Reproduction de : Thèse doctorat : Sciences et techniques des activités physiques et sportives : Reims : 2008. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p.212-245.

Dans cette thèse, nous proposons un modèle multivarié pour la modélisation des données en grappes. Le modèle proposé, que nous nommons "d-copule échangeable", permet d'écrire la distribution jointe de nd variables aléatoires mesurées sur n unités de la grappe. Le modèle de d-copule échangeable fait intervenir trois copules et d lois marginales. Il possède des propriétés de flexibilité et de maniabilité dues à sa forme explicite. Nous montrons que la d-copule échangeable est une généralisation du modèle linéaire mixte avec ordonnées à l'origine aléatoires. En effet, lorsque les copules sont toutes normales et les lois marginales sont normales, alors les deux modèles sont équivalents. Nous utilisons le modèle de d-copule échangeable pour faire de la prédiction. Ensuite, nous nous intéressons particulièrement au cas de d=2 variables pour étudier ses propriétés. Nous expliquons la procédure séquentielle pour sélectionner les cinq éléments entrant dans la construction du modèle de 2-copule échangeable. L'estimation des paramètres du modèle de 2-copule échangeable se fait en utilisant deux méthodes d'estimation : la méthode IFM généralisée ou la méthode du maximum de vraisemblance. Nous démontrons que les estimateurs associés aux paramètres du modèle de 2-copule échangeable sont convergents et asymptotiquement normaux que l'on utilise la méthode IFM généralisée ou celle par maximum de vraisemblance. Nous comparons ces deux méthodes d'estimation par le biais d'une étude Monte-Carlo. Finalement, nous montrons la modélisation de données en utilisant un modèle de 2-copule échangeable. Les données proviennent d'une étude effectuée au centre de Londres, dans le cadre du "Junior School Project (JSP)". Nous construisons des courbes de prédiction en utilisant la méthode de 2-copule échangeable que nous comparons à celles obtenues avec le modèle linéaire mixte et le modèle de régression ordinaire avec une copule. / In this thesis, we propose a multivariate model for modeling clustered data. The proposed model, which we name "d-copula", allows us to write the joint distribution of nd random variables measured on n units of the cluster. The exchangeable d-copula model involves three copulas and d marginal laws. It has properties of flexibility and handiness due to its explicit form. We show that the exchangeable d-copula is a generalization of the linear mixed model with random intercepts. Indeed, when the copulas are all normal and the marginal laws are normal, then the two models are equivalent. We use the exchangeable d-copula model to make predictions. Then, we focus on the case of d=2 variables to study its properties. We explain the sequential procedure for selecting the five elements that go into the construction of the exchangeable 2-copula model. The estimation of the parameters of the exchangeable 2-copula model is done using two estimation methods : the generalized IFM method or the maximum likelihood method. We show that the estimators associated with the parameters of the exchangeable d-copula model are convergent and asymptotically normal whether using the generalized IFM or the maximum likelihood method. We compare these two estimation methods by means of a Monte-Carlo study. Finally, we show the construction of an exchangeable 2-copula model from observed data. The data come from a study in central London, as part of the «Junior School Project (JSP)». We construct prediction curves using the exchangeable 2-copula method and compare them to those obtained with the mixed linear model and the ordinary regression model with one copula.

