La généralisation de l’usage des systèmes de dialogue homme-machine accroît la nécessité du développement rapide des différents composants de ces systèmes. Les systèmes de dialogue peuvent être conçus pour différents domaines d’application et dans des langues différentes. La nécessité d’une production rapide pour de nouvelles langues reste un problème ouvert et crucial auquel il est nécessaire d’apporter des solutions efficaces.Nos travaux s’intéressent particulièrement au module de compréhension de la parole et proposent des approches pour la portabilité rapide peu coûteuse de ce module.Les méthodes statistiques ont montré de bonnes performances pour concevoir les modules de compréhension de la parole pour l’étiquetage sémantique de tours de dialogue.Cependant ces méthodes nécessitent de larges corpus pour être apprises. La collecte de ces corpus est aussi coûteuse en temps et en expertise humaine.Dans cette thèse, nous proposons plusieurs approches pour porter un système de compréhension d’une langue vers une autre en utilisant les techniques de la traduction automatique. Les premiers travaux consistent à appliquer la traduction automatique à plusieurs niveaux du processus de portabilité du système de compréhension afin de réduire le coût lié à production de nouvelles données d’apprentissage. Les résultats expérimentaux montrent que l’utilisation de la traduction automatique permet d’obtenir des systèmes performant avec un minimum de contribution humaine.Cette thèse traite donc à la fois de la traduction automatique et de la compréhension de la parole. Nous avons effectué une comparaison approfondie entre les méthodes utilisées pour chacune des tâches et nous avons proposé un décodage conjoint basé sur une méthode discriminante qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de graphe qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre les composants du système de dialogue / The generalisation of human-machine dialogue system increases the need for a rapid development of the various components of these systems. Dialogue systems can be designed for different applications and in different languages. The need for a fast production of systems for new languages ​​is still an open and crucial issue which requires effective solutions. Our work is particularly interested in speech understanding module and propose approaches for language portability of this module. The statistical methods showed good performance to design modules for speech understanding. However, these methods require large corpora to be trained. The collection of these corpora is expensive in time and human expertise. In this thesis, we propose several approaches to port an understanding system from one language to another using machine translation techniques. The experimental results show that the use of machine translation allows to produce efficient systems with minimal human effort. This thesis addresses both machine translation and speech understanding domain. We conducted a comparison between the methods used for each task and we have proposed a joint decoding between translation and understanding based on a discriminant method. This decoding is achieved by a graph-based approach which allows to compose a translation graph with an understanding graph. This representation can be generalized to allow a rich transmission of information between the components of the dialogue system

Cette thèse est consacrée à l'amélioration des performances de codage/décodage de systèmes de transmission d'images fixes sur des canaux bruités et réalistes. Nous proposons, à cet effet, le développement de méthodes de transmission d'images optimisées en se focalisant sur les deux couches application et physique des réseaux sans fil. Au niveau de la couche application et afin d'assurer une bonne qualité de service, on utilise des algorithmes de compression efficaces permettant au récepteur de reconstruire l'image avec un maximum de fidélité (JPEG2000 et JPWL). Afin d'assurer une transmission sur des canaux sans fil avec un minimum de TEB à la réception, des techniques de transmission, de codage et de modulation avancées sont utilisées au niveau de la couche physique (système MIMO-OFDM, modulation adaptative, CCE, etc). Dans un premier temps, nous proposons un système de transmission robuste d'images codées JPWL intégrant un schéma de décodage conjoint source-canal basé sur des techniques de décodage à entrées pondérées. On considère, ensuite, l'optimisation d'une chaîne de transmission d'images sur un canal MIMO-OFDM sans fil réaliste. La stratégie de transmission d'images optimisée s'appuie sur des techniques de décodage à entrées pondérées et une approche d'adaptation de lien. Ainsi, le schéma de transmission proposé offre la possibilité de mettre en oeuvre conjointement de l'UEP, de l'UPA, de la modulation adaptative, du codage de source adaptatif et de décodage conjoint pour améliorer la qualité de l'image à la réception. Dans une seconde partie, nous proposons un système robuste de transmission de flux progressifs basé sur le principe de turbo décodage itératif de codes concaténés offrant une stratégie de protection inégale de données. Ainsi, l'originalité de cette étude consiste à proposer des solutions performantes d'optimisation globale d'une chaîne de communication numérique pour améliorer la qualité de transmission. / This work is devoted to improve the coding/ decoding performance of a transmission scheme over noisy and realistic channels. For this purpose, we propose the development of optimized image transmission methods by focusing on both application and physical layers of wireless networks. In order to ensure a better quality of services, efficient compression algorithms (JPEG2000 and JPWL) are used in terms of the application layer enabling the receiver to reconstruct the images with maximum fidelity. Furthermore, to insure a transmission on wireless channels with a minimum BER at reception, some transmission, coding and advanced modulation techniques are used in the physical layer (MIMO-OFDM system, adaptive modulation, FEC, etc). First, we propose a robust transmission system of JPWL encoded images integrating a joint source-channel decoding scheme based on soft input decoding techniques. Next, the optimization of an image transmission scheme on a realistic MIMO-OFDM channel is considered. The optimized image transmission strategy is based on soft input decoding techniques and a link adaptation approach. The proposed transmission scheme offers the possibility of jointly implementing, UEP, UPA, adaptive modulation, adaptive source coding and joint decoding strategies, in order to improve the image visual quality at the reception. Then, we propose a robust transmission system for embedded bit streams based on concatenated block coding mechanism offering an unequal error protection strategy. Thus, the novelty of this study consists in proposing efficient solutions for the global optimization of wireless communication system to improve transmission quality.

La généralisation de l'usage des systèmes de dialogue homme-machine accroît la nécessité du développement rapide des différents composants de ces systèmes. Les systèmes de dialogue peuvent être conçus pour différents domaines d'application et dans des langues différentes. La nécessité d'une production rapide pour de nouvelles langues reste un problème ouvert et crucial auquel il est nécessaire d'apporter des solutions efficaces.Nos travaux s'intéressent particulièrement au module de compréhension de la parole et proposent des approches pour la portabilité rapide peu coûteuse de ce module.Les méthodes statistiques ont montré de bonnes performances pour concevoir les modules de compréhension de la parole pour l'étiquetage sémantique de tours de dialogue.Cependant ces méthodes nécessitent de larges corpus pour être apprises. La collecte de ces corpus est aussi coûteuse en temps et en expertise humaine.Dans cette thèse, nous proposons plusieurs approches pour porter un système de compréhension d'une langue vers une autre en utilisant les techniques de la traduction automatique. Les premiers travaux consistent à appliquer la traduction automatique à plusieurs niveaux du processus de portabilité du système de compréhension afin de réduire le coût lié à production de nouvelles données d'apprentissage. Les résultats expérimentaux montrent que l'utilisation de la traduction automatique permet d'obtenir des systèmes performant avec un minimum de contribution humaine.Cette thèse traite donc à la fois de la traduction automatique et de la compréhension de la parole. Nous avons effectué une comparaison approfondie entre les méthodes utilisées pour chacune des tâches et nous avons proposé un décodage conjoint basé sur une méthode discriminante qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de graphe qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d'informations riches entre les composants du système de dialogue