markov cachés probabilistes.

L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une technique non invasive permettant l'étude de l'activité cérébrale au travers des changements hémodynamiques associés. Récemment, une technique de détection-estimation conjointe (DEC) a été développée permettant d'alterner (1) la détection de l'activité cérébrale induite par une stimulation ainsi que (2) l'estimation de la fonction de réponse hémodynamique caractérisant la dynamique vasculaire; deux problèmes qui sont généralement traités indépendamment. Cette approche considère une parcellisation a priori du cerveau en zones fonctionnellement homogènes et alterne (1) et (2) sur chacune d'entre elles séparément. De manière standard, l'analyse DEC suppose que le cerveau entier peut être activé par tous les types de stimuli (visuel, auditif, etc.). Cependant la spécialisation fonctionnelle des régions cérébrales montre que l'activité d'une région n'est due qu'à certains types de stimuli. La prise en compte de stimuli non pertinents dans l'analyse, peut dégrader les résultats. La sous-famille des types de stimuli pertinents n'étant pas la même à travers le cerveau une procédure de sélection de modèles serait très coûteuse en temps de calcul. De plus, une telle sélection a priori n'est pas toujours possible surtout dans les cas pathologiques. Ce travail de thèse propose une extension de l'approche DEC permettant la sélection automatique des conditions (types de stimuli) pertinentes selon l'activité cérébrale qu'elles suscitent, cela simultanément à l'analyse et adaptativement à travers les régions cérébrales. Des exemples d'analyses sur des jeux de données simulés et réels, illustrent la capacité de l'approche DEC parcimonieuse proposée à sélectionner les conditions pertinentes ainsi que son intérêt par rapport à l'approche DEC standard. / Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a noninvasive technique allowing the study of brain activity via the measurement of hemodynamic changes. Recently, a joint detection-estimation (JDE) framework was developed and relies on both (1) the brain activity detection and (2) the hemodynamic response function estimation, two steps that are generally addressed in a separate way. The JDE approach is a parcel-based model that alternates (1) and (2) on each parcel successively. The JDE analysis assumes that all delivered stimuli (e.g. visual, auditory, etc.) possibly generate a response everywhere in the brain although activation is likely to be induced by only some of them in specific brain areas. Inclusion of irrelevant events may degrade the results. Since the relevant conditions or stimulus types can change between different brain areas, a model selection procedure will be computationally expensive. Furthermore, criteria are not always available to select the relevant conditions prior to activation detection, especially in pathological cases. The goal of this work is to develop a JDE extension allowing an automatic selection of the relevant conditions according to the brain activity they elicit. This condition selection is done simultaneously to the analysis and adaptively through the different brain areas. Analysis on simulated and real datasets illustrate the ability of our model to select the relevant conditions and its interest compare to the standard JDE analysis.

Cette thèse porte sur l'étude, la conception matérielle, la validation théorique et pratique, et enfin la comparaison de différents opérateurs arithmétiques pour des cryptosystèmes basés sur les courbes elliptiques (ECC). Les solutions proposées doivent être robustes contre certaines attaques par canaux cachés tout en étant performantes en matériel, tant au niveau de la vitesse d'exécution que de la surface utilisée. Dans ECC, nous cherchons à protéger la clé secrète, un grand entier, utilisé lors de la multiplication scalaire. Pour nous protéger contre des attaques par observation, nous avons utilisé certaines représentations des nombres et des algorithmes de calcul pour rendre difficiles certaines attaques ; comme par exemple rendre aléatoires certaines représentations des nombres manipulés, en recodant certaines valeurs internes, tout en garantissant que les valeurs calculées soient correctes. Ainsi, l'utilisation de la représentation en chiffres signés, du système de base double (DBNS) et multiple (MBNS) ont été étudiés. Toutes les techniques de recodage ont été validées théoriquement, simulées intensivement en logiciel, et enfin implantées en matériel (FPGA et ASIC). Une attaque par canaux cachés de type template a de plus été réalisée pour évaluer la robustesse d'un cryptosystème utilisant certaines de nos solutions. Enfin, une étude au niveau matériel a été menée dans le but de fournir à un cryptosystème ECC un comportement régulier des opérations effectuées lors de la multiplication scalaire afin de se protéger contre certaines attaques par observation. / This PhD thesis focuses on the study, the hardware design, the theoretical and practical validation, and eventually the comparison of different arithmetic operators for cryptosystems based on elliptic curves (ECC). Provided solutions must be robust against some side-channel attacks, and efficient at a hardware level (execution speed and area). In the case of ECC, we want to protect the secret key, a large integer, used in the scalar multiplication. Our protection methods use representations of numbers, and behaviour of algorithms to make more difficult some attacks. For instance, we randomly change some representations of manipulated numbers while ensuring that computed values are correct. Redundant representations like signed-digit representation, the double- (DBNS) and multi-base number system (MBNS) have been studied. A proposed method provides an on-the-fly MBNS recoding which operates in parallel to curve-level operations and at very high speed. All recoding techniques have been theoretically validated, simulated extensively in software, and finally implemented in hardware (FPGA and ASIC). A side-channel attack called template attack is also carried out to evaluate the robustness of a cryptosystem using a redundant number representation. Eventually, a study is conducted at the hardware level to provide an ECC cryptosystem with a regular behaviour of computed operations during the scalar multiplication so as to protect against some side-channel attacks.