Dans cette thèse, nous proposons un modèle multivarié pour la modélisation des données en grappes. Le modèle proposé, que nous nommons "d-copule échangeable", permet d'écrire la distribution jointe de nd variables aléatoires mesurées sur n unités de la grappe. Le modèle de d-copule échangeable fait intervenir trois copules et d lois marginales. Il possède des propriétés de flexibilité et de maniabilité dues à sa forme explicite. Nous montrons que la d-copule échangeable est une généralisation du modèle linéaire mixte avec ordonnées à l'origine aléatoires. En effet, lorsque les copules sont toutes normales et les lois marginales sont normales, alors les deux modèles sont équivalents. Nous utilisons le modèle de d-copule échangeable pour faire de la prédiction. Ensuite, nous nous intéressons particulièrement au cas de d=2 variables pour étudier ses propriétés. Nous expliquons la procédure séquentielle pour sélectionner les cinq éléments entrant dans la construction du modèle de 2-copule échangeable. L'estimation des paramètres du modèle de 2-copule échangeable se fait en utilisant deux méthodes d'estimation : la méthode IFM généralisée ou la méthode du maximum de vraisemblance. Nous démontrons que les estimateurs associés aux paramètres du modèle de 2-copule échangeable sont convergents et asymptotiquement normaux que l'on utilise la méthode IFM généralisée ou celle par maximum de vraisemblance. Nous comparons ces deux méthodes d'estimation par le biais d'une étude Monte-Carlo. Finalement, nous montrons la modélisation de données en utilisant un modèle de 2-copule échangeable. Les données proviennent d'une étude effectuée au centre de Londres, dans le cadre du "Junior School Project (JSP)". Nous construisons des courbes de prédiction en utilisant la méthode de 2-copule échangeable que nous comparons à celles obtenues avec le modèle linéaire mixte et le modèle de régression ordinaire avec une copule. / In this thesis, we propose a multivariate model for modeling clustered data. The proposed model, which we name "d-copula", allows us to write the joint distribution of nd random variables measured on n units of the cluster. The exchangeable d-copula model involves three copulas and d marginal laws. It has properties of flexibility and handiness due to its explicit form. We show that the exchangeable d-copula is a generalization of the linear mixed model with random intercepts. Indeed, when the copulas are all normal and the marginal laws are normal, then the two models are equivalent. We use the exchangeable d-copula model to make predictions. Then, we focus on the case of d=2 variables to study its properties. We explain the sequential procedure for selecting the five elements that go into the construction of the exchangeable 2-copula model. The estimation of the parameters of the exchangeable 2-copula model is done using two estimation methods : the generalized IFM method or the maximum likelihood method. We show that the estimators associated with the parameters of the exchangeable d-copula model are convergent and asymptotically normal whether using the generalized IFM or the maximum likelihood method. We compare these two estimation methods by means of a Monte-Carlo study. Finally, we show the construction of an exchangeable 2-copula model from observed data. The data come from a study in central London, as part of the «Junior School Project (JSP)». We construct prediction curves using the exchangeable 2-copula method and compare them to those obtained with the mixed linear model and the ordinary regression model with one copula.

Les méthodes de classification automatiques sont un outil important de nos jours pour identifier différentes données et étudier leurs propriétés. On retrouve aujourd'hui l'utilisation des réseaux de neurones en tant que classifieurs dans plusieurs domaines d'application, notamment, le dépistage du cancer du sein. En effet, dans cet axe de recherche, beaucoup de travaux ont été réalisés en employant une approche neuronale pour la reconnaissance de formes et ont abouti à des résultats intéressants. Ceci étant, chaque modèle de réseau de neurones diffère d'un autre de par ses paramètres expérimentaux, sa complexité d'implantation et son domaine d'applicabilité. Ainsi, chaque modèle possède ses avantages et ses inconvénients, faisant qu'il soit plus approprié pour une tâche donnée qu'un autre. Dans (Freeman 1987, Freeman et al., 1988) des expérimentations electrophysiologiques ont été réalisées sur des lapins prouvant l'existence de la dynamique chaotique dans les neurones réels. Depuis les années quatre-vingts, les réseaux de neurones chaotiques ont été le centre d'intérêt de plusieurs travaux en raison de leur dynamique complexe et leur application potentielle dans la dynamique associative, l'optimisation, et le traitement de l'information (Adachi et Aihara, 1997 ; Aihara et al., 1990 ; Tokuda et al., 1997). Dans cette optique, on s'intéresse dans ce travail à étudier la performance d'un modèle de réseau de neurones chaotique sur une tâche de classification reliée à la détection du cancer du sein. À cet effet, on procède dans un premier temps à la revue critique de certains travaux portant sur le sujet et qui ont été rapportés dans la littérature, de manière à situer le travail par rapport à ces travaux et mettre en évidence les contributions qu'il permet. Une étude comparative est ensuite établie où l'on met en avant les avantages d'utiliser une mémoire associative bidirectionnelle chaotique pour le travail de classification, relativement à deux modèles de réseau de neurones classiques, à savoir, une mémoire associative bidirectionnelle standard et un réseau multicouche à rétropropagation d'erreur.

Thèse doctorat : Informatique : Lille 1 : 2003. / N° d'ordre (Lille 1) : 3368. Résumé en français et en anglais. Bibliogr. p. 167-186.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Reims : 2005. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. f. 143-156.

Reproduction de : Thèse doctorat : Génie informatique, automatique et traitement du signal : Reims : 2008. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p.137-145.

Thèse de doctorat : Statistiques : Rennes 2 : 2006. Thèse de doctorat : Fachbereich Statistik : Universität Dortmund : 2006. / Thèse soutenue en co-tutelle. Bibliogr. f. 63-64. Annexes.

Les technologies numériques de l'information et de la communication sont de plus en plus utilisées. Certes, ces technologies offrent des moyens de communication pratiques, mais elles soulèvent des préoccupations concernant la protection de la vie privée et le respect en ligne. Les utilisations malveillantes des courriels ne cessent de croître et la quantité de spams a rendu pratiquement impossible d'analyser les courriels manuellement. Vu ces problématiques, le besoin de techniques automatisées, capables d'analyser des données est devenu primordial. Plusieurs applications se basant sur l'apprentissage automatique se sont établies pour analyser des données textuelles de grand volume. Les techniques du « Text Mining » analysent des données textuelles en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique afin d'extraire les principales tendances. Cependant, les techniques de « Text Mining » ne sont capables d'être utilisées que si les données sont déjà préparées et bien structurées. Cette recherche a deux objectifs : 1) Concevoir un outil original de préparation de données qui offre et regroupe des fonctionnalités primordiales dans l'étape de préparation de données textuelles. Nous n'avons pas trouvé ces fonctionnalités dans d'autres outils de préparation de données (Sato, Alceste, WordStat, NLTK) ce qui a créé un besoin de concevoir notre logiciel. Nous l'avons appelé outil de Préparation de Données Textuelles basé sur la Programmation Modulaire, PDTPM. 2) Application des méthodes d'apprentissage automatiques dédiées au « Text Mining » pour classifier un ensemble de courriels et détecter les spams. Pour le premier objectif, après avoir étudié le processus de préparation de données, l'étude propose un outil de Préparation de Données Textuelles. Cette plateforme permet de considérer en entrée un ensemble de données textuelles brutes et de générer en sortie ces données sous une forme bien structurée qui consiste en une matrice de données documents-mots. En ce qui concerne le deuxième objectif de notre recherche, nous explorons des courriels d'une base de données publique, Lingspam, pour les classifier au moyen de méthodes d'apprentissage automatique en spams et courriels légitimes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : text mining, apprentissage automatique, préparation des données textuelles, détection de spams, filtrage de courriels.

La traçabilité est un mécanisme qui est indispensable dans la conduite des activités de vérification de la conformité des compagnies à la loi Sarbanes-Oxley. Cette loi rend les administrateurs (PDG, Chef des affaires financières, etc.) responsables des déclarations faites dans les états financiers. Elle a été établie dans la foulée des scandales corporatifs aux États-Unis, comme ceux des compagnies Enron et Worldcom. Les données utilisées pour produire les états financiers, lesquelles sont produites par des systèmes informatiques périphériques, transitent toujours par des bases de données. L'implantation d'un mécanisme de traçabilité des bases de données se heurte à plusieurs problèmes, dont le plus important est la gestion du volume des données de traçabilité, lequel devient rapidement trop important pour rendre les données de traçabilité utiles. Ce mémoire démontre qu'une solution envisageable pour résoudre ce problème consiste à identifier et à définir les comportements typiques de la fraude et d'utiliser ces comportements comme indicateurs de fraude potentielle. Jumelés à des techniques de classification telles que la classification Baysienne qui est utilisée dans le domaine de la détection du pourriel, les indicateurs permettront la classification des transactions potentiellement frauduleuses, dans le but d'appliquer le mécanisme de traçabilité qu'à ces transactions. Ainsi, nous démontrons que l'application de la classification Baysienne sur ces attributs, permet effectivement de détecter et de classifier des transactions frauduleuses comme tel et qu'en conséquence, un traitement de traçage spécifique peut être effectué sur ces transactions. En ne traçant plus spécifiquement que les transactions identifiées comme frauduleuses, le volume de données de traçabilité est alors réduit à son expression la plus utile et simple et du coup le problème de la gestion du volume des données de traçage s'en trouve d'autant diminué. Notre expérimentation démontre le bien-fondé de cette approche pour différencier les transactions honnêtes des transactions frauduleuses. Cette différenciation s'est faite avec un haut taux de succès et avec grande fiabilité, tel que démontré par les taux de détection obtenus pour les transactions frauduleuses. Les résultats détaillés sont documentés dans ce mémoire et prouvent la viabilité de cette approche. Comme les attributs utilisés qui sont basés sur les indicateurs de comportements sont intimement liés au domaine d'application, nous proposons une approche pour raffiner les résultats et ainsi rendre possible la différenciation des différents types de fraude à l'intérieur de ces transactions frauduleuses. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Fraude, Sarbanes-Oxley, Traçabilité, Détection automatique, Classification, Bayes.