Cette thèse porte sur des problèmes d'estimation dans des modèles à variables cachées. Le Chapitre 1 est consacré à l'étude d'un modèle de Markov caché où la chaîne de Markov, non-nécessairement stationnaire, est supposée à valeurs dans un espace d'états compact et les observations dans un espace métrique séparable complet. La loi de la chaîne cachée ainsi que la loi conditionnelle dépendent d'un paramètre. Nous prouvons que l'estimateur du maximum de vraisemblance du paramètre est consistant, asymptotiquement normal et efficace. Le Chapitre 2 porte sur l'étude du modèle de convolution. Les observations sont issues d'un signal composé de variables aléatoires i.i.d. de densité inconnue g et d'un bruit blanc Gaussien centré de variance inconnue \sigma. Nous montrons que la non-connaissance de \sigma dégrade nettement la vitesse d'estimation de g : dans la plupart des cas ``réguliers'' cette vitesse est toujours plus lente que (log n)^(-1/2). Nous proposons alors un estimateur de \sigma qui est presque minimax lorsque g possède un support inclus dans un compact fixé. Nous construisons également un estimateur consistant universel de \sigma (i.e. sans contrainte sur g autre que celle d'identifiabilité du modèle). Dans le Chapitre 3, nous considérons ce même modèle de convolution mais lorsque le bruit possède une variance connue (fixée égale à 1) et nous nous intéressons aux propriétés d'estimation de fonctionnelles linéaires intégrales de de la forme \int f(x)\Phi_1(y-x) g(x)dx où \Phi_1 désigne la densité du bruit et f est une fonction connue. Nous étendons les résultats de Taupin dans le cas où la fonction f est soit une fonction polynomiale, soit un polynôme trigonométrique, en établissant des minorations du risque quadratique ponctuel et du risque par rapport à la norme infinie, ainsi que des majorations et minorations du risque par rapport à la norme p (1 \geq p <\infty). Nous montrons que l'estimateur proposé par Taupin atteint les vitesses optimales dans le cas où f est un polynôme et est presque minimax dans le cas où f est un polynôme trigonométrique, avec une perte pour le risque quadratique et pour le risque en norme infinie.

L'objectif poursuivi dans ce travail de thèse est la réalisation d'un dispositif capable d'interpréter une parole normalement articulée mais non vocalisée, permettant ainsi la " communication parlée silencieuse ". Destiné, à terme, à être léger et portatif, ce dispositif pourrait être utilisé d'une part, par une personne ayant subi une laryngectomie (ablation du larynx suite à un cancer), et d'autre part, pour toute communication, soit dans un milieu où le silence est requis (transport en commun, opération militaire, etc.), soit dans un environnement extrêmement bruité. Le dispositif proposé combine deux systèmes d'imagerie pour capturer l'activité de l'appareil vocal pendant " l'articulation silencieuse " : l'imagerie ultrasonore, qui donne accès aux articulateurs internes de la cavité buccale (comme la langue), et la vidéo, utilisée pour capturer le mouvement des lèvres. Le problème traité dans cette étude est celui de la synthèse d'un signal de parole " acoustique ", uniquement à partir d'un flux de données " visuelles " (images ultrasonores et vidéo). Cette conversion qualifiée ici de " visuo-acoustique ", s'effectue par apprentissage artificiel et fait intervenir quatre étapes principales : l'acquisition des données audiovisuelles, leur caractérisation, l'inférence d'une cible acoustique à partir de l'observation du geste articulatoire et la synthèse du signal. Dans le cadre de la réalisation du dispositif expérimental d'acquisition des données, un système de positionnement de la sonde ultrasonore par rapport à la tête du locuteur, basé sur l'utilisation combinée de deux capteurs inertiaux a tout d'abord été conçu. Un système permettant l'enregistrement simultané des flux visuels et du flux acoustique, basé sur la synchronisation des capteurs ultrasonore, vidéo et audio par voie logicielle, a ensuite été développé. Deux bases de données associant observations articulatoires et réalisations acoustiques, contenant chacune environ une heure de parole (continue), en langue anglaise, ont été construites. Pour la caractérisation des images ultrasonores et vidéo, deux approches ont été mises en œuvre. La première est basée sur l'utilisation de la transformée en cosinus discrète, la seconde, sur l'analyse en composantes principales (approche EigenTongues/EigenLips). La première approche proposée pour l'inférence des paramètres acoustiques, qualifiée de " directe ", est basée sur la construction d'une " fonction de conversion " à l'aide d'un réseau de neurones et d'un modèle par mélange de gaussiennes. Dans une seconde approche, qualifiée cette fois " d'indirecte ", une étape de décodage des flux visuels au niveau phonétique est introduite en amont du processus de synthèse. Cette étape intermédiaire permet notamment l'introduction de connaissances linguistiques a priori sur la séquence observée. Elle s'appuie sur la modélisation des gestes articulatoires par des modèles de Markov cachés (MMC). Deux méthodes sont enfin proposées pour la synthèse du signal à partir de la suite phonétique décodée. La première est basée sur une approche par concaténation d'unités ; la seconde utilise la technique dite de " synthèse par MMC ". Pour permettre notamment la réalisation d'adaptations prosodiques, ces deux méthodes de synthèse s'appuient sur une description paramétrique du signal de parole du type "Harmonique plus Bruit" (HNM).